We analyzed diurnal variations in the surface air temperature using the high density urban climate observation network in Daegu metropolitan city, the representative basin-type city in Korea, in summer, 2013. We used a total of 28 air temperature observation points data(16 thermometers and 12 AWSs). From the distribution of monthly average air temperature, air temperature at the center of Daegu was higher than the suburbs. Also, the days of daily minimum air temperature more than or equal to $25^{\circ}C$ and daily maximum air temperature more than or equal to $35^{\circ}C$ at the schools near the center of Daegu was more than those at other schools. This tendency appeared more clearly on the days of daily minimum air temperature more than or equal to $25^{\circ}C$. Also, the air temperature near the center of the city was higher than that of the suburbs in the early morning. Thus it was indicated that the air temperature was hard to decrease as the bottom of the basin. From these results, the influence of urbanization to the formation of the daily minimum temperature in Daegu was indicated.
Park, Myung-Hee;Lee, Joon-Soo;Ahn, Won-Shik;Kim, Hae-Dong;Oh, Sung-Nam
한국환경과학회지
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제22권6호
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pp.667-677
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2013
This study aims to examine the actual status of the urban heat island in Daegu by analyzing the data of 17 automatic weather stations installed in the Daegu area. And the results can be summarized as follows: First, regarding the temperature distribution in Daegu by summer time zones, for the 31 days(August 1st till 31st), 18 days showed daily maximum temperature over $30^{\circ}C$, and 11 days indicated daily minimum temperature over $25^{\circ}C$. The day that showed the highest daily maximum temperature was August 5th, which indicated $36^{\circ}C$. Second, about the spatial distribution of time ratio exceeding $30^{\circ}C$ and $25^{\circ}C$, the area with the highest time ratio exceeding $30^{\circ}C$ is mostly the downtown(central area), eastern area, and northern area. Meanwhile, regarding the time ratio exceeding $25^{\circ}C$, the downtown area centering around the central area were high as over 70%, and the outskirts were low as under 65%. Third, considering the temporal distribution of daily maximum temperature and daily minimum temperature, daily maximum temperature was shown around 14:00 to 15:00 while the daily minimum temperature was indicated around 17:00 to 18:00. Daily maximum and minimum temperature were appeared at northeast and downtown, respectively. Fourth, regarding the spatial distribution of tropical days and tropical night days, tropical days showed 77% and tropical night days indicated 42% before and after the 24th and also the 13th each. Tropical days were occurred up to 24 days at northeastern area. And the southwestern area of Daegu showed under 22 days. The downtown showed the 14 days of the tropical night. However, the outskirts indicated relatively few days as under 10 days. Fifth, about the spatial distribution of the average daily temperature range (the difference between the highest temperature and lowest temperature), the central area, the central part of the city, showed the smallest as $7.2^{\circ}C$, and as it was closer to the northern area, it became larger, so in the eastern and northern area, it was over $8.8^{\circ}C$ or so.
To compare changes in winter temperature over South Korea, 30-year average climate data and climate data of recent 10 years (2014~2014) such as mean temperature, daily maximum temperature and daily minimum temperature were analyzed. Also, we set analysis extreme cold waves frequency related to winter such as freezing days, snow days, days with temperature of below -5, and days with temperature of below -10. This process enabled the comparative analysis of winter temperature changes and extreme cold waves frequency related to winter. This study estimated that winter temperature has gradually increased throughout the last five decades, however, the frequency of extreme weather, such as cold waves has also increased.
이 연구는 1월 일 최저기온의 평균을 이용하여 재현기간별 일 최저기온의 극값을 예측하는 방법을 개발하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1961~2010년의 50년 간의 일 최저기온자료를 이용하여 전체 연구를 수행하였다. 1월의 일 최저기온의 분포는 대부분 정규분포를 나타내고 있어, 이는 평균과 표준편차로부터 일 최저기온을 확률적인 기댓값으로 예측될 수 있었다. 이를 위하여 일 최저기온평균으로부터 일 최저기온의 표준편차의 변이를 추정하는 2차식을 개발하였다. 과거 10, 20, 30, 40, 50년의 재현 기간별로 관측된 일 최저기온의 평균, 표준편차, 극값을 분석하여 재현기간별 극값을 예측할 수 있는 계수를 도입하였고, 이 계수를 재현기간별로 추정할 수 있는 로그함수식도 개발하였다. 이 방법을 이용하여 과거 두 기간의 30년 자료를 이용하여 61개 지점에 대해 검증하였는데 평균 $1.1^{\circ}C$, 최대 $5.3^{\circ}C$의 오차를 가지고 과거 30년 재현기간의 일 최저기온의 극값을 예측할 수 있었다.
본 연구는 1954~2009년까지의 분석 기간을 1954~1987년과 1988~2009년으로 구분하여 일최고기온, 일최저기온, 일교차의 계절별 변화와 지역별 분포에 따른 그 변화 경향과 그 원인을 파악하였다. 일최고기온의 기온 상승 경향은 전후반기 뚜렷한 변화가 없으나 일최저기온은 전반기보다 후반기에 뚜렷하게 상승하여 일교차는 감소하는 경향이다. 계절별로 구분하였을 때 봄철의 일교차는 약간의 상승 경향이고 가을철은 감소 경향이 뚜렷하다. 지역별로는 대도시 지역이 중소도시보다 일교차 감소가 크고 비도시 지역은 일교차가 상승하는 경향이다. 대도시와 중소도시 지역의 일교차는 봄철의 운량과 가을철의 일조시간의 영향이 크다. 비도시 지역은 봄철에는 운량, 가을철에는 강수일수의 영향이 크다.
A characteristic of snowfall and minimum temperature variability in South Korea with respect to the variability of Arctic Oscillation (AO) was investigated. The climatic snowfall regions of South Korea based on daily new fresh snowfall data of 59 Korea Meteorological Administration (KMA) stations data corresponding to the sign of AO index during December to February 1979~2011 were classified. Especially, the differences between snowfalls of eastern regions and that of western regions in South Korea were seen by each mean 1000hPa geopotential height fields, which is one of physical structure, for the selected cases over the East Asia including the Korean Peninsula. Daily minimum temperature variability of 59 KMA station data and daily AO index during the same period were investigated using Cyclo-stationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis. The first CSEOF of wintertime daily AO index and that of minimum temperature of 59 KMA stations explain 33% and 66% of total variability, respectively. Correlation between principal component time series corresponding to the first CSEOF of AO index and that of temperature at the period of 1990s is over about -0.7 when that of AO index leads about 40 days.
This study investigates urbanization effect in warming trend of surface air temperature over Korea. The data used in this study consist of the daily minimum and maximum temperatures during the period of 32 years(1968-1999) from 16 stations of KMA. To calculate magnitude and trend of urbanization effect, stations were classified into urban and rural stations using population statistics. Urban stations were defined as those with population densities greater than 1000 persons per kilometer squared in 1995. The others were defined as rural stations. The urban stations were also subdivided into two groups according to their population totals. For estimates of urban effect magnitude, temperature change was calculated by comparing 16-year mean values between 1968-83 and 1984-99. Then, the difference between each urban station and every rural station was calculated. During the analysis period of 32 years, maximum temperature increase is $1.22^{\circ}C$. In the total temperature increase, urban effect is estimated by 28.7%. For minimum temperature, it becomes larger by about 10% than that in maximum temperature. Therefore, urban effect in an increasing trend of minimum temperature is 38.9% in the change of $1.13^{\circ}C$.
2001년 9월부터 2002년 6월까지 소규모 집수역 내 고도가 다른 3개 지점(해발 49, 104, 253m)에서 30분 간격으로 기온을 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 평균기온은 100m 당 0.2$^{\circ}C$씩 하강하였으며, 이 감율양상은 낮 시간대 지형에 의한 일사 수광량 변이에 의해 증폭되었다. 그러나 감율양상은 일몰시점부터 고도가 높을수록 기온이 더 높아지는 역전양상으로 전환되어 다음 날 일출시점까지 지속되었다. 이에 따라 계곡기저의 일 최저기온이 253m 지점에 비해 더 낮은 날이 연중 67%를 차지하였고 연평균 기온편차는 1.4$^{\circ}C$ 이었다. 맑은 날의 최저기온 역전강도는 겨울보다 봄가을에 더 커지며 대상지역에서 관측된 최대값은 6$^{\circ}C$ 이었다. 흐리고 비온 날의 최저기온은 감율양상이 지속되었으며 봄가을보다 겨울철의 기온감율이 더 컸다.
농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.
Computer simulation of buildings and solar energy systems is being used increasingly in energy assessments and design.. Building designers often now predict the performance of buildings simulation programmes that require hourly weather data. However, not all weather stations provide hourly data. Climate prediction models such as HadCM3 also provide the daily average dry bulb temperature as well as the maximum and minimum. Hourly temperature values are available for building thermal simulations that accounts for future changes to climate. In order to make full use of these predicted future weather data in building simulation programmes, algorithms for downscaling daily values to hourly values are required. This paper describes a more accurate method for generating hourly temperature values in the South Korea that uses all three temperature parameters from climate model. All methods were evaluated for accuracy and stability in terms of coefficient of determination and cumulative error. They were compared with hourly data collected in Seoul and Ulsan, South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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