Recently, freezing index of frost penetration depth estimation used in Korea is applied according to the standard, published by MOLIT in 2003. However, it is difficult to consider can not be determined to standard reflects weather conditions in accordance with the current climate warming or abnormally high temperature. Also the temperature should be considered local variables because heavy local gap. Therefore, this study is through the freezing index presented in MOLIT's code by calculating the frost penetration depth determining whether the adequacy and conducted a study to apply in the field. As a result, when the Elevation 100m to standard in Incheon frost penetration depth is found to be 50.8cm.
서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
호우 예측 정확도의 향상에도 불구하고 호우재해로 인한 사회경제적 비용이 지속적으로 증가하고 있는 것은 기상이 미치는 영향에 대한 이해의 부족 때문이다. 본 연구에서는 WMO에서 제시한 영향예보 핵심개념인 재해, 취약성, 노출 개념을 활용하여 지역별 호우잠재영향을 평가하고 호우발생과 연계하여 호우재해의 위험도를 분석하였다. 노출과 취약성 변수로 호우잠재영향을 구성하였고, 호우재해지수는 호우특보 기준에 따라 선정한 3개의 변수를 선정하여 산정하였다. 호우잠재영향 지수의 가중치는 주성분분석을 이용하여 산정하였으며, 호우재해지수는 동일한 가중치를 부여하여 산정하였다. 호우잠재영향지수와 실제 호우피해액과의 상관분석 결과 높은 상관관계가 증명되어 호우잠재영향지수는 실제의 피해양상을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있었다. 호우재해위험도는 호우잠재영향지수와 호우재해지수로 구성된 위험도 매트릭스를 이용하여 산정하였다. 본 연구는 시공간적으로 변화하는 호우예특보를 위한 호우영향분석 연구의 토대를 제공하고 지역별 호우방재대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009~2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations)의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 최근의 기후변화가 국내 목재부후위험지수(Scheffer Index)에 미치는 영향을 파악하기 위하여 수행되었다. 국내 58개 장소에서 40년(1973~2012) 동안 축적된 기후자료를 활용하여 목재부후위험지수를 계산하였으며 기후 변화의 영향을 살펴보기 위하여 10년 간격으로 목재부후위험지수를 계산하였다. 제주도를 제외한 국내 대부분의 지역에서 목재부후지수는 35에서 65 사이로 목재부후위험이 중간 정도인 것으로 판명되었다. 그러나 최근 10년(2003~2012)의 경우 목재부후위험이 높은 곳(${\geq}65$)으로 구분할 수 있는 지역이 지난 30년(1973~2012)에 비하여 상당히 많아졌으며 전반적으로 목재부후위험지수가 급격히 증가한 것으로 나타났다. 이러한 경향은 국내 기후가 아열대성 기후와 비슷하게 변하는 과정에서 목재부후와 밀접하게 관련된 기후인자인 온도, 강우량 및 강우일수 등이 증가한 것에 의해 설명할 수 있다.
In order to determine the prediction possibility of heavy rainfall, a variety of analyses was conducted by using three-dimensional data obtained from Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) re-analysis data. Strong moisture convergence occurring around the time of the heavy rainfall is consistent with the results of previous studies on such continuous production. Heavy rainfall occurred in the cloud system with a thick convective clouds. The moisture convergence, temperature and potential temperature advection showed increase into the heavy rainfall occurrence area. The distribution of integrated liquid water content tended to decrease as rainfall increased and was characterized by accelerated convective instability along with increased buoyant energy. In addition, changes were noted in the various characteristics of instability indices such as K-index (KI), Showalter Stability Index (SSI), and lifted index (LI). The meteorological variables used in the analysis showed clear increases or decreases according to the changes in rainfall amount. These rapid changes as well as the meteorological variables changes are attributed to the surrounding and meteorological conditions. Thus, we verified that heavy rainfall can be predicted according to such increase, decrease, or changes. This study focused on quantitative values and change characteristics of diagnostic variables calculated by using numerical models rather than by focusing on synoptic analysis at the time of the heavy rainfall occurrence, thereby utilizing them as prognostic variables in the study of the predictability of heavy rainfall. These results can contribute to the identification of production and development mechanisms of heavy rainfall and can be used in applied research for prediction of such precipitation. In the analysis of various case studies of heavy rainfall in the future, our study result can be utilized to show the development of the prediction of severe weather.
가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나, 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 위성을 이용한 원격탐사 자료를 기상자료에서 포착할 수 없는 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용할 수 있다는 확신 하에 본 연구를 진행하게 되었다. 본 연구에서는 NOAA 위성에 탑재되어 있는 AVHRR 센서로부터 얻어지는 자료를 이용하여 가뭄파악을 위한 분석을 실시하였다. NOAA/AVHRR로부터 얻어진 식생지수(NDVI)와 이로부터 얻을 수 있는 식생상태지수(VCI)를 이용하여 가뭄분석을 실시하였으며, 또한 광역적인 가뭄분석을 위해 위성자료를 이용하여 기후학적 물수지에 근거하는 간편한 방법을 제안하고 있다. 본 연구를 통하여 가뭄에 대한 시간적, 공간적 특성을 파악하는데 위성자료가 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었으며, 습윤지표를 통하여 가뭄 지역도 작성이 가능함을 보여주고 있다.
As the prediction of geomagnetic storms is becoming an important and practical problem, conditions in the Earth's magnetosphere have been studied rigorously in terms of those in the interplanetary space. Another approach to space weather forecast is to deal with it as a probabilistic geomagnetic storm forecasting problem. In this study, we carry out detailed statistical analysis of solar wind parameters and geomagnetic indices examining the dependence of the distribution on the solar cycle and annual variations. Our main findings are as follows: (1) The distribution of parameters obtained via the superimposed epoch method follows the Gaussian distribution. (2) When solar activity is at its maximum the mean value of the distribution is shifted to the direction indicating the intense environment. Furthermore, the width of the distribution becomes wider at its maximum than at its minimum so that more extreme case can be expected. (3) The distribution of some certain heliospheric parameters is less sensitive to the phase of the solar cycle and annual variations. (4) The distribution of the eastward component of the interplanetary electric field BV and the solar wind driving function BV2, however, appears to be all dependent on the solar maximum/minimum, the descending/ascending phases of the solar cycle and the equinoxes/solstices. (5) The distribution of the AE index and the Dst index shares statistical features closely with BV and $BV^2$ compared with other heliospheric parameters. In this sense, BV and $BV^2$ are more robust proxies of the geomagnetic storm. We conclude by pointing out that our results allow us to step forward in providing the occurrence probability of geomagnetic storms for space weather and physical modeling.
보행은 사람들의 건강을 증진시키고 증가하는 교통 체증 해소에 중요한 역할을 한다. 기존 보행관련 연구는 유럽, 북미, 동아시아 등에서 진행하였으나, 베트남과 같은 덥고 습한 개발도상국 도시들의 경우, 걷기에 대한 연구가 비교적 많지않다. 따라서 본 연구는 베트남 호치민시 중심지구의 보행편의성과 건축 환경이 보행에 미치는 영향에 대하여 연구를 진행하였다. 본 연구는 대상지를 이용하는 사람들의 보행 빈도와 건축 환경 사이의 상관관계를 분석하고 있다. 기존 선행 연구에서 일반적으로 사용된 요소 외에도, 본 논문은 보행편의성 지수를 추정하기 위해 도시의 다른 특정한 건축 환경 요소를 사용하였다. 사용된 지표는 주거 밀도, 상업 비율, 혼합 토지이용, 교차로 간격, 블록 크기, 보행로 비율, 천장 유무, 온도 9가지를 사용하였으며, 이러한 지표는 지역 주민들을 대상으로 실시한 조사와 비교 분석을 실시하였다. 분석 결과 사람들은 보행편의성 지수가 높은 지역에서 더 많은 보행을 하는 것으로 분석되었다.
In order to calculate the Crop Water Stress Index (CWSI), it is necessary to collect weather data (air temperature, humidity, wind speed and solar radiation) and canopy temperature. However, it is not always available to have necessary data sets for CWSI calculation. Therefore, this study was aimed to develop an easy and simple CWSI equation (CWSIEE) using only two data, air and canopy temperatures. Infrared sensors and weather sensors were installed on apple and peach trees and nearby a study area and every ten-minute data were collected from June to October in 2018 and 2019, respectively. A relationship between air-canopy temperature difference and CWSI was statistically analyzed and used to develop CWSIEE using the three dimensional Gaussian model. The performance of CWSIEE against original CWSI showed R2 and NSE to 0.780 and 0.710 for apple trees and R2 and NSE to 0.884 and 0.866 for peach trees. This study found that the level of crop water stress could be easily calculated using CWSIEE with only air and canopy temperature data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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