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서울시 기온 및 강수량의 시공간변이성 분석 (Analyzing Spatio-temporal Variability of Temperature and Precipitation in Seoul)

  • 최현아;송철철;이우균;곽한빈
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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    • pp.455-460
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    • 2008
  • 본 연구에서는 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망(AWS: Automatic Weather Stations)에 의한 지표 근처 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm) 자료를 이용하여 서울 지역 기상인자의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하여, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영하는 공간통계학적 방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighing:거리자승역산가중)를 적용하여 보관하였다. 그 결과 서울시의 기온과 강수량 모두 1997년에 비해 2006년의 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483mm 증가한 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 10년 동안 기온의 경우 산림지역에서는 변화의 폭이 높게 나타났으며, 시간이 지나면서 감소하는 경향을 보였다. 주거 지역의 경우 변화이 폭이 낮게 나타났으며, 시간이 지나면서 증가하는 경향을 보였다. 그러나 강수량의 경우 산림지역과 주거지역의 변이성의 차이가 나타나지 않았다.

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Spatio-Temporal Variability of Temperature and Precipitation in Seoul

  • Choi, Hyun-Ah;Lee, Woo-Kyun;Kim, So-Ra;Kwak, Han-Bin
    • Spatial Information Research
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    • 제16권4호
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    • pp.467-478
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    • 2008
  • 본 연구에서는 서울지역에서 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm)의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망의 기온 및 강수자료를 이용하였으며, 미 관측지점의 값을 추정하기 위하여 거리자승역산가중 (IDSW: Inverse Distance Squared Weighing)을 적용하여 보간 하였다. 기온과 강수량의 변이성을 평가하기 위하여 연평균 및 더운 날과 추운 날의 빈도를 알아보았다. 그 결과 최고 기온 값은 1999년의 $32.80^{\circ}C$, 최저기온은 2001년의 $-19.94^{\circ}C$로 나타났다. 더운 날의 빈도가 가장 많았던 해는 79일을 기록한 2006년이며, 2004년과 2005년에도 비슷한 기록을 보였다. 추운날의 빈도가 가장 많았던 해는 105일을 기록한 2001년이다. 또한 기온과 강수량 모두 지난 10년 동안 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483.09mm 증가한 것으로 나타났다. 과거 10년 동안 기온변이의 경우 고도가 높은 산림지역과 고도가 낮은 주거지역에서 차이가 크게 나타난 반면, 강수량의 경우 지형 및 토지이용에 따른 변이성의 차이가 미미한 것으로 나타났다.

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기온 및 강수량의 시공간 변화예측 및 변이성 (Spatio-tempers Change Prediction and Variability of Temperature and Precipitation)

  • 이민아;이우균;송철철;이준학;최현아;김태민
    • Spatial Information Research
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    • 제15권3호
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    • pp.267-278
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    • 2007
  • 국제사회는 기후변화에 따른 이상 현상의 징후가 발생함에 따라 이의 영향 예측을 위해 많은 모델들을 개발 및 적용하고 있다. 현재 우리나라에서도 여러 분야의 기후 영향모델 활용이 증가하면서 모델의 입력자료 중 특히 기후자료의 구축 방법 및 한반도 기후의 특성 파악에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 보간을 위하여 공간통계학방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighting:거리자승역산가중)를 적용하였다. 이 방법은 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하며, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영한다. 여기서 주변 관측지점 선정시 반경 100km내의 가장 인접한 순으로 최대 3개의 관측지점을 선택하게 제약을 두었다. 그 결과 한국의 기온과 강수량 모두 과거 30년 동안에 연평균 약 $0.4^{\circ}C$, 412mm 증가하는 것으로 나타났다. 또한 미래에도 2007년에 비해 2100년의 기온이 $3.96^{\circ}C$, 강수량이 319mm 증가하는 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 30년 동안 기온의 경우 강원도 일부지역이 높게 나타났으며 강수량의 경우 남부지역이 높게 나타났다. 변화 경향은 기온의 경우 강원도 지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 남동부부지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였다. 미래 30년간의 변이성 분석결과 기온은 중서부 지역에서, 강수량은 동부지역에서 높은 것으로 나타났고, 변화경향은 기온의 경우 남서부로 갈수록 변이의 정도가 증가되는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 중서부와 남부 일부가 변이가 증가되는 경향을 보였다.

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