• 한국기후변화학회지
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• 제7권4호
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• pp.507-512
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• 2016

This study was conducted to classify agroclimatic zones in South Korea. To classify the agroclimatic zones, such climatic factors as amount of rainfall from April to May, amount of rainfall in October, monthly average air temperature in January, monthly average air temperature from April to May, monthly average air temperature from April to September, monthly average air temperature from December to March, monthly minimum air temperature in January, monthly minimum air temperature from April to May, Warmth Index were considered as major influencing factors on the crop growth. Climatic factors were computed from monthly air temperature and precipitation of climatological normal year (1981~2010) at 1 km grid cell estimated from a geospatial climate interpolation method. The agroclimatic zones using k-means cluster analysis method were classified into 6 zones.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.927-929
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• 2003

Using received northeast region in China of Terra/MODIS data at Tokyo University of information Sciences. Make monthly division Land Surface Temperature maximum composite image. Using monthly division Land Surface Temperature maximum composite image, considered characteristic of monthly variation of Land surface temperature and relation with land covering and NDVI at the northeast region in China.

• 대기
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• 제30권4호
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• pp.405-420
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• 2020

In this study, we investigate the predictability of intraseasonal monthly temperature and precipitation variations using hindcast datasets from eight global circulation models participating in the operational multi-model ensemble (MME) seasonal prediction system of the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center for the 1983~2010 period. These intraseasonal monthly variations are defined by categorical deterministic analysis. The monthly temperature and precipitation are categorized into above normal (AN), near normal (NN), and below normal (BN) based on the σ-value ± 0.43 after standardization. The nine patterns of intraseasonal monthly variation are defined by considering the changing pattern of the monthly categories for the three consecutive months. A deterministic and a probabilistic analysis are used to define intraseasonal monthly variation for the multi-model consisting of numerous ensemble members. The results show that a pattern (pattern 7), which has the same monthly categories in three consecutive months, is the most frequently occurring pattern in observation regardless of the seasons and variables. Meanwhile, the patterns (e.g., patterns 8 and 9) that have consistently increasing or decreasing trends in three consecutive months, such as BN-NN-AN or AN-NN-BN, occur rarely in observation. The MME and eight individual models generally capture pattern 7 well but rarely capture patterns 8 and 9.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.471-482
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• 2010

수문학적 물순환과정에서 강우는 여러 기상학적 인자들과 밀접한 관련을 갖으며 발생한다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 수문기상인자인 해수면온도와 한반도에 발생하는 월강우량 사이의 관계에 대하여 분석하였다. 우리나라의 61개 지점의 월평균 강우량과 위도 및 경도 자료를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집 분석 결과에서 우리나라의 월강우자료를 이용하여 크게 4개의 군집으로 구분할 수 있었다. 군집별로 구분된 강우관측소의 월강우량 자료들을 주성분을 추출하였다. 추출된 주성분과 해수면온도와의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 양(+)의 상관관계가 음(-)의 상관관계보다 더 크게 나타났다. 또한, 상관관계가 가장 큰 지점의 해수면온도를 이용하여 3개월의 월강우량을 지역가중다항식을 통해 예측하였다. 지역가중다항식을 통한 예측 결과는 군집에 따라 정확성에 차이는 있으나, 정량적인 예측이 가능한 것으로 판단되었다. 따라서 해수면온도와 같은 수문기상인자를 통한 강우량의 예측에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제34권3호
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• pp.249-252
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• 2018

Climate is one of most important environmental factors on the forest ecosystem. This study was conducted to analyze the characteristics of meteorological factors in the forest area and weather stations from July 2015 to June 2016 in Cheuncheon and Hongcheon of Kangwon Province in Korea. The HOBO data logger was installed for meteorological analysis in forests area (site 1 and site 2). The meteorological data from the HOBO data logger compared with meteorological data of the weather station. The meteorological data used for the analysis was monthly mean temperature ($^{\circ}C$), monthly mean minimum temperature ($^{\circ}C$), monthly mean maximum average temperature ($^{\circ}C$), and monthly mean relative humidity (%). As a result of this study, the mean temperature ($^{\circ}C$) of forest area was relatively lower than weather station which is the outside the forest area, and the mean maximum temperature ($^{\circ}C$) of weather station was relatively higher than that of forest area. The mean relative humidity (%) was higher in forest area than weather station.

• 대기
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• 제19권2호
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• pp.107-125
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• 2009

Statistical downscaled surface temperature datasets by employing the cyclostationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis and multiple linear regression method are examined. For evaluating the efficiency of this statistical downscaling method, monthly surface temperature of the ECMWF has been downscaled into monthly temperature having a fine spatial scale of ~20km over the Korean peninsula for the 1973-2000 period. Monthly surface temperature of the ECHOG has also been downscaled into the same spatial scale data for the same period. Comparisons of temperatures between two datasets over the Korean peninsula show that annual mean temperature of the ECMWF is about $2^{\circ}C$ higher than that of the ECHOG. After applying to the statistical downscaling method, the difference of two annual mean temperatures reduces less than $1^{\circ}C$ and their spatial patterns become even close to each other. Future downscaled data shows that annual temperatures in the A1B scenario will increase by $3.5^{\circ}C$ by the late 21st century. The downscaled data are influenced by the ECHOG as well as observation data which includes effects of complicated topography and the heat island.

• 한국농림기상학회지
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• 제7권1호
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• pp.35-44
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• 2005

2000년 4월부터 2003년 9월까지 광릉 산림 소유역의 플럭스 타워를 중심으로 관측된 미기후 자료(바람, 복사, 여섯 높이의 기온과 습도의 연직분포, 토양 및 나무 온도, 강수와 토양 수분)를 분석하였다. 지형의 영향으로 낮에는 상대적으로 강한 동풍이, 밤에는 약한 서풍인 산곡풍이 지배적이고 풍향의 빈도는 서풍이 두 배정도 많다. 하향 단파 복사는 여름 몬순으로 인해 5월에 가장 크고, 생육기간의 알베도는 0.12-0.16 이며 순복사는 -100～800Wm/sup-2/의 범위를 갖는다. 29m 에서 관측된 월 평균 최고 및 최저 기온(수증기압)은 각각 7-8월에 약 25℃(～25mb), 12-1월에 -6.0℃ (～3mb)이다. 기온과 수증기압의 연직분포는 식생의 계 절변화에 따라 변화한다. 월 평균 포차의 경우, 지면에서 가장 작고(< 8mb), 봄에 가장 크고 겨울에 가장 작다. 월 평균 토양 온도는 0-20℃의 범위를 보이고, 8월에 최대값이 나타난다. 월 평균 나무 온도는 -5.8～21.6℃이며, 그 변화는 월 평균 기온과 잘 일치한다. 연 강수량은 큰 경년 변동을 보이며, 7-8월의 강수량이 년 강수량의 > 60%를 차지한다. 토양수분은 관측장소에 따라 다른 연직분포를 보이며, 강수와 관련하여 물의 수평이동이 중요할 수 있음을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.237-248
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• 2008

우리나라에서 발생하는 강수량의 특성은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도와 같은 기상 현상에 많은 영향을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상청에서 관측하는 61개 강우관측소의 월강수량과 범지구적 해수면 온도와의 상관관계를 분석하였다. 우리나라 강우량과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석을 위해 군집분석과 주성분 분석을 통해 월강우량의 주요 성분을 추출하였다. 추출된 월강우량의 주요 성분과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석을 통해 우리나라의 월강수량은 태평양에서 관측되는 해수면 온도와 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 해수면 온도 구역을 확인할 수 있었다. 또한, 월강수량의 Wavelet Transform 분석을 통해 2년과 4년 사이의 주기에서 강한 주성분을 갖는 것으로 나타났으며, 월강수량의 저빈도 특성을 확인할 수 있었다. 월강수량의 저빈도 주기 성분과 해수면 온도와의 상관성 분석에서 큰 상관성을 갖는 것으로 나타났으며, 이를 통해 해수면 온도를 이용한 강우량의 예측 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.491-495
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• 1999

We compared the satellite observed temperature with the radiosonde observed temperature in the Korean Peninsula. The radiosonde observed data were obtained from four upper air observation stations in the Korean Peninsula from 1981 to 1998, and that was compared with the satellite observed data of the channel-2 and channel-4 of microwave sounding unit(MSU) on board NOAA series of polar-orbiting satellites. The radiosonde data were reconstructed into monthly radiosonde T$_{b}$ using MSU weighting function. The monthly climatology shows radiosonde T$_{b2}$ is higher than MSU T$_{b2}$ in summer. The correlation between MSU T$_{b2}$ and radiosonde T$_{b2}$ is 0.72-0.76 and 0.73-0.81 between MSU T$_{b4}$ and radiosonde T$_{b4}$.

• 한국기후변화학회지
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• 제5권4호
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• pp.323-329
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• 2014

Since the terrain of Korea is complex, micro- as well as meso-climate variability is extreme by locations in Korea. In particular, air temperature of agricultural fields is influenced by topographic features of the surroundings making accurate interpolation of regional meteorological data from point-measured data. This study was carried out to compare spatial interpolation methods to estimate air temperature in agricultural fields surrounded by rugged terrains in South Korea. Four spatial interpolation methods including Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, Ordinary Kriging (with the temperature lapse rate) and Cokriging were tested to estimate monthly air temperature of unobserved stations. Monthly measured data sets (minimum and maximum air temperature) from 588 automatic weather system(AWS) locations in South Korea were used to generate the gridded air temperature surface. As the result, temperature lapse rate improved accuracy of all of interpolation methods, especially, spline showed the lowest RMSE of spatial interpolation methods in both maximum and minimum air temperature estimation.