본 연구에서는 주암호 건설에 따른 기후 요소의 변이에 따른 벼 생산성에서의 변이를 밝히기 위해 주암호 주변 6개 지역에 AWS를 설치하고 그 인근 지역에서 벼를 재배하고 생육 및 수량을 조사하였다. 조사항목은 주요 기상요소로서 일최고기온, 일최저기온, 일평균기온, 일평균상대습도, 일평균풍속, 일평균지온, 일적산일사량 그리고 일적산강우량이었고, 생육형질로는 일주일 간격으로 8~10회에 걸쳐 초장, 분얼수, 엽면적, 엽건물중, 경건물증, 그리고 수량 및 수량구성요소를 조사하였다. 기상요소의 변이와 벼 생산성의 변이간의 관계는 SIMRIW의 모수추정을 통해서 이루어졌으며 호수 생성 전과 생성 후의 기상을 30년간 시뮬레이션을 통해 추정한 다음 이 결과를 모형에 입력하여 30년간의 모형에 의한 수량을 추정하고 그 평균을 통해 호수생성에 따른 벼 생산성 변이를 추정하였다. '94년도 5개 지역 그리고 '95년도 3개 지역, 그리고 '96년도 4개 지역의 관측된 시험 성적과 SIMRIW에서 추정한 지상부 건물중, 엽면적지수 그리고 수량을 비교해 보았을 때 SIMRIW의 결과가 대체적으로 각 관측치의 평균값에 접근함을 알 수 있어 이 모형이 비교적 양호하게 기상환경의 변이에 따른 수량을 예측함을 알 수 있었다. 30년간의 simulation을 통해 얻은 담수 전과 담수 후의 기상자료를 비교해 보면 일최고기온은 담수 전이 약간 높았으나 일최저기온은 담수 후가 약간 높아서 일평균기온은 담수 후가 오히려 높은 경향을 보였고, 일적산일사량은 담수 후에 대략 0.9 MJ $d^{-1}$ 정도 낮아졌다. 이들 자료를 SIMRIW에 입력하여 수량을 예측해 본 결과 주 암호의 생성에 따라 복다-동촌-승주지역에서 5.2%, 오봉 4.9%, 이읍 9.1%, 금성 5.5%, 유정 4.8%, 다산 3.3% 정도 수량이 감소된 것으로 나타났다. 전지역을 평균하여 볼 때 담수 전이 6.82MT/ha, 담수 후가 6.44MT/ha로 전체적으로 5.6% 정도 감수한 것으로 나타났다.
복잡지형상의 일 최저기온 공간내삽 과정에서 유용한 설명변수로 등장한 찬 공기 유입량은 적용면적, 즉 공간규모에 따라 그 값이 크게 변하므로, 지형기후학적 최저기온 내삽모형의 실용화를 위해서는 최적규모를 파악해야 한다. 본 연구에서는 동질적인 중규모 기후구역을 대표하는 기준 관측값에 대한, 같은 구역 내 여러 지점의 기온편차를 계산하고, 이를 다양한 반경의 주변지역 찬 공기 유입량에 회귀시켜 일 최저기온에 미치는 지형의 최적 영향권을 도출하고자 하였다. 경남 하동의 배 과원지대에 1 ${\times}$ 1 km 구역을 설정하고 8개 지점에서 2002년 9월부터 2003년 2월까지 10분 간격으로 기온을 측정하였다. 동일 구역 내 기상청 자동기상관측자료를 기준으로 삼아 복사냉각일의 최저기온 편차를 8개 지점별로 얻었다. 연구지역의 고도를 10 m 해상도의 수치고도모형으로 표현하고 이를 토대로 8개 지점의 냉기 유입량을 계산하였다. 이 때 10 m 단위로 100 m까지 반경을 증가시키면서 유입량의 평활화 평균값을 계산하여 최저기온 편차를 회귀시켰다. 그 결과 복사냉각일의 국지적인 최저기온 결정에는 반경 50 m 범위 (약 1 ha) 주변지역 지형이 가장 유효함을 알 수 있었다.
현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.
지표면 기온($T_{air}$ surface air temperature)은 기상 및 기후학 분야에서 대표적인 기상인자일 뿐만 아니라 육상생태계 기능을 조절하는 주요 환경조건 인자이다. MODIS와 같은 인공위성정보 활용 기술은 지표면 기온을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 복잡 산악지역에서의 관측 정확도의 한계와 구름 등에 의한 자료 결측은 연속적인 모니터링을 제한한다. 이 연구에서는 위성정보를 기반으로 복잡 산악지역에서 인 강원도 지역을 대상으로 전천후 기온정보를 생산하여 산악기상관측자료를 이용하여 평가하였다. 산악지역에 대한 정확도 개선을 위해 Aqua MODIS 기온정보(MYD07_L2)에 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기존보다 약 4% RMSE 개선효과(ME의 경우 95%)가 나타났다. 전천후 기온정보 산출을 위해 MYD07_L2 기온정보와 GCOM-W1 AMSR2 37 GHz 밝기온도 자료간의 픽셀 기반의 회귀모형 방법을 적용하였다. 산악기상 관측 자료와 비교한 결과 전반적으로 좋은 일치도를 보였으나(r=0.80, RMSE=7.9K), 겨울철에 다소 과소모의의 경향을 나타냈다. 그럼에도 불구하고 전체 자료 중 결측되었던 61.4%의 자료(n=2,657)를 복원하여 복잡 산악지역에 대해 위성정보 기반의 전천후 기온정보 생산이 가능함을 확인하였다. 향후 이 연구에서 사용한 간단하고 효과적인 회귀모형 방법은 과거 및 최신 위성정보를 활용을 통한 시공간적인 확장이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.
Donghyeon Kim;Song Eu;Kwangyoun Lee;Sukhee Yoon;Jongseo Lee;Donggeun Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권9호
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pp.125-136
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2024
산사태 예방을 위한 비구조물 대책 중 하나로, 산사태 예·경보 시스템의 임계 강우 기준을 마련하기 위한 강우 특성 분석 자동화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 파이썬으로 작성했다. 강수 자료는 기상청과 산림청의 관측소 정보를 활용하였고, 산사태 정보는 2020~2023년까지의 데이터를 기반으로 행정안전부의 생활안전지도를 통해 수집했다. 알고리즘은 3단계이다. 첫째, 강수 자료를 입력받아 지점 정보 불일치와 결측값을 정제한다. 둘째, 산사태 위치와 가장 가까운 관측소를 찾아내고, 무강우 기간 및 반감기를 고려하여 강우 사상을 분류하고 분석한다. 셋째, 강우 특성에 대해 기초 통계를 수행한 후, 적절한 통계 모델을 선정·분석한다. 분석 결과, 강우강도-지속시간, 유효 강우량-지속 시간, 선행강우량-지속 시간, 최대강우량-지속 시간의 관계에 대해 멱법칙과 비선형 회귀분석을 실시하였으며, 평균 R2 값이 0.45로 나타났다. 분석된 임계 강우 기준은 강우강도 0.9~1.4mm/hr, 유효강우량 68.5~132.5mm, 선행강우량 81.6~151.1mm, 최대강우량 17.5~26.5mm로 분석되었다. 기준 검증을 위해 AUC-ROC 분석을 수행한 결과, AUC 값이 0.5로 낮게 나타났다. 마지막으로 알고리즘의 속도 성능을 평가한 결과 총 30분의 시간이 소요되었다. 즉, 강우 자료만으로 재해를 예측하는 데에는 한계가 있음을 시사한다. 단, 재해로 인한 인명과 재산 피해를 막기 위해서는 정량적이나 해석이 편리한 방법으로 기준 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서 개발한 알고리즘을 활용하여 산사태 발생 임계 강우 기준의 정량적 평가를 통해 인명 및 재산 피해를 저감하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
벼 건답직파 파종기의 기온과 지온의 경시적 변화를 측정하고 지온이 출아소요일수에 미치는 영향을 밝히기 위하여 1994년 4월 21일부터 5월 30일까지 연속적으로 기온 및 지표면, 토심 2.5cm, 5cm, 10cm 및 20cm의 지온을 측정하였고, 토심 4cm의 토양수분포텐셜과 강우량을 측정하였다. 벼 품종 화성벼, 서해벼, 남풍벼, IR60 및 CR155를 공시하여 4월 21일, 5월 1일 및 5월 11일에 파종하여 출아소요일수와 출아율을 조사하였다. 1. 일평균온도는 지온이 기온보다 높았으며 지온은 토심이 깊어질수록 낮아졌으며 변이폭도 적었다. 일 최고온도는 기온 > 토심 5cm > 토심 2.5cm의 순이었고, 일최저온도는 5cm > 2.5cm > 기온의 순이었다. 2. 파종 후 10일간의 평균기온은 14.9~15.9 였고 15일간의 평균기온은 15.2~16.5 인 반면 토심 2.5cm의 평균지온은 파종 후 10일간은 18.2~19.6 , 파종 후 15일간은 19.4~19.7 로 지온이 기온보다 약3 높았다. 3. 토심 2.5cm에서 지온의 온도범위별 누적시간은 파종기가 늦어질수록 10 이하의 10일간 누적시간은 4월 21일은 85시간, 5월 1일은 55시간으로 줄어든 대신 15 이상의 누적시간은 4월 21일은 122시간, 5월 1일은 135시간, 5월 11일은 148시간으로 증가하여 파종 후 일수에 따른 평균지온은 비슷하더라도 출현온도의 분포는 달랐다. 4. 평균 출아소요일수는 파종기가 늦어질수록 빨라져 4월 21일 파종시에는 17.2 2.2일, 5월 1일 파종시에는 16.0 1.7일 그리고 5월 11일 파종시에는 12.8 1.6일이 소요되었다. 품종간에는 CR155 < 화성벼, 서해벼 < 남풍벼 < IR60의 순으로 출아소요일수가 길어졌다. 5. 출아소요일수와 여러 가지 기온환경간 상관계수는 파종 후 출아까지 평균 지온(2.5cm)의 적산값과는 R=$^2$0.994**, 토심 2.5cm에서 지온 17.5 이상 누적시간과는 $R^2$=0.947**, 누적온도와는 $R^2$=0.954**, 10 이하의 지속신간과는 $R^2$=0.831**이었다.
여름철 도시의 친환경적 기온 저감 방안으로 고려되는 산림에 의한 기온 저감 효과를 정량화 하기 위해 광릉 침 활엽수림과 인근 포천시의 도시 지역과의 기온차를 기온, 바람, 일사, 잠열 등의 미기상 인자를 이용하여 분석하였다. 2016년과 2017년의 6, 7, 8월 3개월 동안 산림 상 하부와 산림과 도심 지역의 평균 최대 기온차는 각각 $-1.9^{\circ}C$, $-3.4^{\circ}C$로 17시경에 나타났으며, 침 활엽수림 간의 차이는 없었다. 산림에 의한 기온 저감 효과는 14시부터 17시까지 누적된 증발산량, 일사량과 양의 상관관계를 나타냈으며, 풍속과는 음의 상관관계를 나타냈다. 이를 이용해 산림의 기온저감 효과를 정량화하는 모델을 개발하였다. 산림에 의한 야간 기온 저감 효과는 복사냉각으로 인한 찬공기의 생성과 생성된 찬공기가 산지의 하류로 이동하면서 발생하는 기온역전 현상에 의한 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 서울시내 28개 AWS를 이용해 검증해 본 결과, 서울시 각 지역 주간의 기온은 식생의 증발산에 영향을 미치는 AWS 주변 식생 면적 및 규모와의 음의 상관관계를, 그리고 야간의 기온은 주변 식생 규모 및 인근 산림의 높이와 유의한 음의 상관관계를 재확인할 수 있었다. 따라서 도시림의 조성과 관리 및 산으로부터 바람길의 조성이 도시 온도 저감에 중요함을 알 수 있다.
이 연구는 지리산에 서식하는 반달가슴곰의 동면일과 동면기간 동안의 기온과의 관계를 밝히기 위해 조사되었다. 조사 결과, 동면 시작일은 평균 12월 7일이었으며, 동면 해제일은 4월 20일로 나타났으며, 출산한 암컷의 동면일은 $167.8{\pm}22.6$일이었다. 동면 5일 전의 기온은 $0.6{\pm}4.1^{\circ}C$였고, 동면 기간 동안 기온은 $1.3{\pm}2.6^{\circ}C$, 동면 해제 5일 전의 기온은 $12.6{\pm}3.1^{\circ}C$이 있다. 수컷과 출산을 하지 않은 암컷의 동면일은 각각 $113.6{\pm}25.8$일, $120.4{\pm}25.7$일이었으며, 이들 그룹의 동면 5일 전의 평균 기온은 각각 $-1.8{\pm}3.9^{\circ}C$, $2.1{\pm}4.2^{\circ}C$, 동면기간의 기온은 $-0.4{\pm}2.4^{\circ}C$, $-0.2{\pm}1.6^{\circ}C$, 동면 해제 5일전의 기온은 $7.8{\pm}4.4^{\circ}C$, $7.8{\pm}3.6^{\circ}C$였다. 이러한 결과로 볼 때 새끼를 출산한 암컷은 출산을 하지 않은 암컷과 수컷에 비해 동면 일수와 기온은 높은 것으로 나타났는데 이는 동면기간 새끼를 양육하는 과정에서 발생한 것이라 판단된다. 생애주기별 그룹에 대한 동면일수와 평균기온은 각 그룹간의 평균적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통해 지리산에 서식하는 반달가슴곰의 구체적인 동면시기와 동면기간의 기온에 대해서 파악할 수 있었으며, 기온에 따른 성별, 출산한 암컷, 생애주기 그룹간의 어떠한 차이가 있는지 등 동면기 고유 행동특성이 밝혀졌다는 점에서 연구의 의의가 있다. 이러한 결과는 국제적 멸종위기종인 반달가슴곰의 겨울과 봄 시기에 인간과의 충돌방지와 보전 관리계획 수립 시 널리 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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