본 연구는 낙동강 하구 주변해역의 파랑 특성을 분석하기 위해 2007년 춘계(4월, 5월)에 낙동강 하구 중앙 해상 지점에서 관측된 파랑자료와 기상청에서 운영하고 있는 거제도 해양기상 부이에서 동일시점에 관측된 결과와 비교 검증하고 관측기간동안의 두 지점에서의 기상인자(기압, 기온, 풍속 및 풍향)와의 상관성을 비교하였다. 이상에서 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 2007년 춘계(4월과 5월)의 거제도 해양기상 부이 파랑 관측자료가 최대파고 약 3-4m, 유의파고 약 2m, 주기 약 5-8sec의 범위에 해당하는 반면에 낙동강 하구에서의 파랑 관측자료는 파고가 대체적으로 1m미만의 상태로 정온한 상태를 보이며 주기는 4-7sec의 범위를 가진다. (2) 춘계 파랑 관측자료에서 바람에 의한 파랑 감쇄가 없을 경우 거제도 해양기상 부이에서부터 천수 또는 굴절에 의한 파랑변형의 효과로 인해 낙동강 하구 중앙부까지 파랑이 전달되면서 최대파고값은 약 2.2m, 유의파고값은 약 1.3m정도 감소된다. (3) 낙동강 하구역으로 내습하는 해양파랑은 대상해역의 기상조건, 특히 바람의 영향(풍속 및 풍향)에 따라서 증감하는 것을 알 수 있는데, 특히 풍향이 역풍이 부는 경우 유의파고는 감소하는 경향을 나타내며 풍속이 클수록 그 감소 기울기도 더욱 커짐을 알 수 있다.
최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
기상현상관측은 기상청에서 다양한 방법(지상, 고층, 해양, 항공, 등)으로 관측되고 있다. 하지만, 인간생활에 많은 영향을 미치는 대기경계층 관측에는 한계가 있다. 특히, 존데 또는 항공기를 이용한 기상관측은 경제적인 측면에서 상당한 비용이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 기상드론을 이용하여 국지기상현상 중 해륙풍 연직분포에 대한 기상 인자들을 측정하고 분석하는 것이다. 해륙풍의 공간적 분포를 연구하기 위해 보성지역 표준기상관측소의 보성종합기상탑을 포함한 다른 세 지점(해안가, 산기슭, 산중턱)에 동일한 통합기상센서를 각 드론에 탑재하였다. 2018년 8월 4일 1100 LST부터 1800 LST까지 30분 간격으로 최대 400 m 고도까지 기온, 상대 습도, 풍향, 풍속, 기압의 연직 프로파일 관측이 수행되었다. 기온, 상대 습도, 기압에 대한 기상현상의 공간적 특성은 네 지점에서 보이지 않았다. 강한 일사량 시간대에 중간지점(~100 m)에서 강한 바람(~8 m s-1)이 관측되었고, 오후에는 풍향이 내륙지역의 상층부터 서풍으로 바뀌었다. 기상드론을 이용하여 관측한 하부 대기층의 분석결과는 보다 정확한 기상예보 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
Infrared thermography is one of the most valuable and cost-effective diagnostic techniques for predictive maintenance on electrical systems. For the installations, the thermography can identify major problems, which if left unattended could lead to breakdowns. The result thermal images depend upon operator skills, inspection technique, and weather conditions. When the thermographer is applied to remote monitoring, the conditions of the systems are not perfectly analyzed because operators are hard to know the weather effects of the installed place. Therefore, this paper defines the effect by weather conditions these factors will influence the final results. The purpose of this paper is to define the weather effects that a thermographer needs to consider for successful condition analysis.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.190-194
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2018
The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.
This study aimed to design and build a web-based decision support system for wheat cultivation management. The system is designed to collect and measure the weather environment at the growth stage on a daily basis and predict the soil moisture content. Based on this, APSIM, one of the process-based crop models, was used to predict the potential yield of wheat cultivation in real time by making decisions at each stage. The decision-making system for wheat crop management was designed to provide information through a web-based dashboard in consideration of user convenience and to comprehensively evaluate wheat yield potential according to past, present, and future weather conditions. Based on the APSIM model, the system estimates the current yield using past and present weather data and predicts future weather using the past 40 years of weather data to estimate the potential yield at harvest. This system is expected to be developed into a decision support system for farmers to prescribe irrigation and fertilizer in order to increase domestic wheat production and quality by enhancing the yield estimation model by adding influence factors that can contribute to improving wheat yield.
Purpose: This study analyzes the impact of weather conditions, holidays, and sporting events on beer sales, providing insights for market strategy and inventory management in the beer industry. Research design, data and methodology: Beer types were classified into Lagers and Ales, with further subcategories. The study utilized weekly retail sales data from January 2018 to August 2020, provided by Nielsen Korea. An ARMAX model was employed for time-series analysis. Results: The analysis revealed that increasing temperatures positively influence sales of Pilsners and Pale Lagers. Conversely, higher precipitation levels negatively affect overall Lager sales. Among Ales, only Stout sales showed a significant decrease with increased rainfall. Sunshine duration did not significantly impact sales for any beer type. Humidity generally had little effect on beer sales, with the exception of Amber Lagers, which showed sensitivity to humidity changes. Holidays and sporting events were found to significantly boost sales across most beer types, although the specific impacts varied by beer category. Conclusions: This study offers a detailed analysis of how weather conditions and specific events influence different beer type sales. The findings provide valuable insights for breweries, beer processors, and retailers to optimize their market strategies and inventory management based on weather forecasts and seasonal events. By understanding the consumption patterns of each beer type in relation to environmental factors, businesses can better anticipate demand fluctuations and tailor their operations accordingly.
At a time when world population and food supply are in a delicate balance, it is essential that we look at factors to improve this balance. We can alter the environment to better fit the plant's needs, or we can alter the plant to better fit the environment. Improved technology has allowed us to increase the yield level. For moderately detrimental weather events technology has generally decreased the yield variation, yet for major weather disasters the variation has increased. We have raised the upper level, but zero is still the bottom level. As we concentrate the production of particular crops into limited areas where the environment is closest to optimum, we may be increasing the risk of a major weather related disaster. We need to evaluate the degree of variability of different crops, and how weather and technology can interact to affect it. The natural limits of crop production are imposed by important ecological factors. Production is a function of the climate, the soil, and the crop and all activities related to them. In looking at the environment of a crop we must recognize these are individuals, populations and ecosystems. Under intensive agriculture we try to limit the competition to one desired species. The environment is made up of a complex of factors; radiation, moisture, temperature and wind, among others. Plant response to the environment is due to the interaction of all of these factors, yet in attempting to understand them we often examine each factor individually. Variation in crop yields is primarily a function of limiting environmental parameters. Various weather parameters will be discussed, with emphasis placed on how they impact on crop production. Although solar radiation is a driving force in crop production, it often shows little relationship to yield variation. Water may enter into crop production as both a limiting and excessive factor. The effects of moisture deficiency have received much more attention than moisture excess. In many areas of the world, a very significant portion of yield variation is due to variation in the moisture factor. Temperature imposes limits on where crops can be grown, and the type of crop that can be grown in an area. High temperature effects are often combined with deficient moisture effects. Cool temperatures determine the limits in which crops can be grown. Growing degree units, or heat accumulations, have often been used as a means of explaining many temperature effects. Methods for explaining chilling effects are more limited.
(1) 소사연초시험장에서 1952~1964까지 13개년 시행한 황색종품종비교시험에 표준품종으로 공시된 Yellow Pryor품종의 성적과 경기도농촌진흥원 기상관측자료와의 상관계수를 산출하여 잎담배 수량에 미치는 기상적 영향을 고찰함과 동시 이를 기초로 중회귀방정식을 유도하여 추정치를 산출하고 실수량과 비교검토하였다. (2) 담배는 기상재해를 많이 받을 수 있는 개화결실이란 과정을 거치지 않고 다만 영양체증가에만 의존하는 작물인데도 타곡실작물과 거의 비등한 년차적 변이계수를 갖는다는 것은 본작물이 생유기간에 기상의 영향을 많이 받는다는 것을 알 수 있다. (3) 수량의 구성요소중 엽수가 크게 작용하며 (4=+0.736) 엽수의 증감은 5월의 일조(r=+0.745) 및 5~6월의 기상의 종합적인 영향(R=0.8376)이 크게 작용하는 것 같다. (4) 따라서 수량의 증감은 5월의 일조(r=0.717) 5월의 기온(r=0.329) 및 6월의 강우(r=0.421)에 보다 크게 영향을 받는다. (5) 이들 3요인을 기초로 하여 수량의 추정식 Y=441.664-31.255$X_1$+1.190$X_2$-0.031$X_3$을 산출할 수 있으며 이 식은 유의하고 (R=0.8074 df=7) 상식에 그해의 $X_1$, $X_2$, $X_3$을 대입하면 기상조건만을 고려할 때 그 해의 추정수량을 계산할 수가 있다.
Objectives: This study was performed to find phytoncide (monoterpene) emission characteristics and weather factors for application in prediction modeling for phytoncide weather services. Methods: From 2017 to 2019, one coniferous forest and one deciduous forest were selected to investigate the monthly emission characteristics and identify the correlation with weather factors. Research items were analyzed for 11 species known to be emitting the most monoterpenes. Results: Phytoncide (monoterpene) began to increase in April when trees were activated and continued to be released until November. The concentration range of monoterpene in deciduous forests was 0.0 to 427.4 ng/S㎥ and coniferous forests was 0.0 to 1,776.8 ng/S㎥. Phytoncide emission concentrations in deciduous forests were 20 to 90 percent of those in coniferous forests, and averaged 39 percent overall. The correlation between monoterpene and temperature was very close, with 0.835 for the broadleaf forest and 0.875 for the coniferous forest. Monoterpene and humidity were found to be 0.731 for the broadleaf forest and 0.681 for the coniferous forest, while wind speed showed a negative correlation of -0.482 and -0.424, respectively. Regression of temperature with phytoncide showed that the coefficient of determination (r2) was highly correlated with 0.75 for the broadleaf forest and 0.80 for the coniferous forest. Not only is phytoncide concentration affected by temperature, humidity, and wind speed, but also rainfall over the preceeding one to three days. Nearby rainfall on the day of sampling was found to have a direct effect on the physiological activities of the trees. Conclusions: Overall, if the values of monoterpene and temperature, humidity, and wind speed are used as basic factors, and rainfall from one to three days previous is replaced with complementary values, it is believed that the numerical analysis and modeling of daily and monthly phytoncide will be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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