This study estimated the predictive onion yield through Stepwise regression of big data and weather variables by onion growing season. The economic feasibility of onion observations using big data was analyzed using estimated predictive data. The social welfare effect was estimated through the model of Harberger's triangle using onion yield prediction with big data and it without big data. Predicted yield using big data showed a deviation of -9.0% to 4.2%. As a result of estimating the social welfare effect, the average annual value was 23.3 billion won. The average annual value of social welfare effects if big data was not used was measured at 22.4 billion won. Therefore, it was estimated that the difference between the social welfare effect when the prediction using big data was used and when it was not was about 950 million won. When these results are applied to items other than onion items, the effect will be greater. It is judged that it can be used as basic data to prove the justification of the agricultural observation project. However, since the simple Harberger's triangle theory has the limitation of oversimplifying reality, it is necessary to evaluate the economic value through various methods such as measuring the effect of agricultural observation under a more realistic rational expectation hypothesis in future studies.
Floating LiDAR systems (FLSs) are used in many countries because they are easier to install than stationary weather towers, have low maintenance costs, and can be installed in deep sea areas. However, FLSs are rarely used in Korea due to a lack of clear evaluation criteria to verify the reliability and uncertainty of their measurements. This study is the first to verify the reliability of FLSs in Korea with one-year simultaneous observation of six lidar systems - two fixed and four floating systems - in sea areas of Gunsan and Yeonggwang. The reliability of FLSs measurement data was verified by comparison between fixed and floating systems. Moreover, differences between existing wind resource maps and the data observed from the six points were analyzed and wind resource maps were calibrated. The results show a return rate of more than 95 % of the observed data and strong correlations between fixed and floating systems (average R2 of 0.977). Additionally, errors in wind speed predictions to produce a wind resource map could be significantly reduced from 5.7 % to 0.6 % after calibrations with the observation data.
우리나라에서는 2006년부터 항공사진 촬영방식에 디지털 카메라를 도입한 이후 항공사진 촬영과 관련한 기술 패러다임이 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 전환되고 있다. 그러나 현재 항공사진 촬영과 수치지도 제작에 대한 표준품셈은 아날로그 기반의 품셈과 디지털 기반 품셈이 혼재되어 활용되고 있다. 항공사진촬영과 관련한 품셈의 개정항목 중에서 월별천후표는 비행기의 운항일수 계산과 밀접한 관련이 있다. 현재의 월별천후표는 1999년부터 2007년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 계산한 결과를 사용하고 있다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 월별천후표의 계산을 연구하였다. 결과적으로 29개의 동일한 지점에 대하여 신규 산출한 평균 쾌청일수는 기존의 50일에서 6일이 감소한 44일로 분석되었다. 최대 쾌청일수 감소는 진주에서 23일로 나타났으며, 최대 쾌청일이 감소한 달은 2월로 나타났다.
최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.
In this study, we investigated the variabilities of wind speed of 850 hPa and precipitable water over the East Asia region using the NCEP Final Analysis data from December 2001 to November 2011. A large variance of wind speed was observed in northern and eastern China during the winter period. During summer, the regions of the East China Sea, the South Sea of Japan and the East Sea show large variances in the wind speed caused by an extended North Pacific High and typhoon activities. The large variances in the wind speed in the regions are shown to be correlated with the inter-annual variability of precipitable water over the inland region of windward side of the Korean Peninsula. Based on the investigation, sensitivity tests to the domain size were performed using the WRF model version 3.6 for heavy precipitation events over the Korean Peninsula for 26 and 27 July 2011. Numerical experiments of different domain sizes were set up with 5 km horizontal and 50 levels vertical resolutions for the control and the first experimental run, and 9 km horizontal for the second experimental run. We found that the major rainfalls correspond to shortwave troughs with baroclinic structure over Northeast China and extended North Pacific High. The correlation analysis between the observation and experiments for 1-h precipitation indicated that the second experiment with the largest domain had the best performance with the correlation coefficient of 0.79 due to the synoptic-scale systems such as short-wave troughs and North Pacific High.
외나로도의 기상발사기준은 발사체의 발사의 성공을 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 발사의 실패는 특히 발사대를 이탈하는 때로부터의 초기시간대에 거의 집중되어 있기 때문에 이 시기의 기상조건이 매우 중요하다. 과거 발사 운용과정에서 발사기상기준은 예측자료와 기본 바람자료만을 국한해서 사용하였지만, 발사체는 수직비행을 하므로 국지적인 낙뢰의 유발을 일으킬 수 있어 낙뢰자료가 필수적이며, 로켓의 자세제어와 안정성을 위해 바람의 바람 전단(Shear), 그 외에 낙뢰, 온도, 시정의 연직 분포가 중요하게 된다. 현재 외나로도에서는 이러한 기상자료가 구축되는 초기단계이지만, 외나로도 주변 지역 기상자료를 이용하여 우주센터 주변의 발사기상기준을 수립하였다. 이러한 기상기준은 향후 외나로도 지역의 관측 자료 수집을 통한 지속적인 보완이 필요하다.
2018년부터 기후변화에 따른 폭염과 한파에 의해 사회기반시설에 점증적으로 많은 피해를 미치고 있다. 최근 4년간 기후변화에 따른 영향 중에 냉해에 대한 피해가 매년 증가하여 특정 지역에 국한되었던 피해가 이제는 전국에 걸쳐서 나타나고 있으며, 이를 최소화하기 위한 각계각층의 전문가들에 의한 노력이 집중되고 있다. 그러나 불연속적으로 측정되는 데이터들 속에서 지역 특색을 반영하고자 하는 기존 연구들에서는 갑작스럽게 발생하는 이상 저온에 대한 실시간 관측 연구는 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 냉해 발생에 영향을 미치는 기상 데이터를 기준으로 냉해 피해가 발생하였던 시점의 기상 패턴을 탐색한 후 이상저온 발생 시점을 확인할 수 있는 알고리즘 패턴 개발을 하였다. 본 연구의 결과물은 과거의 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 발생하는 데이터에 의한 이상저온이 발생한 시점을 시간 시점에서 확인할 수 있다는 점에서 지역적 기상 편차를 의식하지 않고 확인이 가능하다는 점에서, 이상저온 발생 시점 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 관련 분야에 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.
Spatiotemporal changes in the thermal environment in a large city, Seoul, Korea were analyzed using a thermal index, perceived temperature (PT), to standardize the weather conditions. PT is a standard index for the thermal balance of human beings in thermophysiological environment. For the analysis of PT, the data from long-term monitoring and intensive observations in and around the inner-city stream called 'Cheonggye' in Seoul, were compared with a reference data from the Seoul weather station. Long-term data were monitored by installing two automatic weather stations at 66m (S1) and 173m (S2) away from the center of the stream. Through the analysis of the data during the summer of 2006 and intensive observation periods, it was revealed that the stream's effects on the PT extended up to the distance of the S1 site. In winter, the increase of the PT between pre- and post-restoration was stronger at S1, which was nearer than S2 from the stream. These results suggest that PT can be used as an effective model in analyzing the changes of the thermal environment in relation with the changes of water surface areas.
GPS/Meteorology technique for PWV monitoring is currently actively being researched an advanced nation. But, there is no detailed research on an evaluation of precision of GPS derived PWV measurements during the period of foul weather condition. Here, we deal with the precision of GPS derived PWV during the passage of Typhoon RUSA. Typhoon RUSA which caused a series damage was passed over in Korea from August 30 to September 1, 2002. We compared th tropospheric wet delay estimated from GPS observation and radio-sonde data at four sites(Suwon, Kwangju, Taegu, Cheju). The mean standard deviation of PWV differences at each site is ${\pm}$0.005mm. We also obtained GPS PWV at 13 GPS permanent stations(Seoul, Wonju, Seosan, Sangju, Junju, Cheongju, Taegu, Wuljin, Jinju, Daejeon, Mokpo, Sokcho, Jeju). GPS PWV time series shows, in general, peak value before and during th passage of RUSA, and low after the RUSA. GPS PWV peak time at each station is related to the progress of a typhoon RUSA. We obtained very similar result as we compare GMS satellite image with tomograph using GPS PWV and we could present th possibility of practical use by numerical model for weather forecast.
Ahn, Joong-Bae;Shim, Kyo-Moon;Lee, Deog-Bae;Kang, Su-Chul;Hur, Jina
한국농림기상학회:학술대회논문집
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한국농림기상학회 2011년도 학술발표회
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pp.20-27
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2011
A system for fine-resolution long-range weather forecast is introduced in this study. The system is basically consisted of a global-scale coupled general circulation model (CGCM) and Weather Research and Forecast (WRF) regional model. The system makes use of a data assimilation method in order to reduce the initial shock or drift that occurs at the beginning of coupling due to imbalance between model dynamics and observed initial condition. The long-range predictions are produced in the system based on a non-linear ensemble method. At the same time, the model bias are eliminated by estimating the difference between hindcast model climate and observation. In this research, the predictability of the forecast system is studied, and it is illustrated that the system can be effectively used for the high resolution long-term weather prediction. Also, using the system, fine-resolution climatological data has been produced with high degree of accuracy. It is proved that the production of agrometeorological variables that are not intensively observed are also possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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