An improved one-dimensional modeling of snow melting was obtained by considering both the effect of heat capacity and the decreasing influence of porosity. Using the improved model, the effects of initial snow temperature, initial snow density and the heat flux on the snow melting were investigated. It is found that the drainage starting time is delayed and the drainage rate becomes smaller with lower initial snow temperature. ResuIts also show that the drainage starts at the same time when an initial snow density is over a certain value. Melting efficiency increases linearly with an increasing initial snow temperature. With increasing the initial density of the snow and the amount of heat supplied, the melting efficiency increases, then converges to a constant value.
One dimensional numerical modeling was carried out for the melting behavior of dry snow and the unsaturated flow when heat was supplied from the bottom surface. Discrepancy between the previous experimental data and the present numerical results is substantially reduced by considering the density change of water permeation layer due to the infiltration of meltwater. In the parametric study for effective thermal conductivity, it was found that the effect of this parameter to the behavior of snow melting is minor. Sensitivity analysis showed that the melting time is most sensitive to changes in supplied heat flux, snow temperature, and bulk density, whereas snow bulk density and residual saturation have a significant effect on the height of water permeation layer in snow.
대설로 인한 시설 농가의 피해를 예방하고 경감시키기 위해서는 기존의 적설 깊이와 더불어 적설하중에 대한 예보가 추가로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 눈의 밀도 및 적설하중과 관련하여 해외 연구에서 사용하고 있는 이론과 공식들을 검토하고, 이를 국내에서 장기간의 농업기상관측 이력을 가지고 있는 수원에 적용하여 얻는 적설하중 결과를 소개하였다. 지난 30년(1988~2017) 간 국내 94개 기상대와 무인자동기상 관측소에서 측정된 적설(3시간 신적설, 최심신적설, 최심적설) 깊이 자료를 이용하여 우리나라 대설주의보와 대설경보에 해당하는 적설 깊이의 빈도를 살펴보았다. 우리나라 권역별 적설빈도 공간분포를 보면 대설주의보에 해당하는 신적설은 전북지역에서 많이 발생했고, 대설경보에 해당하는 신적설은 경북과 강원지역에서 많이 나타났다. 기록적인 대설은 경북과 강원지역에서 나타났으나, 최근의 겨울철 대설 피해는 경기, 경북, 전남에서 나타났다. 즉 적설 깊이가 깊더라도 적설하중이 무겁지 않다면 큰 피해가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 수원지역의 적설하중을 추정한 결과를 보면 공식들에 따라 다양한 값들과 특징을 보였다. 대부분 적설 깊이가 깊을 때 적설하중이 무겁게 나타났지만 최대적설하중과 최심적설이 반드시 같은 날에 발생하지는 않았다. 이러한 수원지역의 결과는 다른 지역에서의 적설하중을 추정하는데 도움을 줄 수 있고, 온실구조 설계 기준의 표준 확립과 적설하중 예보를 통해 농가의 경제적 손실을 줄이는데 기여할 것이다.
We need water equivalent unit data of snowfall for the purpose of forecast and hydrology related research area. This study developed new method of automatic recording snowfall as weight unit. The instrument designed for measuring weight of snowfall by stain-gauge loadcell. Field test of instrument carried out at Daegwallyeong Obs. Station from 22 Jan. to 22 Feb. 2007. During observation period there is 15.3 cm snow depth and 16.0 mm of accumulated water equivalent depth at Daegwallyeong Obs. Station on 13 to 14 Feb. 2007. But the instrument of this study recorded 22.1 mm of water equivalent depth. It is not easy to explain difference between Daegwallyeong and this study. Because this study is only one case of comparison of snow measurement and there is very little amount of snow observation research. The density of snowfall calculated from 0.09 to $0.15g/cm^3$ from the observation data of 13 to 14 Feb. 2007. There is high relation between radar echo and snowfall amount measured by weight unit. It can supports forecast of snowfall and development of numerical model for forecast.
We need water equivalent unit data of snowfall for the purpose of forecast and hydrology related research area. This study developed new method of automatic recording snowfall as weight unit with circle type plate using stain-gauge loadcell. Field test of instrument carried out at Daegwallyeong Obs. Station from 20 to 23 Jan. 2008 during heavy snowfall. There is 74.2cm snow depth and 54.6mm precipitation by Daegwallyeong Obs. Station. But the instrument of this study recorded 71.0mm of precipitation amount. Because of different observation method can cause more 15.4mm than Daegwallyeong Obs. Station. But this study gives the possibility of observation of new snow fall measurement under freezing conditions of snow. From the observation data the density of snowfall calculated from 0.09 to $1015g/cm_3$ from the observation period. And have a good relations between manual observation and automatic observation data from this study instrument with slope of 1.35 to 1.39.
This study shows that the distribution density of snow crab, Chionoecetes opilio, was estimated using an underwater video monitoring system attached on the towing sledge. The field experiments were carried out at the coastal waters around Chuksan, East Sea, where ranged from 110 to 130m depth during September and October 2007. The sledge was towed for 40 minutes and the towing speed was controlled between 1.5 to 1.7 knot and each research areas were calculated to multiply towed distance by the detection width of the video monitoring system(1.2m), and then, distribution density of snow crab in each observations were estimated as a counted number of crab per 1,000$m^2$. The result shows that their survey, taken between two months, reflected similar results during survey period, and the maximum and mean distribution densities in September estimated to be 77.0(number/1,000$m^2$) and 19.9, respectively, and those of October were 36.0 and 21.8, respectively.
As the weather changes become frequent, weather disasters are increasing, causing more damage to plastic greenhouses. Among the damage caused by various disasters, damage by snow to the greenhouse takes a relatively long time, so if an alarm system is properly prepared, the damage can be reduced. Existing greenhouse design standards and snow warning systems are based on snow depth. However, even in the same depth, the load on the greenhouse varies depending on meteorological characteristics and snow density. Therefore, this study aims to secure the structural safety of greenhouses by developing sensors that can directly measure snow loads, and analysing the warning criteria for load using a stochastic model. Markov chain was applied to estimate the failure probability of various types of greenhouses in various regions, which let users actively cope with heavy snowfall by selecting an appropriate time to respond. Although it was hard to predict the precise snow depth or amounts, it could successfully assess the risk of structures by directly detecting the snow load using the developed sensor.
본 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 교통류 특성 변화 중에서도 용량 및 속도 변화에 초점을 맞춰 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 교통류 특성 변화를 설명하는 요소로 교통량, 속도, 밀도를 선정하여 분석하였으며, 자료수집 대상은 경기도권내 3개 기상관측소 인근 4개 고속도로 7개 기본구간을 조사지점으로 선정하였다. 강설수준별 용량 변화를 분석하기 위해 강설수준을 3단계(Light, Medium, Heavy Snow)로 분류하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량 감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.
Snowdrifts around buildings can cause serious problems when formed on undesirable places. The formation of snowdrifts is highly connected to the wind pattern around the building, and the wind pattern is again dependent on the building design. The shear stress on the surface and snowdrifting around different buildings are investigated through CFD analysis and compared to measurements. The computations of shear stress shows local minima in the same areas as snowdrifts are formed. The snowdrifting computations utilises a drift-flux model where a fluid with snow properties is allowed to drift through a fluid with air properties. An apparent dynamic viscosity of the snow/air mixture is defined and used as a threshold criterion for snowdrifting. The results from the snowdrifting computations show increased snow density where snowdrifts are expected, and are in agreement with previous large-scale snowdrift measurements. The results show that computational fluid dynamics can be a tool for planning building design in snowdrifting areas.
우리나라에서도 최근 들어 과거 눈이 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 설해가 발생하였다. 이에 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재하는 등 중도절단 자료(censored data)와 비슷한 특성을 가진다. 실제로 부산 지점은 적설관측시 시작된 이후 연최대치계열 자료의 값이 없는 경우가 전체 시계열의 36% 이상이었다. 그럼에도 불구하고 적설자료의 빈도해석은 기존 강우자료의 빈도해석 절차에 준해 시행되는 경우가 대부분이었다. 연최대치계열 자료가 존재하지 않는 경우, 기존의 빈도해석 방법을 적용하기 위해 자료가 존재하지 않는 기간에 대해 0으로 가정하여 빈도해석을 수행하거나 해당기간을 제외하고 빈도해석을 수행할 수 있다. 그러나 두 가지 경우 모두 구해진 확률분포의 적합도가 매우 낮은 경우가 존재했다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라 적설자료의 특성을 고려하기 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률밀도함수를 선정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 고빈도에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였으며, 최대 15%의 차이를 보였다. 눈의 단위중량에 따라 지역별로 하중은 달라질 수 있으며 그 영향의 크기가 달라질 수 있으나, 본 연구의 결과는 건축물의 설계기준에도 영향을 미칠 수 있고, 재해저감을 위한 대책 수립에도 큰 기여를 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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