Based on the monthly weather report of Korea Meteorological Administration (KMA) and daily sea surface temperature (SST) data from National Fisheries Research and Development Institute (NFRDl) (1991-2001), mean heat fluxes were estimated at the Gunsan harbor Net heat flux was transported from the air to the sea surface during March to early September, and it amounts to $125\;Wm^{-2}$ in average daily during May to June. During the middle of September to February, the transfer of net heat flux was conversed from the sea surface to the air with $-125\;Wm^{-2}$ in mininum value in October. Short wave radiation was ranged from 50 to $248\;Wm^{-2}$ showing maxima in April to June. Long wave radiation was ranged from 25 to $92\;Wm^{-2}$ with mininum value in June to July. Sensible heat flux denoting negative values in April to August was ranged from -30 to $72\;Wm^{-2}.$ Latent heat flux was ranged from 15 to $82\;Wm^{-2}$ with maxima in August to September. The phase of heat exchange was changed from cooling to heating in the end of February, and from heating to cooling In the beginning of September. The advective term of heat flux showed minima in April to June and maxima in November. The ratio of temperature variations was 1.37 in the sea surface process and the horizontal process by advection. This indicates that the main factor in variation of temperature at Gunsan harbor is the heat exchange process through the sea surface from the air.
황해 동남해역에서 해면과 30m층 수온의 시. 공간 변동성을 1967-1982 장기 수온자료의 variance 와 cmpirical orthogonal function(EOF)분석으로 연구하였다. 월평균 해면수온의 공간분포는, 남에서 북으로 감소하는 장기 년평균과 유사한 형태를 갖고 있다. 반면에 년평균 해면수온으로부터 계산한 분산은 남에서 북으로 증가한다. 해면 수온의 variance 가 경기만 남부해역을 제외한 연구해역에서 30m층 보다 2배이상 크다. EOF의 첫째와 둘째 모드가 계절변화를 갖고 있으며 해면과 30M층 variance의 97.6%와 85.2%를 각각설명하기 때문에 수온의 큰 variance 는 계절변화와 밀접한 관계가 있다. 겨울철 조사 해역 북부와 남부사이 수온의 차이가 크나 여름철에는 작아진다. 이것은 여름철 복사에 의한 해면의 열흡수가 열손실이 나 해양열이류보다 훨씬 크다는 것을 반영해준다. 여름철에 경기만 남부와 목포 주변 연안수가 조석혼합에 의해 외해수보다 수온이 낮게 나타난다.
Construction of tunnels in a deep crystalline host rock for a potential High-Level Radioactive Waste(HLW) repository inevitably generates an excavation disturbed zone (EDZ). There have been a series of debates on whether a permeability in an EDZ increases or not and what would be the maximum depth of an EDZ. Recent studies show mixed opinions on permeability. However, there has been an international consensus on the thickness of an EDZ; 30 cm for TBM and 1 meter for controlled blast. One of the impacts of an EDZ is on determining the distance between adjacent deposition holes. The void gap by the excavation hinders relaxation of temperature profiles so that the current Korean reference designing distance between holes should be stretched out more to keep the maximum temperature in a buffer region below 100 degrees Celsius. The other impact of an EDZ is on the long-term post closure radiological safety. To estimate the impact, the reference scenario, the well scenario, is chosen. Released nuclides diffuse through a bentonite buffer region experiencing strong sorption and reach a fracture surrounded by a porous medium. Inside a fractured porous region, radionuclides migrate by advection and dispersion with matrix diffusion into a porous medium. Finally, they reach a well assumed to be a source of potable water for local residents. The annual individual dose is assessed on this well scenario to find out the significance of an EDZ. A profound sensitivity study was performed, but all results show that the impact is negligible. Even though the role of an EDZ turns out to be limited on overall safety assessment, still it is worthwhile to study the chemical role of an EDZ, such as a potential source for natural colloids, potential sealing of an open fracture by fine clay particles generated by the process of an EDZ, and alteration of a sorption mechanism by an EDZ in the future.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
해상에 누출된 기름의 거동은 크게 초기확산, 수평이동 그리고 풍화과정으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 초기확산과 수평이동을 고려하는 단기예측모델을 개발하여 경기만에 적용하였다. 누출된 기름의 초기확산과정에서는 Fay의 3단계 분류법에 근거한 경험식으로 확산반경을 추정하고, 수평이동과정에서는 바람과 $M_2$조석을 고려하여 기름의 이동을 추정 하였다. 조석 수치모델을 위해서 깊이방향으로 적분된 운동방정식을 사용하였고, 수치 계산을 위해 교차 격자체계를 채택하였다. 시간전개를 하는 방법으로 양해법과 중간시간전개법을 이용하여 그 계산결과를 서로 비교하였다. 수치해의 정확도를 검증하기 위하여 간단한 직사각형 유체영역에 먼저 수치모델을 적용한 다음, 실제 계산영역인 경기만에 적용하였다. 또한, 사고 발생시간과 누출장소, 누출된 양과 누출 지속시간, 바람의 크기와 방향을 입력하면 기름의 이동방향과 오염지역 그리고 해안선의 오염정도를 가시화할 수 있는 기능을 단기 예측모델에 포함 시켰다.
본 논문에서는 하천에 유입되는 열 오염물질의 혼합거동을 분석하기 위해 2차원 수심 평균된 이송-분산방정식에 유한요소법을 적용하여 수치 모형을 개발하였다. 유한요소법의 여러 수치기법 중 SUPG법을 적용하였으며, 복잡한 하천경계를 보다 정확히 재현할 수 있도록 삼각 및 사각 요소망의 혼용이 가능하도록 하였다. 열 오염물질의 거동을 표현하기 위해서 열 교환을 묘사하는 반응항을 평형온도와 수온과의 차이에 비례하는 식으로 나타내고, 열교환 계수 및 평형온도에 따라 수온의 변화가 적용되도록 방정식을 구성하였다. 모형의 검증을 위하여 직사각형 수로에 선원으로 연속주입하여 얻은 수치해와 1차원 정상상태의 해석해를 비교하였다. 비교결과 수치해와 해석해의 결과가 서로 일치하는 것으로 밝혀졌다. 모형의 현장적용을 위해 상수원 보호구역인 팔당댐 하류부터 잠실수중보까지 22.5 km 구간을 대상영역으로 하였다. 구리하수처리장 방류수에 의한 수온 변화를 모의한 결과 수질측정망 측정자료와 비교적 비슷한 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발한 수치모형이 열 오염원 유입으로 인한 수온 변화를 잘 표현하는 것을 알 수 있었다.
북대서양 자오면 순환(AMOC)은 그린란드 부근에서 고밀도 해수의 침강으로 유도되는데, 이것은 열과 물질을 수송시키기 때문에 기후 시스템의 중요한 요소이다. 이 연구는 전 지구 기후모델 중 하나인 HadGEM2-AO 모델에서 모의된 AMOC의 특징과 장기변동 메커니즘을 분석하였다. AMOC 지수를 이용한 지연 상관 분석을 통해 AMOC의 수십 년 변화는 해양 자체유지 변동으로 간주할 수 있었다. 즉 AMOC의 장기 변화는 남북 수온 경도와 해양 순환의 위상차로 인해 발생하는 불안정성에 의한 것으로 분석되었다. AMOC가 강해지면서 열의 북향 수송에 의해 남북 수온 경도가 작아지고, 따라서 해수의 순환과 열 수송이 줄어드는데, 이와 함께 고위도에서는 냉각이 유도되어 결과적으로 다시 AMOC가 강해지게 된다. 이 메커니즘은 저위도로부터 이류되는 열의 양에 따라 고위도 지역의 밀도 변화가 결정되기 때문에 AMOC의 변동을 염분 유도가 아닌 열적 유도 과정으로 이해할 수 있다.
본 연구에서는 조선시대 측우기(1777~1907년)와 현대적 기상장비(1908~2015년)로 측정한 강우량 자료를 종합 분석하여 서울의 장마철 강수량과 극한강수현상에 나타난 장기간 변화 양상을 밝히고자 하였다. 또한 이와 관련된 동아시아 영역의 종관 기후장에 나타난 변화 특징을 밝히고자 하였다. 약 239년 동안의 서울의 강수자료 시계열을 분석한 결과, 20세기 후반으로 올수록 장마철(6월 하순~9월 초순) 강수량이 증가하고, 경년변동성도 더 커짐을 알 수 있다. 특히 1990년대 초반부터는 장마철 중에서도 여름장마기(6월 하순~7월 중순)와 장마 휴지기(7월 하순~8월 초순)에 극한강수현상 중심의 강수량이 뚜렷하게 증가하면서 장마기의 구분이 모호해지고 있음을 알 수 있다. 이와 관련하여 변화가 뚜렷한 1990년 전후의 상층 종관기후장을 비교해 보면, 최근에는 북서태평양 주변의 해수면 온도가 상승하고 북태평양 아열대 고기압 강도가 강화되어 해양성 기단이 한반도 방향으로 더 확장하고, 유라시아 대륙 내부 몽골 지역을 중심으로 강한 고기압 편차핵이 형성되면서 고위도로부터 기류가 더 활발하게 유입되고 있음을 알 수 있다. 즉, 서로 다른 성질의 기류들이 강해지면서 이들 기류들이 만나는 북서태평양 연안 지역에 상승 기류 흐름이 활발해지면서 최근에는 서울의 장마철 강수평균 및 극한강수현상이 증가하였다고 할 수 있다.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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