RCP4.5와 RCP8.5 미래 기후 변화 시나리오자료와 참다래 궤양병 피해 예측 모형인 D-PSA-K, 미래 참다래 재배적지 지도를 활용하여 궤양병의 미래 피해를 예측하고 참다래 궤양병의 발생 변화의 경향성을 찾아 보았다. 병원 세균에 의한 감염이 충분히 있다는 가정 아래에서 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오의 2020년대와 2050년대에서 궤양병의 최대이병주율은 제주도와 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 지역에서 75% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 두 시나리오들 모두에서 월동기 저온 환경이 없다는 가정 아래에서의 참다래 궤양병에 의한 가지 피해량은 거의 모든 재배가능지에서 증가될 것으로 예측된 반면에 월동기 저온에 의한 가지 피해량 증가율은 거의 모든 재배가능지에서 감소할 것으로 예측되었다. 지역 및 시나리오별로 궤양병 피해의 증가 및 감소의 경향은 다르게 나타날 것으로 예측되었다. RCP4.5 시나리오에서 2050년대에 2020년대에 비하여 10% 이상 최대 이병주율의 증가가 일어날 것으로 예측된 참다래 재배 가능지는 전체 재배 가능지의 3.14%, RCP8.5 시나리오에서는 25.41%였다.
본 연구는 미래 기후변화 및 토지피복변화가 유역 내 유출량과 유사량의 거동에 가져올 영향을 분석하는데 목적이 있다. 기상자료는 IPCC 5차 평가보고서를 위해 새롭게 논의된 RCP 시나리오 중 서로 상반되는 4.5 및 8.5 시나리오의 기후전망 (2011~2100년) 이 사용되었으며, 토지피복지도는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 사회 경제 스토리라인과 로지스틱 회귀모형 (LR)을 이용하여 개발 된 모델에 의해 구축되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우, 기후변화 및 토지피복변화 모두 고려한 경우의 세 가지 시나리오를 설정하고, 각 시나리오에 따른 유출량 및 유사량을 모의한 결과 계절적으로 매우 명확한 변화를 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가시키고 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 유사량 역시 유출량과 동일한 변화의 양상을 보였다. 토지피복변화는 유출량을 증가시키는 반면 유사량은 감소시키며, 이는 도시화로 인한 불투수 면적의 증가에 의한 것으로 판단된다. 토지피복변화는 기후변화에 비해 유출량에 적은 영향을 끼치나, 기후변화에 의해 초래된 유출량 문제를 더욱 극대화 시킬 수 있다. 따라서 지속적인 수자원 관리를 위하여 기후변화의 잠재적 영향을 파악하고, 토지피복변화에 따른 적절한 수자원 대응 정책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
Radiosonde is an observation equipment that measures pressure (geopotential height), temperature, relative humidity and wind by being launched up from the ground. Radiosonde data which serves as an important element of weather forecast and research often causes a bias in a model output due to accuracy and sensitivity between the different manufacturers. Although Korean Meteorological Administration (KMA) and several institutes have conducted routine and intensive radiosonde observations, very few studies have been done before on the characteristics of radiosonde performance. Analyzing radiosonde observation data without proper understanding of the unique nature of those sensors may lead to a significant bias in the analysis of results. To evaluate performance and reliability of radiosonde, we analyzed the differences between two sensors made by the different manufacturers, which have been used in the campaign of Experiment on Snow Storm At Yeongdong (ESSAY). We improved a couple of methods to launch the balloon being attached with the sensors. Further we examined cloud-layer impacts on temperature and humidity differences for the analysis of both sensors' performance among various weather conditions, and also compared daytime and nighttime profiles to understand temporal dependence of meteorological sensors. The overall results showed that there are small but consistent biases in both temperature and humidity between different manufactured sensors, which could eventually secure reliable precisions of both sensors, irrespective of accuracy. This study would contribute to an improved sounding of atmospheric vertical states through development and improvement of the meteorological sensors.
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.
최근 들어, 우리나라 국내선 항공수요가 급격하게 감소하는 추세를 보이고 있다. 특히, 국내선 항공수요의 양대축인 경부와 호남축의 항공수요가 34~75%까지 감소하는 결과를 초래하였다. 이와 같은 국내선 항공수요의 급격한 감소는 지역간 고속 및 간선도로의 지속적인 확충과 경제침체 등에 따른 요인으로 분석된다. 더욱이 2004년 4월 이후, 고속철도의 제1단계 개통으로 인해 고속철도 서비스와 중첩되는 항공노선에서의 수요 감소 폭은 매우 크게 나타나고 있다. 본 연구는 고속철도 개통이전에 실시했던 항공수요 감소 폭에 대한 사전적 분석과 고속철도가 개통된 이후 실제로 나타난 항공수요의 감소 폭을 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 서울-대구 간 노선을 선정하였으며, 항공여객을 대상으로 향후 고속철도가 개통되면 어느 교통수단을 이용할 지를 SP조사를 통해 사전적으로 분석한 뒤, 고속철도 개통이후 나타난 실제 항공수요의 변화를 상호 비교함으로써 이용자 선호의 실현성을 검증코자 하였다. 선호도 조사를 위해 접근시간(access/egress time), 요금, 운항(행)횟수 등을 변수로 선정하였다. 본 연구의 분석결과, SP조사에서 나타난 항공선호도는 14%에 불과했지만 고속철도가 운행 된지 2개월 되는 시점에서는 항공수요의 실현율은 28%로써 사전적인 선호도보다 조금 높게 나타났다. 이와 같은 결과가 초래된 이유는 고속철도의 운영초기에 나타나는 서비스 안정화 문제에 기인한다고 할 수 있겠다.
In 2014, the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) agreed to submit the Intended Nationality Determined Contributions (INDCs) at the conference of parties held in Lima, Peru. Then, the South Korean government submitted the INDCs including GHGs reduction target and reduction potential on July, 2015. The goal of this study is to predict GHGs emission and to analyze reduction potential in agricultural sector of Korea. Activity data to estimate GHGs emission was forecast by Korea Agricultural Simulation Model (KASMO) of Korea Rural Economic Institute and estimate methodology was taken by the IPCC and guideline for MRV (Measurement, Reporting and Verification) of national greenhouse gases statistics of Korea. The predicted GHGs emission of agricultural sectors from 2021 to 2030 tended to decrease due to decline in crop production and its gap was less after 2025. Increasing livestock numbers such as sheep, horses, swine, and ducks did not show signigicant impact the total GHGs emission. On a analysis of the reduction potential, GHGs emission was expected to reduce $253Gg\;CO_{2-eq}$. by 2030 with increase of mid-season water drainage area up to 95% of total rice cultivation area. The GHGs reduction potential with intermittent drainage technology applied to 10% of the tatal paddy field area, mid-drainage and no organic matter would be $92Gg\;CO_{2-eq}$. by 2030.
청천복사휘도는 히마와리-8호 정지궤도 기상위성에서 제공되는 주요 산출물 중의 하나로서, 자료동화 과정을 통해 수치예보 정확도 향상에 기여한다. 특히, 청천복사휘도는 대기운동벡터와 함께 대기 상층에서 자료동화의 효과를 보인다. 본 연구에서는 히마와리-8호 청천복사휘도의 편차 특성 분석과 평가를 통해 자료를 활용하는 사용자에게 정보를 제공해주고, 효과적으로 자료를 사용할 수 있도록 수치예보모델자료를 활용한 편차와 불확실성을 계산하였다. 일본 기상청에서 제공되는 청천복사휘도를 관측 자료로 사용하였고, 17 km 공간해상도의 기상청 전구 모델 Unified Model(UM) 자료와 복사전달모델 RTTOV-v11.2를 이용하여 청천복사휘도를 모의하였다. 먼저, 관측자료의 특성을 파악하고 관측자료와 모의된 청천복사휘도의 채널별 편차특성을 분석하였다. 전반적인 결과는 히마와리-8호 위성의 세 개의 수증기 채널(6.2, 6.9, $7.3{\mu}m$)에서는 양의 편차를 보인 반면에 대기창 적외 채널(10.4, 11.2, $12.4{\mu}m$)에서는 음의 편차를 보였다. 또한 분석결과는 계절과 영역에 따라 상이하게 나타났으며, 특히 사막이나 고지대 지역의 편차 특성이 뚜렷하게 나타났다. 이를 통해 청천복사자료를 활용할 때 시공간적인 특성을 고려해야 함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 히마와리-8호 AHI의 청천복사휘도를 자료동화 할 때 전처리 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이며, 2018년에 발사된 천리안-2A호의 산출물 활용에도 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
트램은 타 경전철과는 달리 도로에서 자동차와 혼용운행이 가능하다는 큰 특징을 가지고 있으며, 베를린, 뮌헨, 파리, 리스본 등 국외에서는 노선 버스와 일부 노선 및 정거장을 공유하는 사례도 존재한다. 현재 투자평가제도 상에서는 교통수요예측 및 편익산정 시 트램을 경전철 중 하나의 수단으로 구분하고, 도시철도의 분석방법론을 준용하고 있으나, 노선버스 특성과 유사한 트램사업 중 비수도권 사업의 경우 KTDB 배포자료에 노선버스의 O/D 및 Transit Line을 제공하지 않아 사업노선 주변 노선버스에서의 수단전환 등의 통행행태를 반영할 수 없는 구조적인 문제점이 존재한다. 본 연구는 현재 비수도권 사업에서 고려되지 않고 있는 노선버스가 트램사업에 미치는 영향을 검토하기 위하여, 현황 검토 및 문제점을 도출한 후, 노선버스 반영 여부에 따른 트램사업의 효과를 분석하여, 수요예측 및 편익산정 개선방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 투자평가체계 개선을 통한 트램사업 도입여건에 변화를 줄 수 있을 것으로 기대한다.
해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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