This study was conducted to investigate the correlations between the $PM_{10}$ concentration trend and meteorological elements in the Gimhae region and analyze the transportation routes of air pollutants through back-trajectory analysis. Among the air quality measuring stations in the Gimhae regions, the $PM_{10}$ concentration of the Sambangdong station was higher than that of the Dongsangdong station. Also, an examination of the relationships between $PM_{10}$ concentration and meteorological elements showed that the greater the number of yellow dust occurrence days was and the lower the temperature and precipitation were, the higher the $PM_{10}$ concentration appeared. Furthermore, a cluster analysis through the HYSPLIT model showed that there were 4 clusters of trajectories that flowed into the Gimhae region and most of them originated in China. The meteorological characteristics of the four clusters were analyzed and they were similar to those of the air masses that influence South Korea. These analyses found that meteorological conditions affect the $PM_{10}$ concentration.
건조물문화재의 생물피해 관련하여 먼저 기상요소를 직접 측정하고 국지 기상 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 목조 건축물, 석조 건축물 생물피해가 확인되고, 지역적 기후 차이가 뚜렷한 충북 보은 법주사와 전남 순천 선암사를 비교 대상으로 기상요소 10가지 항목을 관측하였고 미세먼지(TSP)를 포집 분석하였다. 또한, 기상요소-미세먼지 간, 기상요소 간 상관성 분석을 실시하였다. 법주사의 국지 기상 특성은 일사량, 자외선량, 증발량이 많고 풍속이 빠르며 미세먼지 농도가 높은 반면 선암사의 국지 기상 특성은 기온, 습도, 이슬점온도, 기압이 높고 강수량, 강수일수가 많았다. 미세먼지의 원소분석결과, 선암사는 해염 입자가 추가로 발견되었고, 법주사에 비해 생체 입자와 철함유입자의 월별 빈도가 높게 나타났다. 상관성 분석 결과, 법주사는 풍속이, 선암사는 습도가 주요 기상인자로써 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이상의 결과로 선암사의 기상 특성은 각종 생물 성장에 유리하므로 건조물문화재의 생물학적 손상에 영향이 더 클 것으로 예상된다.
Interpretation of relevance between long-wave radiation and meteorological elements is recognized as an essential element for understanding the underlying mechanism of urban thermal environment formation. In this study, we analyzed relation between three elements : long-wave radiation, temperature, and lower-middle class cloudiness. The correlation was analyzed through field observations. The results are as follows. (1) Temperatures and long-wave radiation increased from January to March. This phenomenon has been confirmed in urban and suburban areas. (2) Long-wave radiations showed a tendency to increase clearly with increasing cloudiness.
목조건축문화재의 생물피해 영향을 미치는 야외 부유곰팡이의 연중 변화와 일간 변화를 파악하기 위해서는 포집주기와 측정시간대의 충분한 반영이 필요하다. 본 연구는 2018년 8월부터 2019년 7월까지 1년간 국립문화재연구소 보존과학센터 옥상에서 에어샘플러와 Potato dextrose agar 배지를 이용하여 포집주기는 24절기, 포집시간대는 14시(낮)와 23시(밤)에 포집하였고, 기상요소를 1시간 단위로 수집하였으며, 부유곰팡이의 농도 조사 및 기상요소와의 상관성 분석을 진행하였다. 그 결과, 부유곰팡이 농도는 11월, 가을, 밤에 가장 높았고, 가을, 여름, 겨울, 봄 순으로 높았으며, 강우, 태풍, 황사/미세먼지에 따라 부유곰팡이 농도, 종류, 우점은 달랐다. 부유곰팡이 농도는 강수량, 강수일수, 상대습도와 강한 양의 선형 상관성이 나타났다. 부유곰팡이 농도는 영양원에 있어서는 죽은 식물체의 증가 시기, 기상요소에 있어서는 강우를 포함한 높은 상대습도 조건과 관련이 깊었다.
Many recent satellites have mission periods longer than 10 years; thus, satellite-based local space weather monitoring is becoming more important than ever. This article describes the instruments and data applications of the Korea Space wEather Monitor (KSEM), which is a space weather payload of the GeoKompsat-2A (GK-2A) geostationary satellite. The KSEM payload consists of energetic particle detectors, magnetometers, and a satellite charging monitor. KSEM will provide accurate measurements of the energetic particle flux and three-axis magnetic field, which are the most essential elements of space weather events, and use sensors and external data such as GOES and DSCOVR to provide five essential space weather products. The longitude of GK-2A is $128.2^{\circ}E$, while those of the GOES satellite series are $75^{\circ}W$ and $135^{\circ}W$. Multi-satellite measurements of a wide distribution of geostationary equatorial orbits by KSEM/GK-2A and other satellites will enable the development, improvement, and verification of new space weather forecasting models. KSEM employs a service-oriented magnetometer designed by ESA to reduce magnetic noise from the satellite in real time with a very short boom (1 m), which demonstrates that a satellite-based magnetometer can be made simpler and more convenient without losing any performance.
Typical meteorological data is fundamental to computer simulation introduced for environment-friendly architecture designs. Therefore, in order to improve accuracy of computer simulation, typical meteorological data should be established. By examining how to choose typical meteorological data, this study selected the optimized weight factor for TRY where weighting factor was not clearly set. As a result, the same weighting factor was applied to each climatic element and TRY data where the weight factor was applied could have the distribution very similar to measurement data. The weighting factor is considered to reflect geographical characteristics of Seoul and applied climatic elements.
The comparison of prediction errors in geopotential height, temperature, and precipitation forecasts is made quantitatively to evaluate medium-range forecast skills between Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) and Unified Model (UM) in operation by Korea Meteorological Administration during 2014. In addition, the performances in prediction of sea surface temperature anomaly in NINO3.4 region, Madden and Julian Oscillation (MJO) index, and tropical storms in western north Pacific are evaluated. The result of evaluations appears that the forecast skill of UM with lower values of root-mean square error is generally superior to GloSea5 during forecast periods (0 to 12 days). The forecast error tends to increase rapidly in GloSea5 during the first half of the forecast period, and then it shows down so that the skill difference between UM and GloSea5 becomes negligible as the forecast time increases. Precipitation forecast of GloSea5 is not as bad as expected and the skill is comparable to that of UM during 10-day forecasts. Especially, in predictions of sea surface temperature in NINO3.4 region, MJO index, and tropical storms in western Pacific, GloSea5 shows similar or better performance than UM. Throughout comparison of forecast skills for main meteorological elements and weather extremes during medium-range, the effects of initial and model errors in atmosphere-ocean coupled model are verified and it is suggested that GloSea5 is useful system for not only seasonal forecasts but also short- and medium-range forecasts.
This study was conducted to investigate the relationships between yearly variations of elimatic elements and yearly variations of productivity in potato. In addition, correlation coefficients among yield and yield components were estimated. The data of yield and yield components were investigated for 9 years from 1987 to 1995. The meteorological data what gathered at the Goheung Weather Station for the same period of crop growing season were used to find out the relationships between climatic elements and crop productivity. Yearly variation of the daily minimum temperature in March and April were large with coefficients of variation (C.V.) of 126.0%, 368%, respectively, but the variation of the daily mean and maximum temperature in May and June were relative small. Stem length and number of stem show more C.V. of 9.3%, 14.3%, respectively, but the variation of the yield was relative small with 3.7%. Correlation coefficients between the amount of precipitation in April and yield, yield and daily mean temperature in June were negatively significant at the level of 5, 1 %, respectively. Correlation coefficients between the growth habits and yield are positively significant at the level of 5, 1 %, respectively. Simple linear regression equations by the least square method are estimated for stem length (Yl) and the precipitation in April(X) as Y,=82.47-0.11x (R2=0.3959), and for yield(Y2) and the precipitation in April(X) as Y,=2003.61-0.94X (R2=0.5418).
This study was conducted to investigate the relationship between yearly variations of climatic elements and yearly variations of productivity in perilla. In addition, correlation coefficients among yield and yield components were estimated. The data of yield and yield components were investigated for 10 years from 1991 to 2000. The meteorological data gathered at the Yeosu Weather Station for the same period were used to find out the relationships between climatic elements and productivity. Yearly variation of the amount of precipitation in September was large with coefficients of variation(c. v.) of 11.1%, but the coefficient of variance(c. v.) in July and August were relative small with 1.8, 2.1%, respectively. Number of cluster per hill and weight of 1,000 grains were greatly with c. v. of 76.1, 79.3%, respectively, but the coefficients of variance(c. v.) of plant height and seed yield were more less with 9.58, 10.60%, respectively. Correlation coefficients between precipitation of September and seed yield were positively significant correlation at the level of 5.1%, respectively, but the duration of sunshine in September and seed yield were negatively significant at the level of 5.1%, respectively. Correlation coefficients of these, the plant height, number of branches per plant, cluster length, number of cluster per hill, weight of 1,000 grains and seed yield were positively significant at the level of 5.1% respectively.
야생버섯의 인위적 재배를 위한 기초 기상환경을 평가하고자, 2002년부터 2004년까지 3년 동안 강원도 원주시 소초면 학곡리 치악산 국립공원 야영장 관리소 동쪽 150m에 위치한 정점 연구대상지에서 국지미기상과 야생버섯발생량을 조사하고 이들의 상관관계를 분석하였다. 야생버섯발생 조사는 6월부터 10월까지 월 1회씩 실시하였는데, 고온 다습한 7~8월에 야생버섯의 발생빈도가 높았으며 조사기간 중에서는 10월이 가장 낮았다. 그리고 발생빈도가 높은 B. citrina 등 9개종을 선발하여 야생버섯발생에 영향을 미치는 국지 미기상을 평가하였다. 야생버섯의 발생에 영향을 많이 주는 버섯발생 전 기상요소는 일사량으로 조사되었다. 다음으로 습도관련 기상요소인 상대습도, 강우량, 토양수분 순이었으며 기온과 지온의 영향이 가장 적은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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