Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.205-205
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2016
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The effects of various weather factors on yield components of rice, year variation of yield components within regions, and regional differences of yield components within year were investigated at three Crop Experiment Stations O.R.D., Suweon, Iri, Milyang, and at nine provincial Offices of Rural Development for eight years from 1966 to 1973 for the purpose of providing information required in improving cultural practices and predicting the yield level of rice. The experimental results analyzed by standard partial regression analysis are summarized as follows: 1. When rice was grown in ordinary seasonal culture the number of panicles greatly affected rice yield compared to other yield components. However, when rice was seeded in ordinary season and transplanted late, and transplanted in ordinary season in the northern area the ratio of ripening was closely related to the rice yield. 2. The number of panicles showed the greatest year variation when the Jinheung variety was grown in the northern area. The ripening ratio or 1, 000 grain weight also greatly varied due to years. However, the number of spikelets per unit area showed the greatest effects on yield of the Tongil variety. 2. Regional variation of yield components was classified into five groups; 1) Vegetation dependable type (V), 2) Partial vegetation dependable type (P), 3) Medium type (M), 4) Partial ripening dependable type (P.R), and 5) Ripening dependable type (R). In general, the number of kernel of rice in the southern area showed the greatest partial regression coefficient among yield components. However, in the mid-northern part of country the ripening ratio was one of the component!; affecting rice yield most. 4. A multivariate equation was obtained for both normal planting and late planting by log-transforming from the multiplication of each component of four yield components to additive fashion. It revealed that a more accurate yield could be estimated from the above equation in both cases of ordinary seasonal culture and late transplanting. 5. A highly positive correlation coefficient was obtained between the number of tillers from 20 days after transplanting and the number of panicles at each(tillering) stage 20 days after transplanting in normal planting and late planting methods. 6. A close relationship was found between the number of panicles and weather factors 21 to 30 days, after transplanting. 7. The average temperature 31 to 40 days after transplanting was greatly responsible for the maximum number of tillers while the number of duration of sunshine hours per day 11 to 30 days after transplantation was responsible for that character. The effect of water temperature was negligible. 8. No reasonable prediction for number of panicles was calculated from using either number of tillers or climatic factors. The number of panicles could early be estimated formulating a multiple equation using number of tillers 20 days after transplantation and maximum temperature, temperature range and duration of sunshine for the period of 20 days from 20 to 40 days after transplantation. 9. The effects of maximum temperature and day length 25 to 34 days before heading, on kernel number per panicle, were great in the mid-northern area. However, the minimum temperature and day length greatly affected the kernel number per panicle in the southern area. The maximum temperature had a negative relationship with the kernel number per panicle in the southern area. 10. The maximum temperature was highly responsible for an increased ripening ratio. On the other hand, the minimum temperature at pre-heading and early ripening stages showed an adverse effect on ripening ratio. 11. The 1, 000 grain weight was greatly affected by the maximum temperature during pre- or mid-ripening stage and was negatively associated with the minimum temperature over the entire ripening period.
The purpose of this study was to find out how different types of land use around green belts affect temperature decrease effects. For this, temperatures within and outside of green belts were measured. Based on the collected data, the study analyzed the land cover status and temperatures within green belts, temperature decrease effects and the range of effects around green belts, and the correlation between trees and temperature decrease effects by way of regression analysis. As a result, areas of the high temperature within green belts were formed on paved surfaces, whereas areas of low temperature were formed around forests or water surfaces. In addition, deviation was bigger in the highest temperature than the lowest one for areas of Leeward around green belts, but in general, there was a tendency that temperature became low near to green belts. As for the relation between land cover rate and temperature, what was effective to temperature decrease included forests, pasture and water surfaces. On the other hand, the effects of temperature decrease varied depending on increase or decrease of land cover rates. As for the influence of the different land use types around green belts on temperature decrease effects, the Shakuzi Park showed relatively stronger effects than the Ageomaruyama Park.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.352-356
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2012
본 연구는 최근 우리나라 4대강 중 한강의 기후변화로 인한 온도, 상대습도, 강우량의 관측자료를 통해 과거와 최근의 변동특성에 대해서 파악하고자 하였다. 이를 위해 기상청의 관측자료를 활용하였으며 한강의 상, 중, 하류로 나눠서 3개 지점에 대해 선정하였다. 선정 기준은 인위적인 영향을 많이 받는 도시지역을 제외한 도서 지역에 위치한 관측소를 기준으로 선정하였다. 분석을 실시한 항목으로는 최고, 최저, 평균기온 및 상대습도, 연강우량, 일 최고 강우량, 강우 집중률이 있으며 강우 집중률은 강우량에 의한 강우강도의 변동 특성을 파악하기 위해 분석하였다. 과거(~1994)와 최근(1995~2011)의 변동성을 파악하기 위해 각 항목별로 비모수적 검정을 실시하고, 상위 10개를 선정한 자료를 이용하여 분석하였다. 비모수적 검정으로는 Mann-Kendall, Hotelling-Pabst, Sen's Trend Test를 이용하였고, 표준정규변량을 통해 과거와 최근의 경향성을 비교하였다. 연구 지점 중 양평의 평균 기온은 상위 10개 중 9개가 최근 자료에서 선정되었고 경향성의 유의수준도 더 높게 나타났다. 최저 상대습도는 과거에 비해 최근에 더 높은 유의수준의 하강하는 경향성을 가지는 것으로 나타나, 기후변화로 인한 지구온난화가 진행되고 있다는 것을 보여주고 있다. 연강수량은 최근 자료에 상위 8개가 나타났고, 표준정규변량 또한 높은 유의수준을 가지며 증가하는 것으로 나타났다. 일 최고 강수량, 강우집중률 또한 상위 10개 관측자료 중 1995년 이후 7개가 관측되었고, 이는 강우강도가 증가하는 것으로 판단할 수 있다. 상대습도의 경우 평균 및 최소 상대습도에서 2개가 관측 되어 기온은 상승하고 강우는 집중되는 반면 상대습도는 온도의 영향 이외에도 낮아지는 경향을 보여 오난해지는 가운데 건조해지는 경향을 보임을 알 수 있었다.
This study investigates relation of food safety incidents with climate. Therefore food safety incidents and climate data during 1999 to 2009 have been analyzed. In situ observations of monthly mean temperature, maximum temperature, minimum temperature, precipitation, and relative humidity in 60 observation stations of Korean Meteorological Administration (KMA) have been used in this study. Food safety incidents data have been constructed by searching media reports following Park's method (2009) during the same period. According to the Park's method, 729 events were collected. To analyze its relations, food safety incidents data have been classified into chemical, biological, and physical hazards. Pearson product-moment correlation coefficients have been applied to analyze the relations. The correlation of food safety incidents has negative one with precipitation (-0.48), and positive one with minimum temperature(0.45). Precipitation has been correlated with biological and physical hazards more than chemical hazard. Temperatures (mean temperature, maximum temperature, and minimum temperature) have been correlated closely with chemical hazard than others. Food safety incidents data has been interblended with human behavior factor through decision-making processes in food manufacturing, processing, and consumption phases of "farm-totable" food processing. Act in the preventing damage will be obvious if the hazard were apparent. Therefore abnormal condition could be more dangerous than that of apparent extreme events because apparent events or extreme events become one of alarm over hazards. Therefore, human behavior should be considered as one of the important factors for analysis of food safety incidents. The result of this study can be used as a better case study for food safety researches related to climate change.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.2
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pp.182-189
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2015
Climate departure from the past variability was projected to start in 2042 for Seoul. In order to understand the implication of climate departure in Seoul for urban agriculture, we evaluated the daily temperature for the June-September period from 2041 to 2070, which were projected by the RCP8.5 climate scenario. These data were analyzed with respect to climate extremes and their effects on growth of hot pepper (Capsicum annuum), one of the major crops in urban farming. The mean daily maximum and minimum temperatures in 2041-2070 approached to the $90^{th}$ percentile in the past 30 years (1951-1980). However, the frequency of extreme events such as heat waves and tropical nights appeared to exceed the past variability. While the departure of mean temperature might begin in or after 2040, the climate departure in the sense of extreme weather events seems already in progress. When the climate scenario data were applied to the growth and development of hot pepper, the departures of both planting date and harvest date are expected to follow those of temperature. However, the maximum duration for hot pepper cultivation, which is the number of days between the first planting and the last harvest, seems to have already deviated from the past variability.
Yongseok Kim;Jina Hur;Eung-Sup Kim;Kyo-Moon Shim;Sera Jo;Min-Gu Kang
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.368-375
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2023
In this study, we examined the error characteristic and bias correction method for one-month temperature forecast data produced through joint development between the Rural Development Administration and the H ong Kong University of Science and Technology. For this purpose, hindcast data from 2013 to 2021, weather observation data, and various environmental information were collected and error characteristics under various environmental conditions were analyzed. In the case of maximum and minimum temperatures, the higher the elevation and latitude, the larger the forecast error. On average, the RMSE of the forecast data corrected by the linear regression model and the XGBoost decreased by 0.203, 0.438 (maximum temperature) and 0.069, 0.390 (minimum temperature), respectively, compared to the uncorrected forecast data. Overall, XGBoost showed better error improvement than the linear regression model. Through this study, it was found that errors in prediction data are affected by topographical conditions, and that machine learning methods such as XGBoost can effectively improve errors by considering various environmental factors.
The hop yield prediction model developed based on meteorological elements in Hoeongseong was Y=6,042.846-17.665 $X_1$-0.919 $X_2$-96.538 $X_3$-138.105 $X_4$+86.910 $X_{5}$ + $X_{6}$ with MS $E_{p}$ of 25.258, $R_{p}$$^{2}$ of 0.9991, R $a_{p}$$^{2}$ of 0.9962 and $C_{p}$ of 7.00. The minimum air temperature at early growing stage ( $X_1$), the total precipitation at cone ripening stage ( $X_2$), the maximum air temperature at flower bud differentiation stage ( $X_3$) and the maximum air temperature at flowering stage ( $X_4$) influenced on hop yield as decrement weather elements. The average air temperature at early growing stage ( $X_{5}$ ) and the total sunshine hours at cone development stage ( $X_{6}$ ) influenced on hop yield as increment weather elements.lements.
This study analyzed the surface temperature mitigation effect of wetlands during cold waves (below -12℃ from January to February) and heat waves (above 33℃ from July to August) in 2018. We used Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST) product, and the maximum and minimum air temperature observed at 86 stations of Korea Meteorological Administration (KMA). For the cold wave analysis, the LST of Terra MODIS nighttime was the highest at forest area with -12.7℃, followed by upland crop and wetland areas of -12.9℃ and -13.0℃ respectively. The urban area showed the lowest value of -14.4℃. During the heat wave, the urban area was the highest with + 34.6℃ in Aqua MODIS LST daytime. The wetland area was + 33.0℃ showing - 1.6℃ decrease comparing with urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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