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.
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).
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.
Several models physically based to predict the evolution of the snowpack have been proposed. Validity of these models for hourly estimation is, however, questionable, since they have been tested only on a daily basis. A computational model to predict the amount of snowpack on an hourly basis in terms of snowload from a set of meterological measurements was developed and investigated the rapid snowmelt conditions during Fohn events in the Takada plain.
적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.
최근 기후변화와 관련하여 수많은 자연재해 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 국지적인 폭설과 관련한 자연재해는 재산상의 피해뿐만 아니라 수많은 인명피해를 야기하고 있다. 또한 적설은 단순히 방재 차원을 넘어서 물의 순환과정을 해석하는 데에도 중요한 부분으로 인식되고 있다. 특히 수문학적 측면에서 적설은 인근 하천유량 및 토양수분에 영향을 미치는 주요한 인자로서 이에 관한 세밀한 연구가 진행되고 있다. 따라서 기존의 접근 방식을 넘어서 더욱 능동이고 즉각적인 형태의 적설 관측의 필요성이 대두 되고 있는 시점이다. 지점 관측의 한계성을 보완하기 위해 인공위성에 탑재된 마이크로파 센서를 활용한 적설 관측시스템이 제안되어 이에 대한 검증도 활발히 진행되고 있다. NASA의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E)는 마이크로파 센서로서 전 지구적인 물과 에너지 흐름에 관한 다양한 정보를 제공하고 있으며, 이중에는 적설 관측을 위하여 AMSR-E의 SNOW WATER EQUIVALENT PRODUCT (SWE)를 이용한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 한반도내에서의 관측소 실측 자료를 바탕으로 AMSR-E SWE에 대한 검증작업을 실시하였으며, 현재 인공위성을 활용한 적설관측 체계의 오차를 유발하는 요인에 대해 분석했다.
토양온도는 비점오염과 관련된 수문학적 및 생지화학적 과정에 영향을 주는 중요한 물리적 환경인자 중 하나이다. 이 연구에서는 분포형 유역모델인 CAMEL(Chemicals, Agricultural Management and Erosion Losses)의 겨울철 토양온도 모의성능을 개선하기 위해서 융설과 토양 동결-융해 모델을 개발하였으며, 경기도 여주에 위치한 시험유역의 4개 지점에서 3개월 동안 관측한 토양온도 자료를 사용하여 모델을 보 검정하였다. 모의 결과, 표층 토양온도에 대해서는 모델이 토양온도의 시계열 변화를 비교적 잘 재현하는 반면($R^2$ 0.71~0.95, RMSE $0.89{\sim}1.49^{\circ}C$), 하부토양층 온도에 대해서는 경우에 따라 모델의 예측오차가 다소 크게 나타났는데($R^2$ 0.51~0.97, RMSE $0.51{\sim}5.08^{\circ}C$), 이것은 모델에서 토양 깊이별 토성을 동일한 것으로 가정한 것이 주요 원인인 것으로 판단된다. 한편, 개발된 모델은 융설에 의한 단열효과와 토양 동결-융해 과정에서 유입 또는 방출되는 잠열흐름의 영향으로 토양온도의 진폭이 감소하는 현상을 잘 모의하고 있다. 비록 모델 구조의 한계와 자료의 부족으로 토양온도에 대한 다소의 예측오차가 발생하였지만, 개발된 토양온도 모델은 시험유역의 토지이용 및 지형에 따른 토양온도와 적설상당수량의 시공간적 분포를 합리적으로 잘 모의하는 것으로 사료된다.
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.
강설과 강우에서의 이온성분 차이와 강설이 겨울철 강수의 화학적 특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 전북 익산지역에서 1995년부터 2000년까지 강우와 강설의 포집이 가능한 매 $11\sim12$월과 $1\sim2$월 동안에 자동강수채취장치를 사용하여 강수를 포집한 후 pH와 전기전도도 그리고 수용성 이온성분의 농도를 측정하였다. 겨울철 강수의 평균 pH는 4.72이었으며, 강수의 침적형태에 따라서는 강설(5.05)보다 강우(4.67)에서 높은 산성도를 나타내었다. pH 5.0 이하의 저 pH 발생빈도는 강우의 경우 약 73%이었으며, 강설은 30%이었다. 이온성분의 경우 강설은 강우에 비해 해염에서 기원하고 있는 이온성분들의 농도가 높게 나타났는데, 특히 $Cl^-$, $Na^+$, $Mg^{2+}$ 의 경우 3배 이상의 농도 차이를 나타내었다. 해염기원 성분을 제외할 경우 강우와 강설 모두 음이온에서는 $nss-SO_4^{2-}$와 $NO_3^-$가 그리고 양이온에서는 $NH_4^+$와 $nss-Ca^{2+}$가 주성분인 것으로 나타났다. 이중 $nss-SO_4^{2-}$는 강우에서 1.3배 높은 농도를 나타낸 반면, $nss-Ca^{2+}$와 $NO_3^-$의 경우 강설에서 각각 1.5배와 1.3배 높은 농도를 나타내었다. 겨울철 강수 중 $nSS-SO_4^{2-}/NO_3^-$의 당량농도비는 2.4이었는데 이것은 강수의 산성도에 대한 $H_2SO_4$의 기여율이 71%이고 그 나머지가 $HNO_3$에 의한 것임을 의미한다. 강우와 강설에서는 각각 2.7과 1.5를 나타내었는데 이것은 입자상의 $SO_4^{2-}$나 $NO_3^-$보다 가스상의 $HNO_3$가 강설에서 효율적으로 제거되기 때문으로 국외의 다른 실측 연구결과와도 일치하고 있으며, 대기에어로졸의 세정이론과도 잘 부합되는 것으로 나타났다. 익산지역의 겨울철 강우와 강설 모두 $nss-SO_4^{2-}$와 $NO_3^-$가 국내 외 비오염지역에 비해 고농도로 검출되었지만, 이에 대응하는 알칼리성의 $NH_4^+$, $nss-Ca^{2+}$, $nss-K^+$ 등이 존재함으로써 중화작용이 이 지역 강수의 중요한 특징으로 나타났다. 그러나 강우와 강설에서의 이온성분의 차이 그리고 산성원인물질에 대한 이들 알칼리성 물질의 중화능 차이에 의해 강우에 비해 강설의 산성도가 낮은 것으로 나타났으며, 결과적으로 강설은 겨울철 강수의 산성도를 완화시키는 역할을 하는 것으로 파악되었다.
Heavy snowfall events have occurred frequently in the Yeongdong region but understanding of these events have trouble in lack of snowfall observation in this region because it is composed of complex topography like the "Taebaek mountains" and the "East sea". These problems can be solved by quantitative precipitation estimation technique using remote sensing such as radar, satellite, etc. Two radars which are able to cover over Yeondong region were installed at Gangneung (GNG) and Gwangdeoksan (GDK). This study uses radar and water equivalent of snow cover to investigate the characteristics of radar echoes and the $Z_e-R$ relations associated with the 10 Yeongdong heavy snowfall events during the last 5 years (2010~2014). It was found that the heights which the probability of detection (POD) of snow detection by GNG radar is more than 80% are 3,000 m and 1,500 m in convective cloud and stratiform cloud, respectively. The vertical gradient of radar reflectivity is less decreased in convective cloud than stratiform cloud. However, POD by GDK radar are lower than 80% at all layers because the majority of Yeondong observational stations are more than 100 km away from GDK radar site. Furthermore, we examined $Z_e-R$ relation from the 10 events using GNG radar and compared the "a" and "b" obtained from these examinations at Sokcho (SC) and Daegwallyeong (DG). These "a" and "b" are estimated from radar echo at 500 m (SC) and 1,500 m (DG). The values of "a" differ in their stations such as SC and DG are 30~116 and 6~39, respectively. But "b" is 0.4~1.7 irrespective of stations. Moreover, the value of "a" increased with surface air temperature. Therefore, quantitative precipitation estimation in heavy snowfall events by radar echo using fixed "a" and "b" is difficult because these values changed according to those precipitation characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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