This study presented a surface water quality modeling framework considering the spatial resolution of pollutant load estimation to better represent stream water quality characteristics in the Saemangeum watershed which has been focused on keeping its water resources sustainable after the Saemangeum embankment construction. The watershed delineated into 804 sub-watersheds in total based on the administrative districts, which were units for pollutant load estimation and counted as 739 in the watershed, Digital Elevation Model (DEM), and agricultural structures such as drainage canal. The established model consists of 7 Mangyung (MG) sub-models, 7 Dongjin (DJ) sub-models, and 3 Reclaimed sub-models, and the sub-models were simulated in a sequence of upstream to downstream based on its connectivity. The hydrologic calibration and validation of the model were conducted from 14 flow stations for the period of 2009 and 2013 using an automatic calibration scheme. The model performance to the hydrologic stations for calibration and validation showed that the Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) ranged from 0.66 to 0.97, PBIAS were -31.0~16.5 %, and $R^2$ were from 0.75 to 0.98, respectively in a monthly time step and therefore, the model showed its hydrological applicability to the watershed. The water quality calibration and validation were conducted based on the 29 stations with the water quality constituents of DO, BOD, TN, and TP during the same period with the flow. The water quality model were manually calibrated, and generally showed an applicability by resulting reasonable variability and seasonality, although some exceptional simulation results were identified in some upstream stations under low-flow conditions. The spatial subdivision in the model framework were compared with previous studies to assess the consideration of administrative boundaries for watershed delineation, and this study outperformed in flow, but showed a similar level of model performance in water quality. The framework presented here can be applicable in a regional scale watershed as well as in a need of fine-resolution simulation.
The purpose of this study is to investigate the relationship of fine dust PM10 and heavy metals in PM10 in Asian dust flowing into Gwangju from 2013 to 2018. The migration pathways of Asian dust was analyzed by backward trajectory analysis using HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory) model, and the change of heavy metal concentration and heavy metal content per 1 ㎍/㎥ of fine dust PM10 in Gwangju area were analyzed. Also, the characteristics of the heavy metals were analyzed using the correlation between the heavy metals in PM10. As a result of analyzing Asian dust entering the Gwangju region for 6 years, the average concentration of PM10 measured in Asian dust was 148 ㎍/㎥, which was about 4.5 times higher than in non-Asian dust, 33 ㎍/㎥. A total of 13 Asian dust flowed into the Gwangju during 6 years, and high concentration of PM10 and heavy metals in that were analyzed in the C path flowing through the Gobi/Loess Plateau-Korean Peninsula. As a result of the correlation analysis, in case of Asian dust, there was a high correlation between soil components in heavy metals, so Asian dust seems to have a large external inflow. On the other hand, in case of non-Asian dust, the correlation between find dust PM10 and artificial heavy metal components was high, indicating that the influence of industrial activities in Gwangju area was high.
1979년 경북지방에서 발생한 병잠으로부터 분리된 새로운 미포자충 K79의 형태, 성장, 발육경과 및 분류학적 위치를 구명하기 위하여 포자의 병원성, 광학현미경에 의한 감염조직의 소견, 전자현미경적 소견을 조사한 결과는 다음과 같다. K79포자의 병원성은 N. bombycis 보다 약하였고 누에에 대한 K79의 감염부위는 중양피막세포, 혈구, 기관피막, 지방조직, 견사선이었다. K79의 발육과정은 sporoplasm, schizont, sporont, sporoblast, spore의 단계로서 N. bombycis와 유사하였으나 발육속도는 늦었다. 미포자충 포자의 전자현미경적인 미세구조는 포자외각의 돌출부와 돌출부사이가 44.28mm였다. 또한 anchoring disk는 우산형이었고 polaroplast, lamellae는 manubroid 상단부에 부착되어 있었다. 극사의 coil 전회수는 K79 16회이고 coil 각도는 75$^{\circ}$였고, 핵은 두 개의 연핵으로 되어 있어 분류학적으로 보면 Nosema 속에 속하는 신종의 미포자충이라고 사료되며 그 표기는 Nosema sp. K79로 기록함이 타당하다고 본다.
To trace the provenance of fine-grained sediments in response to the growth and retreat of glaciers (i.e., Ross Ice Sheet) that affects the depositional process, various kinds of analyses including magnetic susceptibility, granulometry, and clay mineral composition with AMS 14C age dating were carried out using a gravity core KI-13-GC2 obtained from the Central Basin of the Ross Sea continental margin. The sediments mostly consist of silty mud to sand with ice-rafted debris, the sediment colors alternate repeatedly between light brown and gray, and the sedimentary structures are almost bioturbated with some faint laminations. Among the fine-grained clay mineral compositions, illite is highest (59.1-76.2%), followed by chlorite (12.4-21.4%), kaolinite (4.1-11.6%), and smectite (1.2-22.6%). Illite and chlorite originated from the Transantarctic mountains (metamorphic rocks and granitic rocks) situated to the south of the Ross Sea. Kaolinite might be supplied from the sedimentary rocks of Antarctic continent underneath the ice sheet. The provenance of smectite was considered as McMurdo volcanic group around the Victoria Land in the western part of the Ross Sea. Chlorite content was higher and smectite content was lower during the glacial periods, although illite and kaolinite contents are almost consistent between the glacial and interglacial periods. The glacial increase of chlorite content may be due to more supply of the reworked continental shelf sediments deposited during the interglacial periods to the Central Basin. On the contrary, the glacial decrease of smectite content may be attributed to less transport from the McMurdo volcanic group to the Central Basin due to the advanced ice sheet. Although the source areas of the clay minerals in the Central Basin have not changed significantly between the interglacial and glacial periods, the transport pathways and delivery mechanism of the clay minerals were different between the glacial and interglacial periods in response to the growth and retreat of Ross Ice Sheet in the Ross Sea.
이 연구는 Tempe 압력셀에서 1-단계 유출법을 이용하여 불포화수리전도도 추정모형인 van Genchten 모형과 Campbell 모형을 비교하고자 수행하였다. 토양 코아(컬럼)는 서울대학교 농업생명과학대학 부속 사과 과수원에 위치한 송정통 (the fine loamy, mesic family of Typic Hapludults) 의 Ap1, B1, C 층에서 채취하였다. 각 층위의 컬럼들에 대해 포화수리전도도를 측정하고 Tempe 압력셀에서 수분보유곡선을 측정한 후 최소좌승법으로 모형의 변수를 도출하였다. 수분보유곡선에서 모형과 측정치는 잘 적합하였고 포화근처에서 Campbell 모형의 적합도가 van Genchten 모형보다 약간 더 좋았다. Campbell 모형의 불포화수리전도도가 van Genchten 모형보다 높게 추정되었으며 1-단계 유출법의 불포화수리전도도는 C층에서 van Genchten 모형과 잘 적합하였고 Ap1층, B1층에서는 두 모형의 중간에서 van Genchten에 약간 더 가까웠다. 따라서 불포화수리전도도 측정범위-10~-75kPa에서 van Genuchten 모형이 실측치와 더 적합하다 할 수 있었고, 포화근처에서는 수분보유곡선과의 적합도가 Campbell 모형이 더 높은 것으로 보아 상대적으로 수리전도도함수의 정확도가 높을 것으로 추측할 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.
Purpose: This paper aims to investigate the concentration of fine particulate matter (PM2.5) in the Seoul area by predicting unhealthy days due to PM2.5 and comparing the regional differences. Methods: The extreme value theory is adopted to model and compare the PM2.5 concentration in each region, and each best model is selected through the goodness of fitness test. The maximum likelihood estimation technique is applied to estimate the parameters of each distribution, and the fitness of each model is measured by the mean absolute deviation. The selected model is used to estimate the number of unhealthy days (above $75{\mu}g/m^3$ PM2.5 concentrations) in each region, with which the actual number of unhealthy days are compared. In addition, the level of PM2.5 concentration in each region is analyzed by calculating the return levels for periods of 6 months, 1 year, 3 years, and 5 years. Results: The Mapo (MP) area revealed the most unhealthy days, followed by Gwanak (GW) and Yangcheon (YC). On the contrary, the number of unhealthy days was low in Seodaemun (SDM), Songpa (SP) and Gangbuk (GB) areas. The return level of PM2.5 was high in Gangnam (GN), Dongjak (DJ) and YC. It will be necessary to prepare for PM2.5 than other regions. On the contrary, Gangbuk (GB), Nowon (NW) and Seodaemun (SDM) showed relatively low return levels for PM2.5. However, in most of the regions of Seoul, PM25 is generated at a very poor level ($75{\mu}g/m^3$) every 6months period, and more than $100{\mu}g/m^3$ PM2.5 occur every 3 years period. Most areas in Seoul require more systematic management of PM2.5. Conclusion: In this paper, accurate prediction and analysis of high concentration of PM2.5 were attempted. The results of this research could provide the basis for the Seoul Metropolitan Government to establish policies for reducing PM2.5 and measuring its effects.
기상청에서는 강우량을 관측하기 위하여 평균 13km 해상도의 자동기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 자동기상관측망은 육지에서만 관측이 가능하므로 기상레이더 관측망을 추가로 운영하여 해상을 포함한 우리나라 전역을 전천후로 관측하고 있다. 일반적으로 레이더로부터 추정하는 강우강도는 레이더 반사도(Z)와 지상관측자료의 강우강도(R)의 관계를 추정한 Z-R 관계식을 구하여 사용하고 있다. 하 지 만 이 관 계 식 은 경험식에 의존하고 있어 한반도의 강우특성에 맞게 최적화 할 필요가 있다. 이 연구에서는 마이크로 유전알고리즘을 병렬화하고 2014년도 여름철에 대한 Z-R 관계식의 최적화를 수행하였다. 마이크로 유전알고리즘을 이용하여 최적화한 Z-R 관계식은 기존에 사용하던 관계식과는 다르게 $Z=120R^{1.56}$이 추정되었다. 하지만 마이크로 유전알고리즘의 최적화과정에서 탐색한 적합도 함수의 위상공간이 평평한 고원의 형태에 가까웠다. 이러한 결과는 1.5km 고도와 지상 사이에 복잡한 강수의 발달과 소멸과정이 포함되어 있어 정교한 추정에 한계가 있음을 보여주고 있다.
생장도일을 품종별로 계산해 두면 농작물의 지역 적응여부를 판단하는데 유용하며, 넓은 지역에 적용하여 분포도를 작성하면 수목이나 작물의 기후학적 적응도 판단의 기준으로 활용할 수 있어 농업기후지대 구분에 이용된다. 이미 제작된 30m 해상도 전자기후도를 이용하여 생장도일(GDD) 분포도를 작성할 수 있다면 현재의 기후조건에서 적지적작, 적지적수를 위한 토대를 마련할 수 있을 뿐 아니라 기후변화에 따른 향후 우리나라 농림업 분야의 적응방안을 도출하는 데 큰 도움이 될 것이다. 전자기후도 형태로 공급되는 기후학적 평년의 월별 기온자료에 의해 식물의 생장도일 분포도를 작성할 수 있는지를 경남 합천지역을 대상으로 검토한 결과, 생육임계온도 $0^{\circ}C$에서 계산된 GDD만이 일별 기온자료에 의해 계산된 GDD와 그 값이 유사했으며, 생육임계온도가 $5^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$로 높아질수록 오차가 급격하게 증가하여 실용성이 떨어지는 것으로 나타났다. 실용성이 인정되는 기준온도 $0^{\circ}C$에서 1971-2000년 평년의 남한 전역 GDD를 30m 해상도로 추정하고, 이것을 IPCC SRES A2 시나리오(2011-2040, 2041-2700, 2071-2100년)에서 예상되는 미래 GDD 분포와 비교한 결과 100년 후에는 현재의 GDD보다 약 38% 증가할 것이며 그 증가폭은 평야지보다는 고랭지에서 현저하게 나타날 것으로 예상되었다.
최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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