• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.158-160
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• 2006

본 연구에서는 하계 일 최고기온과 운량간의 관련성을 알아보기 위해 주요 도시 5곳(서울, 대전, 부산, 광주, 대구)을 월 평균값으로 분석하였다. 분석 결과 하계 일 최고기온과 운량간에는 상호관련성이 존재한다고 볼 수 있으며, 하계 일 최고기온과 운량은 역상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 대구지역이 다른 4곳의 도시 지역보다 하계 일 최고기온과 운량간의 관계가 높게 나타났으며, 특히 그 분포가 다른 지역보다 넓게 퍼져 있는 것으로 보아 운량과 같은 기상요소의 자연적인 현상에 의하여 일 최고기온이 결정된다고 보여진다. 그러나 한 지역의 최고기온의 결정에는 지표면의 상태, 대기질의 상태, 관측 장소의 주변 환경 등에 의해서도 영향을 받으므로, 이러한 요소들의 효과를 정확하게 산출할 수 있는 장기간 동안의 정량적인 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.361-361
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• 2011

우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1575-1579
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• 2010

본 연구에서는 우리나라 6개 지점(강릉, 서울, 인천, 대구, 부산, 목포)에서 관측한 약 100년간(1912-2009년, 단 1950-1953년 제외)의 일최고/최저기온 및 일강수 자료를 이용하여 각 지점별로 다양한 기후지수를 산출하고 이들의 변화를 살펴보았다. 기온 관련 기후지수로는 여름일수, 영하일수, 결빙일수, 서리일수, 열대야일수, 냉방도일, 난방도일, 일교차, 식물성장일수, 일최고/최저기온의 월최고값 및 월최저값 등을 분석하였으며, 강수 관련 기후지수로 강수량, 강수일수, 강수강도, 호우일수, 미우일수, 최고 일강수 및 5일 연속 최고 강수량, 연속건조일수 및 연속습윤일수, 극한 강수일의 강수량 등을 계산하였다. 다음은 6개 지점의 기후지수를 평균한 결과이다. 6개 지점 모두에서 최저기온의 상승률이 최고기온의 상승률보다 크게 나타남에 따라 분석기간 동안 일교차는 점차 줄어드는 경향($-0.12^{\circ}C$/10년)을 보였고, 최저기온에 근거한 기후지수인 서리일수 (최저기온이 $-5^{\circ}C$ 미만, -2.6일/10년), 영하일수(최고기온이 $0^{\circ}C$ 미만, -1.0일/10년) 등의 감소와 평균기온의 상승에 따른 성장계절길이(growing season length)의 증가(+3.53일/10년)가 뚜렷하게 나타났다. 일강수와 관련된 주요변화로 미우일수(일강수량이 1 $mmday^{-1}$ 이하)는 감소(-0.75일/10년)했지만, 10 $mmday^{-1}$ (+0.32일/10년), 20 $mmday^{-1}$ (+0.27일/10년), 30 $mmday^{-1}$ (+0.25일/10년), 50 $mmday^{-1}$ (+0.17일/10년), 80 $mmday^{-1}$(+0.09일/10년) 이상 내린 강수일수는 증가하였다. 강수강도(강수량이 1 $mmday^{-1}$ 이상일 때의 강수량과 강수일수 기준)는 0.23 $mmday^{-1}$/10년로 증가했다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.34 no.4
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• pp.385-393
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• 1999

본 연구에서는 한라산의 고도별, 사면별, 계절별 기온(일평균, 일최고, 일최저) 분포와 고산식물의 수직적 분포역을 기초로 고산식물별 온도적 범위를 분석한 후 제주도의 온난화에 따른 한라산 고산식물의 미래를 논의하였다. 아울러 고산지에서의 고도별 기온 분포와 수직적 기온 체감이 환산되어 산악지역에서의 기온 분포를 이해하는데 중요한 자료가 확보되었다. 한라산에서의 100m당 기온체감율은 일평균기온이 -0.58$^{\circ}C$, 일최고기온이 -0.53$^{\circ}C$ 범위내에서 분포가 주로 결정되어, 상대적으로 낮은 최고기온 체감율이 고산식물의 생존에 유리하게 작용한 것으로 보인다. 본 연구에서 얻어진 결과는 온난화에 따른 생태계 변화의 모니터링과 경관 보전 측면에서 유용한 생태적 정보를 축적하여, 한라산에 분포하는 희귀하거나, 멸종위기 상태에 있는 고산식물들의 보전과 관련된 지식이 수립될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.113-120
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• 2007

대구와 추풍령이 겨울철(2005년 12월${\sim}$2006년 2월)과 여름철(2006년 6월${\sim}$8월) 시간대별 일 최고기온, 일 최저기온, 일 평균기온과 풍속자료를 사용하였다. 추풍력은 대구에 인접해 있으면서 도시화의 영향을 상대적으로 매우 적게 받은 지역이다. 대상일은 대구와 추풍령의 겨울철과 여름철을 대상으로 일 최고기온과 다음날의 일 최저기온간의 차이가 $10^{\circ}C$이상인 날을 선정하고, 그 중에서 운량이 30%이하인 맑은 날을 선정하였다. 그리고 선정일을 대상으로 도심과 교외지역 야간(익일 18시${\sim}$다음날 06시까지)의 기온 냉각율을 조사한 결과는 다음과 같다. 기온하강은 두 지점 모두 풍속의 영향을 받음을 알 수 있었고, 또한 도시구조물이 많은 대구(도심)의 경우는 풍속이 강하더라도 건물에 의한 축열과 복사냉각의 억제에 기인하는 것으로 판단된다. 00시까지는 풍속과 냉각율이 비례하며 현열수송으로 냉각되고, 그 이후부터 일출까지는 풍속과 냉각율이 반비례하여 현열수송에 의한 가열의 경향을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.11 no.4
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• pp.185-191
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• 2009

Few studies have attempted to analyze variations of daily maximum temperature in the summer whereas many studies have analyzed warming trends in other seasons with respect to greenhouse gases or urban heat islands. We analyzed daily maximum temperature data for the summer season (June to August) at 18 locations in South Korea from 1983 to 2007. Compared to the climatic normal (from 1971 to 2000), an average increase of $0.1^{\circ}C$ was found for the summer daily maximum temperature along with an increase of $0.61MJ\;m^{-2}$ in daily solar radiation. Approximately 65% of the annual variations of the summer daily maximum temperature could be explained by the solar radiance alone. Higher atmospheric transmittance due to lower aerosol concentration (especially of sulfur dioxide) is believed to have caused the recent increase in solar irradiance. Daily maximum temperature of the summer is expected to keep rising if the clean air activities are maintained in the future.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.1
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• pp.1-9
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• 2007

This investigation on the change of the daily maxima temperature in Seoul, Daegu, Chunchen, Youngchen was triggered by news items such as the earth is getting warmer and a recent news item that said that Korea is getting warmer due to this climatic change. A statistical analysis on the daily maxima for June over this period in Seoul revealed a positive trend of 1.1190 centigrade over the 45 years, a change of 0.0249 degrees annually. Due to the large variation on these maximum temperatures, one can raise the question on the significance of this increase. To check the goodness of fit of the proposed extreme value model, we shown a Q-Q plot of the observed quantiles against the simulated quantiles and a probability plot. And we calculated statistics each month and a tolerance limit. This is tested through simulating a large number of similar datasets from an Extreme Value distribution which described the observed data very well. Only 0.02% of the simulated datasets showed an increase of this degrees or larger, meaning that the probability is very low for such an event to occur.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2003.09a
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• pp.11-14
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• 2003

월별 최고기온 및 최저기온 분포도를 작성하였다. 그림은 4월의 기온으로서, 기온의 변이폭은 최고기온이 7 ~ 21$^{\circ}C$, 최저기온이 -3 ~ 7$^{\circ}C$ 이다. 사과원 B주변은 최고기온 18$^{\circ}C$, 최저기온 B는 1$^{\circ}C$로 추정된다. 후지품종의 개화는 남서쪽에서 4월 26일 처음 시작되어 서부지역이 4월말, 동부지역이 5월 초에 만개 한다.(중략)

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2003.09a
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• pp.27-30
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• 2003

월별 최고기온 및 최저기온 분포도를 작성하였다. 그림은 3월의 기온으로서, 기온의 변이폭은 최고기온이 1 ~ 12$^{\circ}C$, 최저기온이 -8 ~ $0^{\circ}C$ 이다. 사과원 C 주변은 최고기온 1$0^{\circ}C$, 최저기온 -4$^{\circ}C$로 추정된다. 후지품종의 개화는 남서쪽에서 4월 26일 처음 시작되어 서부지역이 4월말, 동부지역이 5월 초에 만개 한다.(중략)

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2003.09a
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• pp.15-18
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• 2003

월별 최고기온 및 최저기온 분포도를 작성하였다. 그림은 4월의 기온으로서, 기온의 변이폭은 최고기온이 5 ~ 2$0^{\circ}C$, 최저기온이 -4 ~ 7$^{\circ}C$ 이다. 사과원 C 주변은 최고기온 18$^{\circ}C$, 최저기온 3$^{\circ}C$로 추정된다. 후지품종의 개화는 남서쪽에서 4월 26일 처음 시작되어 서부지역이 4월말, 동부지역이 5월 초에 만개 한다.(중략)