본 연구는 생물생산시설의 안전구조설계기준 마련을 위한 기초자료를 제공하기 위하여, 우리나라의 60개 지역에 대한 기상자료를 사용하여 설계하중 산정에 필요한 재현기간별 설계풍속 및 설계 적설심을 구하고 등풍속선도 및 등적설심선도를 작성하였으며, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 년최고치 계열의 최대풍속 및 최대적설심 자료에 대한 Type-I 극치분포의 적정 확률분포형 검정을 위해 Chi-Square검정을 실시한 결과 대부분 지역에서 적합성이 인정되었다. 2. 적정 확률분포형으로 설정된 Type-I 극치분포에 의하여 재현기간별 표본 수에 따른 빈도계수를 구하고, 각 지역의 설계풍속 및 설계적설심을 구하였으며 결과는 Table 5와 Table 6, 그리고 Fig.3 및 Fig.4와 같다. 3. 최대풍속의 최빈풍향 분석결과 최대풍속의 약 46.4 %가 일정한 방향인 것으로 나타났으며, 지형이나 환경상의 문제가 없을 경우 최빈풍향을 고려해 주는 시설배치로 구조적 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 4. 우리나라의 풍속 및 적설심을 고려해 볼 때 울릉도 및 영동지방은 시설재배지역으로 매우 불리하며, 충남과 전북 서해안 지역은 적설에, 서남해안 지역은 바람에 강한 구조로 설계하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다.
Meteorological Joint Frequency Function required indispensably in long-term air quality prediction models were discussed for practical application in Korea. The algorithm, proposed by Turner(l964), is processed with daily solar insolation and cloudiness and height basically using Pasquill's atmospheric stability classification method. In spite of its necessity and applicability, the computer program, called STAR(STability ARray), had some significant difficulties caused from the difference in meteorological data format between that of original U.S. version and Korean's. To cope with the problems, revised STAR program for Korean users were composed of followings; applicability in any site of Korea with regard to local solar angle modification; feasibility with both of data which observed by two classes of weather service centers; and examination on output format associated with prediction models which should be used.
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 광양-묘도 지역의 평균풍속을 추정하기 위하여, 일별 최대 풍속과 해당 방향에 대한 결합분포확률의 통계학적 해석에 극한값 확률분포 모델이 사용되었다. 이를 위하여, 교량 가설지점 인근의 기상관측소에 대한 일별 최대풍속 및 해당풍향의 데이터로부터 각각의 관측소에 대한 일별 최대기록의 빈도를 조사하였으며, 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속의 표본을 추출하였다. 이러한 풍속기록은 Gumbel 및 Weibull 분포모델에 적용하였으며, 모멘트방법 및 최소제곱법 등을 통해 모수를 추정하였다. 또한, PPCC 검사를 통해 분포모델 및 모수의 적합 여부를 검사하였다. 적합 여부가 판단된 모수로부터, 해당 관측소별로 데이터의 표본 크기 및 교량 가설지점으로부터의 거리에 대한 요소를 고려하여 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속을 추정하였다.
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.
해풍은 육풍에 비해 더 높은 풍속, 염도, 습도를 가졌을 뿐 아니라 풍향의 전환도 빠른 특성을 갖고 있다. 수목의 초기 생장에 영향을 끼치는 주요한 인자중 하나는 풍속이며, 일반적으로 초기 생장단계에서 수목의 생장률은 풍속이 감소될수록 증가하는 특성을 가진다. 따라서, 본 연구는 새만금 방조제에서 방풍시설을 설치함에 따라 수목의 생장과 해풍의 특성을 확인하기 위해 수행되었다. 본 연구에서는 폴리에틸렌 재질의 방풍시설(개구율 40%)이 높이 3m, 길이 130m에 걸쳐 설치되었으며, 내외부에 1, 2, 3m 높이의 풍향풍속계를 5대 설치하여 2011년부터 2012년까지 1분 간격으로 수집하였다. 새만금 방조제 시험지의 풍향 빈도는 북풍이 26.8%, 북서풍 20.3%, 북동풍 14.6% 순으로 나타났으며, 풍속은 높이별로 다르게 나타났다. 해송의 생장은 방풍시설 내부에서 자라는 경우가 외부에서 자라는 경우에 비해 수고 약 17%, 근원경 약 13% 높게 생장한 것으로 나타났다.
본 연구는 지리정보시스템과 전산유체역학 모델을 이용하여 수원시 전역을 대상으로 바람길을 조사하였다. 최근 10년간 수원 종관기상관측소(ASOS 119)에서 측정한 평균 풍속을 이용하여 16방위의 유입 풍향에 대한 수치 모의를 수행하였다. 수원시는 산악 지형으로 둘러싸인 분지에 위치하고, 수원시 서부와 남부에는 장애물이 적은 농경지와 호수 평지가 넓게 분포하고 있다. 수원시 중부에는 낮은 산과 언덕이 곳곳에 산재하고 있고, 넓은 도로들과 하천이 길게 형성되어 있다. 서풍(주풍)과 동풍(평균 풍속이 강한 풍향) 경우를 상세하게 분석하고 16방위 풍향 빈도수를 가중치로 사용하여 평균한 풍속 분포 특성을 분석하였다. 수원시의 상세 바람특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. (1) 수원 북부 지역은 높은 산악 지형에 의해 복잡한 흐름이 형성되었고, 풍상측(풍하측) 산사면에서 강한(약한) 바람과 상승(하강)기류가 모의되었다. (2) 풍하측 산사면에서는 골짜기를 따라 바람길이 형성되어 주거지역으로 비교적 강한 기류가 유입되었다. (3) 강풍 지역이 수원 서부와 남부의 장애물이 없는 넓은 지역에서 모의되었다. (4) 도심지에서는 건물에 의한 마찰과 흐름 차단으로 인해 풍속이 감소하고 복잡한 흐름장이 형성되었다. 도심지 주거 지역의 바람길은 넓은 도로와 하천, 호수, 저수지 등 장애물이 적은 지역을 따라 형성되었다.
본 연구에서는 여름철 동해안 냉수대 해역의 바람의 세기 및 방향과 수온의 장기 변동성을 살펴보았다. 바람분석 결과, 과거 22년(1997년~2011년)과 최근 7년(2012년~2018년)을 비교해 보면 여름철 동안 과거에 비해 최근에 남풍계열 바람의 빈도가 줄었고, 풍속도 약해지는 경향을 보였다. 그러나 6월의 바람은 남풍계열 바람의 빈도와 풍속이 과거에 비해 증가하는 경향을 보였다. 이는 7월과 8월에 주로 나타난 냉수대 시기가 빨라졌다고 분석되었다. 최근 7년 사이 강릉(EN) 해역에서 $0.5^{\circ}C{\sim}1.8^{\circ}C$의 수온 상승을 보였으며, 영덕(EC)과 기장(ES)은 $0.1^{\circ}C{\sim}0.3^{\circ}C$의 수온 상승을 보였다. 평년(1990년~2011년, NOAA/AVHRR 위성수온자료) 대비 최근 7년의 냉수대 출현일은 영덕과 기장에서 줄어드는 경향을 보였고, 강릉은 상대적으로 냉수대 출현일이 증가하는 추세를 보였다. 또한 강릉, 영덕, 기장 해역에서 6월에 냉수대 출현이 증가하는 경향을 보여 냉수대 발생 해역과 시기에 변화가 발생 된 것으로 분석된다. 이러한 결과는 우리나라 주변의 여름철 동아시아 몬순의 약화가 냉수대의 발생원인인 풍향과 풍속에 영향을 미쳤기 때문으로 판단된다.
미국 원자력규제위원회(U. S. NRC)에서 개발한 PAVAN 프로그램을 사용하여 기상자료의 통계처리방법에 따른 원자력발전소의 수명기간 중 발생할 수 있는 가상 사고시 단기 대기확산인자 값의 영향을 분석하였다. 대기확산을 평가하기 위한 기본요소는 기상자료이며, PAVAN에서는 대기안정도에 대한 풍향과 풍속의 발생빈도를 나타내는 결합빈도분포자료를 사용하여 평가한다. 고리와 월성 원자력발전소 부지에서 2006~2010년까지 5년간 관측된 기상자료를 사용하여 풍속등급의 분류방법(U. S. NRC 권고와 균등발생빈도 분류방법)과 평가에 적용되는 기상자료의 통계처리기간(1년, 2년, 3년, 4년, 5년)에 따른 결합빈도분포자료를 작성하여 단기 대기확산인자를 평가하였다. 평가결과, 두 원자력발전소 부지 모두 풍속등급의 분류에 따른 단기 대기확산인자 값의 영향은 미미한 반면 평가에 적용되는 기상자료의 분석기간은 상대적으로 중요한 영향을 나타냈는데, 최대값과 최소값의 비는 1.5배 이상의 차이를 보였다.
본 연구에서는 2002년 태풍 루사(RUSA) 기간에 대한 강릉지역의 수분최대화비를 그 지역의 지형적인 특성을 고려하여 산정하였다. 수분최대화비는 최대가능강수(Probable Maximum Precipitation, 이하 PMP)를 추정하는데 가장 중요한 요소로써 최대 12시간 지속 1000 hPa 이슬점과 대표 12시간 지속 1000 hPa 이슬점에 따른 가강수량의 비로 계산된다. 각각의 이슬점을 결정하는 방법으로, 대표 12시간 지속 이슬점은 수분 유입지역을 파악함으로써 계산되는데, 이 유입지역은 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장등을 고려하여 선정되었다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 구하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme TypeⅠ(Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 10%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 구하였다. 본 연구에서는 이와 같은 과정을 통해 재 추정된 수분최대화비와 기존에 제시된 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 강릉호우의 소유역$(3.76km^2)$에 대한 PMP를 산정하고 기존 결과와의 차이점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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