기상정보를 주로 제공받아온 시민은 인터넷 기술 기반의 크라우드소싱을 통해 기상정보를 제공하는 주체 중 하나로 자리잡아가고 있다. 국내외에서 국가 기상 서비스 기관과 기업은 시민들이 생산한 기상관측정보를 기상예보에 활용하고 있는 추세이다. 최근 기록학계에서 데이터를 포함한 정보 관리의 중요성을 인지하고 있는 만큼 기상 분야에서 일어나고 있는 기상기록정보 생산주체의 변화와 현황에 대해 주목할 필요가 있다. 그리하여 본 논문에서는 첫째, 각 기상정보생산 주체가 구축한 기상관측망의 현황과 문제점에 대해 확인하였다. 둘째, 기상 영역에서 이루어지고 있는 크라우드소싱을 확인하기 위해 크라우드소싱을 통한 기상예보 과정에 직접 참여하여 기상기록정보의 수집, 활용과 그 가능성에 대해 분석하였다. 셋째, 향후 크라우드소싱을 통한 기상정보의 활용에 대한 발전 전망을 제시하였다.
A drone has recently got attention as an instrument for weather observation in lower atmosphere because it can produce the high spatiotemporal resolution weather data even though the weather phenomenon is inaccessible. Sea fog is a weather phenomenon occurred in lower atmosphere, and has observational limitations because it occurs on the sea. Therefore, goal of this study is to analyze the vertical structures about inflow, development and dispersion of sea fog using the high-resolution weather data with the meteorological sensor-equipped drone. This study observed sea fogs in the west coast of the Korean peninsula from March to October 2021 and investigated one sea fog inflowed into the coast on June 8th 2021. θe - qv diagrams (θe: equivalent potential temperature, qv: water vapor ratio) and vertical wind structures were analyzed. At inflow of sea fog, moist adiabatically stable layer was formed in 0-300 m and prevailing wind was switched from south-southwesterly to west-southwesterly under 120 m. Both changes are favorable for sea fog on the location. θe and qv plummeted in a layer 0-183 m. The inflowed sea fog developed from 183 m to 327 m by mixing with ambient atmosphere on top of sea fog. Also, strong mechanical turbulence near ground drove a vertical mixing under stable layer. At dispersion of sea fog, as θe on ground gradually increased, air condition was changed to neutral. Evaporation occurred on both bottom and top in sea fog. These results induced dissipation of sea fog.
It is well known that solar and space weather activities can influence the performance and reliability of modern technological system and can endanger human life. Since 2007, the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) has initiated a research project for the construction of Korean Space Weather Prediction Center (K-SWPC) to make preparations for the next solar cycle maximum (~2012). In this talk, we briefly introduce the current progress of KASI activities for K-SWPC; extension of ground observation system, construction of space weather database and network, development of prediction models, and space weather effects. In addition, future plans for KSWPC will be discussed.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.14-19
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1998
The MUBEX (MUtsu Bay sea surface temperature validation EXperiment) campaign has been held from 1995 to 1997 in summer. During the MUBEX campaign, a thermal infrared camera (TIC) installed on a research vessel, which was also equipped with other various observation devices, was intensively used to observe microscopic structure of sea skin surface temperature (SSST) behavior. We have now a total number of 500,000 images observed by the TIC under various weather conditions, i.e., very calm or wavy sea condition, and clear, patchy or cloudy sky condition. In this paper, we show typical SSST patterns observed by the TIC, and describe the result of statistical analysis of SSST.
오늘날 도로의 기상정보를 제공하기 위해 기상청에서 관리하는 기상관측 지점의 관측데이터를 활용하여 기상관측 지점 인근의 도로 기상상태를 도로관리자와 도로이용자에게 제공하는 방식을 취하고 있다. 하지만, 강수량 수집지점과 기상정보 제공 대상 도로와의 거리와 자연지형으로 인해 현실적으로 정확한 기상정보의 제공이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 C-ITS로부터 수집되는 PVD(Probe Vehicle Data)에 포함되어있는 수집시간, 좌표정보, 와이퍼 정보 등을 활용하여 노선 전체에 걸쳐 실시간 강우 정보를 추출함으로써 기존 지점 단위의 기상청 강우 정보제공의 한계를 극복해 보고자 한다. C-ITS 기반 PVD로부터 추출된 와이퍼 정보와 기상청 기반 정보를 비교해본 결과 강우강도에 관계없이 두 정보는 대체로 유사함을 알 수 있었으며, 시간당 누적강수량이 많아질수록 일치 확률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 도로의 기상정보 제공방법의 한계점을 극복하기 위해 C-ITS 기반 PVD를 활용했다는 점과 향후 다양한 지역에서 수집될 것으로 예상되는 PVD의 새로운 활용방안을 제시했다는 측면에서 의의가 있다.
이 연구에서는 2007년에서 2014년까지의 여름철에 대해 속초기상대 라디오존데 관측을 통해 산출된 가강수량과 속초 GNSS 관측소의 가강수량을 비교하였다. 라디오존데 센서 유형별 수증기량 관측 자료가 주야간 및 강수 발생 유무에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하였다. 두 관측기기의 주간, 야간별 관측 시점에 따른 가강수량 산포도에서는 선행 연구에서 알려진 바와 같이 주간의 라디오존데 관측에서는 건조 편향이 발견되었다. 특히 RSG-20A 센서는 주간, 야간에서 다른 센서에 비해 건조 편향이 크게 나타났다. 또한 전반적으로 GNSS 가강수량이 증가함에 따라 라디오존데 가강수량이 GNSS 가강수량에 대해 과대 추정에서 과소 추정으로 변화하는 경향이 발견되었다. 라디오존데 가강수량의 편향 및 오차에 대한 정량적 분석에서는 2007, 2008년을 제외하고는 센서 종류에 상관없이 여름의 주간에 비해 야간에서 더 작은 평균 편향을 가짐을 확인할 수 있다. 여름철 강수의 유무에 따른 비교에서는 RS92-SGP 센서가 가장 뛰어난 품질의 결과를 보였다.
생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.327-333
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2019
Wind speed data constitute important weather information for aircrafts flying at low altitudes, such as drones. Currently, the accuracy of low altitude wind predictions is much lower than that of high-altitude wind predictions. Deep neural networks are proposed in this study as a method to improve wind speed forecast information. Deep neural networks mimic the learning process of the interactions among neurons in the brain, and it is used in various fields, such as recognition of image, sound, and texts, image and natural language processing, and pattern recognition in time-series. In this study, the deep neural network model is constructed using the wind prediction values generated by the numerical model as an input to improve the wind speed forecasts. Using the ground wind speed forecast data collected at the Boseong Meteorological Observation Tower, wind speed forecast values obtained by the numerical model are compared with those obtained by the model proposed in this study for the verification of the validity and compatibility of the proposed model.
본 연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr-1) 시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 객관적 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회), 건조한 하층 위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.4% (10회)로 분석되었다. TT형의 경우 SRH 값이 357.6 J kg-1으로 역학적 불안정이 큰 반면, LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여(850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다. IV와 LG형의 경우 북만주와 중국의 북동에 강한 저기압이 위치하는 종관 패턴을 보이며, 기압경도에 의한 남서기류의 유입이 상대적으로 약하였다. 강수 전반부에 강수가 집중되는 형태가 모든 유형에서 나타났으며, 특히 IV형의 경우 강수 전반 높은 강도로 강수가 집중되어 내린다. TT형의 경우 가장 많은 강수량(123.9 mm)을 보였지만 다른 유형과 비교하였을 때, 강수가 전·후반 고르게 오랜 시간 지속되는 특징을 보였다. 본 연구 결과는 서울에서 강수와 관련된 고층관측자료의 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.
Yeongdong has frequently suffered from severe snowstorms, which generally give rise to societal and economic damages to the region in winter. In order to understand its mechanism, there has been a long-term measurement campaign, based on the rawinsonde measurements for every snowfall event at Gangneung since 2014. The previous observations showed that a typical heavy snowfall is generally accompanied with northerly or northeasterly flow below the snow clouds, generated by cold air outbreak over the relatively warmer East Sea. An intensive and multi-institutional measurement campaign has been launched in 2019 mainly in collaboration with Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Studies of Korean Meteorological Administration, with a special emphasis on winter snowfall and spring windstorm altogether. The experiment spanned largely from February to April with comprehensive measurements of frequent rawinsonde measurements at a super site (Gangneung) with continuous remote sensings of wind profiler, microwave radiometers and weather radar etc. Additional measurements were added to the campaign, such as aircraft dropsonde measurements and shipboard rawinsonde soundings. One of the fruitful outcomes is, so far, to identify a couple of cold air damming occurrences, featuring lowest temperature below 1 km, which hamper the convergence zone and snow clouds from penetrating inland, and eventually make it harder to forecast snowfall in terms of its location and timing. This kind of comprehensive observation campaign with continuous remote sensings and intensive additional measurement platforms should be conducted to understand various orographic precipitation in the complex terrain like Yeongdong.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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