To evaluate the incoming salt quantitatively which is the reason of salt attack is a very important aspect to calculate the durability life of the structure. Incoming salt is influenced by various weather changes during the transmission and consequently, the changes of incoming salt quantity occur. Therefore, the study to analyze incoming salt quantity was executed which are changed by the weather environments (occurrence frequency of wind direction / wind speed); study results showed that influences to the changes of incoming salt quantity are bigger than those of wind speed, compared with the frequencies.
증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.
도서지역에 대한 에너지공급시스템의 다양화를 위해서는 지역 내에 풍부한 자연에너지 활용이 필요하고 이를 통해 도서주민의 생활환경 개선이 가능하다. 이에 본 연구에서는 지역에 특화된 자연에너지를 이용한 전력공급시스템을 제안하기 위한 기초자료 구축을 목적으로 통영-남해 해역에 위치한 4개 섬의 풍력과 일사량을 1년간 (2010년 11월~2011년 10월) 실측하여 발생 특성을 파악하고 활용가능성을 비교 평가하였다. 본 연구의 성과를 정리하면 다음과 같다. 풍향별 발생 빈도수를 이용하여 작성한 바람장미로 부터 4개 섬의 풍향 특성이 크게 다르다는 것을 알았다. Rayleigh 속도확률분포를 이용한 평가에 따르면 KR섬과 SS섬은 2~5m/s의 바람이 많이 불지만, SR섬과 YJ섬은 2m/s이하의 저속 바람의 발생 확률이 매우 높은 것으로 분석되었고, 4개 섬 각각의 풍력발전량에는 큰 차이가 있었다. 4개 섬 모두에서 최대 일일 일사량은 2011년 7월에 발생하였지만, 평균 일일 일사량은 2011년 4월이 가장 컸다. 또한 월별 누적 일사량의 경우 2011년 4월이 가장 많았고, 2010년 12월 가장 적었다.
본 연구에서는 1970년부터 2008년까지 연중 강풍 발생이 많은 지역인 군산, 목포, 여수, 완도에서 관측된 시간별 평균 바람자료를 이용하여 원인별 강풍발생특성을 분석하였다. 기상청 강풍주의보 기준인 13.9 m/s 이상인 바람을 강풍으로 정의하였다. 강풍 발생 원인을 태풍, 겨울 계절풍, 전선풍으로 구분하였다. 태풍의 경우 관측지점 상륙을 전후로 급격한 풍향 및 풍속의 변화를 나타냈고, 겨울 계절풍의 경우에는 북서풍 계열이 우세하며 풍속의 주기성을 보였다. 전선풍은 전선의 위치에 따라 관측지점의 풍향이 남서풍 계열에서 북서풍 계열로 변화하였다. 강풍의 발생빈도는 군산, 목포, 여수, 완도의 순이었고, 발생 원인별로 겨울 계절풍은 군산과 목포, 완도에 가장 영향이 크고, 태풍의 영향이 가장 적었으며, 여수는 태풍에 의한 영향이 가장 많고 겨울 계절풍의 영향이 가장 적었다. 지구온난화와 연관된 강한 태풍의 발생은 매년 태풍의 수가 일정함에도 불구하고 강풍 발생빈도를 증가시켰으며, 겨울 계절풍과 전선풍에 의한 빈도는 점차 감소하는 경향을 보였다. 강풍의 지속시간의 결과에서는 각 발생원인 모두 1시간 지속시간의 비율이 가장 높고, 시간이 증가할수록 빈도는 감소하였다. 이러한 결과는 각 지점의 지리적 위치에 의한 영향이 크게 반영되어 나타났다.
공공기관에서 발간하는 공식통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 총 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 그리고 지수 등으로 나타나 있다. 이러한 자료는 단순히 공무원들에게 행정용으로 활용되고는 있으나 일반인들이 자료를 이해하고 나아가 활용하기는 어렵다. 이런 자료들이 일반인을 위한 자료가 되기 위해서는 국민 한사람(또는 기본 단위)당 그 발생 확률을 구하여 제시하고 나아가 개개인의 여러 복잡한 현실 상황을 고려해도 그 확률 계산이 용이하도록 기초적인 자료를 제공하는 것이 바람직하다고 사료된다. 즉, 육하(六河)원칙을 근거로한 현상에 대하여 확률을 구하고 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 이 논문에서는 경찰청에서 발표된 교통사고에 대한 통계자료와 대검찰청에서 발표된 범죄사건 통계자료를 통계학의 기본인 확률의 개념을 도입하여 보다 이해가 쉽고, 나아가 교통사고와 범죄 피해를 최소한으로 줄일수 있는 자료로 변환하여 설명하고자 한다.
삼차원 해륙풍 모델과 라그랑지안 입자확산모델을 이용하여 해안지역에 위치한 원전으로부터 정상운전시 장기적으로 연속 방출되는 방사성 물질의 대기확산 평가방법론을 개발하였다. 개발된 방법론을 적용하여 월성원전 부지를 대상으로 풍향, 풍속 및 운량에 따라 범주화된 각 종관기상 상태에 대해 가을철 방사성 물질 대기확산 특성을 분석하였다. 분석 결과, 방사성 물질의 계절 또는 연중 핑균적인 대기확산인자의 분포는 종관바람 둥과 같은 주풍의 발생빈도에 영향을 받을 뿐만 아니라, 해륙풍 등과 같은 국지 대기순환의 특성에 따라서도 그 분포특성이 결정됨을 알 수 있었다.
스모그는 대기오염으로 인해 나타나는 대표적인 오염 현상이다. 스모그는 시정을 감소시키고, 눈ㆍ코ㆍ호흡기 등을 자극하여 인체의 건강에 나쁜 영향을 미친다. 스모그 현상은 주로 바람이 약하고 지표부근의 기온이 역전하는 특정한 기상상태에서 대기 중 가스와 입자간의 반응에 의해 여러 경로론 거쳐 생성된 에어로졸이 증가하여 나타난다. 최근 자동차 수의 급속한 증가와 휘발성 유기화합물질 (volatile organic compounds, VOCs)의 사용으로 인하여 서울 지역에서 스모그가 발생하는 빈도가 많아지고 있다. (중략)
최근 우리나라를 포함하여 전 세계적으로 기상이변의 빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 특히 황사 발원지인 중국과 몽고지역에서 구제역으로 폐사한 가축이나 구제역 감염 가축의 배설물, 분비물 등이 주변의 토양에 구제역 바이러스를 오염시킬 수 있으며 황사에 의해 우리나라까지도 영향을 줄 수 있어 그 문제는 더욱 심각한 것으로 나타났다. 실제로 구제역 역학조사위원회에서 2000년 국내에서 발생한 구제역의 유입경로를 조사한 결과, 그 주원인을 해외여행객, 수입건초 또는 바람, 황사 등으로 추정하였다. 축산농가에서 황사가 발생하였을 경우 가축을 축사 안에 대피시켜 황사에 의한 노출을 방지하고 사료용 건초, 볏짚 등은 비닐과 천막 등으로 덮어두며 비닐하우스와 온실 등 시설물의 출입문과 환기창을 반드시 닫아놓아야 한다. 또한 황사가 끝난 후 2주 정도는 질병의 발생유무를 세심하게 관찰할 필요가 있다.
본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM10)와 초미세먼지 (PM2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM10과 PM2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM10보다 PM2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM10 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM2.5 악화 시 기온은 PM10 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM2.5 악화 시가 PM10 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM10과 PM2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM10에 비해 PM2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM10 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms-1에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms-1에서 가장 높은 값을 보였다. PM2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms-1에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms-1에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM10과 PM2.5 악화 시 3.4 ms-1이상의 바람이 0.3 ms-1이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM10과 PM2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다.
우리나라 서해안에 위치한 서천지방 연안에 10m기상 관측탑을 설치하여 1년동안 관측한 바람자료를 사용하여 지상풍의 기초 통계량, 정상도 및 월별 정규성 검정을 조사하였다. 해륙풍과 같은 국지순환의 영향으로 8훨과 9월에 조차 북풍계열이 나타났다. 두 바람성분간의 상관계수는 6월과 9월사이, 10월과 4월사이 기간동안에 각각 양((+)과 음(-)의 값으로 나타났다. 바람의 정상도는 겨울철에 높게.여름철에 낮게 나타났다. 샘플링 시간이 증가함에 따라 S값의 modal이 감소하고 최대 발생빈도값이 5값의 낮은 영역으로의 이동이 뚜렷하게 나타났다. 패도와 초가 첨도에 기초한 월별 정규성 검정으걸 부터 바람의 동서성분은 봄철에. 남북성분은 늦여름과 초가을에 각각 정규분포를 가짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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