Recently, climate change has been regarded as a major cause of large-scale forest fires worldwide, and there is concern that more frequent and severe forest fires will occur due to the level of greenhouse gas emissions. In this study, the daily Keetch and Byram Drought Index (KBDI) of the Baekdudaegan in Chungcheong region including Sobaeksan, Songnisan, and Woraksan National Parks were calculated to assess effect of climate change on the forest fire potential- severity of annual maximum KBDI and frequency of high KBDI days. The present (2000~2019) and future KBDI(2021~2040, 2041~2060, 2081~2090) were calculated based on the meteorological observation and the ensemble regional climate model of the SSP1-2.6 and SSP5-8.5 scenarios with a spatial resolution of 1-km provided by Korea Meteorological Administration(KMA). Under the SSP5-8.5 scenario, 6.5℃ increase and 14% precipitation increase are expected at the end of the 21st century. The severity of maximum daily KBDI increases by 48% (+50mm), and the frequency of high KBDI days (> 100 KBDI) increases more than 100 days, which means the high potential for serious forest fires. The analysis results showed that Songnisan National Park has the highest potential for forest fire risk and will continue to be high in intensity and frequency in the future. It is expected that the forest vulnerability of the Baekdudaegan in the Chungcheong region will greatly increase and the difficulty in preventing and suppressing forest fires will increase as the abundance of combustible materials increases along with climate changes.
본 연구는 낙동강 하구 주변해역의 파랑 특성을 분석하기 위해 2007년 춘계(4월, 5월)에 낙동강 하구 중앙 해상 지점에서 관측된 파랑자료와 기상청에서 운영하고 있는 거제도 해양기상 부이에서 동일시점에 관측된 결과와 비교 검증하고 관측기간동안의 두 지점에서의 기상인자(기압, 기온, 풍속 및 풍향)와의 상관성을 비교하였다. 이상에서 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 2007년 춘계(4월과 5월)의 거제도 해양기상 부이 파랑 관측자료가 최대파고 약 3-4m, 유의파고 약 2m, 주기 약 5-8sec의 범위에 해당하는 반면에 낙동강 하구에서의 파랑 관측자료는 파고가 대체적으로 1m미만의 상태로 정온한 상태를 보이며 주기는 4-7sec의 범위를 가진다. (2) 춘계 파랑 관측자료에서 바람에 의한 파랑 감쇄가 없을 경우 거제도 해양기상 부이에서부터 천수 또는 굴절에 의한 파랑변형의 효과로 인해 낙동강 하구 중앙부까지 파랑이 전달되면서 최대파고값은 약 2.2m, 유의파고값은 약 1.3m정도 감소된다. (3) 낙동강 하구역으로 내습하는 해양파랑은 대상해역의 기상조건, 특히 바람의 영향(풍속 및 풍향)에 따라서 증감하는 것을 알 수 있는데, 특히 풍향이 역풍이 부는 경우 유의파고는 감소하는 경향을 나타내며 풍속이 클수록 그 감소 기울기도 더욱 커짐을 알 수 있다.
기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.
UAV has been promoted for practical use in the field of civilian and military. Recently, UAV is required high-specification performance such as long-term flight and precision observation. Among these UAVs, High Altitude Long Endurance UAV(HALE UAV) has been developed for the purpose to replace some of the functions of the satellite such as meteorological observation, communications and internet relay while flying a long period in the stratosphere. In order to fly a long period in harsh environment of the stratosphere, aircraft needs high Lift-Drag-Ratio and weight reduction of the structure. This paper performed the structural analysis for fuselage and empennage of HALE UAV. Critical loading conditions for structural analysis are acquired from flight load analysis and finally the results of structural sizing for weight reduction is presented.
본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.
The present study applied an atmospheric flow field model in Gwangyang-Bay which can predict local sea/land breezes formed in a complex terrain lot the development of a model that can predict short term concentration of air pollution. Estimated values from the conduct of the atmospheric flow field were used to evaluate and compare with observation data of the meteorological stations in Yeosu and the Yeosu airport, and the effect of micrometeorology of surround region by the coastal area reclamation was predicted by using the estimated values, Simulation results, a nighttime is appeared plainly land breezes of the Gwangyang-bay direction according to a mountain wind that formed in the Mt. of Baekwooun, Mt. of Youngchui. Land winds is formed clockwise circulation in the north, clockwise reverse direction in the south with Gangyang-bay as the center. Compared with model and observation value, Temperature is tend to appeared some highly simulation value in the night, observation value in the daytime in two sites all, but it is veil accorded generally, the pattern of one period can know very the similarity. And also, wind speed and wind direction is some appeared the error of observation value and calculation results in crossing time of the land wind and sea land, it can see that reproducibility is generally good, is very appeared the change land wind in the nighttime, the change of sea wind in the daytime. And also, according to change of the utilization coefficient of soil before and after development with Gwangyang-Bay area as the center. Temperature after development was high $0.55\sim0.67^{\circ}C$ in the 14 hoots, also was tend to appear lowly $0.10\sim0.22^{\circ}C$ in the 02 hours, the change of u, v component is comparatively tend to reduced sea wind and land wind, it is affected ascending air current and frictional power of the earth surface according to inequality heating of the generation of earth surface.
Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.
In this study, climate analysis and wind sector division were conducted for a propriety assessment to determine the location of air quality monitoring sites in the Busan metropolitan area. The results based on the meteorological data$(2000{\sim}2004)$ indicated hat air temperature is strongly correlated between 9 atmospheric monitoring sites, while wind speed and direction are not. This is because wind is strongly affected by the surrounding terrain and the obstacles such as building and tree. in the next stage, we performed cluster analysis to divide wind sector over the Busan metropolitan area. The cluster analysis showed that the Busan metropolitan area is divided into 6 wind sectors. However 1 downtown and 2 suburbs an area covering significantly broad region in Busan are not divided into independent sectors, because of the absence of atmospheric monitoring site. As such, the Busan metropolitan area is finally divided into 9 sectors.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The nonlinear radiometric model for GOCI will be validated through ground test. The GOCI radiometric calibration is based on on-board calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). In this paper, the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is analyzed as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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