Lee, Jeong Eun;Lee, Jeongwoo;Kim, Chul Gyum;Chung, Il Moon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.375-375
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2021
제주지역의 경우에는 지형학적으로 한라산을 중심으로 한 산악지형을 이루고 있으며, 이러한 산악지형은 수문기상요소에 고도에 따른 영향을 미치게 된다. 따라서, 제주지역의 수문기상요소에 대한 산악효과를 정량적으로 파악하기 위해서는 해안 저지대에서부터 중산간, 고지대에 이르기까지 관측지점이 고르게 분포되어 있어야 한다. 제주 전역의 과거 운영되었거나, 현재 운영중인 기상관련 관측지점의 수는 125개에 이른다. 강수의 경우, 기상청(ASOS, AWS), 제주도 재난본부에서 관측하고 있으며, 강수 이외의 기상요소는 기상청에서 관측되어지고 있다. 본 연구에서는 제주전역의 기상관측지점에 대하여 강수량, 온도, 습도를 중심으로 제주지역의 산악효과 및 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 고도에 따른 기상요소의 정량적인 상관관계를 제시하고자 하였으며, 제주 전역에 걸친 수문기상요소들의 공간상관성 분석을 토대로 공간적인 분포특성을 도출하고자 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1474-1478
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2006
본 연구에서는 여러 기상지수들과 우리나라 기온, 강수량에 대해서 Multi-Channel Singular Spectrum Analysis(MSSA)를 실시함으로써 상호영향에 따른 주성분을 분석하였다. Window length가 150일 때 SOI 등의 기상지수와 기온, 강수량의 MSSA를 실시하였으며 이 때 각각의 eigenvalue는 전체 공분산에 대한 각 요소의 비율을 설명한다. Window length는 Vautard 등(1992)이 제시한 $N/5{\sim}N/3$의 값을 사용하였다. 기상요소들과 기온, 강수량의 MSSA를 이용한 기후변화에 따른 국내 수문변수의 변화 상관분석은 기온과 각 기상요소들과의 분석결과에 비해 강수와 각 기상요소들의 분석결과가 기상요소들에 대한 주기패턴을 잘 따르지 못하고 약한 진폭을 나타내며 특히 SOI와 Rainfall의 경우 첫 번째 주성분에서의 상관분석결과 3개월 지체 시 상관계수 0.8410의 상관성이 높은 장주기 변화 쌍을 가짐에도 불구하고 자료의 변화도에 대하여 각 요소가 설명하는 비중이 매우 낮았다.
Kim, Phillip;Ahn, So-yeon;Ryu, Hunjae;Park, Taeho;Chang, Seo Il
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.943-947
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2014
NMPB 2008을 포함한 일부 소음 예측식에서는 기상학적 요소를 고려할 수 있다. 특히 NMPB 2008을 이용하여 소음을 예측할 경우에는 기상학적인 요소의 고려는 필수적이다. 하지만, 우리나라의 실제 기상 상황을 반영할 수 있는 방법이 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 기상학적 요소를 적용하기 위해서 하향 굴절 발생 빈도를 적용하여 소음도를 비교하였다. 기상학적 요소의 하향 굴절 발생 빈도의 증가에 따라 소음도가 증가하는 것을 확인하였고, 1kHz 이상의 주파수에서 거리에 따른 소음도의 차이에 상대적으로 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 기상학적 요소의 적용은 예측 소음도의 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.7-7
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2015
가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Since solar power generation is intermittent depending on weather conditions, it is necessary to predict the accurate generation amount of solar power to improve the efficiency and economical efficiency of solar power generation. This study proposes a short - term deep learning prediction model of solar power generation using meteorological data from Mokpo meteorological agency and generation data of Yeongam solar power plant. The meteorological agency forecasts weather factors such as temperature, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, and cloudiness for three days. However, sunshine and solar radiation, the most important meteorological factors for forecasting solar power generation, are not predicted. The proposed model predicts solar radiation and solar radiation using forecast meteorological factors. The power generation was also forecasted by adding the forecasted solar and solar factors to the meteorological factors. The forecasted power generation of the proposed model is that the average RMSE and MAE of DNN are 0.177 and 0.095, and RNN is 0.116 and 0.067. Also, LSTM is the best result of 0.100 and 0.054. It is expected that this study will lead to better prediction results by combining various input.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.238-238
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2016
토양수분, 증발산량, 유출량 등의 고해상도 수문기상요소 산출을 위한 지면모델 활용 기술은 기상 및 수문분야에서 널리 활용 중에 있다. 본 연구에서는 미국 국립대기과학연구소(NCAR)에서 개발된 기상-수문 결합모델 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling extension package)을 활용하여 낙동강 유역에서 발생한 돌발홍수 사례 실험에 적용하여 강우량 및 수문기상요소 전체를 모의함으로써 기상-수문-지면 결합모델을 활용한 수문기상요소 산출하고자 하였다. 이를 기존의 기상모델로부터 입력강제자료를 제공받아 Off-line 형태로 결합된 지면모델(TOPLATS, TOPmodel-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 결과와 비교하였고 기상-수문 결합모델의 국내 적용성을 검토하였다. 기상-수문-지면 결합모델(WRF-Hydro)의 초기장 및 경계장은 기상청 현업 모델에서 생성된 국지예보모델자료 1.5km 자료(LDAPS, Local Data Assimilation and Prediction System)를 사용하였으며, 모델의 적분기간은 돌발홍수 사례에 따라 24~36시간을 수행하였다. WRF-Hydro 모델의 물리모수화 방안은 작년까지 기상청에서 현업운영되는 KWRF의 방안들을 준용하였으며, WRF-Hydro 수행을 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)에서 제공되는 30 m 해상도의 수치표고자료를 GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지표유출방향을 설정하였다.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2007.05a
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pp.69-71
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2007
지형에 의한 기온, 습도, 풍향과 풍속과 같은 기상요소의 변화를 알아보기 위해 계곡내부, 계곡 입구, 도심에서 기상요소를 특별 관측한 결과를 요약하면 다음과 같다. 기온과 상대습도는 측정값의 차이는 지역에 따라 있었지만, 각 지점간의 상관계수는 높게 측정되었다. 반면에 풍향과 풍속은 각 지역 사이의 절대값 차이가 많이 났으며 상관도 역시 상대적으로 낮았다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.347-351
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2012
본 연구는 기후변화로 인한 국내 낙동강 유역의 기온, 강수, 상대습도의 변동 경향을 파악하고자, 낙동강 본류의 상, 중, 하류 지역을 연구대상 지역으로 선정하여 분석을 실시하였다. 이를 위하여 기상요소인 평균, 최저, 최고 기온과 상대습도 및 강우 자료를 기상청의 관측 자료를 활용하여 수집하였다. 분석을 실시함에 있어서 연평균, 최고, 최저 기온과 연평균, 최고, 최저 상대습도를 분석하였으며, 강우량 관측 자료를 통해 총 강우량, 강우집중률, 일 최대강우량을 고려하였다. 분석방법은 기후변화로 인한 기상자료의 변동 경향을 파악하기 위하여 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall Test, Hotelling-Pabst Test, Sen's Test 3가지의 검정방법을 사용하였으며, 표준정규변량의 크기를 통하여 변동 경향의 유의성을 비교해보았다. 또한, 각 요소별 관측 자료의 상위 10개, 하위 10개의 자료를 통하여 최근(1995~2011)과 과거(1973~1994)의 기상요소들을 비교하여 변동 특성을 파악하였다. 연구지역 중 낙동강 중류 지점에 위치하는 구미의 경우, 요소별 자료 중 연평균기온의 상위 9개의 자료가 최근 17년 이내에 포함되어 있으며, 연 최저 및 최고 기온의 6개의 자료가 포함되어 있어 기후온난화가 진행되고 있음을 확인하였다. 연 최저 상대습도의 경우 3가지 경향성 검정 방법을 통하여 과거자료에 비해 하강하는 추세를 보이고 있다. 강우자료 분석 결과 관측이 시작된 이래 연강수량 중 상위 10개의 자료에서 7개가 최근에 발생한 것으로 분석되었고, 일 최대강우량은 9개가 포함되어 있다. 위의 요소별 분석 결과 낙동강 유역의 연강수량 및 강우강도는 대체적으로 증가하고, 기온 또한 증가하는 등 기후 변화로 인한 지구온난화현상이 국내에서도 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2003.11b
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pp.150-153
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2003
본 연구결과에서 측정기간 동안 측정기별로 상당한 농도차이를 나타낸 기간을 살펴보면 풍속이 높았던 것으로 분석되었다. 따라서, 기상요소 중 풍속은 미세분진의 측정시 유입속도에 영향을 일으켜 부유분진 측정농도에 오차를 야기 시킬 수 있는 것으로 생각할 수 있다. 결론적으로 건강유해 영향을 일으킬 수 있는 미세분진의 측정에 다양한 측정기가 사용될 수 있지만, 측정장소의 환경적 요소인 실내 및 실외환경뿐만 아니라 풍속같은 기상요소를 고려하여 측정기를 선택하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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