홍수와 가뭄, 고온 등 이상기상의 영향으로 쌀 단수가 감소할 수 있다. 본 연구의 목적은 등숙기 이상기상이 쌀 단수에 미치는 영향을 파악하는 것이며, 이를 위하여 횡단면 자료와 시계열 자료를 모두 이용할 수 있는 패널모형을 이용하였다. 본 연구에서는 기상요소의 평균값을 기준으로 ${\pm}2{\sigma}$의 범위를 벗어날 때를 이상기상으로 정의하였다. 분석결과를 보면, 이상고온이 발생하였을 때 쌀 단수가 5.8~16.3% 감소, 이상고온과 폭우가 동시에 발생하였을 때 8.8~20.8% 감소하는 것으로 나타났다. 이상기상으로 인한 쌀 생산량 감소를 최소화하고, 농가의 소득안정을 위하여 고온과 폭우에 강한 신품종 개발, 농업용 수리시설의 현대화, 농작물보험 채택 등의 적응전략이 필요하다.
This study was conducted in order to analyze weather characteristics during the reign of King Sejo in the Chosun Dynasty based on The Annals of the Chosun Dynasty. For this purpose, first of all, we need to determine whether The Annals of the Chosun Dynasty is a reliable material for research on weather characteristics. Thus, we compared weather phenomena during the reign of King Sejo with those in China and Japan in the same period. From the results, it was found that The Annals of the Chosun Dynasty is a useful material at least to grasp macroscopic trends in weather phenomena. Based on this assumption, we analyzed weather characteristics during the reign of King Sejo using data from The Annals of the Chosun Dynasty. During the days of King Sejo, the climate was not changed violently and there were not many disasters caused by abnormal climate such as bad harvests. This suggests that the climate was relatively stable during the period of King Sejo. As a consequence of stable weather, famine decreased markedly. However, this was not only because of stable climate but also because of the government's active efforts to reduce disasters. As droughts and floods were not frequent, social costs for recovery from disasters also decreased considerably and the saved money could be invested in the construction of social safety nets for the prevention of disasters. One of factors supporting the enthronement of King Sejo was a series of heavily damaging bad harvests during the reign of Kings Munjong and Danjong. The prevention of bad harvests was a historical mission given to the regime of King Sejo. During his reign, King Sejo promoted various policies in order to stop bad harvests. Such efforts included the government's active construction of embankments, introduction of seeds suitable for reclaimed lands, and inspiration of the consciousness of forceful farming enduring natural disasters such as floods. As a result, abnormal weathers such as floods and droughts did not lead directly to bad harvests.
Abnormal climate is a phenomenon in which meteorological factors such as temperature and precipitation are significantly higher or lower than normal, and is defined by the World Meteorological Organization as a 30-year period. However, over the past 30 years, abnormal climate phenomena have occurred more frequently around the world than in the past. In Korea, abnormal climate phenomena such as abnormally high temperatures on the Korean Peninsula, drought, heatwave and heavy rain in summer are occurring in March 2023. Among them, heatwaves are expected to increase in frequency compared to other abnormal climates. This suggests that heatwave should be recognised as a disaster rather than just another extreme weather event. According to several previous studies, greenhouse gases and meteorological factors are expected to affect heatwaves, so this paper uses logistic regression and discriminant analysis on meteorological element data and greenhouse gas data in Gwangju from 2008 to 2022. We analyzed the impact of heatwaves. As a result of the analysis, greenhouse gases were selected as effective variables for heatwaves compared to the past, and among them, chlorofluorocarbons were judged to have a stronger effect on heatwaves than other greenhouse gases. Since greenhouse gases have a significant impact on heatwaves, in order to overcome heatwaves and abnormal climates, greenhouse gases must be minimized to overcome heatwaves and abnormal climates.
Global climate change caused by industrialization has caused abnormal weather conditions such as urban temperatures and tropical nights, urban heat waves, heat waves, and heavy rains. Therefore, the study tried to analyze climate conditions and weather conditions in the streets and analyze climate factors and meteorological factors that lead to inconvenience to citizens. In the case of trees, the overall temperature, surface temperature, solar irradiance, and net radiation were measured low, and the temperature was lower in the Pedestrian road than in roads. The dry bulb temperature, the black bulb temperature, and the wet bulb temperature for the thermal evaluation showed the same tendency. In the case of thermal evaluation, there was a similar tendency to temperature in WBGT, MRT, and UTCI, and varied differences between types. Although the correlation between the meteorological environment and the thermal environment showed a statistically significant significance, the difference between the measured items was not significant. The study found that the trees were generally pleasant to weather and thermal climate in the form of trees, and the differences were mostly documented.
최근 전 세계적으로 개발을 위한 고의적인 방화와 기상이변에 의한 산림화재의 급증과 피해규모가 증가하는 경향을 보이고 있다. 이와 같은 대형 산림화재는 국내에서도 같은 경향으로 나타나고 있다. 산림화재에 가장 효과적인 대응 방법은 화재발생 후의 진압보다는 화재예방 활동이라고 볼 수 있으며, 우선적으로 시급한 연구과제는 산림화재 예방 시스템에 관한 연구라 할 수 있다. 본 연구에서는 산림화재의 종합적 위험등급 개발을 위해 산림화재에 영향을 미치는 인자들에 대해 실험 및 자료들을 분석·고찰하여 6개 인자에 대한 개별적 위험성을 나타내었으며 각 인자들의 위험성 기여도에 따른 가중치를 적용하여 종합위험 등급을 설정하였다.
최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
최근 급속한 경제발전과 온난화로 인해 이상기후 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 자연재난의 유형 중 풍수해에 해당되는 호우, 태풍, 강풍, 풍랑, 대설 등은 대규모 인적·물적 피해를 발생시킨다. 피해를 최소화하기 위해서는 재난발생 전 피해규모를 예측하는 것이 중요하다. 본 연구는 풍수해의 재난유형 중 강풍피해를 중심으로 재난에 대비할 수 있는 강풍피해예측함수를 개발한다. 본 함수는 재해 연보의 강풍피해이력을 기반으로 기상요소와 지역적 특성을 반영하였으며, 기상정보를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템에 탑재할 경우 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 또한, 본 함수는 국가 혹은 지자체에서 수립하는 재난관리정책에 근거자료로 활용하여 강풍발생 시 피해를 최소화할 수 있다.
Recently, electric power usages and peak loads from buildings are increasing due to higher outdoor air temperatures and/or abnormal climate during the summer period. As one of the eco-friendly measures, a renewable energy system has been received much attention. Particularly, interest on a photovoltaic (PV) system using solar energy has been rapidly increasing in a building sector due to its broad applicability. In using the PV system, one of important factors is the PV efficiency. The normal PV efficiency is determined based on the STC(Standard Test Condition) and the NOCT(Nominal Operating Cell Temperature) performance test. However, the actual PV efficiency is affected by the temperature change at the module surface. Especially, higher module temperatures generally reduce the PV efficiency, and it leads to less power generation from the PV system. Therefore, the analysis of the relation between the module temperature and PV efficiency is required to evaluate the PV performance during the summer period. This study investigates existing algorithms for calculating module surface temperatures and analyzes resultant errors with the algorithms by comparing the measured module temperatures.
Since Taquet's first discovery of wild P. yedoensis at Mt. Halla, Korea, in 1908, its morphological chracteristics and question of origin of cultivated yedoensis have given controversies to the botanists. Takenaka, through his experiments on the hybridity of cultivated P. yedoensis, recently holds the opinion that P. yedoensis might have originated in Izu peninsula, Japan. The author presents the summarized report on the wild P. yedoensis and its putative parents based on his 2 years' investigated carried out at Mt. Halla during his breeding experiment of genus Prunus. The species of cherry tree used in the present investigation were identified by Prof. Mankyu Park and Mr. Jonghyu Pu, Korean taxonomists. 1) Wild cherry trees which grow wild in Mt. Halla and whose blooming season is April are mostly P. subhirtella var. pendula form. ascendens and P. donarium P. yedoensis is rare in number, around 10 individuals, having been found in a half century. 2) Individuals of wild yedoensis are variable in some of their morphological characteristics. This is, also, true in other species of Prunus. 3) Wild yedoensis whose vigorous growth, sterility, and rarity in number suggest hybrid origin, has intermediate characteristics between the P. subhirtella and P. donarium. 4) Due to the abnormal weather of the island and various environmental factors such as havbitats, some of the early-blooming subhirtella and late-blooming donarium would bloom at the same time, giving these two species the changes to cross. 5) Wild yedoensis is slightly different in some of its quantitative characters from cultivated species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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