Offshore wind farms (OWFs) should be promoted as part of global efforts to respond to climate change, and efforts to preserve biodiversity in terms of climate change adaptation should also be considered. However, the ecological status of marine birds related to OWFs on the Korean Peninsula, such as habitat and reproduction, are not well known. In this study, ecological reasons for the reproductive status of Black-tailed gulls in Korea and representation related to OWFs, the evaluation direction of marine birds related to OWFs was presented. In a review of the techniques for monitoring marine birds, it was confirmed that Korea also needs to provide basic status information on marine birds at the national level. In addition, this study analyzed the reproductive status and related research status of Black-tailed gulls, an important indicator and dominant species on the Korean Peninsula, in relation to marine development projects including OWFs. Furthermore, the direction of environmental impact assessment preparation and impact prediction for various development projects promoted in the ocean, such as OWFs, was considered.
최근 국지적 강품 및 태풍에 의한 방음벽의 변형 또는 파괴가 증가하고 있다. 본 연구에서는 1:5,000 수치지형도를 바탕으로 공간정보분석을 이용하여 방음벽의 설계풍하중 산정방법을 제시하였으며 실제 적용사례와 비교분석 하였다. GIS를 이용한 정량적인 평가 결과 건축물이 밀집한 도심지 구간은 지표조도가 III으로, 건물이 상대적으로 적은 교외지역에서는 지표조도가 II로, 개활지와 전형적인 농가밀집 지역은 지표조도가 I로 판정되는 등 실제 지표의 상태를 반영한 방음벽의 풍하중을 산정 할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 정량적인 GIS 분석을 방음벽의 내풍설계에 반영한다면, 설계자의 주관에 따라 풍하중이 변화되는 기존의 문제점을 완화하여 보다 합리적인 내풍설계가 이루어 질 수 있을 것으로 판단된다.
Jae Seong Choi;Ji Yung Kim;Moonju Kim;Kyung Il Sung;Byong Wan Kim
한국초지조사료학회지
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제43권3호
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pp.190-198
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2023
This study was conducted to calculate the damage of Italian ryegrass (IRG) by abnormal climate using machine learning and present the damage through the map. The IRG data collected 1,384. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration Meteorological data open portal.The machine learning model called xDeepFM was used to detect IRG damage. The damage was calculated using climate data from the Automated Synoptic Observing System (95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the Dry matter yield (DMY)normal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of IRG data (1986~2020). The level of abnormal climate was set as a multiple of the standard deviation applying the World Meteorological Organization (WMO) standard. The DMYnormal was ranged from 5,678 to 15,188 kg/ha. The damage of IRG differed according to region and level of abnormal climate with abnormal temperature, precipitation, and wind speed from -1,380 to 1,176, -3 to 2,465, and -830 to 962 kg/ha, respectively. The maximum damage was 1,176 kg/ha when the abnormal temperature was -2 level (+1.04℃), 2,465 kg/ha when the abnormal precipitation was all level and 962 kg/ha when the abnormal wind speed was -2 level (+1.60 ㎧). The damage calculated through the WMO method was presented as an map using QGIS. There was some blank area because there was no climate data. In order to calculate the damage of blank area, it would be possible to use the automatic weather system (AWS), which provides data from more sites than the automated synoptic observing system (ASOS).
This study explored the potential and implementation of renewable energy sources in Sri Lanka, focusing on the theoretical potential of solar and wind energy to develop self-reliant energy models. Using advanced climate data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts and Global Solar/Wind Atlas provided by the World Bank, we assessed the renewable energy potential across Sri Lanka. This study proposes off-grid and minigrid systems as viable solutions for addressing energy poverty in rural regions. Rural villages were classified based on solar and wind resources, via which we proposed four distinct energy self-reliance models: Renewable-Dominant, Solar-Dominant, Wind-Dominant, and Diesel-Dominant. This study evaluates the economic viability of these models considering Sri Lanka's current energy market and technological environment. The outcomes highlight the necessity for employing diversified energy strategies to enhance the efficiency of the national power supply system and maximize the utilization of renewable resources, contributing to Sri Lanka's sustainable development and energy security.
Compound hazards (CHs) are two or more extreme climate events combined which occur simultaneously in the same region at the same time. Compared to individual hazards, the combination of hazards that cause CHs can result in greater economic losses and deaths. While several extreme climate events have been recorded across Asia for the past decades, many studies have only focused on a single hazard. In this study, we assess the spatiotemporal pattern of dry compound hazards which includes drought, heatwave, fire and wind across Asia for the last 42 years (1980-2021) using the historical data from ERA5 Reanalysis dataset. We utilize a daily spatial data of each climate event to assess the occurrence of such compound hazards on a daily basis. Heatwave, fire and wind hazard occurrences are analyzed using daily percentile-based thresholds while a pre-defined threshold for SPI is applied for drought occurrence. Then, the occurrence of each type of compound hazard is taken from overlapping the map of daily occurrences of a single hazard. Lastly, a multivariate assessment are conducted to quantify the occurrence frequency, hotspots and trends of each type of compound hazard across Asia. By conducting a multivariate analysis of the occurrence of these compound hazards, we identify the relationships and interactions in dry compound hazards including droughts, heatwaves, fires, and winds, ultimately leading to better-informed decisions and strategies in the natural risk management.
Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R2) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.
지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.
본 연구는 한반도 바람자원 TMY(typical meteorological year)의 구축에 적절한 알고리즘을 제안하고, 이를 전국 77개 기상관측소에서 1998년~2008년 기간 동안 관측한 바람자료에 적용하여 TMY를 구축하였다. 제안된 알고리즘은 Filkenstein-Shafer(FS) 통계모형 하에서 정의된 다양한 통계를 사용하여 연/원별 바람자료의 설명력 측도인 TMM(typical meteorological month)점수를 구하고, TMM점수에 기준하여 TMY를 구축하는 절차이다. 알고리즘은 두 단계 계산알고리즘으로 구성되었으며, 첫 단계는 각 관측소의 바람개황 그리고 둘째 단계는 한반도의 바람개황을 대표하는 TMY가 되도록 설계하였다. 11년 바람자료와의 비교분석, 경쟁모형에 의해 구축된 TRY(typical reference year)들과의 비교, 기상요소 추가에 따른 TMY의 영향평가 등 여러 종류의 비교 및 평가를 통하여 한반도 바람자원의 개황에 대한 TMY의 대표성과 효용성을 보였다.
육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.
The characteristics of heat wave events in Seoul are analyzed using weather station data from Korea Meteorological Administration (KMA) and European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) ERA-Interim reanalysis data from 1979 to 2016. Heat waves are defined as events in the upper 10th percentile of the daily maximum temperatures. The associated synoptic weather patterns are then classified into six clusters through Self-Organizing Map (SOM) analysis for sea-level pressure anomalies in East Asia. Cluster 1 shows an anti-cyclonic circulation and weak troughs in southeast and west of Korea, respectively. This synoptic pattern leads to southeasterly winds that advect warm and moist air to the Korean Peninsula. Both clusters 2 and 3 are associated with southerly winds formed by an anti-cyclonic circulation over the east of Korea and cyclonic circulation over the west of Korea. Cluster 4 shows a stagnant weather pattern with weak winds and strong insolation. Clusters 5 and 6 are associated with F?hn wind resulting from an anti-cyclonic circulation in the north of the Korean Peninsula. In terms of long-term variations, event frequencies of clusters 4 and 5 show increasing and decreasing trends, respectively. However, other clusters do not show any long-term trends, indicating that the mechanisms that drive heat wave events in Seoul have remained constant over the last four decades.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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