• 제목/요약/키워드: 지표면 온도

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지하암반 냉동저장고 주변의 온도분포 예측을 위한 수치해석 (A Numerical Analysis to Predict the Temperature Distribution around a Cold Storage Cavern)

  • 이규상;이정인
    • 터널과지하공간
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    • 제14권4호
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    • pp.287-294
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    • 2004
  • 지하암반 냉동저장고 주변의 온도분포를 예측하기 위하여, FLAC을 이용한 2차원 및 3차원 수치해석을 수행하였다. 수치해석 수행 시 암반 열물성에 대한 지하수 및 동결잠열의 영향을 고려하였으며, 2차원 및 3차원 수치해석 결과와 5년간의 지하암반 온도계측 자료를 비교하였다. 2차원 수치해석 결과 실험실 물성을 이용한 경우는 계측 결과와 큰 오차를 나타내었으며, 지하수 부피비 20% 및 동결잠열을 고려한 수치해석 결과가 계측 결과와 가장 작은 오차를 나타내었다. 하지만, 냉동기 가동시간이 증가하면서 지표면으로의 열 유동의 영향으로 커지는 오차는 커지는 경향을 나타내었다. 지표면의 영향을 고려하는 3차원 수치모델을 정립하여 수치해석을 수행한 결과, 지하수 및 동결잠열의 영향을 고려한 수치모델이 계측 결과가 잘 일치하는 경향을 나타내었다.

Landsat 7 ETM+를 이용한 지열자원 평가 가능성 연구 (A Study on the Possibility of Geothermal Resources Assessment Using Landsat 7 ETM+)

  • 오일환;이태종;김광은;서만철;홍석영
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.113-118
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    • 2008
  • 본 연구는 Landsat 7 ETM+를 이용한 지열자원 평가 가능성 연구로써, 위성영상의 열적외 밴드에서 추출된 지표온도와 지열자료의 비교를 통해 위성영상이 초기 지열 탐사에 적용 가능한지를 평가하기 위하여 실시하였다. 지열자원 부존 가능성 평가를 위해 경상도지역(114-35)의 여름시기영상(2001년8월24일)과 겨울시기영상(2000년3월14일)사이의 DN(Digital Number) 값을 이용하였으며, 두 시기영상은 시추공 온도자료 및 지형자료와 함께 비교 분석을 실시하였다. 영상에서 지표온도 추출을 위해 1) NASA에서 제공하는 지표온도 산출 경험식 ( T = K $_2$ / ln ( K $_1$ / L $_{\lambda}$ + 1 ) )을 이용한 방법과 2) 기상청에서 제공하는 실제 지표면온도 관측자료(n=7)를 이용해 영상의 화소(Pixel) 값을 계산하여 실측값과 비교하였다. 3월과 8월 모두 Ground Truth 방법에 따라 추정한 지표면 온도값이 실측값과 더 가깝게 나타났고, 특히 3월은 NASA의 경험식을 이용했을 때 보다 실측 지표면 온도에 훨씬 더 가까운 것으로 나타났다. 지표온도의 일변화(Diurnal ${\triangle}$T)는 지표 열물성과 밀접한 관련이 있으므로, 일변화(Diurnal ${\triangle}$T) 보다는 지열의 영향이 더 클 것으로 기대되는 계절변화(Seasonal ${\triangle}$T)를 이용하여 지열 자료와 비교해 보았다. 그 결과, 계절변화(Seasonal ${\triangle}$T)는 고도에 영향을 받으며, 일사량에 의한 차이는 거의 일정하게 나타났다. 위성영상에서 계절변화(Seasonal ${\triangle}$T)와 심도 20m 온도를 비교해 본 결과결정계수(R$^2$)는 0.46으로 낮지만 심도 20m 온도가 높을수록 계절변화(Seasonal ${\triangle}$T)는 작아지는 경향을 보여 지열자원 탐사에 있어 위성영상 적용 가능성을 볼 수 있었다. 이번 연구는 기초단계로서 두 시기 위성영상을 이용하여 초기 지열자원탐사에 가능성만을 연구했지만, 지형과 특히 토지피복(함수량 등)에 의한 영향에 대해 좀 더 심도 있는 연구가 요구된다.

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플라스틱 온실에서 지중가온을 위한 퇴비화 발효율의 열전달 특성 (Thermal Transfer Properties of Composting Heat for Underground Heating in the Plastic Greenhouse)

  • 홍지형;박금주
    • 한국축산시설환경학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.113-122
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    • 1999
  • 온실에서 퇴비화 발효율을 이용하기 위하여 발효율이 토양을 직접 가온하면서 퇴비화하는 퇴비화 하우스를 제작하였다. 퇴비화가 진행되는 동안 각 단계별 열의 발생량과 발생열량이 토양에 전달되는 특성을 분석하였다. 우분과 왕겨를 혼합하여 퇴비화 처리하였다. 퇴비화 과정의 총 70일 동안 391MJ/㎥의 열량이 발생하였으며, 이중 22일의 주발효기간 동안에 약 82%의 열량이 발생하였다. 또한 총 열량중 토양의 지표면의 지표면을 통하여 방출되는 열량을 제외한 260M/㎥의 열량이 지중가온에 이용된 것으로 나타났다. 콤포스트의 열 전도계수는 1.7~0.3W/m$^{\circ}$K이었다. 퇴비화 시스템을 구비한 온실의 주 발효기간의 지중 평균온도는 27.9$^{\circ}C$인 반면, 퇴비화 시스템이 없는 온실의 경우 13.9$^{\circ}C$로 나타나 퇴비화 시스템이 지중 온도증가에 큰 효과를 나타내고 있었다.

인공위성데이타를 이용한 간척지역의 환경정보의 추출 (Extraction of Environmental Informations for Reclaimed Area using Satellite Image Data)

  • 안철호;김용일;이창노
    • 한국측량학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.49-57
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    • 1989
  • 본 연구에서는 Landsat데이타를 이용하여 간척전후의 토지이용분류를 하였으며, 열적외선 Band(TM Band6)데이타로부터 지표면온도를 추출하였다. 인공위성데이타를 이용함으로서 간척에 따른 토지이용의 변화를 효과적으로 추출할 수 있었으며, 열적외선 데이타값을 지표면 및 수표면온도로 변환함으로서 간척지주변지역의 열특성을 파악할 수 있었다. 이러한 분석결과는 향후의 인공위성데이타 및 관련정보와 결합되어 대규모간척지의 효율적 국토관리에 이용될 수 있으리라 생각된다.

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식생의 영향을 고려한 울산지역의 중규모 지역기상장에 관한 연구 (Numerical Analysis of Meso-Scale Circulation with Inclusion of a Layer of Vegetation over Ulsan Area)

  • 이성대
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제30권2호
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    • pp.119-129
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    • 1997
  • 울산지역의 해륙풍장을 해석하기 위해 3차원 중규모 지역기상 수치모형을 개발하여 흐름장의 변동을 수치해석하였다. 식생의 영향을 고려한 지표면 열수지모형을 이용하여 지표면의 온도 및 습도를 결정하도록 하였다. 그리고 접지층에서의 연직방향 확산계수는 Businger의 모형을, Eckman층에서는 Yamada의 난류 closure모형을 사용하여 계산하였다. 그 결과 울산지역의 해륙풍장의 거동특성을 해석하는데 있어서 본 모형은 효과적임을 알 수 있었다.

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인천시에서 토지이용이 도시 열 환경에 미치는 영향 (Effect of Land Use on Urban Thermal Environments in Incheon, Korea)

  • 공학양;김석현;조형진
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제3권4호
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    • pp.315-321
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    • 2016
  • 본 연구에서는 도시 토지이용과 열 환경의 관계를 파악하기 위하여, 인천시에서 토지이용이 다른 곳에서 기온을 측정하였고, 지난 40년간 토지이용과 기온의 변화를 파악하였으며, 위성영상 자료를 이용하여 토지이용과 온도의 관계에 대하여 연구하였다. 2014년 8월 19일부터 21일까지 산림지, 경작지 (논), 나지 (운동장), 시가화지 (아스팔트 도로)에서 온도를 측정한 결과에서 시가화지역이 가장 기온이 높았고 산림지가 가장 낮았다. 인천시에서 1975년부터 2014년까지 40년간 기온은 약 $1.4^{\circ}C$ ($0.035^{\circ}C$/년)이 상승하였다. 지난 40년간 인천시의 토지이용 유형에서 시가화건조지, 나지, 초지가 증가하였고 경작지, 습지, 산림지가 감소하였다. Landsat 위성영상을 이용하여 추출한 지표면 온도 (LST)와 정규식생지수 (NDVI), 정규시가지화지수 (NDBI) 간에 상관관계를 보였다. 지표면 온도는 NDVI가 높은 곳에서 지면온도가 낮았고, NDBI가 높은 곳에서 지면 온도가 높았다. 따라서 도시의 열섬효과를 완화하고 열 환경을 개선하기 위해서는 녹지, 습지, 농경지의 토지이용을 보전하고 복원하는 것이 중요하다고 판단된다.

도로기상정보체계 활성화를 위한 노면온도예측 모형 개발 (A Road Surface Temperature Prediction Modeling for Road Weather Information System)

  • 양충헌;박문수;윤덕근
    • 대한교통학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.123-131
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    • 2011
  • 본 연구에서는 지표면과 대기사이의 열-에너지 균형원리를 이용한 노면온도예측모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 노면온도예측모형은 두 가지 모듈로 구성되는데 Canopy 1은 지표면과 대기 간의 열 교환을 묘사하기 위한 것이고, Canopy 2는 열에너지 교환 과정에서 포장체 특성을 반영하기 위한 것이다. 모형 수행에 필요한 다양한 입력변수는 기상청으로부터 수집하였다. 개발된 모형의 성능을 평가하기 위해 청원-상주 간 고속도로 상 문의교 지점에 설치된 접촉식 노면온도측정센서로부터 수집한 노면온도자료와 모형 수행을 통해 나온 결과 값을 비교 하였다. 이러한 비교는 동절기(12월)와 동절기 외 기간(10월)에 걸쳐 수행되었다. 비교 결과, 두 온도의 평균오차 값이 ${\pm}2^{\circ}C$ 범위 내에 있어, 모형의 성능이 매우 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구는 동절기 도로관리에 다양하게 사용될 것으로 사료되고, 특히 도로 기상정보체계 운영에 핵심이 되는 노면온도 예측 알고리즘으로 사용될 수 있는 기초 연구가 될 것이다.

수재해 정보 플랫폼에 활용 가능한 NASA LIS의 수문인자 선정 (Selection of Hydrologic Factors of NASA LIS for Water Hazrd Information Platform)

  • 박광하;백승협;채효석;황의호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.471-471
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    • 2017
  • 최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

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지표면 온도상승이 빗물의 토양침투에 미치는 영향에 대한 실험 및 수치 해석적 연구 (Experimental and Numerical Study on the Effect of the Rain Infiltration with the Increase of Surface Temperature)

  • 신나라;신미수;장동순
    • 대한환경공학회지
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    • 제35권6호
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    • pp.422-429
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    • 2013
  • 지구온난화와 도시 사막화에 따른 지표면의 온도 상승은 기상과 기후에 대한 실질적은 변화를 야기시킨다는 것은 경험적으로 잘 알려져 있다. 특히 사막화 지역에서는 사막 토양이 침투에 유리한 높은 기공성을 가졌음에도 불구하고 오히려 강우 시 강력한 유출(runoff) 현상에 의한 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 강수시 이러한 높은 유출 특성은 빠른 수분증발과 짧은 수자원순환주기에 의하여 집중호우를 발생시키고 지하수 자원을 고갈시키는 최악의 양극화 현상을 야기시키고 있다. 이러한 현상에 대한 물리적인 기전은 사막과 같은 토양에 높은 온도에 의한 강한 열적 부력현상에 의한 것으로 판단된다. 그러나 이러한 주제의 중요성에도 불구하고 이것에 대한 과학적인 연구가 제대로 이루어지지 않은 것으로 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상에 대한 물리적인 가설에 대한 기전을 밝히기 위해 실험적인 연구와 수치 해석적 연구를 병행하였다. 실험적 연구를 위해 기공도 약 35%에 입도 2.0 mm를 가진 자갈성 모래를 가지고 토양 온도 변화에 따른 실험을 수행하였다. 온도 변화에 대한 구체적인 변수는 case 1의 표준상태의 경우에는 지표면의 온도를 $15^{\circ}C$로 하였고, case 2의 경우는 $70^{\circ}C$ 비교적 높은 고온을 선택하여 각각 10회의 반복실험을 시도하여 평균값을 취하였다. $70^{\circ}C$를 선택한 이유는 캘리포니아 Coachella Valley이 검은 모래가 화씨 191도(섭씨 88도)까지 상승한다는 경험적 자료에 기초하였다. 실험 결과 온도가 $70^{\circ}C$인 경우는 $15^{\circ}C$인 경우에 비하여 유출(runoff)이 온도상승효과에 의하여 약 5% 이상 실질적으로 증가하는 결과를 보였으며 지하로 침투하는 침투량(infiltration)은 빗물의 양을 동일한 양으로 표준화 하여 보정한 경우 온도가 낮을 때 상대적으로 30% 정도 증가하는 현상을 나타내었다. 이러한 결과는 지표면 온도 상승이 지하수 고갈과 그에 따른 지반강하에 중요한 인자가 될 수 있음을 시사한다. 수치해석의 결과는 실험 결과와 비교할 때 온도상승에 의해 약 4.6% 정도 유출이 증가되는 것으로 나타나 실험결과와 비교적 잘 부합하였으며 강우량에 따른 변수 연구의 경우도 물리적으로 일관성이 있었다. 이러한 기본적인 연구 결과에 기초할 때 향후 보다 실질적인 시스템에 대한 연구가 가능할 것으로 판단된다.

인공신경망모형을 이용한 대규모 대기모형모의결과의 댐유역스케일에서의 지역화기법 (Dam Basin-scale Regionalization of Large-scale Model Output using the Artificial Neural Network)

  • 강부식;이봉기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.179-183
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    • 2009
  • 본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

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