쓰레기의 단순 매립은 주변 환경에 대해 고려하지 않고 이루어지기 때문에 침출수에 의해서 지하수와 토양이 오염되고 매립가스에 의해서 악취 및 대기오염을 발생시킨다. 본 연구에서는 김포매립지의 침출수 수위저감과 매립가스의 포집 및 제어에 관한 연구를 수행하기 위해 다차원 2상 천이유동 유한차분 전산 모델을 활용하여 침출수와 매립가스의 동시 유동 해석을 시도하였다. 이 전산해석에서는 매립지 상부는 가스 생성량의 58%가 대기로 발산되며. 지하함앙율은 연평균 강수량의 12%로 가정하였다. 이외의 모든 자료들도 1995년 3단 매립 시점의 자료를 이용하였다. 전산 해석결과 매립지 중앙에 위치한 지점에서 수두의 최대값은 26 m$H_2O$(2.52 atm)로 나타났으며. 수평관의 설치는 매립지의 안정화 시점을 앞당기는데 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 수도권 매립지에서 3단 매립이란 가정과 낮은 지하 함양율을 적용하였음에도 40년이 경과되는 시점에서 침출수는 15.l$\times$$10^{6}$ ㎥, 매립가스는 5.85$\times$$10^{9}$ ㎥ 의 엄청난 양이 누적 생산되었다.
GPS 위성으로부터의 신호는 위성과 지상의 수신기 사이의 경로에 걸쳐서 누적된 양의 수증기나 가강수량으로 복원하기 위해 이용되고 있다. GPS 위성 신호의 대류권 지연으로부터 가강수량으로 복원하기 위해서는 대류권의 총 지연량으로부터 실제 습윤 지연량을 계산하기 위하여 표면 기압 관측을 통해 결정된 실제 건조 지연량의 계산이 필요하다. 그러나 기압 정보를 얻기 위한 기압계가 모든 GPS 상시관측소와 동일한 지점에 위치하고 있지 않기 때문에 지상 기상 관측소로부터 획득한 해면 경정된 기압 정보를 이용하곤 한다. 이러한 기압의 직접 이용은 GPS를 이용한 수증기 복원 능력을 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 우리나라에 적합한 기압의 역해면 경정 보정 방안을 제시하고 이를 이용한 GPS 수증기의 정확도를 레디오존데 PWV와 평가하고 GPS로 추정한 수증기의 복원 능력의 개선 방안을 제시하였다.
Recent studies about irrigation water use have focused on agricultural reservoir operation in irrigation period. At the same time, it is significant to store water resource in reservoir during non-irrigation period in order to secure sufficient water in early growing season. In this study, Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5, 8.5 scenarios with the Global Climate Model (GCM) of The Second Generation Earth System Model (CanESM2) were downscaled with bias correlation method. Cumulative precipitation during non-irrigation season, October to March, was analyzed. Interaction between cumulative precipitation and carry-over storage was analyzed with linear regression model for ten study reservoirs. Using the regression model, reservoir drought response ability was evaluated with expression of excess and deficiency. The results showed that future droughts will be more severe than past droughts. Especially in case of non-exceedance probability of 10%, drought in southern region seemed to be serious. Nine study reservoirs showed deficiency range from 10% to 55%, which turned out to be vulnerable for future drought. Only Jang-Chan reservoir was secure for early growing season in spite of drought with deficiency of 8% and -2%. The results of this study represents current agricultural reservoirs have vulnerability for the upcoming drought.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1119-1131
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2016
Neyman-Scott 구형펄스모형 (Neyman-Scott rectangular pulses model; NSRPM)은 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간으로 표현되는 점과정에 기초한 강우생성 모형으로, 기존의 구형펄스모형 (rectangular pulse model)과 비교해서 강우사상의 군집특성을 잘 반영하기 때문에 여러 연구에서 많이 사용되는 모형이다. 하지만 NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어서 모멘트를 이용한 여러가지 최적화 기법들은 그 계산이 복잡하고 또한 목적함수의 구성에 따라 추정값의 변동도 크게 나타난다. 이를 보완하기 위해서, 최근 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수 (approximated likelihood function)와 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하는 방법이 소개되었다. 본 논문에선 이 근사적 우도함수를 바탕으로 계층적 베이지안 모형을 이용하여 NSRPM에 공간구조를 표현하고 이를 통해 강우생성 모형의 공간적 특성을 알아보고자 한다.
람사르 습지로 지정된 오대산 습지 중 소황병산늪의 보존가치를 찾기 위해 생태특성을 조사하였다. 소황병산늪의 퇴적토 깊이는 최대 86cm이었으며 중간부에서 평균 53cm로 나타났다. 물의 pH는 평균 5.8로 산성이 탄습지와 이탄습지의 중간정도를 나타내었다. 전기전도도는 $11{\mu}S$/cm로 우리나라 습지 중 가장 낮게 나타났으며, 양이온, 질산, 암모니아, 인산 분석 결과 수질은 매우 양호하였다. 유출수량은 3일간 누적 강수량과 양의 상관관계를 보였으며 연중 지속적으로 물이 유출되었다. 주변토양은 사양토로 토양 양분은 매우 적었으며, 산성도는 높았다. 유관속 식물은 45과 95속 121종, 2아종, 16변종, 4품종으로 총 121종류로 조사되었으며, 하부의 물이끼를 바탕으로 삿갓사초, 꿩고비, 산사초 군락이 넓게 분포하였다. 조사결과 소황병산늪은 우리나라에서 가장 온전한 이탄습지로 그 보존 가치가 뛰어나며, 수질, 토양 분석 결과 빈영양상태를 나타내고 위협요인 또한 거의 없으므로 이탄습지가 지속적으로 발달할 수 있을 것으로 예상된다.
태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.
장시간의 강수부족으로부터 야기되는 가뭄은 다른 자연재해에 비하여 하나의 물리적인 특성으로 표현하기에는 한계가 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위하여 다양한 지수들이 사용되고 있으며, 각각의 지수는 기후적 혹은 물리적 특성 등을 반영하여 가뭄을 평가하고 있다. 다양한 가뭄지수중 SPI(Standardized Precipitation Index)는 가뭄 발생에 있어 가장 중요한 요소를 차지하는 강수를 이용하여 가뭄을 평가하고 있으며, 비교적 간단한 방법으로 계산되어지며 다양한 기관에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 무강수일수와 선행강수조건에 따른 영향을 고려한 개선된 SPI 지수를 제시하고 가뭄감지능력을 기존의 가뭄지수와 비교 분석 하였다. 무강수일수의 고려를 위하여 월 최대 무강수일수의 확률분포를 구하고 이를 다시 누적확률분포로 나타냄으로서 기존에 가뭄지수에 무강수일수의 영향을 추가할 수 있는 가중치를 생성하였다. 또한 추가적으로 월 최대 무강수일의 시점을 전기, 중기, 후기로 구분하여 각각의 기간에 따라 가중치를 변환하여 수행하였다. 이전의 강수효과를 고려하기 위하여 15일 이전의 강수를 성수기와 비성수기로 구분하고 각각의 기간에 강수량에 따른 가중치를 세분하여 기존의 가뭄지수에 추가하였다. 기존의 가뭄지수와 새롭게 제시된 가뭄지수의 평가를 위하여 ROC분석을 사용하였으며, ROC분석은 실제 발생했던 사실과 산정된 값을 평가하는 방법으로 본 연구에서는 과거 실제 방생한 가뭄기록과 산정된 지수의 수치를 4가지의 범주로 나누어 분석하였다. 평가 기간은 1973년부터 2009년까지이며, 사용된 자료는 우리나라 기상청의 76개 지상관측지점 중 섬 지역 7개를 제외한 69개 지점의 정보를 이용하였다. 분석결과 기존의 SPI3에 비하여 전반적으로 향상된 가뭄감지능력을 보여주었다. 무강수일수와 선행강수효과를 이용한 가뭄지수의 가중치 생성은 SPI3 뿐만 아니라 다양한 지수에 적용되어 사용성이 높아 뛰어난 가뭄감지능력을 가지는 가뭄지수 개발에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
오늘날 전 세계적으로 가속화되는 기상이변에 따라 돌발성, 국지성 폭우 및 폭설의 빈도가 급격히 증가하는 추세이다. 이 같은 돌발기상 현상은 고층 건물과 인구의 과밀화로 인해 열섬효과가 자주 발생하는 도심지에서 특히 높은 발생률을 보이며, 그로 인한 막대한 인명 및 재산상의 피해가 발생하고 있는 실정이다. 하지만 이러한 돌발성 강수 현상들은 주로 저고도에서 생성 및 발달되며, 그 수명은 2~3시간에 불과하기 때문에 현재의 국내 기상관측 시스템으로는 예측 및 예보에 많은 어려움을 겪고 있다. 현재, 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 관련 기관들에서는 도심지를 중심으로 한 저층 기상 관측을 위한 소형 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 그와 함께, 본 논문에서는 향후 도입될 소형 레이더 네트워크의 활용성을 증대시키고, 기상재해의 피해를 줄이는 방법으로써, 구글 어스의 지도 서비스를 기반으로 한 기상 레이더 자료 활용 실시간 돌발성 기상재해 감시/추적 및 경보 시스템 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 전 세계적으로 통용되는 GIS 엔진으로서, 높은 확장성이 장점인 구글어스 플랫폼을 바탕으로 하며, 레이더 자료 분석 도구, 위험도 판별 도구 및 자료 표출/경보 도구 등으로 크게 세 가지의 기술도구 집단으로 구성된다. 제안한 플렛폼 상에서 시뮬레이션을 통해 구글어스 기반에서 레이더 누적강수량의 실시간 처리와 3차원 GIS 기반에서의 직관적인 경보 메시지 표출을 구현하였으며, 향후 각 기술 도구들 상의 기법들을 연구 및 개선함으로써 국토관측센서 네트워크 및 기상 재해 예 경보 체계를 위해 활용되어질 수 있을 것으로 기대한다.
가뭄에 대한 정의와 구분이 다양하게 존재하나 일반적으로 기상학적 가뭄으로부터 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제학적 가뭄으로 전이되므로 강수량의 부족이 가뭄의 첫 번째 원인인 것은 자명하다. 최근까지 여러 가지 기상학적 가뭄지수가 개발되어 다양한 목적으로 세계 곳곳에서 활용되고 있으나, 그 중 적용사례가 가장 많은 것은 표준강수지수 (SPI; Standardized Precipitation Index)이다. 월단위로 계산되어지는 SPI는 우리나라와 같이 강수의 변동성이 큰 지역에서는 그 활용성이 떨어지는 경우가 있어 최근에는 일 단위 SPI를 산정하여 활용하는 경우도 있다. 그러나, 일단위 SPI는 가뭄기간 동안 가뭄단계가 'Extreme drought'에서 'Moderate drought'로 약해질 경우 가뭄 지속기간이 가장 긴 'Moderate drought' 단계에서 가뭄피해 및 체감하는 고통이 가장 클수 있어, 가뭄에 대응하거나 대국민 가뭄정보 전달에 한계가 있다. 가뭄에 대응하거나 가뭄정보 전달을 위해서는 가뭄이 지속되는 동안 가뭄단계가 높아질 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 가뭄사상의 특성 중 가뭄의 강도(Intensity)와 지속기간(Duration)의 특성을 모두 포함하는 가뭄의 심도(Severity)를 활용하여 기상학적 가뭄을 평가하였다. 일단위 SPI 값(강도)을 가뭄기간동안 누적하여 일단위 가뭄심도(SPI-S)를 산정하고 이를 통해 가뭄단계를 제안하였다. 또한 다양한 SPI 대상기간에 대해 최솟값을 취하는 Blended SPI에 대해서도 같은 방법으로 가뭄심도(SPIB-S)를 산정하고 가뭄단계를 적용하였다. 2001년, 2008-2009년, 2012년 가뭄사례에 적용한 결과 SPI-S(or SPIB-S)는 가뭄기간동안 단계적인 가뭄단계의 상승으로 당시의 가뭄상황을 잘 나타내었다. 이는 SPI-S(or SPIB-S)가 단계적인 가뭄대비와 대응 지수로 가뭄피해 경감에 활용도가 높을 것으로 판단되며, 가뭄상황을 지역민들에게 단계적, 일관적으로 전달할 수 있어 가뭄극복을 위한 시민참여를 유도하기에 유리할 것이다.
연구목적: 본 연구는 인공신경망 라이브러리 기술을 이용하여, 기상 데이터 변화 예측을 통한 한반도 가뭄 취약지역 분석을 목적으로 하였다. 연구방법: 연구지역 중 북한 지역의 다양한 기상데이터의 확보가 힘든 특수성을 고려하여 연구지역의 월별 누적강수량 데이터를 활용하였으며, 통계프로그램 R을 이용하여 인공신경망 알고리즘을 통한 기상데이터 추정을 수행하였다. 연구결과: 본 논문에서 진행한 연구 결과, 실제 데이터와 예측 데이터 간의 상관계수 값은 인공신경망 알고리즘을 활용한 결과가 회귀분석 결과보다 평균 0.043879 더 높은 것으로 확인되었다. 결론: 연구의 결과는 가뭄 대응을 위한 재난대응 기초 연구 자료로 활용 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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