The effects of high-resolution wind profiler (HWP) data on the wind distributions were evaluated in two different coastal areas during the study period (23-26 August, 2007), indicating weak-gradient flows. The analysis was performed using the Weather Research and Forecasting (WRF) model coupled with a three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system. For the comparison purpose, two coastal regions were selected as: a southwestern coastal (SWC) region characterized by a complex shoreline and a eastern coastal (EC) region surrounding a simple coastline and high mountains. The influence of data assimilation using the HWP data on the wind distributions in the SWC region was moderately higher than that of the EC region. In comparison between the wind speed and direction in the two coastal areas, the application of the HWP data contributed to improvement of the wind direction distribution in the SWC region and the wind strength in the EC region, respectively. This study suggests that the application of the HWP data exerts a large impact on the change in wind distributions over the sea and thus can contribute to the solution to lack of satellite and buoy data with their observational uncertainty.
The aim of this study is to find preferred climate condition for outdoor water activity and to estimate future change of preferred season for the activity following the climate change. We chose urban public swimming pools, Hangang park swimming pools, which do not have any attractions except pools and allow people to make decision to visit pools in the morning solely based on the weather conditions as study sites. We identified the preferred climate conditions by analyzing the relationship between number of visitors and temperature, wind chill temperature and discomfort indexes. According to the result, the preferred temperature range was from $23.51^{\circ}C$ to $37.56^{\circ}C$, the wind chill temperature range was from $25.90^{\circ}C$ to $39.43^{\circ}C$, the discomfort index range was from 71.61 to 88.98 and the precipitation range was below 22.8 mm per day. When the temperature range is applied as the preferred season, in present, the length of the season is 127 days, from end of May to end of September. However, if temperature increase resulting from lower emission scenario (RCP 6.0), the season would be extended to 162 days, from early May to middle of October. If temperature is increasing under high emission scenario (RCP 8.5), the length of the season would be extended to 173 days from early May to end of October. In addition, the period of between end of July and early August, which is currently the most preferred season, would not be favored anymore due to high temperature. The result of this study further suggests the necessity of climate change adaptation activities.
미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM10 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.
최근 기후변화 적응 분야의 연구에 있어 리스크 평가가 적응정책 수립의 중간 과정으로서 논의되고 있다. 기후변화 리스크 평가는 기존의 기후변화 영향평가, 취약성 평가와 더불어 적응정책을 도출하는 데 있어, 관리방안 구성의 매개체로서 역할을 하는 것으로 알려져 있으며 영국 적응정책 수립에 활용되었다. 목적은 영국의 국가 적응정책 수립에 활용된 정성적 리스크 평가의 방법의 일부를 국내 적응정책 수립의 각 부문에 대해 적용하고, 이를 유형화하여 관리방안의 방향을 도출하고자 하는 것이다. 방법으로는 델파이 기법을 응용한 전문가 설문조사와 Klinke and Renn(2002)이 제안한 유형화의 방법을 적용하였다. 논문에 사용된 기후변화 리스크는 국내 기후변화 영향 및 취약성 보고서, 국가기후변화적응대책, 영국 리스크 평가에 사용된 목록 등을 활용하였다. 분석결과 총 125개 리스크 중 42개가 선택되었다. 리스크의 영향정도와 관리의 시급성이 높은 리스크의 경우는 이상기상, 극한기상과 관련하여 반복적이고 피해규모가 커지는 풍수해 관련 리스크가 다수를 차지하였다. 또한, 생태계 변화, 기반시설 대응과 같은 중장기적 대응이 필요한 리스크도 다수 도출되었다. 국내의 기후변화 리스크는 사회적 신뢰와 촉발메커니즘, 책임성 등이 관리에서 요구되는 유형으로 나타났다. 시사점으로 시민사회의 역량강화와 상호간 신뢰, 정책구성에 있어 시민참여 등을 통해 자율적 적응의 폭을 넓일 것을 제안하였다.
기후변화에 대한 영향 및 위험은 지역적, 국지적 차원에서 더욱 확장되므로 기후변화에 따른 지역적 영향 및 특성을 반영한 기후변화 적응대책 마련의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초지자체 적응대책의 분야별 사업 수 및 예산의 특성을 분석하고 피해사례와 비교 검토하여 기후변화 적응대책의 개선방향을 제시하고자 했다. 기초지자체 적응대책 특성 분석을 위해 군집분석을 통하여 지자체 적응대책의 유형별 특성을 파악 했다. 적응대책의 계획이 실제 기후변화로 인한 피해 내용을 잘 반영하고 있는지 검토하기 위하여 과거 24년 동안 지자체별 관측 영향 결과(신문기사 2,565건)와 비교 분석을 수행했다. 군집분석 수행 결과 군집은 4가지 유형으로 구분되었다. 전국 피해 유형으로 재난재해, 건강 부분에서 공통적으로 피해 빈도가 높은 것으로 분석되었으며, 적응계획 또한 재난재해, 건강, 농업, 물 관리 순서로 높은 비율을 보였다. 하지만 피해 사례 반영의 비중과 단기 및 장기 미래에 대한 고려 수준에 따라서 각 군집별로 피해빈도와 적응계획의 특성에서 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 기초지자체 특성 및 지역별 실질적 피해에 기반 한 적응대책 마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.
본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R2 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
서울과 주변을 포함하는 수도권에서 발생하는 열섬현상의 특성들을 정량적으로 이해하기 위하여 GIS 및 AWS 관측 자료들을 이용하여 여름과 겨울 야간 기온분포의 공간 경향 그래프를 작성하였다. 또한 기온 변동성에 영향을 미치는 요인들과 31개 AWS 지점들의 야간 평균기온과의 상관성을 분석을 하였다. 그 결과, 야간 평균기온(2004년~2011년) 최고지점과 최저지점의 차이는 여름 $4.5^{\circ}C$, 겨울 $7.1^{\circ}C$ 임을 확인하였다. AWS 지점들 주변의 국지적 지표특성과 기온과의 상관성 분석 결과, 지점별 야간 평균 기온과 반경 1km 이내의 인공피복의 상관계수가 여름(0.84)과 겨울(0.78) 모두에서 높게 나타나 지표면 피복이 중규모적인 도시 열환경 관리에 있어 다른 요인들보다 더 큰 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 한편 수도권 야간기온에 대한 회귀모형을 변수선택법을 이용하여 개발한 결과 1km 규모에서 보다 200m 규모에서 상세한 지표특성 변수가 선택됨을 알 수 있었는데, 규모에 따른 모형의 설명력에는 큰 차이가 없었다. 따라서 200m 정도의 상세한 지표특성 자료를 이용하는 기후분석 모델의 구현이 가능함을 알 수 있었으며, 모델의 설명력은 1km 수준으로 분석하였을 때와 비슷한 수준인 57%(겨울)~72%(여름)이었다.
최근 고해상도의 격자형 기상자료를 활용한 기후변화 또는 농업기후분석이 시도되고 있다. 모형구동을 위해서는 각 격자별로 재배 정보를 입력해야만 한다. 이러한 입력정보 중 Oryza2000 에서는 육묘기간 온도상승값이 필요하며 이는 지역별로 파종기에 따라 변화될 수밖에 없다. 그러나 격자형 자료를 사용하여 모의할 때는 이것들을 모든 격자에 대해서 변화된 값을 주는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 철원, 수원, 서산, 광주에 대해서 4 월 중순부터 6 월 중순까지 육묘온도 상승값을 0℃, 2℃, 5℃, 7℃ 및 9℃로 적용하고 가장 변이 발생이 적은 온도를 선택하였다. 0℃와 2℃는 4 월 중순의 낮은 온도가 발생하였을 때 큰 변이를 보여 적절하지 않았으며 7℃이상에서는 변이가 줄어들었으나 모몸살 효과에 따른 출수지연 효과가 지역별로 파종기별로 과대평가되는 경우가 발생할 수도 있다. 따라서 전반적으로는 5℃가 가장 안정적인 출수날짜를 보였으며, 격자형 기상자료를 구동할 때는 이를 활용하는 것이 좋을 것으로 판단된다.
Objectives : The aim of this paper was to examine the relationship between the summertime (June to August) heat index, which quantifies the bioclimatic apparent temperature in sultry weather, and the daily disease-related mortality in Seoul for the period from 1991 to 2000. Methods : The daily maximum (or minimum) summertime heat indices, which show synergetic apparent temperatures, were calculated from the six hourly temperatures and real time humidity data for Seoul from 1991 to 2000. The disease-related daily mortality was extracted with respect to types of disease, age and sex, etc. and compared with the time series of the daily heat indices. Results : The summertime mortality in 1994 exceeded the normal by 626 persons. Specifically, blood circulation-related and cancer-related mortalities increased in 1994 by 29.7% (224 persons) and 15.4% (107 persons), respectively, compared with those in 1993. Elderly persons, those above 65 years, were shown to be highly susceptible to strong heat waves, whereas the other age and sex-based groups showed no significant difference in mortality. In particular, a heat wave episode on the 22nd of July 2004 ($>45^{\circ}C$ daily heat index) resulted in double the normal number of mortalities after a lag time of 3 days. Specifically, blood circulation-related mortalities, such as cerebral infraction, were predominant causes. Overall, a critical mortality threshold was reached when the heat index exceeded approximately $37^{\circ}C$, which corresponds to human body temperature. A linear regression model based on the heat indices above $37^{\circ}C$, with a 3 day lag time, accounted for 63% of the abnormally increased mortality (${\geq}+2$ standard deviations). Conclusions : This study revealed that elderly persons, those over 65 years old, are more vulnerable to mortality due to abnormal heat waves in Seoul, Korea. When the daily maximum heat index exceeds approximately $37^{\circ}C$, blood circulation-related mortality significantly increases. A linear regression model, with respect to lag-time, showed that the heat index based on a human model is a more dependable indicator for the prediction of hot weather-related mortality than the ambient air temperature.
Water vapor in the atmosphere is an important element that generates various meteorological phenomena and modifies a hydrological cycle. In general, the Yeongdong region has a lot of snow compared to the other regions in winter due to the complex topography and an adjacent East Sea. However, the phase change from water vapor to ice cloud and further snowfall has little been examined in detail. Therefore, in this study, we investigated phase change of liquid water in terms of a quantitative budget as well as time lag of water vapor conversion to snowfall in the ESSAY (Experiment on Snow Storms At Yeongdong) campaign that had been carried out from 2012 to 2015. First, we classified 3 distinctive synoptic patterns such as Low Crossing, Low Passing, and Stagnation. In general, the amount of water vapor of Low Crossing is highest, and Low Passing, Stagnation in order. The snowfall intensity of Stagnation is highest, whereas that of Low Crossing is the lowest, when a sharp increase in water vapor and accordingly a following increase in precipitation are shown with the remarkable time lag. Interestingly, the conversion rate of water vapor to snowfall seems to be higher (about 10%) in case of the Stagnation type in comparison with the other types at Bukgangneung, which appears to be attributable to significant cooling caused by cold surge in the lower atmosphere. Although the snowfall is generally preceded by an increase in water vapor, its amount converted into the snowfall is also controlled by the atmosphere condition such as temperature, super-saturation, etc. These results would be a fundamental resource for an improvement of snowfall forecast in the Yeongdong region and the successful experiment of weather modification in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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