적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
This study compared ensemble mean and probability forecasts of snow depth amount associated with winter storm over South Korea on 28 December 2012 at five operational forecast centers (CMA, ECMWF, NCEP, KMA, and UMKO). And cause of difference in predicted snow depth at each Ensemble Prediction System (EPS) was investigated by using THe Observing system Research and Predictability EXperiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. This snowfall event occurred due to low pressure passing through South Sea of Korea. Amount of 6 hr accumulated snow depth was more than 10 cm over southern region of South Korea In this case study, ECMWF showed best prediction skill for the spatio-temporal distribution of snow depth. At first, ECMWF EPS has been consistently enhancing the indications present in ensemble mean snow depth forecasts from 7-day lead time. Secondly, its ensemble probabilities in excess of 2~5 cm/6 hour have been coincided with observation frequencies. And this snowfall case could be predicted from 5-day lead time by using 10-day lag ensemble mean 6 hr accumulated snow depth distribution. In addition, the cause of good performances at ECMWF EPS in predicted snow depth amounts was due to outstanding prediction ability of forming inversion layer with below $0^{\circ}C$ temperature in low level (below 850 hPa) according to $35^{\circ}N$ at 1-day lead time.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
평창유역의 적설량을 모의하기 위하여 HSPF 모형을 적용하였다. 미래 적설량을 평가하기 위해 CIMIP3에서 제공하는 A1, A1B, B1의 온실가스 배출시나리오에 기반한 GCMs를 이용하였으며, HSPF 모형과 GCMs의 통계학적 오류를 최소화 하기 위해 편의보정(Bias-correction)과 시간적 분해모형(Temporal disaggregation)을 적용하였다. 모형의 검 보정 결과 모의된 유출량과 적설량의 경우 모형 효율이 높게 나타났으며, 특히 모형의 검정 후 상관계수를 분석한 결과 월별 유출량의 상관계수는 0.94로 나타났다. 월별 적설량, 또한, 상관계수가 0.91로 나타나 보정된 HSPF 모형이 평창지역에 대한 유출량과 적설량을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. GCMs를 이용한 2018년 평창올림픽 경기장의 적설량을 분석한 결과 1월에는 17.62%, 2월에는 9.38%, 3월에는 7.25%의 적설량이 감소되는 것으로 나타났다.
본 연구는 상대적으로 활하중의 영향이 민감하게 작용하는 농업시설의 합리적 구조설계를 위하여 우리나라 60개 지역의 자료를 사용하여 중요한 설계하중의 결정요인인 단위적설중량, 순간최대풍속 및 최대신적설심의 그 적용에 관하여 검토하였고, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 적설심에 다른 단위적설중량을 분석한 결과 적설심에 따른 차이는 발견할 수 없었고 대체적으로 정규분포를 이루고 있다. 평균기온에 의하여 단위중량을 구분해본 결과 -1$^{\circ}C$ 이상에서는 단위중량이 평균 0.91kg/cm/$m^2$, -1$^{\circ}C$ 이하에서는 평균 0.58kg/cm/$m^2$로 나타나 기온에 의한 차이가 명확했다. 2. 평균최대풍속과 순간최대풍속과의 관계를 도출하여 회귀식을 유도한 결과, 일반적으로 사용하고 있는 순간최대풍속 관계식과는 약간의 차이를 보였다. 해안지방과 내륙지방에 2개지역으로 구분하여 순간최대풍속 관계식을 유도하였다. 3. 재현기간별 최대적설심과 최대신적설심을 비교한 결과, 눈이 적은 지방에서는 큰 차이가 없으나, 비교적 눈이 많은 지방의 경우 재현기간 8년에서는 24.6cm, 57년에서는 45.6cm로 큰 차이를 보여, 난방 및 적절한 관리를 전제로 설계하면 신적설에 의하여 설계하중을 크게 감소시킬 수 있음을 나타냈다. 4. 기존식과 수정식의 설계풍속(진주지역) 및 최대적설심과 최대신적설심(서산지역)의 적용시, 2연동아치형시설의 부재사용량은 각각의 경우에 대하여 +0.3배, -0.3배이었고, 2연동지붕형 시설의 부재사용량은 각각 +0.3배, -0.1배이었기 때문에 시설의 특성에 맞는 설계자료의 선정이 매우 중요하다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기상관측소의 적설심 자료와 Terra MODIS 위성영상을 이용하여, 3가지 대표시설물(원예특작물시설, 축사, 건축물)에 대한 적설 설계기준 취약지역을 분석하였다. 현재 적용되고 있는 시설물의 적설 설계강도 기준을 평가하고 폭설 취약지역을 분석하기 위해, 과거 12년간(2001~2012년) 수집된 Terra MODIS 위성영상에서 추출된 적설면적과 적설심 자료를 이용하여 전국 적설심 분포도를 작성하였다. 또한 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중($kg/m^2$), 건축물 설계기준 적설하중($kN/m^2$) 자료를 수집하여, MODIS 위성영상에 의해 구축된 적설심 분포도와 비교하여 적설 설계강도 기준 취약지역을 분석한 결과 전라도, 충청도 및 강원도 지역이 취약한 것으로 분석되었다.
A dynamical seasonal prediction system for boreal winter utilizing cryospheric information was developed. Using the Community Atmospheric Model, version3, (CAM3) as a modeling system, newly developed snow depth initialization method and sea ice concentration treatment were implemented to the seasonal prediction system. Daily snow depth analysis field was scaled in order to prevent climate drift problem before initializing model's snow fields and distributed to the model snow-depth layers. To maximize predictability gain from land surface, we applied one-month-long training procedure to the prediction system, which adjusts soil moisture and soil temperature to the imposed snow depth. The sea ice concentration over the Arctic region for prediction period was prescribed with an anomaly-persistent method that considers seasonality of sea ice. Ensemble hindcast experiments starting at 1st of November for the period 1999~2000 were performed and the predictability gain from the imposed cryospheric informations were tested. Large potential predictability gain from the snow information was obtained over large part of high-latitude and of mid-latitude land as a result of strengthened land-atmosphere interaction in the modeling system. Large-scale atmospheric circulation responses associated with the sea ice concentration anomalies were main contributor to the predictability gain.
Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.
The investigation for the catch and species composition in the deep sea of the East Sea was done to search marine organisms using some kinds of traps with small commercial fishing vessel near Goseong, Korea from 2008 to 2009. The experiments was carried out with some different traps at the depth of 200m, 400m, 700m and 1,000m. In 2008, the amount of catch with rectangular, cone and drum net traps was 91.4kg with twelve trips and the proportion of catch with rectangular and cone traps was high. Dominant species caught were Aniwan whelk (57%), snow crab (12%), hunchback sculpin (7%) and red snow crab (5%). The catch of Aniwan whelk was done well with rectangular and cone traps at the depth of 700-1,000m. Snow crab was mainly caught with rectangular and cone traps at the shallower depth of 200m, while red snow crab caught a lot with cone trap at the deeper depth of 700m. In 2009, the amount of catch with rectangular, cone and round traps was 92.4kg with nine trips. The proportion of catch with round trap was higher than that with cone trap. Dominant species caught were snow crab (67.1%), Aniwan whelk (14.8%) and northern shrimp (9.8%). Snow crab was caught well with round trap at the depth less than 400m.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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