수치표고모델은 실제지형모델의 참값과 비교하여 충분하고 높은 정확도를 지녀야 하며, 미리 주어져 있는 지형데이타와 보간법을 사용하여 임의의 평면위치(X, Y)에 대응하는 표고 h를 구하고 경사를 구할 수 있는 모텔을 만들어 놓아야 한다. 보간의 정확도는 지형의 기복 상태와 자료의 밀도에 우선적으로 영향을 받게 되므로, 지형을 객관적인 방법으로 분류할 필요가 있다. 평균경사도와 면적비는 지형이 경사상태에 따라 비슷한 분류 결과를 가져오는 변수이지만, 지형의 국소적인 변화크기를 동시에 표시하는 변수는 면적비이다. 그러므로 본 연구는 지형의 분류를 좀 더 객관화하기 위하여 비고에 의해서가 아니라 경사도에 의해 분류하고, 경사와 곡률경중율의 영향을 분석하여 그 경사도에 합당한 매개변수를 도입하므로써 보다 현실에 가까운 모델을 재현하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 결과는 첫째, 경사에 의한 지형의 분류는 평지는 pl6과 p24 준경사지 pl6과 S, 급경사지는 S 와 p24가 적합하고 곡률에 의한 분류는 평지와 준경사지에서 모두 p24와 S가 적합하며, 급경사지에서는 pl6이 적합하였다. 경사와 기복 변화량을 조합한 경우는 평지는 pl6, 준경사지는 p24, 급경사지는 S가 각각 적합하였다. 둘째, 유형화율은 경사 50%, 곡률경중율 0.0015에서 50∼80%로 가장 컸다.
We obtained a total of 36 GPS coordinates of the seven bat species of Rhinolophus ferrumequinum, Myotis ikonnikovi, M. nattereri, M. petax, Murina ussuriensis, Plecotus auritus, and Pipistrellus abramus. Characteristics of forests (forest type, age class, DBH class and crown density), terrain (aspect, slope and distance from mountain stream) and disturbance factors (distance from human residential areas and distance from cultivated areas) that bats have used as their habitats were revealed from the GIS analysis based on GPS coordinates of the 36 positions that bats were found. The bats-preferred forest type is broad-leaf forests (43%) with the trees of the 2th (31%) and 5th (31%) age class, the trees of sapling (36%) and large DBH class (31%), and sparse crown density (67%). Bats prefer the slop direction of the east (39%), the gradient below $15^{\circ}$ (61%), the ranges within 200 m from the mountain streams (92%), the ranges within 200 m near roads (89%), the ranges of 200-400 m from human residential areas (28%), and the ranges within 200 m from cultivated areas (36%).
본 연구에서는 한라산 사방향에 분포하는 구상나무 자생지 중 9개 조사구에 대하여 구상나무를 생목과 사목으로 구분하여 도면화하고, 그 밀도와 고사율을 분석하였다. 분석 결과, 구상나무는 조사구 내의 위치에 따라 밀도 및 고사율에 있어 상당한 불균질성을 보였다. 이는 위치에 따라 변화하는 특정 인자가 구상나무 고사를 발생시킬 것이라는 추정을 가능케 한다. 본 연구에서는 구상나무 밀도 및 고사율을 토대로 고도, 지형경사, 수계망, 일사량과 경사향 등의 지형적 요인과 구상나무 고사현상과의 관련성을 살펴보았다. 구상나무는 고도가 증가함에 따라 밀도가 증가하였으며, 고사율 또한 증가하였다. 지형경사와 고사율 사이에는 음의 상관관계가 인지되었으며, 수계망이 미약하게 발달한 완만한 곳에서 고사율이 높게 나타났다. 그리고 경사향에 따라 고사율이 크게 변화하는 것이 인지되었으며, 생목이 우세한 영역이 사목이 우세한 영역에 비해 평균 일사량이 많게 나타났다. 전반적으로 한라산 구상나무는 상대적으로 지형경사가 완만하고, 일사량이 적은 곳에서 많이 고사하는 것으로 나타났다. 지형경사가 완만할수록 상대적으로 토양수분 함량이 많고, 일사량이 적을수록 증발량이 적어져 토양수분 함량이 많다는 기존 연구결과를 고려하면, 토양수분 과다가 한라산 구상나무 고사의 원인으로 추정된다. 이는 근래의 한반도 및 제주 지역에서 나타나는 강수량 증가, 증발량 감소, 일조시간 감소 등의 일련의 기후변화 현상, 한라산 고도 증가에 따른 강수량 증가와 함께 나타나는 고사율 증가현상, 한라산 아고산지대에서의 식생변화 등의 증거들에 의해 뒷받침된다. 이번 연구에서 고도 및 지역에 따라 인지되는 구상나무 밀도와 고사율의 변화양상은 향후 구상나무 쇠퇴현상에 대한 수치 모델링 연구에 있어 공간변수로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 뿐만 아니라, 정사항공영상을 활용하는 개체단위의 수목분포 조사 방법은 향후 장기적 식생변화 연구에 있어 수치적 모니터링 기법으로 널리 활용될 수 있을 것이다.
일반도시계획은 보편적이고 획일적인 건축행위를 제한하는 평면계획인 반면 지구단위계획은 필지, 가구, 획지단위 별로 차등을 두어 다양한 건축행위를 유도할 수 있는 입체적인 계획이다. 그러므로 단지계획을 위해서는 토지이용계획 등 2차원적인 토지정보뿐만 아니라 채광, 배수, 향 등의 분석을 위해 3차원적인 지형정보의 이용이 필요하다. 이러한 필요성을 충족시키기 위해 GIS 및 사진측량 기법을 이용하여 정보를 구축한다면 보다 합리적이고 효율적으로 단지계획을 수립할 수 있다. 본 연구에서는 테스트지역에 대해 GIS기법을 이용하여 단지계획을 위한 정보를 구축하였으며 위성영상과 DEM으로 대상지역의 3차원 모델을 구축하여 분석하였다. 연구결과 토지이용분석, 배향 분석, 수계분석, 경사분석을 실시하여 지구단위계획 수립에 효율적으로 활용할 수 있었다. 또한 분석결과를 반영하여 실제 대상지역에 대해 지구단위계획을 수립한 결과 적절하며 효율적임을 알 수 있었다.
The dispersion of suspended particulates in the coastal complex terrain of mountain-inland basin (city)-sea, considering their recycling was investigated using three-dimensional non-hydrostatic numerical model and lagrangian particle model (or random walk model). Convective boundary layer under synoptic scale westerly wind is developed with a thickness of about I km over the ground in the west of the mountain, while a thickness of thermal internal boundary layer (TIBL) is only confined to less than 200m along the eastern slope of the mountain, below an easterly sea breeze circulation. At the mid of the eastern slop of the mountain, westerly wind confronts easterly sea breeze, which goes to the height of 1700 m above sea level and is finally eastward return flow toward the sea. At this time, particulates floated from the ground surface of the city to the top of TIBL go along the eastern slope of the mountain in the passage of sea breeze, being away the TIBL and reach near the top of the mountain. Then those particulates disperse eastward below the height of sea-breeze circulation and widely spread out over the coastal sea. Total suspended particulate concentration near the ground surface of the city is very low. On the other hand, nighttime radiative cooling produces a shallow nocturnal surface inversion layer (NSIL) of 200 m thickness over the inland surface, but relatively thin thickness less than 100m is found near the mountain surface. As synoptic scale westerly wind should be intensified under the association of mountain wind along the eastern slope of mountain to inland plain and further combine with land-breeze from inland plain toward sea, resulting in strong wind as internal gravity waves with a hydraulic jump motion bounding up to about 1km upper level in the atmosphere in the west of the city and becoming a eastward return flow. Simultaneously, wind near the eastern coastal side of the city was moderate. Since the downward strong wind penetrated into the city, the particulate matters floated near the top of the mountain in the day also moved down along the eastern slope of the mountain, reaching the. downtown and merging in the ground surface inside the NSIL with a maximum ground level concentration of total suspended particulates (TSP) at 0300 LST. Some of them were bounded up from the ground surface to the 1km upper level and the others were forward to the coastal sea surface, showing their dispersions from the coastal NSIL toward the propagation area of internal gravity waves. On the next day at 0600 LST and 0900 LST, the dispersed particulates into the coastal sea could return to the coastal inland area under the influence of sea breeze and the recycled particulates combine with emitted ones from the ground surface, resulting in relatively high TSP concentration. Later, they float again up to the thermal internal boundary layer, following sea breeze circulation.
풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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