To investigate the physio-chemical components and properties of aerosol particles in urban area sampling of aerosol particles was carried out in the campus of Hokkaido University, Sapporo, Japan, during snowfall. Aerosol particles were collected on millipore filter papers using a low volume air sampler. Their shapes, sizes and chemical components were analyzed by a SEM(Scanning Electron Microscope) and an EDX(Energy Dispersive X-ray). As a results, ice crystals of dendrite and column types were predominantly shown at mature and developing stage of snowfall intensity. The denerite and sector plate types of ice crystals were mainly originated from the sea but column types were come from soil. Scavenging effect by snowfall was greatly also shown at dendrite type ice crystals that embryo was fully developd. Al, Si elements were shown at high frequencies as compared with others. Na, Cl components were especially shown at high frequencies under the sea-breeze wind during snowfall. Anthropogenic aerosol particles had shown with irregular shapes and sizes, relatively. Mainly 3-7$\mu$m aerosol particles were abundant and coarse particles also could be seen during snowfall. Ca, Zn, Fe components mainly caused by spike tires from vehicles in winter season were dominant before snowfall, however the element S mainly caused by human activity was rich after snowfall. The pH values of snow in Sapporo city were higher than those at coastal area. The concentration of chemical components in aerosol particles was also affected by surface winds. Aerosol particles in urban area, Sapporo were mainly affected by human activities like vehicles and combustion with wind system. And their types were related with snowfall intensity.
본 연구에서는 서울, 강릉, 군산, 대구를 사례 지점으로 선정하여 전구적인 기온 상승이 우리나라의 강설변화에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 신적설량은 1950년대 이후 감소하는 추세이지만 군산에서는 1990년대 이후 증가하였다. 강설일수의 변화 경향도 신적설량의 변화 경향과 거의 비슷하다. 신적설량은 봄철의 전구 평균기온 편차와 ‘부’적인 상관관계를 갖는다. 군산에서 두 변수간의 상관관계가 가장 높고 강릉에서는 낮다. 군산과 강릉의 신적설량은 시베리아 고기압의 강도와 높은 상관관계를 갖는데, 군산에서는 ‘정’적인. 강릉에서는 ‘부’적인 관계이다. 강설일수도 신적설량과 비슷한 경향이다. 그러므로 앞으로 전지구적으로 기온 상승이 계속되어 시베리아 고기압의 강도가 약화된다면, 군산에서는 신적설량이 줄고 강릉에서는 늘 가능성이 높다.
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.
최근, 지구 온난화에 따른 이상기후로 폭설로 인한 사회 경제적인 피해가 확산되고 있다. 국지적 기습 폭설에 의한 도로지역 피해를 저감하기 위해서는 도로 구간별 강설현황을 정확히 파악하여 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 논문은 도로에 설치되어 있는 CCD 영상을 이용하여 도로 강설강도를 탐지하는 알고리즘을 다룬다. 첫째, 전체 영상 공간 중 차량의 움직임 및 차선이 존재하지 않는 MLZ(MotionLess Zone)를 설정한다. 다음으로, 각 영상의 MLZ를 통과하는 눈 궤적을 Canny 연산자와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한다. 또한 1분 동안 MLZ 안의 눈 궤적의 개수를 나타내는 SII(Snow Intensity Index)를 정의한다. 마지막으로, 69분 동안 계산된 SII 값과 영상을 육안 비교함으로써 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다. 실험결과 SII의 integration은 실제 적설량과 깊은 연관관계를 나타내었다.
PURPOSES : In this study, systematic road snow-removal capabilities were estimated based on previous historical data for road-snowremoval works. The final results can be used to aid decision-making strategies for cost-effective snow-removal works by regional offices. METHODS : First, road snow-removal historical data from the road snow-removal management system (RSMS), operated by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, were employed to determine specific characteristics of the snow-removal capabilities by region. The actual owned amount and actual used amount of infrastructure were analyzed for the past three years. Second, the regional offices were classified using K-means clustering into groups "close" to one another. Actual used snow-removal infrastructure was determined from the number of snow-removal working days. Finally, the correlation between the de-icing materials used and infrastructure was analyzed. Significant differences were found among the amounts of used infrastructure depending on snowfall intensity for each regional office during the past three years. RESULTS:The results showed that the amount of snow-removal infrastructure used for low heavy-snowfall intensity did not appear to depend on the amount of heavy snowfall, and therefore, high variation is observed in each area. CONCLUSIONS:This implies that the final analysis results will be useful when making decisions on snow-removal works.
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.
본 연구에서는 지난 36년 동안(1973/74-2008/09) 우리나라 겨울철 강설자료와 북반구 대기순환장을 분석하여 대설 유형별 지상 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 한다. 동아시아 기압 배치 및 대설 지역을 복합적으로 고려하여 우리나라 대설 발생 사례를 크게 4가지 종관 기후 범주, 세부적으로 17가지 유형으로 세분하였다. 지상 종관 기후 자료 분석에서 각 대설 유형마다 한반도 주변에 나타나는 기압과 바람벡터 아노말리 핵들의 위치 및 강도 차이가 뚜렷하게 나타난다. 특히, 시베리아 고기압의 장출과 이동성 저기압의 통과 여부가 이러한 차이점에 중요한 영향을 미친다. 반구 규모 종관 기후 패턴으로 북극진동의 음의 모드 또한 한반도 겨울철 대설 발생 증가에 영향을 미친다. 이러한 종관 기후 분석 결과들은 단기 또는 계절 대설 예보 향상에 기초 자료로 활용 될 수 있다.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
An unusual long-period and heavy snowfall occurred in the Yeongdong region from 6 to 14 February 2014. This event produced snowfall total of 194.8 cm and the recordbreaking 9-day snowfall duration in the 103-year local record at Gangneung. In this study, satellite-derived cloud-top brightness temperatures from the infrared channel in the atmospheric window ($10{\mu}m{\sim}11{\mu}m$) are examined to find out the characteristics of clouds related with this heavy snowfall event. The analysis results reveal that a majority of precipitation is related with the low-level stratiform clouds whose cloud-top brightness temperatures are distributed from -15 to $-20^{\circ}C$ and their standard deviations over the analysis domain (${\sim}1,000km^2$, 37 satellite pixels) are less than $2^{\circ}C$. It is also found that in the above temperature range precipitation intensity tends to increase with colder temperature. When the temperatures are warmer than $-15^{\circ}C$, there is no precipitation or light precipitation. Furthermore this relation is confirmed from the examination of some other heavy snowfall events and light precipitation events which are related with the low-level stratiform clouds. This precipitation-brightness temperature relation may be explained by the combined effect of ice crystal growth processes: the maximum in dendritic ice-crystal growth occurs at about $-15^{\circ}C$ and the activation of ice nuclei begins below temperatures from approximately -7 to $-16^{\circ}C$, depending on the composition of the ice nuclei.
본 연구에서는 강원도 산지지 역의 자연재해의 빈도 및 피해액의 분포 특성을 파악하고 이와 관련된 기후요소의 변화를 분석하였다. 최근 5년($2003{\sim}2007$년) 동안 강원도 산지지역에서는 총 27회의 자연재해가 발생하였으며 그 중 호우에 의한 재해가 16회로 가장 많다. 재해가 가장 빈번했던 지역은 평창군 진부면으로 총 9회 발생하였다. 강원도 산지지역에서 자연재해에 의한 피해는 그 주변지역보다 크며, 산지지역 내에서는 해발고도가 높은 지역에서 피해가 더 크다. 강원도 산지지역의 북서부 지역에는 주로 호우에 의한 피해만 있었으며, 태풍에 의한 피해는 산지의 남부 지역에 집중되었다. 강풍에 의한 피해는 대부분의 산지에서 나타나는 반면 대설에 의한 피해는 적다. 강원도 산지지역에서 강수량, 강수강도 및 호우일수는 증가하였고 2000년대에 들어서 강수강도의 증가 경향이 뚜렷하다. 반면 2000년대 이후 강설일수, 강설량 및 대설일수는 뚜렷하게 감소하고 있다. 강원도 산지지역에서는 최근 호우에 의한 재해가 가장 빈번하였고 강풍의 경우 감소하는 경향이나 호우와 함께 발생할 경우 그 피해가 크므로 호우 및 강풍에 의한 재해에 대한 대비가 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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