The current standard level of Heat Health Watch Warning System consider both daily maximum temperature and daily maximum heat index(HI), but current standard could not consider daily maximum HI due to the difficulties in forecasting when we consider both daily maximum temperature and daily maximum HI and no considering HI because relative humidity could not observed for some regions. So, Newly established standard level of Heat Health Watch Warning System is based on daily maximum temperature exceeding $30^{\circ}C$ for two consecutive days or daily minimum temperature exceeding $25^{\circ}C$ and daily maximum temperature exceeding $30^{\circ}C$. These days are called "extreme heat days". On extreme heat days, the standard of extreme heat advisory is based on daily maximum temperature among exceeding $32.7^{\circ}C$ and not exceeding $34.8^{\circ}C$, and extreme heat warning is based on daily maximum temperature exceeding $34.8^{\circ}C$. ANOVA analysis was carried out using the data of Seoul Metropolitan City in 1994 to check the robustness of the new standard level of Heat Health Watch Warning System from this study, in particular for mortality variable. The results reveal that the new standard specifies excess mortality well, showing significance level of 0.05 in the difference of excess mortality for each phase.
The extreme heat watch warning system(EHWWS) that Korea Meterological Administration carried out a preliminary from July 1, 2007, considered both daily maximum temperature and daily maximum heat index simultaneously. It was requested revision of the standard level of EHWWS to solve the difficulty of forecasting occurred when we were considering two parameters simultaneously and we did not considering heat index according to areas. For this, we established three type standard, such as type 1 that considered both daily maximum temperature and daily maximum heat index, Under the extreme heat day that daily minimum temperature was more than $25^{\circ}C$, type 2 that considered daily maximum temperature and type 3 that considered only daily maximum heat index and then analyzed whether these 3 types satisfies the excess mortality of the extreme heat warning or not. As a results, type 1 and 2 were more explain away excess mortality each warning step than type 3. type 2 could also apply case of not to consider heat index according to areas and had a merit for extreme heat forecasting easily because the standard was simple. Therefore we think type 2 is more suitable and reasonable standard for Korea extreme heat watch warning system(KEHWWS) than type 1. In addition, we need to develop model that exactly predicts the excess mortality will be take place during the extreme heat warning and construct KEHWWS.
여름을 제외한 다른 계절의 온난화 혹은 일 최저기온에 대한 온실효과와 도시열섬효과에 관한 연구가 활발히 수행되었던 것에 비하면 여름철의 기온상승, 특히 일 최고기온의 상승에 대한 연구는 미흡하다. 최근 25년간 전국 18개 지점에서 관측된 우리나라의 여름철(6-8월) 일 최고기온 변화를 조사하고 그 변화에 미친 일사량의 영향을 분석한 결과, 평년(1971-2000)에 비해 하루 평균 일사량은 $0.61MJ\;m^{-2}$ 증가하였으며 같은 기간 일 최고기온은 $0.1^{\circ}C$ 상승한 것으로 확인된다. 이 기간 중 일사량의 연차변이는 여름 최고기온 연차변이의 65%를 설명할 수 있었다. 일사량의 증가는 대기투과율의 증가에 기인하며 대기투과율의 증가는 에어로졸 농도 특히 아황산가스 농도 감소 때문인 것으로 판단된다. 1999년부터 2007년까지 여름철 아황산가스 농도가 계속 감소해왔는데 이와 같은 경향이 앞으로도 지속된다면 대기투과율 증가 및 이에 따른 일사량 증가와 증가된 일사량으로 인한 최고기온 상승을 예상할 수 있다.
초지피복 조건에서 사면의 일사수광량 차이가 일 최고기온에 미치는 영향을 파악하기 위해 2007년 하지부터 동지까지 밑면지름 570m, 높이 90m인 원추형 기생화산 "높은오름"의 측면 경사 8 지점에서 일 최고기온을 측정하였다. 8개 지점 평균값을 기준온도로하여 각 지점의 기온편차를 구해 비교한 결과 기온편차는 하지로부터 동지로 갈수록 커지는 경향이었고, 관측기간 평균은 남향사면에서 $1.0^{\circ}C$, 북향사면에서 $-0.8^{\circ}C$로서 그 차이가 평균 $1.8^{\circ}C$에 달했다. 기온편차의 월별 평균은 11월에 가장 크며 남향사면에서 $2.1^{\circ}C$, 북향사면에서 $-1.3^{\circ}C$였다. 일별 기온편차의 최대값은 남향사면에서 $3.8^{\circ}C$, 북향사면에서 $-2.7^{\circ}C$에 달했는데, 이러한 기온편차 변이는 일사수광량 편차에 근거한 지형특성지수와 높은 상관을 보여 복잡지형의 일 최고기온 추정모형 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Park, Myung-Hee;Lee, Joon-Soo;Ahn, Won-Shik;Kim, Hae-Dong;Oh, Sung-Nam
한국환경과학회지
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제22권6호
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pp.667-677
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2013
This study aims to examine the actual status of the urban heat island in Daegu by analyzing the data of 17 automatic weather stations installed in the Daegu area. And the results can be summarized as follows: First, regarding the temperature distribution in Daegu by summer time zones, for the 31 days(August 1st till 31st), 18 days showed daily maximum temperature over $30^{\circ}C$, and 11 days indicated daily minimum temperature over $25^{\circ}C$. The day that showed the highest daily maximum temperature was August 5th, which indicated $36^{\circ}C$. Second, about the spatial distribution of time ratio exceeding $30^{\circ}C$ and $25^{\circ}C$, the area with the highest time ratio exceeding $30^{\circ}C$ is mostly the downtown(central area), eastern area, and northern area. Meanwhile, regarding the time ratio exceeding $25^{\circ}C$, the downtown area centering around the central area were high as over 70%, and the outskirts were low as under 65%. Third, considering the temporal distribution of daily maximum temperature and daily minimum temperature, daily maximum temperature was shown around 14:00 to 15:00 while the daily minimum temperature was indicated around 17:00 to 18:00. Daily maximum and minimum temperature were appeared at northeast and downtown, respectively. Fourth, regarding the spatial distribution of tropical days and tropical night days, tropical days showed 77% and tropical night days indicated 42% before and after the 24th and also the 13th each. Tropical days were occurred up to 24 days at northeastern area. And the southwestern area of Daegu showed under 22 days. The downtown showed the 14 days of the tropical night. However, the outskirts indicated relatively few days as under 10 days. Fifth, about the spatial distribution of the average daily temperature range (the difference between the highest temperature and lowest temperature), the central area, the central part of the city, showed the smallest as $7.2^{\circ}C$, and as it was closer to the northern area, it became larger, so in the eastern and northern area, it was over $8.8^{\circ}C$ or so.
Heatwaves are one of the most common phenomena originating from changes in the urban thermal environment. They are caused mainly by the evapotranspiration decrease of surface impermeable areas from increases in temperature and reflected heat, leading to a dry urban environment that can deteriorate aspects of everyday life. This study aimed to calculate daily maximum ground surface temperature affecting heatwaves, to quantify the effects of urban thermal environment control through water cycle restoration while validating its feasibility. The maximum surface temperature regression equation according to the impermeable area ratios of urban land cover types was derived. The estimated values from daily maximum ground surface temperature regression equation were compared with actual measured values to validate the calculation method's feasibility. The land cover classification and derivation of specific parameters were conducted by classifying land cover into buildings, roads, rivers, and lands. Detailed parameters were classified by the river area ratio, land impermeable area ratio, and green area ratio of each land-cover type, with the exception of the rivers, to derive the maximum surface temperature regression equation of each land cover type. The regression equation feasibility assessment showed that the estimated maximum surface temperature values were within the level of significance. The maximum surface temperature decreased by 0.0450℃ when the green area ratio increased by 1% and increased by 0.0321℃ when the impermeable area ratio increased by 1%. It was determined that the surface reduction effect through increases in the green area ratio was 29% higher than the increasing effect of surface temperature due to the impermeable land ratio.
To compare changes in winter temperature over South Korea, 30-year average climate data and climate data of recent 10 years (2014~2014) such as mean temperature, daily maximum temperature and daily minimum temperature were analyzed. Also, we set analysis extreme cold waves frequency related to winter such as freezing days, snow days, days with temperature of below -5, and days with temperature of below -10. This process enabled the comparative analysis of winter temperature changes and extreme cold waves frequency related to winter. This study estimated that winter temperature has gradually increased throughout the last five decades, however, the frequency of extreme weather, such as cold waves has also increased.
This study estimated surface temperature by using split-window technique and NOAA/AVHRR data was used. For surface monitoring, cloud masking procedure was carried out using threshold algorithm. The daily maximum air temperature is estimated by multiple regression method using independent variables such as satellite-derived surface temperature, EDD, and latitude. When the EDD data added, the highest correlation shown. This indicates that EDD data is the necessary element for estimation of the daily maximum air temperature. We derived correlation and experience equation by three approaching method to estimate daily maximum air temperature. 1) non-considering landcover method as season, 2) considering landcover method as season, and 3) just method as landcover. The last approaching method shows the highest correlation. So cross-validation procedure was used in third method for validation of the estimated value. For all landcover type 5, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.97, intercept=-0.30, R$^2$=0.84, RMSE=4.24$^{\circ}C$). Also, for all landcover type 7, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.993, Intercept=0.062, R$^2$=0.84, RMSE=4.43$^{\circ}C$).
본 연구는 상대적 날씨 스트레스 지수로 NET의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 기상청에서 예보하고 있는 기온, 습도, 바람 자료를 이용하여 NET 값의 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 여름철 스트레스 지수인 일 최고 NET의 지역별 스트레스 기준값은 바람과 습도보다는 기온의 영향을 받으므로 일 최고 기온의 분포와 유사하다. 겨울철 스트레스 지수인 일 최저 NET의 스트레스 기준값은 산지 지역과 서울 이북 지역에서는 낮은 기온의 영향을. 해안 지역에서는 강한 바람의 영향으로 기준값이 여름철에 비하여 다양하게 나타난다. 스트레스가 강한 날의 발생 빈도는 여름철은 뚜렷한 연변화가 나타나지 않지만, 겨울철에는 1990년대 중반 이후 뚜렷한 증가 경향을 보인다.
This study was conducted to develop a searching algorithm for optimal daily temperature setpoint greenhouse. An algorithm using crop growth and energy models was developed to determine optimum crop growth environment. The results of this study were as follows: 1. Mathematical models for crop growth and energy consumption were derived to define optimal daily temperature setpoint. 2. Optimum temperature setpoint, which could maximize performance criterion, was determined by using Pontryagin maximum principle. 3. Dynamic control of daily temperature using the developed algorithm showed higher performance criterion than static control with fixed temperature setpoint. Performance criteria for dynamic control models were with simulated periodic weather data and with real weather data, increased by 48% and 60%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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