Borgaonkar, H.P.;Sikder, A.B.;Ram, Somaru;Kumar, K. Rupa;Pant, G.B.
한국제4기학회지
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제21권1호
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pp.15-26
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2007
A wide tree-ring data network from Western Himalayan region as well as from Central and Peninsular India have been established by the Indian Institute of Tropical Meteorology (IITM), Pune, India. This includes several ring width and density chronologies of Himalayan conifers (Pinus, Picea, Cedrus, Abies)covering entire area of Western Himalaya and teak (Tectona grandis L.F.) from central and peninsular India. Many of these chronologies go back to $15^{th}$ century. Tree-ring based reconstructed pre-monsoon (March-April-May) summer climate of Western Himalaya do not show any significant increasing or decreasing trend since past several centuries. High altitude tree-ring chronologies near tree line-glacier boundary are sensitive to the winter temperature. Unprecedented higher growth in recent decades is closely associated with the warming trend over the Himalayan region. Dendroclimatic analysis of teak (Tectona grandis) from Central and Peninsular India show significant relationship with pre-monsoon and monsoon climate. Moisture index over the region indicates strong association with tree-ring variations rather than the direct influence of rainfall. It is evident that, two to three consecutive good monsoon years are capable of maintaining normal or above normal tree growth, even though the following year is low precipitation year.
실외활동의 증가와 기후변화에 의한 알레르기 유발 꽃가루의 증가로 알레르기 질환 환자가 급증하고 있다. 현재 기상청에서는 홈페이지를 통하여 일별 꽃가루 농도 위험지수를 예보하고 있다. 예보모델은 농도 추정모델과 알레르기 위험도로 구성되어 있으며, 예보모델의 위험도 예측 정확도를 검증하였다. 꽃가루 농도모델은 2001~2006년 자료를 이용하여 개발하였고, 정확도는 2010~2011년 자료로 검증하였다. 수목류 정확도는 지역별로 다르게 나타났으나 5월보다 4월에 높게 나타났다. 잡초류는 9월보다 10월에 더 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 기상자료를 이용한 일별 꽃가루 수와 위험도를 추정할 수 있으며, 이를 이용하여 생명기상 또는 보건기상 분야의 심층 연구가 수행될 수 있을 것이다.
농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.
농업기상 관측자료의 QC는 원자료의 튀는 값을 의심자료로 분류하거나 제거하는 사후 성격의 작업이다. 본 연구에서는 수원기상대의 2012, 2013년 농업기상 관측요소에 대하여 처음으로 QC를 시행하고, 관련 절차를 문서화하였다. QC 방법은 기상청의 실시간 품질관리 시스템을 참고하였고, 토양수분은 국제 토양수분관측망 QC 모듈을 참고하였으며, 그 외의 경우는 경험에 근거하여 자체적으로 고안한 기준을 적용하였다. 농업기상 관측자료에 이상의 품질검사 알고리즘들을 적용한 결과, 튀는 값과 비정상적인 값들이 사라지고, 보다 신뢰할 수 있는 시계열 자료가 확보되었으며, 보다 정확한 통계값이 산출되었다. 연직 기온, 토양온도 등의 온도 요소는 품질관리가 상대적으로 용이하게 이루어졌다. 그러나 토양온도의 튀는 값이 여름철에 집중된 것으로 볼 때, 강우에 따른 대비와 관측 장비의 철저한 관리가 필요하다고 사료된다. 한편, 온도 요소를 제외한 나머지 요소에는 각각의 자료 특성에 맞는 품질관리 방법의 개발이 시급하다. 특히 토양수분은 연직으로 깊이 들어가더라도 그 정도에 차이가 있을 뿐 강수량의 영향을 받음에도 불구하고, 앞에 제시한 일부 QC 방법은 0.10m 토양수분에 한정되어 있는 점이 한계로 작용하였다. 수원기상대에서 나타나는 토양수분의 겨울철 이상 변동은 ISMN 방식의 QC 모듈로도 걸러지지 않았으므로, 이에 대한 원인 분석이 이루어져야 할 것이다. 또한, 토양수분 QC에서 플래그가 부여된 의심자료들을 오류값으로 분류하기 위해서는 더욱 확실한 근거가 필요하다. 예를 들어 수원기상대의 경우, 여러 해 동안 측정된 토양수분 관측자료를 종합적으로 분석하여 수원기상대에서의 토양수분의 변화 양상이 매년 어떻게 반복되고 있는지 파악하는 것이 중요하다. 향후 단기적으로는 이번 QC 연구에서 자료의 신뢰도가 낮아 제외되었던 복사 변수와 지면온도 변수에 대한 QC가 이루어져야 하며, 수원 이외의 다른 농관 지점의 관측자료에 대해서도 QC가 속히 실시되어야 할 것이다. 중기적으로는 QC된 자료를 바탕으로 농업기상 정기보고서 작성 및 배포가 가능하다. 장기적으로는 기상청 및 KoFlux의 자동화 QC 프로그램, 수치모형을 이용한 비선형 변분 QC(예로, Lee et al., 2011) 등을 기반으로 농업기상 관측요소별 QC 수행의 고도화 및 자동화가 필요하다. 이러한 체계적인 개선을 통해 농업기상 관측자료의 품질경영이 한층 더 성취되면, 지상기상 관측자료에 버금가는 고품질의 농업기상 관측자료가 생산되어, 국내 유관기관, 학술 연구자, 농림업 현장 종사자 등 많은 이용자들에게 제공 및 활용될 것으로 기대된다. 이 연구에서 사용된 원자료 및 품질관리 결과 자료는 국가농림기상센터의 웹사이트(http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php)에서 소정의 절차를 거쳐 이용할 수 있다.
KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
It is well known that atmospheric environments, including both meteorology and air quality, significantly affect public health, such as chronic lung disease and cancer, and respiratory infections. In this study, we have analyzed correlations between the number of daily respiratory outpatients and the atmospheric environments data for about ten years for the city of Busan, South Korea. The respiratory problem patients data have been categorized into two health-vulnerable groups by age over 65(DayPA_O65) and under 20(DayPA_U20), each of which shows relatively higher correlations with air quality and meteorology, respectively. However, time series analysis with factor separation results in that DayPA_O65 and DayPA_U20 show a higher relation with variance components and daily irregular factors of atmospheric concentrations, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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