The purpose of this study is to develop the statistical model to predict sea level pressure of typhoon period in south coast of the Korean Peninsula. Seven typhoons, which struck south coast of the Korean Peninsula, are selected for this study, and the data for analysis include the central pressure and location of typhoon, and sea level pressure and location of 19 observing site. Models employed in this study are the first order regression, the second order regression and the neural network. The dependent variable of each model is a 3-hr interval sea level pressure at each station. The cause variables are the central pressure of typhoon, distance between typhoon center and observing site, and sea level pressure of 3 hrs before, whereas the indicative variable reveals whether it is before or after typhoon passing. The data are classified into two groups - one is the full data obtained during typhoon period and the other is the data that sea level pressure is less than 1000 hPa. The stepwise selection method is used in the regression model while the node number is selected in the neural network by the Schwarz's Bayesian Criterion. The performance of each model is compared in terms of the root-mean square error. It turns out that the neural network shows better performance than other models, and the case using the full data produces similar or better results than the case using the other data.
Water vapor in the atmosphere is an important element that generates various meteorological phenomena and modifies a hydrological cycle. In general, the Yeongdong region has a lot of snow compared to the other regions in winter due to the complex topography and an adjacent East Sea. However, the phase change from water vapor to ice cloud and further snowfall has little been examined in detail. Therefore, in this study, we investigated phase change of liquid water in terms of a quantitative budget as well as time lag of water vapor conversion to snowfall in the ESSAY (Experiment on Snow Storms At Yeongdong) campaign that had been carried out from 2012 to 2015. First, we classified 3 distinctive synoptic patterns such as Low Crossing, Low Passing, and Stagnation. In general, the amount of water vapor of Low Crossing is highest, and Low Passing, Stagnation in order. The snowfall intensity of Stagnation is highest, whereas that of Low Crossing is the lowest, when a sharp increase in water vapor and accordingly a following increase in precipitation are shown with the remarkable time lag. Interestingly, the conversion rate of water vapor to snowfall seems to be higher (about 10%) in case of the Stagnation type in comparison with the other types at Bukgangneung, which appears to be attributable to significant cooling caused by cold surge in the lower atmosphere. Although the snowfall is generally preceded by an increase in water vapor, its amount converted into the snowfall is also controlled by the atmosphere condition such as temperature, super-saturation, etc. These results would be a fundamental resource for an improvement of snowfall forecast in the Yeongdong region and the successful experiment of weather modification in the near future.
풍혈지는 여름철에 너덜지대 사면의 암괴 틈에서 찬 공기가 스며 나오며, 또한 결빙현상을 보이는 국소적 저온환경을 형성하는 지역이다. 본 연구에서는 풍혈지에 대한 식물상적 조사를 바탕으로 식물지리학적 중요성과 보존의 필요성을 제시하고자 국내 주요 풍혈지 7개소에 대한 현지 조사를 실시하였다. 그 결과, 풍혈지에서 한들고사리, 두메고사리 좀미역고사리, 월귤, 뚝지치 등 식물지리학적으로 중요한 다수의 북방계 식물들이 조사되었다. 또한 수직분포면에서도 산우드풀, 민둥인가목, 요강나물, 산새풀, 집사초와 같은 아고산식물들이 해발이 낮은 풍혈지에 생육하는 특이성을 보이고 있었다. 풍혈지는 빙하기에 남하했던 북방계 식물들이 최후빙기 이후 이주과정에서 국소적 기후환경에 적응, 고립되어 있는 피난처로 판단되어진다. 고피난처인 풍혈지는 기상학, 지형학적 중요성뿐만 아니라 식물지리학적으로도 아주 중요한 서식지 형태로 소집단으로 격리 분포하는 북방계 식물 종들에 대한 보존생물학적 연구를 통한 합리적인 현지내 외 보존대책의 수립이 시급하다고 판단된다.
고추 역병의 감염위험도 예측모델인 PBcast 포장검증 연구를 2012-2013년 동안 수행하였다. 그리고 2014-2017년 동안 우리나라 26개 지점에서 PBcast 모델을 이용하여 발병환경을 평가하였다. PBcast 모델은 기상과 토성자료를 이용하여 Phytophthora capsici의 일일 감염위험도를 추정한다. 시험포장에서 7일 간격으로 살균제를 살포하는 정기방제(RTN7) 처리, 예측된 감염위험도가 200 이상(IR200), 224 이상(IR224)일 때 살포하는 예찰방제 처리, 무방제(CTRL) 처리를 발병주율과 살균제 살포횟수로 비교하였다. 2012년에 감염위험도가 200 이상이 2회였지만, 224 이상인 경우는 없었다. 2013년은 200이상 3회, 224 이상 1회였다. RTN7 처리구는 2012년과 2013년에 17회, 18회 살포하였다. 우리나라의 기상조건은 고추 역병 발생에 유리하였고 방제의사결정에 PBcast 예측 정보를 활용할 경우 살포횟수를 3-4회 감소시킬 수 있다. 결과적으로 PBcast 모델은 고추 역병으로부터 보호를 위해 병방제 효과의 감소없이 살균제 살포횟수를 줄일 수 있을 것으로 생각된다.
기상레이더 영상은 시각적인 측면에서 가시성이 높아 다양한 활용이 가능하다. 즉 기상레이더 원시자료뿐 아니라 영상의 변화 특성만으로도 기상 현상의 흐름을 파악할 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히 영상처리기법이 기상 연구 분야에서도 점차 확대되고 있고 기상레이더 영상과 같이 높은 해상도를 가지는 영상자료의 경우 영상처리기법이라는 새로운 접근을 통해 유용한 정보 생산을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영상처리기법 중 하나인 광학 흐름(Optical Flow) 기법으로 일정 시간 간격에 따른 기상레이더 이미지의 변화에서 기상 현상 흐름을 벡터로 산출하였다. 기상 현상 규모에 적합한 벡터 분석 해상도, 기상레이더 영상이 존재하지 않는 영역의 벡터보간, 특정 기상 현상의 흐름과 대기 전체 흐름 구분을 위한 상대 흐름 벡터 제거 등을 통해 분석하고자 하는 기상 현상의 특성을 도출하였다. 본 연구를 통해 기상레이더의 원시 자료 활용뿐 아니라 영상자료 고유의 특성 활용이라는 기상레이더 활용 영역 확대와 영상처리기법의 향후 기상학 분야에서의 활발한 활용을 기대해 본다.
본 연구는 2003년 10월부터 2005년 8월까지의 ARGO 뜰개에 의해 수집된 CTD 자료를 이용하여 울릉도 주변 해역의 수온-염분의 시공간 변동 양상을 분석하였다. 울릉도 주변 해역 상층 700m에서의 수괴는 5종류로 세분할 수 있으며, 가을 표층에는 여름의 고온저염수에 비해 더 저온저염화 된 수괴가 존재한다. 염분최소층을 갖는 동해중층수는 평균적으로 수심 265 m에 존재하며, 수온은 $1\~5^{\circ}C$염분 34.06 psu이하이고 평균 두께는 175m이다. 동해중층수의 두께는 시공간적으로 크게 변하지 않지만, 울릉난수성 소용돌이가 존재하는 경우 동해중층수의 위치 수심은 더 깊어지고, 이 영향으로 상부동해고유수의 수심 또한 저층으로 침강하게 된다. 본 자료에 의하면, 울릉난수성 소용돌이가 갖는 볼록렌즈 모양의 수온 구조는 700m수심까지 존재한다. ARGO 뜰개들이 수집한 약 2년의 측정 기간과 짧은 시간 간격의 수직 수온-염분 프로파일 자료는 연구 해역의 상세 수직 구조 및 단기 시간-공간 변동성을 이해하는데 대단히 유용하였다.
본 연구에서는 기상청 연구개발 사업을 통해 개발된 PNU/CME 접합대순환 모형(CGCM)을 이용하여 적도 태평양에서의 엘니뇨 및 라니냐 현상에 대한 장기 예측성을 해수면온도 상관관계와 숙련도를 통해 살펴보았다. 이를 위하여 PNU/CME CGCM을 활용한 전구규모의 기후 예측을 위하여 1979년부터 2004년까지 매해 1월, 4월, 7월, 10월초를 초기조건으로 하여 12개월 후보 적분을 수행했다(각 적분은 APR RUN, JUL RUN, OCT RUN, JAN RUN 이라 명명한다). 또한 각 12개월 후보 적분은 5개의 앙상블로 구성되었다. 4계절로부터 출발한 모든 적분에서 12개월의 리드가 지난 이후에도 상대적으로 높은 상관이 적도 태평양에서 유지되었다. 특히, 본 연구에서 사용된 모형의 적도 해수면온도 아노말리 예측성은 6개월의 리드까지 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 엘니뇨와 라니냐에 대한 예측성을 평가하기 위해서 Hit rate와 False alarm rate 등의 다양한 숙련도를 구해본 결과, PNU/CME CGCM은 적도 태평양 지역에서의 온난 아노말리와 한랭 아노말리를 예측하는데 있어서는 좋은 예측성을 보였다. 그러나 보통 상태에 대한 예측성은 상대적으로 다소 낮았다. 또한 본 연구에 사용한 모형 결과를 DEMETER 사업에 참여하고 있는 다른 접합대순환 모형들의 예측성과도 비교해 보았을 때, 본 연구에 사용한 모형은 DEMETER 사업에 참여한 모형들에 견줄 수 있는 장기 예측 능력을 갖고 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 Nino3.4 지역의 해수면온도 아노말리를 예측할 수 있는 능력을 통해서 살펴볼 때 PNU/CME CGCM은 엘니뇨 및 라니냐 해에 대해서는 6개월까지는 높은 예측성이 있다고 판단되며 최장 12개월 정도의 장기 예측 능력이 있다는 결론을 얻었다.
레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.
조절하천의 낙동강에서 겪고 있는 부영양화와 조류 대발생(유해남조의 녹조현상 및 담수적조)은 국내외적으로 가장 급속하게 확대되고 있는 수질문제이며, 다양한 집단에서 지대한 관심을 가지게 한 분야 중 하나이다. 본 연구는 2013년 1월부터 2017년 7월까지 낙동강의 8개 보 pools에서 주요 수질 환경요인을 주 간격으로 조사하였고, 우점조류와 상호 관련성을 비교 분석하였다. 연강수량은 2016년(보 평균 940.7 mm)에 많았고, 2015년(672.8 mm)에 적었다. 장마 폭염기 (6~9월) 강우는 총강수량의 48.1%이었고, 상 하류간에 차이가 컸다. 총방류량 중 소수력발전, 월류 및 어도가 차지하는 비율은 각각 37.4%, 60.1%, 2.5%로서 홍수기를 제외하고 발전방류에 의한 비중이 매우 컸다. 방류량은 대부분 유입량에 비례하였으나, 취수량이 집중되는 보에서 다른 양상도 관찰되었다. 이것은 수위강하, 물 교환율과 연관되었고, 유해남조와 담수적조의 대발생에 심각한 영향을 초래하였다. 수온과 DO 농도의 변화는 기상 수문학적 영향이 지배적이었는데, 온도변화 뿐만 아니라 강우의 특성에 따라 변화 양상이 포착되었다. Chl-a의 평균 농도 (최대값)는 SAJ~GAJ와 DAS~HAA구간에서 각각 $17.6mg\;m^{-3}$ ($98.2mg\;m^{-3}$), $29.6mg\;m^{-3}$ ($193.6mg\;m^{-3}$)이었고, 하수의 영향이 절대적인 하류부에서 증가하는 경향이 현저하였다. 우점조류의 분류군 조성은 총 48속으로 규조 14속, 남조 8속, 녹조 18속 및 편모조 8속으로 각각 구성되었다. 유해 녹조현상과 담수적조의 주요 원인조류는 각각 남조 Microcystis와 규조 Stephanodiscus 개체군이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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