• 제목/요약/키워드: Geographical and topographical effects

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지리지형적 조건에 따른 강수량 추세 분포 (Spatial Distribution of Precipitation Trends According to Geographical and Topographical Conditions)

  • 임창수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권5호
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    • pp.385-396
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    • 2009
  • 본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.

연별 및 월별 FAO Penman-Monteith 기준증발산 추세 분석 (Trends of Annual and Monthly FAO Penman-Monteith Reference Evapotranspiration)

  • 임창수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권1B호
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    • pp.65-77
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    • 2008
  • 본 연구에서는 지리 및 지형적 특성과 도시화에 따른 기후변화가 기준증발산량에 미치는 영향을 파악하기 위하여 FAO P-M 기준증발산식을 이용하여 연별 및 각 월별 기준증발산량과 기준증발산식의 에너지항 및 공기동력항 변화추세를 분석하였다. 추세분석을 위하여 전국 21개 연구지역에서 일별 기후자료를 수집하여 Spearman 순위상관분석, Sen분석(Sen's estimator of slope) 그리고 실제변화율분석과 선형회귀분석 등을 실시하였다. 또한 도시지역 특성에 따라 21개 연구지역을 군집화하였고, 각 군집에 따른 기준증발산과 기준증발산식의 에너지항 및 공기동력항의 변화를 분석하였다. 연구결과에 의하면 도시화정도는 기준증발산, 에너지항 및 공기동력항의 변화추세 및 크기에 밀접한 영향이 있으나, 변화추세 정도(Sen's slope)에는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 에너지항의 경우 해안지역에서는 주로 증가추세를 보이는 반면, 내륙지역에서는 일부 월을 제외하고 감소추세를 보이고 있다. 또한 지역 경사도는 에너지항보다는 공기동력항 변화추세 정도(Sen's slope)에 더 큰 영향력을 보이는 것으로 판단된다. 공기동력항의 경우 해안 및 내륙지역에서 증가추세를 보이고 있고, 내륙지역이 해안지역보다 더 큰 공기동력항의 증가추세를 보이고 있다.

도시화에 따른 수문기후변화 II (도시화가 기준 증발산량에 미치는 영향) (Urbanization Effects on Reference Evapotranspiration)

  • 임창수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제40권7호
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    • pp.571-583
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    • 2007
  • 본 연구에서는 도시화에 따른 기후변화가 FAO Penman-Monteith 기준증발산량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또한 도시화에 따른 수문기후학적 변화는 다른 지형 및 지리적 조건과도 밀접한 연관성을 가지고 있다. 따라서 도시화가 수문기후에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 이들 지형 및 지리적조건도 동시에 고려되어야 한다. 이러한 지형 및 지리적 조건이 도시화과정과 함께 수문기후변화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 FAO Penman-Monteith 기준증발산량을 산정하고, 에너지항 및 공기동력항이 FAO Penman-Monteith 기준증발산량에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위하여 적용된 연구지역은 서울을 비롯한 56개 수문기후관측지점으로써 도시화과정을 분석하기 위하여 반경 10km를 중심으로 $314\;km^2$당하는 면적을 연구지역으로 설정하였다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였다. 연구결과에 의하면 대부분의 연구지역에서 기준증발산의 변화정도는 도시화율의 정도에 따라서 상관관계를 보이는 것으로 판단된다. 기준증발산량의 변화정도는 도시화율이 클수록 큰 변화를 보이는 것으로 판단된다. 분석결과에 의하면 기준증발산량의 변화정도는 도시화가 진행됨에 따라서 도시지역 내 열섬현상에 따른 기온상승과 도시치역의 주거지면적 증가에 따른 습도의 감소 그리고 풍속의 감소 영향인 것으로 보이며, 특히 습도의 감소가 기준증발산량에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 또한 도시지역 내의 태양복사량 감소에 따른 순단파복사량의 감소나 기온상승에 따른 순장파복사량의 증가에 의해서 영향을 받는 것으로 보인다. 또한 연구지역의 지리 및 지형조건이 기준증발산량에 미치는 영향을 분석한 결과 56개 연구지역의 기준증발산량에 미치는 요인은 주로 도시화에 따른 기후변화와 해안 근접성인 것으로 판단된다.

Pan 증발량 추세분포 분석 (Analysis of the Spatial Distribution of Pan Evaporation Trends)

  • 임창수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권3B호
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    • pp.243-255
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    • 2010
  • 본 연구에서는 pan 증발량 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 1990년까지 의 pan 증발량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 pan 증발량 추세를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 pan 증발량은 56개 연구지역 중에서 38개 연구지역에서 감소추세를 보이고 있고, 1월 평균 일별 pan 증발량의 경우 33개 연구지역에서 pan 증발량 감소추세를 보이고 있다. 4월의 경우 38개 지역에서 증가추세를 보이고, 7월의 경우 47개 지역에서 감소추세를 보여서, 전반적으로 감소추세를 보이고 있다. 10월의 경우 35개 지역에서 증가추세를 보여서 전반적으로 증가추세를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 연별과 1월, 7월은 pan 증발량이 감소추세를 보이고, 4월과 10월은 증가추세를 보이고 있다. 또한 인근에 위치한 권역별로도 다른 추세를 보이는 것으로 나타나서 지리지형적 요인이 pan 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 11개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 pan 증발량 자료와 기후요소자료를 수집하여 추세분석을 실시한 결과, 기온, 상대습도 그리고 풍속추세는 연별이나 월별 pan 증발량 추세와 서로 같거나 또는 상이한 경향을 보이나, 일사량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 동일한 경향을 보이고, 강수량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 상반된 경향을 보였다.

산악지대의 일 최저기온 공간내삽모형 (A Spatial Interpolation Model for Daily Minimum Temperature over Mountainous Regions)

  • 윤진일;최재연;윤영관;정유란
    • 한국농림기상학회지
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    • 제2권4호
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    • pp.175-182
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    • 2000
  • 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.

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