Rapid progress in urbanization has resulted in a change of the micro climate, especially in the urban area. In order to investigate the phenomenon of the heat island in the residential micro climate, a field survey was carried out by 4 sets of the residential type in Jeonju under typical winter synoptic condition. As analytic methode, it is used the comparison on the relation of the Land-to-Coverage Rate to Heat Island and Oxygen Concentration. And as a key question it is asked how stable characteristics of the micro climate will result from the survey of the Heat Island and the Oxygen Concentration, used as indicator. To ensure the trustworthy result of research, it is calculated the critical influence of the wind velocity and the Land-to-Covearage Rate. As a result of comparative analysis, it could be confirmed that the local temperatures in all sets of the residential type were higher than the average temperature in Jeonju. But the housing type A 'exclusive use for housing zone' has relativly the most stable and best living condition. On the contrary the residential type B and D has the worst toward the oxygen concentration in the time zone 9-12 a.m., which didn't reach the minimum of the oxygen concentration $20.5{\%}.$ It means that the higer the development and population density is, the worse is the situation of the Quality of Life in the residential types in accordance with the heat island and oxygon concentration.
세계 각지에서 집중호우, 태풍 등으로 인한 홍수 피해가 많이 발생하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하는 것은 수해 피해 관리 차원에서 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 홍수예측을 위한 핵심 파라미터인 수위, 강수량, 그리고 습도 데이터를 입력 데이터로 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 많은 연구 분야에서 이미 시계열 데이터 예측 성능이 검증된 LSTM 및 GRU 모델을 기반으로 기상청에서 제공하는 종관기상관측 자료와, 방재기상관측 자료를 활용하여 입력 데이터셋을 다르게 구축하고, 성능 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 종관기상관측 자료를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 논문을 통해 입력 데이터에 따른 성능 비교 실험을 진행하였고, 향후 연구로 홍수 위험도 판별 모델과 연계하여 사전에 대피 결정이 가능한 시스템 개발의 초기 연구로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Imgook Jung;Sungwon Choi;Daeseong Jung;Jongho Woo;Suyoung Sim;Kyung-Soo Han
대한원격탐사학회지
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제40권3호
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pp.269-274
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2024
High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.
본 연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr-1) 시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 객관적 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회), 건조한 하층 위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.4% (10회)로 분석되었다. TT형의 경우 SRH 값이 357.6 J kg-1으로 역학적 불안정이 큰 반면, LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여(850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다. IV와 LG형의 경우 북만주와 중국의 북동에 강한 저기압이 위치하는 종관 패턴을 보이며, 기압경도에 의한 남서기류의 유입이 상대적으로 약하였다. 강수 전반부에 강수가 집중되는 형태가 모든 유형에서 나타났으며, 특히 IV형의 경우 강수 전반 높은 강도로 강수가 집중되어 내린다. TT형의 경우 가장 많은 강수량(123.9 mm)을 보였지만 다른 유형과 비교하였을 때, 강수가 전·후반 고르게 오랜 시간 지속되는 특징을 보였다. 본 연구 결과는 서울에서 강수와 관련된 고층관측자료의 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 MTSAT-2 적외 영상과 수증기 영상을 이용하여 2010년 9월 21일 추석 호우 사례에 대하여 대류운 생애주기의 각 단계에서 나타나는 특징을 조사하였다. 추석 호우와 관련된 최초의 구름은 20일 1630~1900 UTC에 서해 중부 지역에서 관측된 다중 세포의 하층운이다. 이 구름 가운데 일부가 1930 UTC에 산동반도 부근에서 휘도온도 $-45^{\circ}C$ 이하의 대류 세포로 발달한다. 이 때 이 지역은 수증기 영상에서 암역의 가장자리에 위치한다. 대류 세포는 동진하다가 한반도 중서부 해안 부근에서 21일 0030과 0430 UTC에 두 차례의 병합을 거쳐 급격히 발달한다. 이후 21일 0430에서 1000 UTC까지 약 6시간 동안 위성 영상에서 구름의 면적은 상대적으로 작고, 수평 이동속도는 느려졌다. 최저 휘도온도는 약 $-75{\sim}-65^{\circ}C$로 매우 낮게 유지되며, 잘 발달한 부세포가 반복적으로 형성되는 특징을 보인다. 레이더 자료에는 국지적으로 50 mm/hr 이상의 강우율을 보이는 좁은 띠 모양의 강우 밴드가 나타나고 이 밴드는 대류운의 남서쪽 가장자리에 위치한다. 그러나 수치 모델 자료의 종관 규모 역학적 강제항에는 뚜렷한 특징을 찾기 어렵다. 대류 세포의 구름 면적은 21일 1000 UTC 이후 짧은 시간에 급격한 증가를 보이고 뒤이어 소멸한다. 이러한 대류 세포의 발달과 관련된 위성 영상의 특징은 중규모 호우의 초단기 예보와 실시간 예보에 사용될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 기상청 종관기상관측망 및 자동기상관측망의 약 340여개의 일별 강수 관측자료를 바탕으로 최근 10년간(2002~2011년) 평균 우리나라 태풍 내습 시 극한강수현상 발생의 시 공간적 패턴을 분석하였다. 일반적으로 태풍에 의한 일 강수량 80mm 이상 극한강수현상 발생빈도는 태풍의 길목에 해당하는 제주도 이외에도 경상남도 지역과 영동 해안지역에 높게 나타난다. 그러나 수백 km 이상 반경을 지닌 반시계 방향의 수증기 이류가 나타날 때 태풍 내습 경로 및 접근 거리별로 우리나라 주요 산맥에 의해 수증기 이류정도가 변하여 극한강수현상 발생빈도, 강도 및 그 범위가 달라진다. 7월에 발생빈도가 높은 황해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안지역과 영동해안지역 이외에도 경기도 북부지역에 극한강수현상의 발생빈도가 높게 나타남을 알 수 있다. 8월~9월 초로 갈수록 발생확률이 높아지는 한반도 남부지역 상륙형 및 동해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안 및 영동해안지역뿐만 아니라 경상남도 내륙지역에서도 극한강수현상 발생빈도가 높게 나타난다. 특히, 해발고도가 높은 한라산, 지리산 지역에서는 태풍 내습 시 많은 강수량을 초래하는 극한강수현상이 자주 발생함을 알 수 있다. 이러한 연구 결과들은 태풍 이동경로 및 접근거리에 따라 지역별로 차별화된 태풍 피해 저감대책을 마련할 필요성을 제시하고 있다.
Urbanization of the world's population has given rise to more than 450 cities around the world with populations in excess of 1 million (megacity) and more than 25 so-called metacities with populations over 10 million (Brinkhoff, 2010). The United States today has a total resident population of more than 308,500,000 people, with 81 percent residing in cities and suburbs as of mid - 2005 (UN, 2008). Urban meteorology is the study of the physics, dynamics, and chemistry of the interactions of Earth's atmosphere and the urban built environment, and the provision of meteorological services to the populations and institutions of metropolitan areas. While the details of such services are dependent on the location and the synoptic climatology of each city, there are common themes, such as enhancing quality of life and responding to emergencies. Experience elsewhere (e.g., Shanghai, Helsinki, Tokyo, Seoul, etc.) shows urban meteorological support is a key part of an integrated or multi-hazard warning system that considers the full range of environmental challenges and provides a unified response from municipal leaders. Urban meteorology has come to require much more than observing and forecasting the weather of our cities and metropolitan areas. Forecast improvement as a function of more and better observations of various kinds and as a function of model resolution, larger ensembles, predicted probability distributions; Responses of emergency managers, government officials, and users to improved and probabilistic forecasts; Benefits of improved forecasts in reduction of loss of life, property damage, and other adverse effects. A national initiative to enhance urban meteorological services is a high-priority need for a wide variety of stakeholders, including the general, commerce and industry, and all levels of government. Some of the activities of such an initiative include: conducting basic research and development; prototyping and other activities to enable very--short and short range predictions; supporting and improving productivity and efficiency in commercial and industrial sectors; and urban planning for long term sustainability. In addition urban test-beds are an effective means for developing, testing, and fostering the necessary basic and applied meteorological and socioeconomic research, and transitioning research findings to operations. An extended, multi-year period of continuous effort, punctuated with intensive observing and forecasting periods, is envisioned.
Objectives: In this study, the scale of exceeding the extreme heat exposure standard at the construction site was estimated using the nationally approved statistical data and wet bulb globe temperature modeling method. By comparing and analyzing the modeling results with the existing work environment monitoring results, the risk of heat exposure at outdoor construction sites was considered. Methods: Using the coordinates of second level administrative districts and meteorological observatories as the key, the automated synoptic observing system data and building permit data for 2021 were matched. The wet-bulb temperature was obtained using Stull's formula, and the globe temperature was obtained using the TgKMA2006 model. WBGT was calculated using these. Excess rates were obtained compared to exposure limits for heavy work-continuous work and moderate work-25% rest. It was compared with the results of the work environment monitoring in 2020. Results: As a result, 1,827,536 cases were estimated for 11,052 workplaces in one year. This is much higher than the 5,116 cases of 3818 workplaces of the existing work environment monitoring results. It is confirmed that the exposure limit was exceeded in 10.6~24.0% of the entire period and 70.2~84.1% of the peak period of the heat wave. It is very high compared to 0.9% of the existing work environment monitoring result. Conclusions: It is necessary to improve the system of monitoring and statistics related to extreme heat. Additional considerations are needed regarding WBGT estimation methods, meteorological data, and evaluation time. Various follow-up risk assessment studies for other industries and time series need to be continued.
일사량은 작물 생산성 평가를 위한 작물 생육 모델의 주요 입력 변수 중 하나로 사용되지만 관측이 어려워 다른 기상 변수들에 비해 관측값의 확보가 어렵다. 천리안 2A호와 히마와리 8호 위성 일사량 자료가 제공되기 시작하면서, 작물 생육과 태양광 발전을 결합한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 평가를 위한 일사량 자료를 확보하기 용이해졌다. 본 연구의 목적은 이들 인공위성 일사량 자료의 신뢰도를 비교하는 것이다. 이를 위해 2020년 5월부터 10월까지 인공위성 일사량 자료를 수집하여 일별 일사량의 평균 제곱근 편차(RMSE)와 정규 평균 제곱근 편차(NRMSE)를 계산하였다. 인공위성 일사량 자료가 작물 생육 모의 결과의 신뢰도에 미치는 영향을 파악하기 위해 연구기간 동안의 일사량 누적값을 비교하였다. 본 연구의 결과 히마와리 8호 일사량 자료가 천리안 2A호 일사량 자료보다 RMSE와 NRMSE가 작은 것으로 나타났다. 누적 일사량을 비교한 결과에서도 히마와리 8호 일사량 자료 누적값이 천리안 2A호 일사량 자료 누적값보다 오차가 작았다. 본 연구의 결과는 작물 생산성 평가에 히마와리 8호 일사량 자료를 사용하는 것이 천리안 2A호 일사량 자료를 사용하는 것보다 불확도를 줄일 수 있다는 것을 시사한다. 후속 연구에서 히마와리 8호 일사량 자료를 사용한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 및 태양광 발전량에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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