연구목적: 본 연구는 우리나라의 229개 기초지자체 권역을 대상으로 지역특성을 고려한 효과적인 지역 제설 대응체계를 구축할 수 있도록 과거의 지역별 강설특성과 강설시간을 이용하여 강설지역 유형을 구분하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 본 연구를 위해 우선적으로 기상관측소 기준의 강설 데이터를 수집하였고, 연속 강설 시간을 이용하여 지역유형을 구분하였다. 마지막으로 GIS분석기법을 적용하여 강설지역 유형에 대한 정보를 GIS지도로 제작하였다. 연구결과: 지역유형을 분류한 결과 '눈이 자주 많이 오는 지역', '눈이 자주 조금 오는 지역', '눈이 가끔 많이 오는 지역', '눈이 보통 오는 지역', '눈이 희박한 지역' 등 총 5개의 강설 지역유형이 도출되었다. 결론: 본 연구의 결과는 효율적인 제설대응체계 구축을 위한 제설 장비, 자재, 차량, 인력의 지역별 수요를 추정하는데 기초정보로 활용될 수 있다.
To investigate the effect of snowfall on the traffic of general roads in Gangwon-do, case analysis was performed in Gangneung, Pyeongchang, and Chuncheon using ASOS (Automated Synoptic Observing System) snowfall data and VDS (Vehicle Detector System) traffic data. First, we analyzed how much the traffic volume and speed decrease in snowfall cases on regional roads compared to non-snow cases, and the characteristics of monthly reduction due to snowfall were investigated. In addition, Pearson correlation analysis and regression analysis were performed to quantitatively grasp the effect of snowfall on traffic volume and speed, and sensitivity tests for snowfall intensity and cumulative snowfall were performed. The results showed that the amount of snowfall caused decrease both in the traffic volume and speed from usual (non-snowfall) condition. However, the trend was different by region: The decrease rate in traffic volume was in the order of Gangneung (17~22%), Chuncheon (14~17%), and Pyeongchang (11~14%). The decrease rate in traffic speed was in the order of Chuncheon (9~10%), Gangneung (8~9%), Pyeongchang (5~6%). No significant results were found in the monthly decrease rate analysis. In all regions, traffic volume and speed showed a negative correlation with snowfall. It was confirmed that the greater the amount of traffic entering the road, the greater the slope of the trend line indicating the change in snowfall due to the traffic volume. As a result of the sensitivity test for snowfall intensity and cumulative snowfall, the snowfall information at intervals of 6-hours was the most significant.
본 연구에서는 시베리아 고기압의 확장시 호남 지방의 강설 분포와 강설 패턴의 지역성을 파악하기 위해 호남 지방의 15개 기상관측지점의 일강설량 및 구름 자료를 분석하였다. 호남 지방의 강설은 시베리아 고기압에 의한 것이 대부분으로 북서 계절풍에 직접적으로 노출된 서해안과 노령 산맥의 서사면은 강설이 많고, 노령 산맥의 풍하측인 남해안으로 갈수록 적어진다. 특히, 노령 산맥의 서사면 지역에서는 지형적 특색에 따라 강설 분포의 패턴이 다양하여. 해안에 위치한 군산은 강설이 많고 내륙 평야에서 강설이 감소하는 경향을 보인다 한편 내륙으로 기류가 이동하여 산지를 만나면 강제 상승하게 되어 다시 강설이 증가한다. 일반적으로 적운형 구름의 출현 빈도가 높은 지역에서 강설이 많은데, 적운형 구름은 내륙 산지, 해안, 그리고 내륙 평야 순이며, 강설 강도 또한 내륙 산지, 해안, 내륙 평야 순으로 강하다. 특히, 정읍의 경우 배후에 노령 산맥이 가까이 있고 북서 계절풍에 대해 정면으로 노출되어 강설 강도가 가장 강하게 나타난다. 따라서, 호남 지방의 강설은 해안 지역에서의 바다효과에 의한 강설과 내륙 산간 지역에서의 지형 효과에 의한 강설로 구분할 수 있다.
본 연구에서는 호남 지방의 15개 기상 관측소의 일강설량을 분석하여 강설의 분포 특성과 지역별 강설 분포 차이의 원인을 파악하고자 하였다. 호남 지방의 강설 분포와 강설 발생 패턴은 지역별로 다양하다. 강설의 발생 패턴에 따라 호남 지방의 강설 지역을 내륙 북부 다설 지역(전주, 임실, 남원), 내륙 남부 다설 지역(광주. 순천), 산간 다설 지역(장수), 남해안 과설 지역(고흥, 여수), 서해안 다설 지역(군산, 부안, 정읍), 남서해안 다설 지역(목포, 해남), 남서해안 소설 지역(장흥, 완도)으로 구분할 수 있다. 서해안 다설 지역과 남서해안 다설 지역은 시베리아 고기압 확장 시 해양의 영향으로 강설이 발생한다. 반면 내륙 북부 다설 지역과 내륙 남부다설 지역은 시베리아 고기압의 세력이 강하여 그 영향력이 내륙까지 미쳤을 때 강설이 발생한다. 이때 내륙 북부 다설 지역의 남원, 임실 등은 노령산맥 줄기의 북사면에 위치하여 지형에 의한 공기의 강제 상승으로 인하여 강설이 많다. 산간 다설 지역은 해발 고도가 가장 높은 산지 지역으로 지형성 강설이 발생하며, 남해안 과설 지역은 주로 남해안에 저기압이 통과할 경우 강설이 발생하나 그 빈도가 매우 낮다. 남서해안 소설 지역은 남서해안 다설 지역에 비해 서해로부터 떨어져 있어 시베리아 고기압에 의한 강설이 상대적으로 적다.
PURPOSES : Adverse weather conditions such as heavy rain, heavy snowfall, and thick fog and so on have highly affect on the change in traffic conditions on the road. In particular, heavy snowfall causes capacity reduction as well as crash occurrence. This study investigated the effects of snowfall on speed on a freeway. METHODS : Vehicle detection systems data were matched with corresponding weather station data by regression analysis. RESULTS : The results show that the travel speed is reduced by 6.7% under little snowfall and by 12.8% under heavy snowfall. Regarding the speed variation, 8.7% and 114.7% increases are observed under little snowfall and heavy snowfall, respectively. It is also found that 1 cm increase in snowfall leads to 0.4% decrease in travel speed. In addition, the travel speed increases by 0.4% when the temperature increases by $1^{\circ}C$. CONCLUSIONS : It is expected that the outcome of this study will be useful in establishing more effective strategies for winter operations and road maintenance in practice.
A typical snowfall pattern occurs over the east coastal region of the Korean Peninsula, known as the Yeongdong region. The precipitation over the Yeongdong region is influenced by the cold and dry northeasterly wind which advects over warm and moist sea surface of the East Sea of Korea. This study reveals the influence of large-scale factors, affecting local to remote areas, on the mesoscale snowfall system over the Yeongdong region. The National Centers for Environmental Prediction-Department of Energy reanalysis dataset, Extended Reconstructed sea surface temperature, and observed snowfall data are analyzed to reveal the relationship between February snowfall and large-scale factors from 1981 to 2014. The Yeongdong snowfall is associated with the sea level pressure patterns over the Gaema Plateau and North Pacific near the Bering Sea, which is remotely associated to the sea surface temperature (SST) variability over the North Pacific. It is presented that the relationship between the Yeongdong snowfall and large-scale factors is strengthened after 1999 when the central north Pacific has warm anomalous SST. These enhanced relationships explain the atmospheric patterns of recent strong snowfall years (2010, 2011, and 2014). It is suggested that the newly defined index in this study based on related SST variability can be used for a seasonal predictor of the Yeongdong snowfall with 2-month leading.
A heavy snowfall event occurred over the middle part of the Korean peninsula on March 4, 2004. The numerical models of KMA failed to forecast this heavy snowfall event because this event was due to small scale disturbance by low lever convergence and atmospheric instability. The analyses for this heavy snowfall have been performed to give forecasters useful suggestions for forecasting heavy snowfall events in the future. The analyses for the snowfall event were recounted by the Hourly Korean Peninsula Analysis Weather Chart (HKPAWC) presenting on the KMA intranet system. We confirmed that warm air flows of low level into south central Korea in conjunction with strong southwesterly winds played important role in the heavy snowfall event. We suggested several check points to improve the forecast of heavy snowfall events in the future through the results of the analyses.
대설은 우리나라의 법적 자연재해 중 하나이다. 최근 기상현상에 의한 사회경제적 영향력을 함께 예보하는 영향예보가 부각되고 있으며, 이를 위해서는 먼저 각 지역의 기후적 특징을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 영향예보의 기반마련을 위해 자기조직화지도를 활용하여 적설동질지역을 구분하여 지역별 적설 특징을 분석했다. 연구결과 적설동질지역은 7개 군집으로 나타났으며, 강설량 및 관측일수, 최대강설량을 이용하여 각 그룹의 특징을 구분했다. 대관령, 강릉시, 정읍시는 강설량이 많은 지역으로, 경상도는 강설량이 적은 지역으로 구분되었다. 선행연구와 비교결과 대표적인 지역이 잘 구분되었으나 강설의 특징은 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 각 지역의 영향예보를 위한 정책결정에 기초자료로 활용될 수 있다.
국내의 경우 매년 발생하는 홍수에 대해서는 많은 분석과 대비를 하고 있지만, 겨울철 폭설에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 기상청 산하 52개 관측지점의 30년 이상의 최심신적설량 자료를 수집하고 각 지점별 적설량의 최적분포형을 결정하여 확률적설량을 산정하였으며, 지역별 확률적설량의 분포를 파악하기 쉽게 재현기간별 확률적설량도를 작성 제시하였다. 지점별 최심신적설량의 적정분포형으로는 2모수 gamma분포가 우세하였고, 과거 주요폭설기록의 재현기간은 약 500년 내외를 보인 2005년, 재현기간 약 200년 정도를 보인 2004년의 확률적 규모를 볼 때 설하중에 대한 설계기준의 확립이 긴요하다. 우리나라의 확률적설량은 남부지방인 영 호남 지역 보다 중부지방으로 올라 갈수록 증가하고 있으며, 특히 태백산맥과 소백산맥을 경계로 서쪽과 동쪽의 편차가 뚜렷한 차이를 보이고 있다.
The wind speed and wind direction in Yeongdong are one of the crucial meteorological factors for forecasting snowfall in this area. To improve the snowfall forecast in Yeongdong region, Yeongdong Extreme Snowfall-Windstorm Experiment, YES-WEX was designed. We examined the wind field variation simulated with Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) using observed wind field during YES-WEX period. The simulated wind speed was overestimated over the East Sea and especially 2 to 4 times in the coastal line. The vertical wind in Yeongdong region, which is a crucial factor in the snowfall forecast, was not well simulated at the low level (850 hPa~1000 hPa) until 12 hours before the forecast. The snowfall distribution was also not accurately simulated. Three hours after the snowfall on the East Sea coast was observed, the snowfall was simulated. To improve the forecast accuracy of snowfall in Yeongdong region, it is important to understand the weather conditions using the observed and simulated data. In the future, data in the northern part of the East Sea and the mountain slope of Taebaek observed from the meteorological aircraft, ship, and drone would help in understanding the snowfall phenomenon and improving forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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