• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1471-1475
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• 2010

본 연구에서는 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 우리나라의 미래 산림식생 분포 변화를 예측하고 이를 SWAT 모형에 적용하여 영산강호유역의 증발산량 변화를 분석하고자 하였다. 현 기상관측자료(1971~2000)를 이용하여 현재의 기후를 판정하고, 기상청에서 제공한 GCM(MIROC3.2)의 통계학적 다운스케일링으로 구성된 RCM 자료를 이용하였다. 산림식생의 분포는 임상도에 의한 현존 식생군락과 환경인자(강수량, 기온, 지형인자, 토양유기물 함량 등)간의 상관분석을 실시하여 상관관계가 높은 주요 환경변수들을 결정하고, 이들을 종속변수로 하는 다항로짓모형을 구성하여 추정하였다. 이 모형을 이용하여 미래의 주요 환경변수들을 입력, 미래 2020s, 2050s, 2080s의 우리나라 산림식생 분포를 예측하였다. 예측된 산림식생 분포를 적용하여 미래 증발산량을 분석하기 위해 남쪽의 따뜻한 지역으로서 활엽수림이 있는 영산호유역($3,455.0km^2$)을 선택하였다. 1998~2002 5년간의 유출량 자료를 이용 모형을 보정하였다. 모형의 검증은 보정 매개변수의 평균값들을 통해 2003~2008년 유출량을 모의 하였다. 예측된 미래식생분포를 이용하여 토지이용도를 재구축하였으며 재구축 결과 활엽수는 $715.2km^2$ 늘어나며 혼효림은 현재에 비해 2080s에 $167.1km^2$ 침엽수는 $548.1km^2$ 줄어드는 경향을 보였다. 영산호유역에서는 미래의 증발산량이 증가하며, 식생분포를 고려하였을 경우 2080s년에는 고려하지 않은 경우에 비해 약 4.52mm 감소하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.351-351
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• 2011

최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.296-300
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• 2007

우리나라에 내리는 대부분의 강수량은 6월${\sim}$8월의 장마기간 혹은 태풍의 영향으로 인해 발생한다. 특히 국지적으로 발생하는 집중호우로 인해 많은 인명, 재산 피해 등이 발생한다. 우리나라에서 집중호우로 인한 피해는 거의 매년 발생하고 있으며, 집중호우의 발생 지역은 특정 지역에 국한되어 있지 않다. 따라서 집중호우 발생으로 인한 피해 방지를 위해 사전에 충분한 준비를 해야 한다. 2006년 7월 8일부터 10일까지 3일 동안 진주지역 306.5mm, 합천지역 259.5mm, 산청지역 366.0mm의 집중호우가 발생하였으며, 이 기간 동안 이들 지역 외에도 전국적으로 태풍 에위니아(EWINIAR)의 영향으로 많은 호우가 발생하였다. 본 연구에서는 2006년 7월 진주지역 집중호우 특성 연구를 위해 진주지역 시강우 자료를 이용하여 자료를 분석하였다. 시강우 자료를 이용하여 진주지역 재현기간별 확률강우량을 산정하였고 2006년 7월 8일부터 10일까지의 강우분포형태를 설계강우분포형과 비교하였다. 또한 2006년 7월 발생했던 진주지역 집중호우의 무차원 누가곡선을 작성하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 일최대 강우량의 경우 그 크기가 50년 혹은 80년 이내였으며, 강우분포형의 경우 하천정비기본계획의 경우 Mononobe 중앙집중형이였지만, 지난 호우의 경우 후방위의 강우가 연속적으로 발생한 형태였다. 또한 대부분의 강우가 6시간 이내에 내려 첨두홍수 발생에 많은 영향을 미쳤을 것으로 판단된다. 앞으로 이상기후와 같은 자연 현상에 대비하기 위해서는 단시간 호우에 대한 정확한 분석과 강우분포에 대한 연구가 더욱 필요할 것으로 생각된다.적자색의 미려한 결정이 석출되므로 이 결정을 여과하여 ethanol로 세척하고 진공 desiccator중에서 건조시켰다. 수득량 1.2~1.3g.)와의 조환가는 11.9565의 상인연소현상을 보였다. 삭과색(Y) 경색(R) 유전자간에는 어느것이나 연소현상이 보이지 않았다. 4. 단일반응성의 변이는 연소적이며 우성은 거의 인정되지 않았고 인자간의 상호작용도 인정되지 않았으며 상가적 유전을 보였다. 광의와 협의의 유전력은 각각 89.50%로서 실용적으로 대단히 높은 것으로 생각되었으며 단일반응성에 관여하는 유전자수는 2대의 인자로 추정하였고 다시 양친의 유전자형을 aabb AABB라고 측정하여 각인자의 작용가는 11.136일로 산출되었고 분해법에 의한 유전분석결과 유전자형의 관찰빈도분포와 이론빈도분포는 서로 잘 적합되었다. 단일반응성에 있어서 유전력이 대단히 높았으므로 비교적 초기세대에서 본 형질의 선발이 가능할 것 같았다. 5. 단일반응성과 엽형 및 엽병색 유전자와의 사이에 $F_2$, $BC_1$ 및 $BC_2$에서 각각 유의적인 상관관계를 볼 수 있었으므로 이들 형질간에 연소가 있는 것으로 인정되었다. 더욱 엽형과 엽병색과의 연소가 있는 것으로 인정되는 이상단일반응성 유전자와의 사이에 연소군이 인정된다. 6. 섬유중 유전자와 엽병색 및 엽형유전자와의 사이에 $F_2$$BC_1$ 및 $BC_2$에서 각각 유의적 상관관계를 볼 수 있었으므로 이를 형질간에 연소가 있는 것으로 인정되었다. 더욱 엽형과 엽병색과의 연소가 있는 것으로 인정되는 이상 섬유중 유전

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.69 no.1
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• pp.49-60
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• 2024

A region can be divided into cultivation zones based on homogeneity in weather variables that have the greatest influence on crop growth and yield. This study classified the cultivation zone of soybean using weather indices as a prior study to classify the agroclimatic zone of soybean. Meteorological factors affecting soybeans were determined through correlation analysis over a 10 year period (from 2013 to 2022) using data from the Miryang and Suwon regions collected from the soybean yield trial database of the Rural Development Administration, Korea and the meteorological database of the Korea Meteorological Administration. The correlation between growth characteristics and the minimum temperature, daily temperature range, and precipitation were high during the vegetative growth stages. Moreover, the correlation between yield components and the maximum temperature, daily temperature range, and precipitation were high during the reproductive growth stages. As a result of k-means clustering, soybean cultivation zones were divided into three zones. Zone 1 was the central inland region and southern Gyeonggi-do; Zone 2 was the southern part of the west coast, the southern part of the east coast, and the South Sea; and Zone 3 included parts of eastern Gyeonggi-do, Gangwon-do, and areas with high altitudes. Zone 1, which has a wide latitude range, was further subdivided into three cultivation zones. The results of this study may provide useful information for estimating agrometeorological characteristics and predicting the success of soybean cultivation in South Korea.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.22 no.1
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• pp.240-250
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• 2016

Monitoring for water quantity and quality was conducted in this study for 2 years (2012~2013) in Oenam Stream which is a tributary of Seomjin River and upstream of Juam Lake. Suspended solid and total phosphorous(TP) were monitored and analyzed, then water quantity and quality as well as their relation with landuses were identified based on the previous study. Flow showed the similar pattern with precipitation but some discrepancies existed due to the distance between weather station(Gwangju) and study area. Watershed was modeled based on observed data using SWAT(Soil and Water Assessment Tool). Model calibration was conducted using data obtained in 2012 and validation was conducted using data in 2013. The coefficient of determination ($R^2$) between observed and modeled showed 0.6644 and 0.5176 for flow and TP, respectively for model calibration period. For validation period, $R^2$ was 0.7529 for flow and 0.7057 for TP, which were higher than calibration period. Hot spots were determined for watershed management by analyzing the amount of sediment and TP outcome from each sub-watershed. TP loading by landuse determined that cropland, of which the area takes only 5% from entire watershed, generated 53.6% of TP and residential and cowshed was responsible for 23.5% of TP loading.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.7
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• pp.631-641
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• 2012

In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.4
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• pp.346-352
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• 2022

Mountain meteorology in South Korea that is covered mountains with complex terrain is important for understanding and managing the forest disaster and forest ecosystems. In particular, recent changes in dryness and/or rainfall intensity due to climate change may cause an increase in the possibility of forest disasters. Therefore, accurate monitoring of mountain meteorology is needed for efficient forest management. Korea Forest Service (KFS) is establishing the Automatic Mountain Meteorology Observation Stations (AMOS) in the mountain regions since 2012. 464 AMOSs are observing various meteorological variables such as air temperature, relative humidity, wind speed and direction, precipitation, soil temperature, and air pressure for every minute, which is conducted the quality control (QC) to retain data reliability. QC process includes the physical limit test, step test, internal consistency test, persistence test, climate range test, and median filter test. All of AMOS observations are open to use, which can be found from the Korean Mountain Meteorology Information System (KoMIS, http://mtweather.nifos.go.kr/) of the National Institute of Forest Science and the Public Data Portal (https://public.go.kr/). AMOS observations with guaranteed quality can be used in various forest fields including the public safety, forest recreation, forest leisure activities, etc., and can contribute to the advancement of forest science and technology. In this paper, a series of processes are introduced to collect and use the AMOS dataset in the mountain region in South Korea.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.1
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• pp.99-109
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• 2023

Recently, not only in Korea but also around the world, we have been experiencing constant disasters such as typhoons, wildfires, and heavy rains. The property damage caused by typhoons and heavy rain in South Korea alone has exceeded 1 trillion won. These disasters have resulted in significant loss of life and property damage, and the recovery process will also take a considerable amount of time. In addition, the government's contingency funds are insufficient for the current situation. To prevent and effectively respond to these issues, it is necessary to collect and analyze accurate data in real-time. However, delays and data loss can occur depending on the environment where the sensors are located, the status of the communication network, and the receiving servers. In this paper, we propose a two-stage hybrid situation analysis and prediction algorithm that can accurately analyze even in such communication network conditions. In the first step, data on river and stream levels are collected, filtered, and refined from diverse sensors of different types and stored in a bigdata. An AI rule-based inference algorithm is applied to analyze the crisis alert levels. If the rainfall exceeds a certain threshold, but it remains below the desired level of interest, the second step of deep learning image analysis is performed to determine the final crisis alert level.

• Journal of Conservation Science
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• v.33 no.4
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• pp.283-295
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• 2017

It is crucial to measure meteorological elements in relation to the biodeterioration of building cultural heritages. The Beopjusa and Seonamsa temples located respectively in Chungbuk and Jeonnam provinces, Korea, exhibit biological damage to the building cultural heritages and cause noticeable climatic differences. To compare biodeterioration environments of the abovementioned temples, 10 meteorological elements were observed, and particulate matter (TSP) was collected at each location. Furthermore, a correlation analysis was conducted between meteorological elements, and between meteorological elements and TSP. The local meteorology at Beopjusa temple characteristically showcased high total horizontal radiation, UV radiation, evaporation, wind speed, and TSP concentration, whereas, that at Seonamsa temple showcased high temperature, humidity, dew point temperature, air pressure, precipitation and number of days with precipitation. An elemental analysis of TSP revealed the presence of sae-salts at Seonamsa temple, and compared to that of Beopjusa temple, the monthly frequencies of biogenic aerosol and Fe-containing particles were higher. The correlation analysis showed that wind speed and humidity were major meteorological factors at Beopjusa and Seonamsa temples, respectively. Subsequently, the characteristics of the local meteorology at Seonamsa temple are expected to affect the biological damage of the building cultural heritages, which is favorable for the growth of various organisms.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.13 no.3
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• pp.109-114
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• 2011

A breeding population of Quercus glauca has been established via simple direct selection. Seedlings from naturally crossed seeds of 35 selected families growing in Jeju Island were placed using stroll repeated planting into two experimental forest located at Hannam and Sanghyo in Jeju. After 3 years of planting, characteristics of growth were examined. Growth pattern of trees in Sanghyo was better than those in Hannam. The average heights of filial were 66.8 cm in Hannam and 92.5 cm in Sanghyo. Root collar diameters of filial in Hannam and Sanghyo were 9.3 mm and 12.2 mm, respectively. A great weather differences especially in precipitation and temperature were shown between two test sites. The result of difference of growth pattern between two sites could be useful in provenance adaptability test. Data within families and individuals obtained from this study was also useful for establishment of seed orchard of Q. glauca.