The relationship between the climate and the number of heat-related patients in South Korea was analysed in this study. The number of the patients was 1,612 during the summer 2011 to 2015 according to the Heat-related Illness (HRI) surveillance system. The coefficient of determination between the number of the patients and the daily maximum temperature was higher than that between the number of them and the other elements: the daily mean/minimum temperature and relative humidity. The thresholds of daily maximum and minimum temperature in metropolitan cities (MC) were higher than those in regions except for MC (RMC). The higher the maximum and minimum temperature became, the more frequently the heat-related illness rate was observed. The regional difference of this rate was that the rate in RMC was higher than that in MC. Prolonged heat wave and tropical night tended to cause more patients, which continued for 20 days and 31 days of maximum values, respectively. On the other hand, the relative humidity was not proportional to the number of the patients which was rather decreasing at over 70% of relative humidity.
표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
주로 도시에 소재하는 표준기상관측소 자료의 공간 내삽에 의해 일 최저기온의 평년값을 추정할 때, 도시 열섬효과의 전이에 의해 전원지역에서 과다추정 되는 오류를 수정하기 위해 본 연구를 수행하였다. 도시열섬효과의 공간적인 확산을 모의하기 위해 먼저 불연속적인 변량인 시군 행정구역단위 인구를 지표피복도 상의 시가지 픽셀에만 할당하여 규칙적인 격자점 단위의 평균인구로 변환함으로써 연속적인 변량인 수치인구모형(DPM)으로 표현하였다. 다섯 가지 평활화 DPM 가운데 최적으로 판명된 사방 2.5 km DPM과 기온추정 오차간 회귀식을 기존의 거리-고도 보정 내삽과정에 결합하였다. 이 방법을 적용하여 추정된 평년(1971-2000) 월별 일 최저기온의 추정오차는 기존방법에 비해 최소 50%가 개선되었다.
This study was conducted to develop a model to estimate crop leaf surface temperature. The results were as following; A definition for the daily time based on elapsed time from the midnight (00:00) as "E&E time" with the unit of Kmin. was suggested. The model to estimate the scaled temperature ($T^*e$) of crop leaf surface temperature by scale factor ($T^*$) according to the "E&E time : Kmin."(X) was developed as eq. (1) $T^*e=0.5{\cdot}sin(X+780)+0.5$ (2) $T^*=(Tx-Tn)/(Tm-Tn)$, Tx : Daily leaf temperature, Tm : Daily maximum leaf temperature, Tn : Daily minimum leaf temperature. Relative sensitivity of the measured temperature compared to the estimated temperature of red pepper, soybean and persimmon was 1.078, 1.033 and 0.973, respectively.
The cooling effect of paddy fields was compared with those of other land-use areas (upland, urban park, and urban residential area) during midsummer. The temperature were monitored using data logger at one hour intervals in study sites. Diurnal temperature range of study areas in clear days was larger than in cloudy days. Also, diurnal temperature ranges in paddy field, upland, and park areas were larger than those in the urban residential area during clear days. The paddy field or upland area has shown more remarkable cooling effect compared to urban residential areas: Mean duration of temperature below $25^{\circ}C$ in the paddy field area is longer(7 to 8 hours) than in the residential area; The time to fall to below $25^{\circ}C$ in the paddy field area is sooner than in the residential area; Mean daily minimum temperature in the paddy field area is much lower than in the residential area.
Long term observational analysis by climatologists has confirmedthat the global warming is no longer a topic of debate among scientists andpolicy makers. According to the report of IPCC-2001 (Intergovernmental Panelon Climate Change), the global mean surface air temperature is increasinggradually. The reported increase of mean temperature is by 0.6 degree in the end of twentieth century. This could represent severe threat for propertylosses especially due to increase in the number of extreme weather arising out of global warming. period of model integration from 2001 to 2100 using output of ECHAM4/HOPE-G of Max Planet Institute of Meteorology (MPI) for IPCC SRES (Special Report on Emission Scenarios). The main results of this study indicate increase of surface air temperature by 6.20C and precipitation by 2.6% over Korea in the end of 21st century. Simulation results also show that there is increase in daily maximum and minimum temperatures while decrease in diurnal temperature range (DTR). DTR changes are diminished mainly due to relatively rapid increase of daily minimum temperature than that of daily maximumtemperature. It has been observed that increase in precipitation amount anddecrease in the number of rainy days lead to increase of pre precipitationintensity.
We studied the distribution of air temperature using the high density urban climate observation network data of Daegu. The observation system was established in February 2013. We used a total of 38 air temperature observation points (23 thermometers and 18 AWSs). From the distribution of monthly averaged air temperatures, air temperatures at the center of Daegu were higher than in the suburbs. The daily minimum air temperature was more than or equal to $25^{\circ}C$ and the daily maximum air temperature was more than or equal to $35^{\circ}C$ at the elementary school near the center of Daegu. Also, we compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas were faster than in urban areas. This is mainly due to the difference in surface heat capacity. These results indicate the influence of urbanization on the formation of the daily minimum temperature in Daegu.
The stochastic characteristics of the daily range of water temperature variation was analyzed by employing the techniques of autocorrelation coefficient, autoreggresive model and crosscorrelation model. These time series included daily observations on maximum and minimum values of water temperature and air temperature. The measurement was made by automatic recording instrument at Gu-yee and Dook-do in Han River, and at Waegwan and Gu-mi in Nackdong River in 1981. As a result of this study, it was found that (1) The correlogram of daily water temperature ranges $\Delta AT_i$ and daily air temperature $\Delta AT_i$ at Gu-mi and Gu-yee showed the exponential curves. (2) The most high frequency values of $\Delta AT_i$ and $\Delta WT_i$ were 11$\circ$C and 0.5${\circ}C$ respectively at every measuring site. (3) The correlation coefficients between the daily mean air temperature AT$_i$ and the daily mean water temperature were fairly high as 0.966 at Dook-do and 0.949 at Gu-yee, but the correlation coefficients between $\Delta AT_i$ and $\Delta WT_i$ were very low as 0.1074 at Gu-yee and 0.0324 at Dook-Do.
This study estimates and evaluates the extreme value of 30 m-resolution daily maximum and minimum temperatures over South Korea, using inverse distance weighting (IDW), parameter-elevation regression on independent slopes model (PRISM) and generalized extreme value (GEV) method. The three experiments are designed and performed to find the optimal estimation strategy to obtain extreme value. First experiment (EXP1) applies GEV firstly to automated surface observing system (ASOS) to estimate extreme value and then applies IDW to produce high-resolution extreme values. Second experiment (EXP2) is same as EXP1, but using PRISM to make the high-resolution extreme value instead of IDW. Third experiment (EXP3) firstly applies PRISM to ASOS to produce the high-resolution temperature field, and then applies GEV method to make high resolution extreme value data. By comparing these 3 experiments with extreme values obtained from observation data, we find that EXP3 shows the best performance to estimate extreme values of maximum and minimum temperatures, followed by EXP1 and EXP2. It is revealed that EXP1 and EXP2 have a limitation to estimate the extreme value at each grid point correctly because the extreme values of these experiments with 30 m-resolution are calculated from only 60 extreme values obtained from ASOS. On the other hand, the extreme value of EXP3 is similar to observation compared to others, since EXP3 produces 30m-resolution daily temperature through PRISM, and then applies GEV to that result at each grid point. This result indicates that the quality of statistically produced high-resolution extreme values which are estimated from observation data is different depending on the combination and procedure order of statistical methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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