The corrosion problems in water distribution system are reduced by decreasing the agressivity of drinking water which is evaluated by marble test and saturation indices(LSI or CCPP etc.). Marble test is a reliable method to determine the actual saturation condition of treated water. This study was done to determined the aggressivity of tap water and the effectiveness of $Ca(OH)_2$ and NaOH dosage for corrosion control. The drinking water in Seoul were evaluated by marble test and Langelier Index(LSI) and Calcium Carbonate Precipitation Potential(CCPP). The results indicated that the drinking water in Seoul were undersaturated as Calcium Carbonate($CaCO_3$). The LSI and CCPP of the water treated with $Ca(OH)_2$ were higher than that of water treated with NaOH. Therefore, to increase the Alkalinity and Calcium Hardness for corrosion control in water distribution system, $Ca(OH)_2$ is more effective than NaOH.
본 연구에서는 여러 기상지수들과 우리나라 기온, 강수량에 대해서 Multi-Channel Singular Spectrum Analysis(MSSA)를 실시함으로써 상호영향에 따른 주성분을 분석하였다. Window length가 150일 때 SOI 등의 기상지수와 기온, 강수량의 MSSA를 실시하였으며 이 때 각각의 eigenvalue는 전체 공분산에 대한 각 요소의 비율을 설명한다. Window length는 Vautard 등(1992)이 제시한 $N/5{\sim}N/3$의 값을 사용하였다. 기상요소들과 기온, 강수량의 MSSA를 이용한 기후변화에 따른 국내 수문변수의 변화 상관분석은 기온과 각 기상요소들과의 분석결과에 비해 강수와 각 기상요소들의 분석결과가 기상요소들에 대한 주기패턴을 잘 따르지 못하고 약한 진폭을 나타내며 특히 SOI와 Rainfall의 경우 첫 번째 주성분에서의 상관분석결과 3개월 지체 시 상관계수 0.8410의 상관성이 높은 장주기 변화 쌍을 가짐에도 불구하고 자료의 변화도에 대하여 각 요소가 설명하는 비중이 매우 낮았다.
It is now widely acknowledged that climate variability modifies the frequency spectrum of hydrological extreme events. Traditional hydrological frequency analysis methodologies are not devised to account for nonstationarity that arises due to variation in exogenous factors of the causal structure. We use Hierarchical Bayesian Analysis to consider the exogenous factors that can influence on the frequency of extreme floods. The sea surface temperatures, predicted GCM precipitation, climate indices and snow pack are considered as potential predictors of flood risk. The parameters of the model are estimated using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. The predictors are compared in terms of the resulting posterior distributions of the parameters associated with estimated flood frequency distributions.
Long-term nonstationary oscillations (NSOs) are commonly observed in hydrological and climatological data series such as low-frequency climate oscillation indices and precipitation dataset. In this work, we present a stochastic model that captures NSOs within a given variable. The model employs a data-adaptive decomposition method named empirical mode decomposition (EMD). Irregular oscillatory processes in a given variable can be extracted into a finite number of intrinsic mode functions with the EMD approach. A unique data-adaptive algorithm is proposed in the present paper in order to study the future evolution of the NSO components extracted from EMD.
본 연구에서는 수문학적 가뭄을 분석하기 위해 두가지 지수를 개발하여 소개하고자 한다. 첫번째는, 물수지식을 기반으로 산정된 Water Budget-based Drought Index(WBDI)로 강우와 증발산의 차이를 이용하여 산정한다. 두 번째는 에너지 수지식을 기반으로 산정된 Energy-based Water Deficit Index(EWDI)로 에너지 수지 기반의 증발산, 태양복사에너지와 토양수분 등을 이용하여 산정한다. 두가지 지수 모두 인공위성 영상 자료를 활용하였다. WBDI 산정을 위한 강수량 자료는 Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)과 Global Precipitation Mission(GPM)를 활용하였으며, 증발산 자료는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하였다. EWDI 산정에 필요한 입력자료는 모두 MODIS 자료를 활용하였다. 산정된 두 가뭄지수의 수문학적 가뭄 분석을 위해 자연유출지점인 6개 지점을 선정하여 유출량 자료와 비교하였다. 유출량 자료를 활용하여 Error matrix 기법을 적용하여 두 수문학적 가뭄지수의 우리나라에서의 적용성을 파악하였다.
The drought is one of the extreme natural disasters observed in any climate zone and it is due to the deficiency in moisture. The flash drought is identified recently as a subdivision of drought and it is an extreme event distinguished by sudden onset and rapid intensification of drought conditions with severe impacts. The main cause for the flash drought is coupled situation due to precipitation deficit and high evapotranspiration. Hence, heat waves plays major role in identification of flash drought. Therefore, this study focused on identifying changes in distribution of heat waves for Korean Peninsula. The daily maximum and minimum temperature data were used in this study. The heat wave, heat wave intensity and heat wave intensity index were derived. The results of the study would be an input for the future studies on identification of flash drought in Korean Peninsula.
본 연구에서는 우리나라 61개 지점 기온 및 강수 자료에서 산출한 31개의 극한 기후 지수를 바탕으로 최근 35년 동안(1973-2007)의 계절 평균 값의 변화에 따른 우리나라 극한 기온 및 강수 사상의 시 공간적 변화 패턴을 조사하였다. 연구기간 동안 우리나라 평균적으로 기상학적 겨울철(12-2월) 일 최고기온(일 최저기온)은 $+0.60^{\circ}C$/10년($+0.54^{\circ}C$/10년)의 비율로 상승한 반면, 여름철(6-8월) 극한 기온 평균은 통계적으로 유의미한 변화를 나타내지 않았다. 기온 극한 사상의 경우에는 연구기간 동안 상 하위 10번째 퍼센타일 값을 기준으로 한 우리나라 평균 한랭한 밤과 낮의 발생빈도가 각각 -9.2 일/10년과 -3.3 일/10년의 감소추세를 보인 반면, 온난한 밤과 낮의 발생빈도는 각각 +4.9 일/10년과 +6.8 일/10년의 증가추세를 보였다. 이와 같은 극한 기온 사상의 변화는 계절적으로 겨울철에 더 크게 나타났지만, 오히려 일 최저 또는 일 최고 평균 상승에 따른 여름철 무더운 밤(+8.0 일/$^{\circ}C$)과 낮(16.6 일/$^{\circ}C$)의 증가율은 겨울철 추운 밤(-5.2 일/$^{\circ}C$)과 낮(-4.3 일/$^{\circ}C$)의 감소율보다 더 높게 나타났다. 이러한 패턴은 우리나라 기온 극한 사상의 변화가 주야간 그리고 계절별로 비대칭적으로 나타나고 있다는 것을 가리킨다. 한편 우리나라 평균적인 연 총 강수량은 연구기간 동안 85.5mm/10년의 비율로 증가추세를 보였는데, 특히 $7{\sim}8$월 강수량이 통계적으로 유의미하게 증가하여 여름 장마 이후의 이중 극대점의 강수분포가 다중 극대점 구조로 전환되었다. 이러한 여름 강수패턴의 변화는 주로 40mm 이상의 여름철 극한 강수일이 증가하면서 나타났고, 공간적으로 통계적으로 유의미한 극한 강수일의 증가 추세는 태백산맥 주변 지역을 중심으로 나타났다.
오로라 제트전류에 영향을 미치는 전기장과 전기전도도의 상대적인 기여도를 조사했다. 이 목적 을 위해서 국제자기권연구 (IMS) 기간인 1978년 3월 17-19일 사이에 관측된 지자기변화자료를 이용했다. Allen & Kroehl (1975)의 연구결과를 바탕으로 새로운 AU 및 AL 지수를 정의하였다. 이들은 각각 $1500\leq MLT\leq1800$ 및 $0000\leq MLT\leq0300$ 구간에 위치한 AE 관측소의 지자기변화자료를 이용해 작성되었다. 그리고 이렇게 정의된 지수로부터 동향 및 서향제트전류의 전류밀도를 계산했다. 저녁영역의 전기전도도는 태양의 EUV 복사에 의한 것으로 가정하고 AU 지수에 기여하는 전기장의 분포를 추정하였다. 나아가 저녁과 새벽영역의 전기장분포가 거의 같다는 관측사실로부터 AL 지수에 영향을 미치는 하강오로라입자에 의한 Hall 천기전도도분포를 추정하는 것이 가능했다. 이렇게 얻어진 전기장 및 전기전도도분포는 각각 AU 및 AL 지수와 비교적 높은 상관관계가 있었다. 이것은 AU 및 AL 지수가 각각 직접가동 및 저장-방충과정과 밀접한 관계가 있음을 시사한다.
증발산량과 강수량을 변수로 하는 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)는 보편적으로 기상학적 가뭄심도를 정량화하는데 이용되고 있다. 또한 RDI (Reconnaissance Drought Index)는 가뭄의 피해를 받고 있는 지역에 활용도가 높은 가뭄지수이지만 이를 이용한 국내 적용사례는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Thornthwatie, Hargreaves, Blaney-Criddle 증발산량 산정 방법을 이용하여 증발산량과 강수량을 변수로 하는 SPEI와 RDI를 비교하였다. 1992년부터 2015년까지 한강 유역에 대한 가뭄 정량화 및 특징 비교를 위해 기상청 관할 16개 지점의 기상자료를 이용하였다. 연구결과, 한강유역의 경우 최근 들어 급격히 극한 가뭄이 발생하고 있는 지점들이 증가하였다. 두 가뭄지수 사이에 상관정도는 비교적 높았으나 가뭄의 심도 및 극한가뭄의 발생 연도 사이에는 일부 차이를 보였다. 따라서 가뭄 심도와 발생 시기의 정량화를 위해 RDI 또한 활용이 필요함을 확인하였다.
본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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