• 제목/요약/키워드: Wind Prediction

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WRF-Chem 모델을 이용한 2010년 한반도의 황사 예측에 관한 연구 (A Study on Prediction of Asian Dusts Using the WRF-Chem Model in 2010 in the Korean Peninsula)

  • 정옥진;문윤섭
    • 한국지구과학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.90-108
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    • 2015
  • 2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 $PM_{10}$ 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 $PM_{10}$ 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5 km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 $PM_{10}$ 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 $192.73{\mu}g/m^3$, 서울의 경우 0.725와 $149.68{\mu}g/m^3$로 나타났다. 미세먼지인 $PM_{10}$$PM_{2.5}$ 농도의 공간적 분포는 유사하였고 $PM_{2.5}$$PM_{10}$의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. $PM_{10}$ 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 $PM_{10}$의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일) 사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.

한반도 산불 확장 잠재도와 관련된 Haines Index의 시.공간적 특징 (Spatial Patterns and Temporal Variability of the Haines Index related to the Wildland Fire Growth Potential over the Korean Peninsula)

  • 최광용;김준수;원명수
    • 대한지리학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.168-187
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    • 2006
  • 대류권 하부의 높은 대기 불안정도와 건조도에 의해 바람이 강한 조건하에 화재 연료도 건조해지면 산불 통제가 어렵고 대형산불에 의한 더 많은 산림자원과 계산의 손실을 초래할 수 있다. 본 연구에서 제시된 장기간(1979-2005)의 Haines Index는 한반도 상의 대기 불안정도와 건조도의 시공간적 패턴이 우리나라 산불 발생빈도에 중요한 영향을 미치고 있음을 잘 보여주고 있다. 산불 발생빈도와 Haines Index 사이의 지수회귀모델은 주요 산불 발생기간동안(12월-4월)의 Haines Index 일평균 값 혹은 월별 발생빈도가 우리나라 산불 발생빈도와 통계적으로 유의미하게 상관되어 있음을 보여준다. 지리정보시스템(GIS)에서 수치표고모델(DEM)을 고려하여 작성한 Haines Index 기후도에 따르면, 5 이상의 높은 Haines Index는 주로 해발고도 500m 이하의 한반도 북서 저지대를 중심으로 4-5월에 자주 발생하고 있다. 이러한 Haines Index의 발생빈도는 1990년대 중반 이후 한반도 전체적으로 증가하는 추세를 보이고, 특히 경상북도와 동해안 지역을 따라 산불기간 동안 가장 뚜렷하게 증가하는 패턴을 보였다. 연구기간 동안 높은 Haines Index가 2-3일 연속적으로 발생한 극사상(extreme events)이 나타나는 시기의 500hPa 종관 평균도에 따르면, 오흐츠크해에 발달한 한랭저기압이 한반도 중층대기의 기압경도력을 높여 동서의 강한 바람장을 형성하는데 도움을 주고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 현재 우리나라 산불 예보 시스템에 대기 불안정도나 건조도와 같은 대기의 수직적 요소들의 시 공간적 특성도 고려되어야 하는 필요성을 잘 보여준다.

지형에 따른 강원지역의 강설입자 크기 분포 특성 분석 (Characteristics Analysis of Snow Particle Size Distribution in Gangwon Region according to Topography)

  • 방원배;김권일;염대진;조수정;이청룡;이대형;예보영;이규원
    • 한국지구과학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.227-239
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    • 2019
  • 강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불어오므로 이로 인해 지상기온이 $0^{\circ}C$ 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.

시뮬레이션 모형에 의한 온실의 열환경 분석 (Analysis of Greenhouse Thermal Environment by Model Simulation)

  • 서원명;윤용철
    • 생물환경조절학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.215-235
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    • 1996
  • 본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad & Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad & Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad & Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH+7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.

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