Due to the complexity and difficulty in meeting the multiphase flow complexity, similarity, and multiscale characteristics, the mechanism of snow drift is so complicated that the snow deposition prediction is still inaccurate and needs to be far improved. Meanwhile, the validation of prediction methods is also limited due to a lack of field-measured data about snow deposition. To this end, a field measurement activity about snow deposition around a cube with time was carried out, and the snow accumulation process was measured under blowing snow conditions in northwest China. The maximum snow depth, snow profile, and variation in snow depth around the cube were discussed and analyzed. The measured results indicated three stages of snow accumulation around the cube. First, snow is deposited in windward, lateral and leeward regions, and then the snow depth in windward and lateral regions increases. Secondly, when the snow in the windward region reaches its maximum, the downwash flow erodes the snow against the front wall. Meanwhile, snow range and depth in lateral regions have a significant increase. Thirdly, a narrow road in the leeward region is formed with the increase in snow range and depth, which results in higher wind speed and reforming snow deposition there. The field measurement study in this paper not only furthers understanding of the snow accumulation process instead of final deposition under complex conditions but also provides an important benchmark for validating prediction methods.
The snow-fatting measurement system including the snow sensor applying the photo-coupler is investigated in this study and using this snow sensor the height of snow fallen is measured. To measure the snow depth, five photo sensors are arranged with 5 mm distance. The snow-falling measurement system, which is measuring the motor revolution controlled with stepping motor, is mounted above the snow surface. From this work, it is feasible to measure quantitatively the snow on real time. Its software implements a proven method to achieve valid measurements also under difficult conditions as future study. In cases where the snow sensor is applieded to the prediction of snow in the meteorological observation system and the snow removing system, it is recommend the GRS-Option in order to improve the quality of snow measurements for better compensation.
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.
Snowdrift formation on roofs should be considered in snowy and windy areas to ensure the safety of buildings. Presently, the prediction of snowdrifts on roofs relies heavily on field measurements, wind tunnel tests and numerical simulations. In this paper, a new snowdrift modeling method by using CFD (Computational Fluid Dynamics) coupled with DEM (Discrete Element Method) is presented, including material parameters and particle size, collision parameters, particle numbers and input modes, boundary conditions of CFD, simulation time and inlet velocity, and coupling calculation process. Not only is the two-way coupling between wind and snow particles which includes the transient changes in snow surface topography, but also the cohesion and collision between snow particles are taken into account. The numerical method is applied to simulate the snowdrift on a typical stepped flat roof. The feasibility of using coupled CFD with DEM to study snowdrift is verified by comparing the simulation results with field measurement results on the snow depth distribution of the lower roof.
본 연구에서 고안 설계한 적설 관측용 수위 센서는 야외에서 일 변화량은 0.1 mm 내외의 적은 양의 오차를 기록하여 강설관측 센서로 적합한 것으로 판명되었으며, 실내 검정 결과 기상청에서 요구하고 100 mm의 강수 검정범위에 대해서 1%이하의 신뢰성 있는 검정결과를 나타내어 강설량 관측에 적합한 것으로 판명되었다. 또한 $-20^{\circ}C$의 테스트에서도 0.1 mm에 해당하는 아주 작은 변화 값을 타나내어 겨울철 야외환경에도 적합한 것으로 판명되었다. 깔때기가 없으며 수수구의 크기에 제한을 받지 않는 새로운 강수 관측구조는 적은 양의 강설관측이 가능하여 겨울철 예보에 필요한 레이다. 영상과 위성 영상에 의한 강설 연구와 해석에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한 적설상당수량 관측이 가능하여 수자원 분야의 연구에도 많은 도움이 될 수 있다. 부동액을 사용하므로 고체 상태의 강설에 대해서 직접 관측이 가능하여 강설 관측에 있어 문제점으로 지적이 되고 있는 신적설 관측의 어려움을 해결할 수 있으며, 추후 야외 관측용 모델을 제작하여 야외 환경에서 여타 장비들과 비교 실험을 통해서 성능을 검정하고 개선할 계획이다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
UAV는 시 공간적인 제약을 받지 않고, 경제적 효율적으로 자료를 수집할 수 있는 장점이 있어 토목, 방재, 농업분야 등 다양한 분야에서 차세대 관측 장비로 각광받고 있다. 특히 수자원 분야에서는 하천측량, 수심측량, 지하수 등 연구가 활발히 진행되고 있으나, 현재까지 적설에 대하여 UAV를 활용한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 UAV 측량을 통하여 임의지역의 수치 표고 모형(DEM)을 추출하는 기술을 활용하여 적설깊이를 측정하는데 활용하였다. 먼저 강설 사상 이전 UAV를 통하여 연구지역의 고도를 측정하였으며, 강설 이후 재촬영 및 두 자료의 고도 차이를 계산하여 적설깊이를 계산하였다. UAV 적설깊이 자료의 검증을 위해 지상 관측지점을 설정하여 목측으로 적설을 관측하였으며, 추가적으로 건축물에 가해지는 하중을 계산하기 위해 적설밀도 및 SWE(Snow Water Equivalent)를 관측하였다. 연구지역은 평창군 대관령면 $1.3km^2$크기 내외 지역이며, 2019년 2, 3월 3개의 강설 사상에 대하여 분석하였다. 분석 결과 적설깊이는 토지피복 및 온도와 크게 상관되었으며, 적설하중은 융설의 영향으로 적설깊이와는 크게 상관되지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 적설 피해 예측 및 예방에 활용될 수 있을 것이며, UAV를 통한 적설 측정의 적용가능성을 확인할 수 있었다.
To know the speed performance of "ARAON" in Arctic ice field, the measurement of ice properties which is ice thickness & strength, snow depth and free board were performed on July 2010. The measuring method of nautical signals such as heading angle, power of engine, wind & current information etc. was described in this paper. The speed sea trials in ice were performed on the four different positions with different ice properties and engine powers because the uniform level ice is not detected in the Chukchi Sea. The test field was partially constrained ice floe with hummocks and it was superposed with small broken ice pieces each other. All of the measured ice properties were compared and evaluated according to the results of sea trial. The relations between speed, ice thickness, strength and power were summarized. Consequently according to the sea trial results, the speed of ARAON is 2.78knots at the 2.49m ice thickness with 6.55MW engine power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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