봄철은 강수량이 연평균의 13% 정도로 적어 건조한 계절이며, 영동지역에 대형 산불이 많이 발생했던 해는 풍속은 강하고 공중습도가 봄철 평균보다도 낮고 강수량도 상대적으로 적어 더욱 건조했다. 대형산불이 발생했던 날은 평균풍속, 최대풍속, 최대순간풍속이 5.9 m/s, 11.3 m/s, 20.9 m/s로 산불 발생일의 평균값보다 1.8 m/s, 3.0 m/s, 6.9 m/s 크게 나타나, 산불의 대형화와 기상요소는 밀접한 관계를 나타냈다.
The variability and temporal trends of the annual and seasonal minimum and maximum temperature, rainfall, relative humidity, wind speed, sunshine hours, and runoff were analyzed for 5 major rivers in Korea from 1960 to 2010. A simple regression and non-parametric methods (Mann-Kendall test and Sen's estimator) were used in this study. The analysis results show that the minimum temperature ($T_{min}$) had a higher increasing trend than the maximum temperature ($T_{max}$), and the average temperature increased by about $0.03^{\circ}C\;yr.^{-1}$. The relative humidity and wind speed decreased by $0.02%\;yr^{-1}$ and $0.01m\;s^{-1}yr^{-1}$, respectively. With the exception of the Han River basin, the regression analysis and Mann-Kendall and Sen results failed to detect trends for the runoff and rainfall over the study period. Rapid land use changes were linked to the increase in the runoff in the Han River basin. The sensitivity of the evapotranspiration and ultimately the runoff to the meteorological variables was in the order of relative humidity > sunshine duration > wind speed > $T_{max}$ > $T_{min}$. Future studies should investigate the interaction of the variables analyzed herein, and their relative contributions to the runoff trends.
In the current code design, the use of a uniform internal pressure coefficient of cooling towers as internal suction cannot reflect the 3D characteristics of flow field inside the tower body with different ventilation rate of shutters. Moreover, extreme weather such as heavy rain also has a direct impact on aerodynamic force on the internal surface and changes the turbulence effect of pulsating wind. In this study, the world's tallest cooling tower under construction, which stands 210m, is taken as the research object. The algorithm for two-way coupling between wind and rain is adopted. Simulation of wind field and raindrops is performed iteratively using continuous phase and discrete phase models, respectively, under the general principles of computational fluid dynamics (CFD). Firstly, the rule of influence of 9 combinations of wind speed and rainfall intensity on the volume of wind-driven rain, additional action force of raindrops and equivalent internal pressure coefficient of the tower body is analyzed. The combination of wind velocity and rainfall intensity that is most unfavorable to the cooling tower in terms of distribution of internal pressure coefficient is identified. On this basis, the wind/rain loads, distribution of aerodynamic force and working mechanism of internal pressures of the cooling tower under the most unfavorable working condition are compared between the four ventilation rates of shutters (0%, 15%, 30% and 100%). The results show that the amount of raindrops captured by the internal surface of the tower decreases as the wind velocity increases, and increases along with the rainfall intensity and ventilation rate of the shutters. The maximum value of rain-induced pressure coefficient is 0.013. The research findings lay the basis for determining the precise values of internal surface loads of cooling tower under extreme weather conditions.
본 연구는 재해영향을 고려한 태양광발전시설의 평가 방법을 개발하고, 기존 시설의 취약성 분석을 목적으로 한다. 기존 시설의 재평가가 시급한 전라남도 해남군을 연구 대상지로 선정하였으며, 보다 객관적인 관점에서 취약성을 평가할 수 있도록 주성분 분석과 엔트로피 기법을 연구 방법으로 활용하여 대상지의 취약성을 평가하였다. 취약성 평가지표는 시간당 최대 일강수량, 최대풍속, 태풍 발생일수, 지속기간 5일 이상 강수일수, 1일 최대 일강수량, 불투수 면적비, 인구밀도 등 7개가 선정되었으며, 시간당 최대 일강수량, 최대풍속, 1일 최대 일강수량, 지속기간 5일 이상 강수일수 순으로 높은 가중치가 도출되었다. 도출된 가중치를 중첩한 결과 해남군 지역별로는 해남읍, 북일면 등 남동지역은 1, 2등급이, 화원면, 산이면, 문내면 등 북쪽 지역의 경우 4, 5등급이 분포하며 취약성의 차이를 보였으며, 시설별로는 2,133개 시설 중 3등급 이상 시설이 91.1%로 양호한 편이나 2등급보다 1등급의 시설 개수가 많아 이에 대한 대책이 필요한 상황으로 나타났다. 본 연구는 도시방재력을 고려하여 태양광발전시설을 평가하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 시설 설치 시 또는 기존 시설의 관리 및 운영 시 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Interrelationship between heavy rainfalls and related with low-level jets(LLJ) is analyzed by using fifty cases of heavy rainfall events occurred over the Korean peninsula from 1992 to 2001. Those cases are classified with four synoptical features. There are 32% chances that the low pressure exist in heavy rainfall over than 150 mm per day case by case. Secondly Changma front and front zone account for 28% of all cases. The ratio of marine tropical boundary type and trough type record 22% and 18% respectively. The moist and warm south-westerly winds associated with low-level jets have been induced convective instability and baroclinic instability. Therefore, heavy rainfall due to the approach of a low pressure occurred at September and before Changma. During the period of Changma, this type has been happened heavy rainfall when low pressure and stationary front has vibrated south and north. Changma type has longer the duration time of precipitation than other types. Third type, located with marine Tropical boundary, have mainly rained in August and September. The last trough case locally downpoured in short time with developing cell. The occurrence low-level jets related to heavy rainfall has increased over 12.5 m/s wind speed. The result is that 43 heavy rainfalls out of 50 cases reach peak at the time of maximum precipitation intensity. Also, the variation of wet number and K-index corresponded with the variation of wind speed. It is found that the number of frequency of low-level jets with southwestward direction has been increased and these jets are mainly passed from the southwest toward to the northeast of the Korean peninsula in that time.
Forest fuel moisture content is a crucial factor influencing the combustion rate and fuel consumption during forest fires, significantly impacting the occurrence and spread of wildfires. In this study, meteorological data were gathered using a meteorological measuring device (HOBO data logger) installed in the south and north slopes of Kangwon National University Forest, as well as on bare land outside the forest, from November 1, 2021, to October 31, 2022. The objective was to analyze the relationship between meteorological data and fuel moisture content. Fuel moisture content from the ground cover on the south and north slopes was collected. Fallen leaves on the ground were utilized, with a focus on broad-leaved trees (Prunus serrulata, Quercus dentata, Quercus mongolica, and Castanea crenata) and coniferous trees (Pinus densiflora and Pinus koraiensis), categorized by species. Additionally, correlation analysis with fuel moisture content was conducted using temperature (average, maximum, and minimum), humidity (average, minimum), illuminance (average, maximum, and minimum), and wind speed (average, maximum, and minimum) data collected by meteorological measuring devices in the study area. The results indicated a significant correlation between meteorological factors such as temperature, humidity, illuminance, and wind speed, and the moisture content of fuels. Notably, exceptions were observed for the moisture content of the on the north slope and that of the ground cover of Prunus serrulata and Castanea crenata.
Evaporation from surface water bodies is influenced by a number of meteorological parameters. The rate of evaporation is primarily controlled by incoming solar radiation, air and water temperature and wind speed and relative humidity. In the present study, influence of weekly meteorological variables such as air temperature, relative humidity, bright sunshine hours, wind speed, wind velocity, rainfall on rate of evaporation has been examined using 35 years(1971-2005) of meteorological data. Statistical analysis was carried out employing linear regression models. The developed regression models were tested for goodness of fit, multicollinearity along with normality test and constant variance test. These regression models were subsequently validated using the observed and predicted parameter estimates with the meteorological data of the year 2005. Further these models were checked with time order sequence of residual plots to identify the trend of the scatter plot and then new standardized regression models were developed using standardized equations. The highest significant positive correlation was observed between pan evaporation and maximum air temperature. Mean air temperature and wind velocity have highly significant influence on pan evaporation whereas minimum air temperature, relative humidity and wind direction have no such significant influence.
본 연구의 목적은 동 서해를 중심으로 한반도 주변 해역을 통과하는 태풍과 관련된 재해 특성을 조사하는 것이다. 먼저, 1951년부터 2006년까지 Regional Specialized Meteorological Center (RSMC)-Tokyo의 태풍 자료를 이용하여 한반도에 영향을 준 태풍을 우리나라의 서해와 동해를 통과하는 사례로 구분하고, 각 사례별로 연도별 및 월별의 빈도와 강도에 대해 분석하였다. 특히, 1973년부터 2006년까지의 기간에 대해서는 사례별 태풍 재해의 규모를 파악하여 비교하였다. 서해를 통과하는 태풍의 발생빈도는 거의 변화가 없고 강도가 약한 반면에 동해를 통과하는 태풍의 발생빈도는 증가하는 추세를 보이고 강도가 점차 강해지고 있다. 동해를 통과하는 태풍의 경우에는 집중호우에 의한 침수면적과 농경지피해가 크게 나타났으며, 서해를 통과하는 경우에는 주택, 선박, 도로 및 교량 등 강풍에 의한 시설물 파손에 의한 피해가 크게 발생하였다. 태풍 재해 발생과 관련하여 강수량과 최대풍속 자료를 비교 분석한 결과, 동해를 통과한 태풍의 경우는 집중호우, 서해를 통과한 태풍은 강한 바람에 의한 영향이 크게 나타난 것으로 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1415-1425
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2017
태풍은 강한 바람과 폭우를 동반하며 매년 한반도에 인명과 재산피해의 원인이 된다. 국내에서 발생한 자연재해 피해에서 태풍이 차지하는 비중이 높다. 태풍의 많은 피해는 폭우에 의해 발생하므로 태풍이 일 최대강수량에 미치는 영향을 정량적으로 살펴볼 필요가 있다. 일 최대강수량은 극치자료로 일반적으로 일반화극단치분포를 따른다. 연구자료로 1976년부터 2016년까지 한반도에 설치된 60개 종관기상관측장비에서 수집된 일강수량, 최대풍속, 평균풍속 자료가 사용되었다. 태풍이 온 기간을 제외한 일강우량 자료와 태풍이 온 기간을 포함한 일강우량 자료로 구분하여 일반화극단치모형에 적합시켰다. 모수추정방법으로 최우추정법과 L-적률추정법이 이용되었다. K-S검정과 $Cram{\acute{e}}r$ von Mises검정을 통해 모형의 적합도를 검정하였다. 추정된 모수를 기반으로 25년, 50년, 100년, 200년 재현수준을 계산하였다. 태풍기간 포함유무에 따른 재현수준을 비교한 결과 태풍은 강릉 인근의 동해안과 울산과 완도 인근의 남해안의 일 최대강수량에 영향을 미친다.
The ozone concentration is one of the important environmental issue for measurement of the atmospheric condition of the country. This study focuses on applying the Autoregressive Error (ARE) model for analyzing the ozone data at middle part of the Gyeonggi-Do, Anyang monitoring site in Korea. In the ARE model, eight meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The eight meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, global radiation, relative humidity, rainfall, dew point temperature, and water vapor pressure. The four air pollution variables are sulfur dioxide $(SO_2)$, nitrogen dioxide $(NO_2)$, carbon monoxide (CO), and particulate matter 10 (PM10). The result shows that ARE models both overall and monthly data are suited for describing the oBone concentration. In the ARE model for overall ozone data, ozone concentration can be explained about 71% to by the PM10, global radiation and wind speed. Also the four types of ARE models for high level of ozone data (over 80 ppb) have been analyzed. In the best ARE model for high level of ozone data, ozone can be explained about 96% by the PM10, daliy maximum temperature, and cloud amount.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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