The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.443-449
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2022
With climate change and the global population growth, the frequency and scope of wildfires are constantly increasing, which threatened people's lives and property. For example, according to California Department of Forestry and Fire Protection, in 2020, a total of 9,917 incidents related to wildfires were reported in California, with an estimated burned area of 4,257,863 acres, resulting in 33 fatalities and 10,488 structures damaged or destroyed. At the same time, the ongoing development of technology provides new tools to simulate and analyze the spread of wildfires. How to use new technology to reduce the losses caused by wildfire is an important research topic. A potentially feasible strategy is to simulate and analyze the spread of wildfires through computing technology to explore the impact of different factors (such as weather, terrain, etc.) on the spread of wildfires, figure out how to take preemptive/responsive measures to minimize potential losses caused by wildfires, and as a result achieve better management support of wildfires. In preparation for pursuing these goals, the authors used a powerful computing framework, Spark, developed by the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), to study the effects of different weather factors (wind speed, wind direction, air temperature, and relative humidity) on the spread of wildfires. The test results showed that wind is a key factor in determining the spread of wildfires. A stable weather condition (stable wind and air conditions) is beneficial to limit the spread of wildfires. Joint consideration of weather factors and environmental obstacles can help limit the threat of wildfires.
The objective of this study was to estimate the $PM_{2.5}$ source apportionment at the Pinnacles National Monument IMPROVE site in western coastal USA. The PMF was applied to identify the existing sources and apportion the $PM_{2.5}$ mass to each source. To analyze local source impacts from various wind directions, the NPR analysis was performed using source contribution results with the wind direction values measured at the site. Also, PSCF was applied to identify the locations by point sources relative to the back trajectories. A total of 1,634 samples were collected from March 1988 to May 2004 by IMPROVE sampler and 32 chemical species were analyzed by PIXE, PESA, XRF, IC, and TOR methods. The PMF modeling identified seven sources and the average mass was apportioned to gasoline vehicle, secondary sulfate, aged sea salt, secondary nitrate, wood/field burning, diesel emission, and soil, respectively. In this study, the average mass was apportioned to gasoline vehicle (33.0%), secondary sulfate (25.7%), aged sea salt (17.8%), and secondary nitrate (10.1%). Also, this study suggests the possible role for source apportionment study of $PM_{2.5}$ at similar areas such as wildness, national park, and coastal areas in Korea.
Shivkumar M;Sudhindra K R;Pranesha T S;Chate D M;Beig G
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.196-200
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2024
Weather forecasting is considered to be of utmost important among various important sectors such as flood management and hydro-electricity generation. Although there are various numerical methods for weather forecasting but majority of them are reported to be Mechanistic computationally demanding due to their complexities. Therefore, it is necessary to develop and build models for accurately predicting the weather conditions which are faster as well as efficient in comparison to the prevalent meteorological models. The study has been undertaken to forecast various atmospheric parameters in the city of Bangalore using Naïve Bayes algorithms. The individual parameters analyzed in the study consisted of wind speed (WS), wind direction (WD), relative humidity (RH), solar radiation (SR), black carbon (BC), radiative forcing (RF), air temperature (AT), bar pressure (BP), PM10 and PM2.5 of the Bangalore city collected from Air Quality Monitoring Station for a period of 5 years from January 2015 to May 2019. The study concluded that Naive Bayes is an easy and efficient classifier that is centered on Bayes theorem, is quite efficient in forecasting the various air pollution parameters of the city of Bangalore.
An accurate determination of turbulent fluxes over an urban area is a challenging task due to its morphological diversity and associated flow complexity. In this study, an eddy covariance (EC) method is applied over a highly heterogeneous urban area in a small city (Gongju), South Korea to investigate the quantitative influence of 'coordinate tilt' in determining the turbulent fluxes of sensible heat, latent heat, momentum, and carbon dioxide mass. Two widely-used coordinate transform methods are adopted and applied to eight directional sections centered on the site to analyze a 1-year period EC measurement obtained from the urban site: double rotation (DR) and planar fit (PF) transform. The results show that mean streamline planes determined by the PF method are distinguished from the sections, representing morphological heterogeneity of the site. The sectional pitch angles determined by the DR method also compare well with those in the PF method. Both the PF and DR methods show large variabilities in the determined streamline planes at each directional section, implying that flow patterns may form in a complicate way due to the surface heterogeneity. Resulting relative differences of the turbulent fluxes, defined by $(F_{DR}-F_{PF})/F_{DR}$, are found on average +13% in sensible heat flux, +21% in latent heat flux, +37% in momentum flux, and +26% in carbon dioxide mass flux, which are larger values than those reported previously for fairly homogeneous natural sites. The fractional differences depend significantly on wind direction, showing larger differences in northerly winds at the measurement site. It is also found that the relative fractional differences are negatively correlated with the mean wind speed at both stable/unstable atmospheric conditions. These results imply that EC turbulent fluxes determined over heterogeneous urban areas should be carefully interpreted with considering the uncertainty due to 'coordinate tilt' effect in their applications.
벼 도열병 발병 모의 실황 포장을 발병 상습지(안동대 실험포장; 산간 협곡 위치한 천수답)에 설정하여 벼 식물생육군락(일품벼 공시)의 실황 기상자료를 무인기상관측 장치를 통해 수집, 가공하여 도열병 발병에 미치는 기상요인의 가변값을 추정, 분석하였다. 기상요소 측정은 시험포장에 무인기상관측장치를 설치하여 매시단위로 기온, 상대습도, 일사량, 강우량, 풍향, 풍속, 지온, 잎습전지속 시간 등을 측정하였다. 각 기상요인중 도열병 발병에 가장 많은 영향을 미친 것은 발병 전 10일간 평균최고기온으로 결정계수 0.95*을 나타냈으며, 도열병 발병에 영향을 가장 미치지 않은 요인은 풍속으로 결정계수 0.24$^{ns}$ 로 나타났다. 도열병 발병과 병 진전에 가장 높은 유의성을 보인 기상요인은 평균온도(T-ave), 최고온도(T-max), 상대습도(RH), 상대습도 90%이상인 누적시간(RD) 등이었으며, 이들을 이용한 통계적 모형은 아래와 같다. Y = -3410.91 - 23.91 $\times$ T-ave + 28.56 $\times$ T-max + 41.0 $\times$ RH - 3.75 $\times$ RD, ($R^2$= 0.99*), (T-ave >= 19$^{\circ}C$ and T-max - T-ave >= 5.2$^{\circ}C$ and RH% >= 90.4%. 발병모형과 발병심각도의 적합도 검정($\chi$$^2$)은 유의도 0.001로 발병모형이 실제 발병 심각도와 유사함을 나타내었다.
우리나라에서 대표적 녹차재배 지역인 화개지역과 악양지역의 2009년 기상특성을 정리하면 화개지역과 악양지역의 연평균 기온은 각각 $14.5^{\circ}C$와 $14.2^{\circ}C$이며, 두 지역의 월평균기온을 보면 가장 더운 달은 8월로 각각 $25.4^{\circ}C$와 $24.9^{\circ}C$이고 가장 추운 달은 1월로 각각 $0.3^{\circ}C$와 $0.2^{\circ}C$ 이었으며, 일 최고기온은 각각 $28.4^{\circ}C$와 $27.9^{\circ}C$이고 일 최저기온은 $-5.0^{\circ}C$와 $-5.4^{\circ}C$이다. 연평균일교차는 화개지역이 $11.3^{\circ}C$이고 악양지역은 $11.1^{\circ}C$이다. 화개와 악양지역의 연평균습도는 각각 62.7%와 65.3% 이고, 연강수량은 1,387mm와 1,793mm로 2008년 대비 각각 605mm와 835mm가 더 내렸고, 5월부터 8월까지 화개 1,074mm, 악양 1,374mm로 집중적인 강수량을 보였다. 이것은 2009년 전체 강수량의 77.6%와 76.6%에 해당하는 수치로써 나머지 달에 비해 많은 강수량을 보임을 알 수 있다. 연평균 일조시간은 2,054.3시간으로 관측되었고 4, 5월에 각각 232.2시간과 235.1시간으로 가장 긴 일조시간을 보인 반면에 7, 8월에는 각각 102.5시간과 28.8시간으로 가장 짧은 일조시간을 보였다. 풍향은 가을과 겨울에 서북서, 서, 북서계열의 서풍이 불었고 봄, 여름철에는 남동, 북북동, 남동계열의 동풍이 불었으며, 연평균 풍속은 1.5m/s로 관측 되었으며 12월이 2.0m/s로 평균 풍속이 가장 높은 달이었고 2월이 1.1m/s로 평균풍속 이 가장 낮은 달이었다. 순간최대풍속은 3월 13일에 측정된 23.3m/s이었다. 2009년 조사된 기상관측정보를 토대로 매년 기상관측정보를 데이터화해서 녹차재배지역의 기상환경을 이해하고 생장환경 정보를 수집하며 최적의 녹차재배 환경의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
지의류는 대기오염도를 측성하는 대표적인 생물지표종이다. 본 연구는 청주시 내에 서식하고 있는 지의류 를 대기오염 지표종으로 활용하여 청주시 대기오염을 진단해 보고, 오염원과 거리와 풍향에 따라 지역별 오염도가 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 그 결과 청주시 공단지역과 도심지역은 지의사막화 현상이 나타났고 SO$_2$농도가 0.03ppm 이상으로 추정되었다 또한 청주공단과의 거리기 먹어짐에 따라 대기오염이 낮아져 지의류의 종수와 피도가 증가하는 경향이 나타났다.
The purpose of this study is to investigate the factors affecting temperature of urban parks to grasp the relationship between the land coverage in open space as well as the forest condition and decreasing city temperature by difference of purposed are. Futhermore, this research interpreted the relationship between wind direction, air temperature, the land coverage of the green space, the number of tree, green volume, height of tree and the mitigation of city temperature with the revolution analysis. The result of this study is that cool air in open space move leeward and decreasing city temperature is influenced by the difference of the land coverage in open space. Specifically, in order of the arbo $r_{-a}$rbor in the forest zone, the increase of the number of trees was related with temperature surrounding significantly. This study found that the use possibility of the green volume was recognized as the index of the green volume relative to air temperature surrounding. Green space of the city control area is more effective decreasing temperature than that of housing zone.
Flying an aircraft is not like driving a train along a railway track. There are many factors that may affect an aircraft's course, including the wind speed and direction relative to the aircraft's intended flight path. This paper investigates noise exposed area by using INM. Especially, effect on aircraft route to minimise the number of people overflown by departing aircraft is evaluate. The result shows that track keeping scheme is effective to reduce the noise area. On the other track at 4000ft is negligible to the noise contour.
해안사구는 해양생태계에서 내륙생태계로 이행하는 생태 이행대(ecotone)로서 중요한 생태계이다. 이러한 독특한 생태계의 서식지 특성 분석의 일환으로 우리나라에서 사구가 가장 넓게 분포하는 지역인 태안해안국립공원에서 미기상 요인(기온, 지온, 상대습도, 토양수분함량, 강우량 및 일사량, 풍향 및 풍속)의 통년 관측자료를 이용하여 계절변화를 분석하였다. 해안사구 초지생태계에서 미기상 요인의 계절변화는 산림생태계와 비교하여 상대적으로 고온 다습하며 6월과 7월에 집중 강우를 보였다. 토양온도는 기온보다 평균 $2{\sim}3^{\circ}C$ 높은 상태로 계절변화 하였으며 토양수분함량은 연중 10% 미만으로 매우 건조한 특성을 나타내었다. 또한 2011년 최고 풍속은 156.72m $s^{-1}$(10월 7일)를 기록하였고 현지 측정한 풍향과 기상청 자료는 상이함을 알 수 있었다. 해안사구 초지생태계의 서식지 특성을 더 잘 이해하기 위해서는 이러한 미기상 요인의 통년 장기관측이 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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