기후변화가 가시화되면서 극심한 폭우, 폭염과 시기상 발생하지 않았던 장마철 이후의 집중호우 등 과거에는 관측된 적이 없던 이례적인 현상이 나타나고 있다. 최근 들어 이들의 출현빈도는 점차 증가하고 있으나 규칙적인 패턴이나 일정한 주기에 따라 발생하지 않는 것이 큰 특징이라 할 수 있다. 따라서 기후변화 연구 방법 중의 하나인 연자료 및 연평균 자료 이용 및 분석 연구를 바탕으로 하여 극한 사상의 발생빈도와 경향성과 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다. 본 논문에서는 강우와 기온에 관련하여 객관성과 일관성을 유지할 수 있는 극한 지수를 설정하고, 이에 근거하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 총 66개 관측소의 과거 자료를 분석하였다. 이들 자료의 통계적 유의성을 파악하기 위하여 통계적 진단으로 선형회귀 및 Kendall-Tau 방법을 적용하였다. 이 지수들의 경향성을 분석한 결과, 강수량은 점차 증가하는 반면, 강수일수는 감소하는 것으로 나타났으며 계절적으로 보았을 때에는 가을철(9~11월)보다 여름철(6~8월)에 강우 발생률과 집중호우 한계 기준이 더 크게 증가하였다. 한편, 여름철(6~8월)에 비하여 겨울철(12~2월)의 기온 상승 경향성이 더 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 대체적으로 해안지역보다는 내륙 전반에 걸쳐 고르게 분포하였다. 또한 우리나라 전반에서 겨울철 동결일수가 감소하는 경향을 보임으로써, 여러 문헌을 통해 이미 확인된 것처럼 기후변화 진행에 따른 영향으로 겨울철 기온이 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다.
최근 전세계적으로 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상이 발생되고 있다. 미국 북동부 지역의 한파, 중국 베이징, 인도 남부, 파키스탄의 폭염, 칠레, 카자흐스탄, 베트남의 홍수 등 세계 각지에서 이상 기후가 발생되고, 피해도 속출하고 있다. 특히, 중국의 경우 2013년 이후 매년 남부지역을 중심으로 전국적인 폭염이 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 이상 고온 현상의 특성을 분석하기 위해 중국 츠시시의 4시기 Landsat 8 OLI TIRS 센서 영상을 활용하였다. 위성영상의 10개 밴드를 활용하여 토지피복 분류를 수행하고, 10번 열밴드를 이용하여 지표면 온도를 추출하였다. 4시기의 토지피복 분류 결과를 통해 시계열적인 변화 추이를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 지표 온도 산출 결과를 통해 각 시기의 평균 온도뿐만 아니라 각 항목별 평균온도까지 확인할 수 있었다. 특히, 항목별 평균온도 산출 결과를 통해 동일 시기에서는 건물, 나지, 산림, 농경지, 수계, 갯벌의 순서로 온도가 높게 나타나는 것뿐만 아니라, 대상지 전체의 평균온도에 비해 건물, 나지, 산림, 농경지 지역의 온도는 높고 수계와 갯벌 지역은 온도가 낮게 나타나는 것을 확인 가능하였다.
Wind profiler provides vertical profiles of three-dimensional wind vectors with high spatiotemporal resolution. The wind vectors is useful to analyze severe weather phenomena and to validate the various products from numerical weather prediction model. However, the wind measurements are not immune to ground clutter, bird, insect, and aircraft. Therefore, quality of wind vectors from wind profiler must be quantitatively evaluated prior to its application. In this study, wind vectors from UHF wind profiler at Ganwon Regional Meteorological Administration was quantitatively evaluated using 27 radiosonde measurements that were launched every two or three hours according to rainfall intensity during Intensive Observation Period (IOP) from June to July 2013. In comparison between two measurements, wind vectors from wind profiler was relatively underestimated. In addition, the accuracy and quality of wind vectors from wind profiler decrease with increasing beam height. The accuracy and quality of the wind vectors for rainy periods during IOP were higher than for the clear-air measurements. The moderate rainfall intensity lead to multi-peaks in Doppler spectrum. It results in overestimation of vertical air motion, whereas wind vectors from wind profilers shows good agreement with those from radiosonde measurements for light rainfall intensity.
An anomalous cold-weather period occurred during January 2011 in East Asia, and this study investigates the event by focusing on the blocking phenomena formed at Northeastern Asia. The area of cold weather is determined to represent the characteristic features of abnormal cold temperature. The 2010/11 winter is divided into three periods P1, P2 (cold period), and P3. For the cold area ($30-50^{\circ}N$, $115-135^{\circ}E$) the corresponding cold period P2 is determined to be 39 days from 23 December 2010 through 30 January 2011. During P1 and P3 temperature anomalies from the climatological mean are small with large standard deviation compared to those of P2, which has large negative anomaly and small standard deviation. The period P2 is dominated by blocking, which was determined by distributions of 500-hPa geopotential height and potential temperature on the 2 PVU surface. Correlation-coefficient analyses show that during P2 the temperature in the cold area is related with pressure of Northeastern Asia, while the temperature during P1 and P3 is related with pressure of Northwest of Korea. Also, during P1 and P3 the temperature pattern shows eastward propagation, but during P2, a stationary pattern. All the observations imply that, during the cold period P2, the temperature in the cold area is related with blocking in Northeastern Asia. During P1 and P3 temperature pattern is related with 500-hPa geopotential height in Siberia, and this relationship is also observed in the climatological mean state.
최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
많은 검지방식중 어떠한 방식에 의하든 간에 교통류에 관한 정보수집이 선행되어야하고, 그 다음에 정상주기방식이든 전술제어등 비정주기방식이든 간에 교통신호등의 신속제어시에 그 최적신호주기설정을 전제로 하고서 신호주기에 포함되어 있는 발진지연현상에 관하여 분석검토치 않으면 안된다. 선상에서 차의 속도별 및 앞뒤차간의 간격등으로 분포교통량의 개개가 일률적인 인자라 볼 수 없는 것은 사실이나 좀더 구체적으로 그 요인을 제어공학적 해석방법으로써 분석하여 이들을 각각 외란들로 간주하고 나아가 합성외란을 입력과 출력의 차인 오차로 간주했다. 외란은 시간의 함수이므로 첫째 환경조건으로써 도로의 상태 및 기후, 둘째 차량자체의 구조 및 성능으로부터 오는것, 세째 운전자(입간)의 정신적 신체적조건등으로 구분하여 검토하고 본논문은 기존환경조건을 최대로 활용하는 견지에서 첫째의 경우를 일정하다고 보고, 다만 차와 운전자에 대한것만 요인으로 취하였다. 안정화 대책으로써 오차요소별 최소화를 시도했으며, 그 결과 신원최적제어주기설정을 위한 방안이 구체적으로 제시되었고, 주로 외란의 요인을 제거하므로써 최적제어가 가능케됨을 입증해주고 있다.
There is an increasing frequency in the occurrence of abnormal weather phenomena such as sharp increases and decreases in temperature. Under these weather conditions, the heading time of rice changes unexpectedly, which poses problems in agriculture. Therefore, we investigated the effect of temperature on the heading response at different growth stages in rice. During the period from transplanting to heading, the plants were subjected to different temperature treatments, each for a 9-day period, to observe the heading response. For the heading date analysis, "heading date" was defined as the number of days from transplanting to the appearance of the first spikelet. We found that the influence of temperature increased in the order of rooting stage, followed by meiosis, early tillering, spikelet differentiation, and panicle initiation stage in all ecological types and cultivars. In particular, unlike the results reported previously, the effect of temperature on heading during the photo-sensitive period was very small. Meanwhile, the influence of temperature on vegetative growth response at different growth stages was not consistent with heading response. These results can be used as basic data for predicting the variation in heading date owing to temperature variation at each growth stage. In addition, we propose that the concept of day length should be included in determining the influence of temperature on the photo-sensitive period.
산불은 대부분 인위적인 원인에 의해 발생되지만, 산불의 피해가 대규모로 확산하는 연소 조건은 자연현상에 의해 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 여러 인자 사이의 의존 및 인과관계를 분석할 수 있는 부분최소제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)을 이용하여 기상 및 가뭄이 산불 발생에 미치는 인과관계와 영향 정도를 평가하였다. 그 결과 지난 2015년부터 약 5년 기간 동안 발생한 강원도 산불에 미치는 가뭄의 영향은 27 %, 기상학적 영향은 38 %로 확인되었다. 또한, 강원도에서 발생한 산불 중에서 봄철에 발생한 산불은 약 60 %의 비율을 차지하며, 이는 기상학적 요인과 더불어 이전 연도의 가을과 겨울철 가뭄이 산불 발생에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 산불 발생위험을 평가하는 데 있어 극심한 기상학적 가뭄이 가을과 겨울철에 발생했다면, 이듬해 봄에는 산불의 발생확률은 증가할 가능성이 있다.
Weather is one of the main causes of aircraft accidents, and among the phenomena caused by weather, icing is a phenomenon in which an ice layer is formed when an object exposed to an atmosphere below a freezing temperature collides with supercooled water droplets. If this phenomenon occurs in the rotor blades, it causes defects such as severe vibration in the airframe and eventually leads to loss of control and an accident. Therefore, it is necessary to foresee the icing situation so that it can ascend and descend at an altitude without a freezing point. In this study, vibration data in normal and faulty conditions was acquired, data features were extracted, and vibration was predicted through deep learning-based algorithms such as CNN, LSTM, CNN-LSTM, Transformer, and TCN, and performance was compared to evaluate blade icing. A method for minimizing operating loss is suggested.
한국에서 흰줄숲모기(Aedes albopictus)는 일반적으로 매우 흔한 종으로 여기지지만, 해외에서는 주요 질병 매개체로 인식되고 있으며, 도시 환경에 잘 적응하는 특징을 가지고 있다. 최근 도심 지역의 기후변화와 열섬 현상에 따른 곤충의 대발생이 보고되면서, 이러한 환경 변화가 모기의 부화율에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구를 위해 서울시 내 25개의 기상청 자동관측장비(AWS)에서 수집된 기후 데이터를 분석하여, 열섬 현상이 강한 도심 지역과 열섬 현상이 약한 교외 지역을 선정하였으며, 이를 통해 임의의 사이구간을 생성하여 총 9개의 열섬 조건에서 흰줄숲모기의 부화율을 분석하였다. 분석 결과, 열섬 현상이 강할수록 부화율이 증가하였으며, 회귀분석을 통해 열섬 강도가 높아질수록 이러한 추세가 더욱 빨라질 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 도시열섬 현상에 따른 기온 변화가 흰줄숲모기의 부화율에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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