• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제13권3호
• /
• pp.15-28
• /
• 2020

본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 수계 밀도, 유출곡선지수, 연증발산량, 연강수량을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량 산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈수량 회귀모형과 비교·분석에서 보다 우수한 결과를 나타내었는데 이는 기존의 회귀모형보다 다양한 유역 특성인자와 수문특성인자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문인 것으로 판단된다.

• 한국주거학회:학술대회논문집
• /
• 한국주거학회 2003년도 정기총회 및 추계학술대회
• /
• pp.189-194
• /
• 2003

Since 1960's Mapo Apartment Housing, the apartment housing has been established as the typical urban housing type, and its design of outdoor spaces being transformed diversely. The purpose of this study is to identify the periodical trend of outdoor space design by analysing the elements of outdoor spaces in the apartment housing estates constructed in Daejon City.

• 한국환경과학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 1998

This paper alms to estimate the change point of the precipitation in Pusan area using the several statistical approaches. The data concerning rainfall are extracted from the annual climatological report and monthly weather report issued by the Korean Meteorological Administration. The average annual precipitation at Pusan is 1471.6 mm, with a standard deviation of 406.0 mm, less than the normal(1486.0 mm). The trend of the annual precipitation is continuously decreasing after 1991 as a change point. And the statistical tests such as t-test and Wilcoxon rank sum test reveals that the average annual precipitation of after 1991 is less than that of before 1991 at 10% significance level. And the mean gnu성 precipitation In Kyongnam districts is also continuously decreasing after 1991 same as Pusan.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.101-119
• /
• 2018

In this study, we analyzed long-term measurements and air quality simulation results of four criteria air pollutants ($PM_{10}$, $O_3$, $NO_2$, and $SO_2$) for 10 years, from 2006 to 2015, with emphasis on trends of annual variabilities. With the observation data, we conducted spatial interpolation using the Kriging method to estimate spatial distribution of pollutant concentrations. We also performed air quality simulations using the CMAQ model to consider the nonlinearity of the secondary air pollutants such as $O_3$ and the influence of long-range transport. In addition, these simulations are used to deduce the effect of long-term meteorological variations on trends of air quality changes because we fixed the emissions inventory while changing meteorological inputs. The nation-wide inter-annual variability of modeled $PM_{10}$ concentrations was $-0.11{\mu}g/m^3/yr$, while that of observed concentrations was $-0.84{\mu}g/m^3/yr$. For the Seoul Metropolitan Area, the inter-annual variability of observed $PM_{10}$ concentrations was $-1.64{\mu}g/m^3/yr$ that is two times rapid improvement compared to other regions. On the other hand, the inter-annual variability of observed $O_3$ concentrations is 0.62 ppb/yr which is larger than the simulated result of 0.13 ppb/yr. Magnitudes of differences between the modeled and observed inter-annual variabilities indicated that decreasing trend of $PM_{10}$ and increasing trend of $O_3$ are more influenced by emissions and oxidation states than meteorological conditions. We also found similar patterns in $NO_2$. However, $NO_2$ trends showed greater regional and seasonal differences than other pollutants. The analytic approach used in this study can be applicable to estimate changes in factors determining air quality such as emissions, weather, and surrounding conditions over a long term. Then analysis results can be used as important data for air quality management planning and evaluation of the chronic impact of air quality.

• Ocean and Polar Research
• /
• 제40권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 2018

Previous studies have indicated a great regional difference in Sea Level Rise (SLR) in the Pacific and it has been suggested that this is linked to climate variability over the past two decades. In this study, we seek to identify the possible linkage between regional sea level and Pacific climate variability from altimetry-based sea level data (1993-2012) and further investigate how the Pacific sea level has changed spatially and temporally over the past 60 years from long-term sea level reconstruction data (1953-2008). Based on the same method as Zhang and Church (2012), the Inter-annual Climate Index (ICI) associated with the El $Ni{\tilde{n}}o-Southern$ Oscillation (ENSO) and the Decadal Climate Index (DCI) associated with Pacific Decadal Oscillation (PDO) are defined and then the multiple variable linear regression is used to analyze quantitatively the impact of inter-annual and decadal climate variability on the regional sea levels in the Pacific. During the altimeter period, the ICI that represents ENSO influence on inter-annual time scales strongly impacts in a striking east-west "see-saw mode" on sea levels across the tropical Pacific. On the other hand, the decadal sea level pattern that is linked to the DCI has a broad meridional structure that is roughly symmetric in the equator with its North Pacific expression being similar to the PDO, which largely contributes to a positive SLR trend in the western Pacific and a negative trend in the eastern Pacific over the two most recent decades. Using long-term sea level reconstruction data, we found that the Pacific sea levels have fluctuated in the past over inter-annual and decadal time scales and that strong regional differences are presented. Of particular interest is that the SLR reveals a decadal shift and presents an opposite trend before and after the mid-1980s; i.e., a declining (rising) trend in the western (eastern) Pacific before the mid-1980s, followed by a rising (declining) trend from the mid-1980s onward in the western (eastern) Pacific. This result indicates that the recent SLR patterns revealed from the altimeters have been persistent at least since the mid-1980s.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권1B호
• /
• pp.55-64
• /
• 2008

기후변화에 대한 명백한 증거가 전 세계적으로 관찰되고 있음에도 불구하고 현재 사용 중인 홍수 빈도분석 방법은 이러한 기후변화나 장기변동성을 고려할 요소를 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 관측된 연최대 일강우량과 일유출량 시계열을 대상으로 추세분석을 실시하여 전 지구적으로 나타난 기온상승과 같은 증가추세가 존재하는지 linear regression과 Mann-Kendall 기법을 이용하여 살펴보았으며, 나아가 기후의 변동성으로 인해 발생할 수 있는 홍수량의 증가추세를 반영한 빈도분석 방안을 제시하였다. 5개 대상지점(서울, 인천, 울릉도, 전주, 강릉)의 연최대 일강우량 모두 시간에 따른 증가추세를 일관되게 보이고 있었으나, 통계적인 유의성이 검증되지는 않았다. 홍수량도 3개의 대상지점(안동댐, 소양강댐, 대청댐) 모두에서 시간에 따른 증가추세가 관찰되었으나, 안동댐의 상향추세만이 통계적인 유의성을 내포하였다. 선형추세를 가진 홍수량의 빈도분석 및 위험도를 추정할 수 있는 대수정규 추세모형(log-normal trend model)을 소개하고, 안동댐과 소양강댐의 홍수 빈도분석을 위해 적용하였다. 적용결과 대수정규 추세모형의 2005년 50년 빈도 홍수량은 안동댐과 소양강댐 모두 대수정규 모형보다 각각 41%와 21% 증가하였으며, 목표연도가 증가함에 따라 추정되는 홍수량 역시 함께 증가함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권7호
• /
• pp.643-656
• /
• 2014

우리나라 전국 43개 기후관측지점을 대상으로 기후 건조지수 추세의 시간적(월별, 계절별, 연별) 동질성을 분석하였다. 또한 43개 기후관측지점을 9개 지역으로 구분하여 이들 각 지역과 전체 9개 지역을 대상으로 시간적 및 지역적인 기후 건조지수 추세의 동질성 유무와 추세정도를 파악하였다. 분석을 위해 43개 기후관측지점의 월별, 계절별 그리고 연별 건조지수를 강수량과 FAO Penman-Monteith식으로 계산된 잠재증발산량으로부터 산정하였다. 또한 산정된 지수를 이용하여 Mann-Kendall 추세분석을 실시하였고, 추세분석 결과(Z scores)를 이용하여 기후 건조지수 추세의 시간적 및 지역적 동질성 분석을 실시하였다. 분석결과에 의하면 9개 각 지역과 전체 9개 지역에서 기후 건조지수 추세는 시간적 및 지역적으로 동질성이 있는 것으로 나타났으나, 추세의 동질성 정도 및 추세정도는 시간적 및 지역적으로 다른 양상을 보였다.

• 한국방재학회 논문집
• /
• 제9권6호
• /
• pp.17-30
• /
• 2009

본 연구에서는 강수량, 월 최대강수량, 강수일수, 일강수량 20 mm, 30 mm 및 80 mm 이상인 일수의 장기추세의 통계적 유의성을 비모수 검정법인 Mann-Kendall 검정기법과 62개 지점의 1905년부터 2004년 기간 사이의 자료를 이용하여 분석하였다. 한반도 강수특성은 연강수량과 월 최대강수량의 증가, 강수일수 감소 그리고 20 mm, 30 mm, 80 mm 이상의 일강수를 가진 강수일수 증가로 요약될 수 있다. 또한 자료의 월별 추세분석 결과는 1, 5, 6, 7, 8, 9월 강수량과 월 최대강수량은 증가추세를 보이고 3, 4, 10, 11, 12월에는 감소추세를 보인다. 또한 6, 7, 8, 9월의 일강수량 20 mm와 30 mm 이상인 강수일수는 증가추세를 보였다. 그러나 Mann-Kendall 검정결과 90%와 95% 유의수준에 대하여 유의한 증감추세를 가지는 지점의 비율은 매우 낮았다. 이러한 결과는 각 변수의 선형 증감에 따른 장기 변동보다 자료들이 가지고 있는 분산형태의 불확실성이 매우 우세함을 의미하므로 수자원 계획 등에 반영하여야 할 것이다.

• Advances in environmental research
• /
• 제2권3호
• /
• pp.203-227
• /
• 2013

Global demand for dwelling energy and implications of changing climatic conditions on buildings confront the built environment to build sustainable dwellings. This study investigates the variability of future climatic conditions on newly built detached dwellings in the UK. Series of energy modelling and simulations are performed on ten detached houses to evaluate and predict the impact of varying future climatic patterns on five building performance indicators. The study identifies and quantifies a consistent declining trend of building performance which is in consonance with current scientific knowledge of annual temperature change prediction in relations to long term climatic variation. The average percentage decrease for the annual energy consumption was predicted to be 2.80, 6.60 and 10.56 for 2020s, 2050s and 2080s time lines respectively. A similar declining trend in the case of annual natural gas consumption was 4.24, 9.98 and 16.1, and that for building emission rate and heating demand were 2.27, 5.49 and 8.72 and 7.82, 18.43 and 29.46 respectively. The study further analyse future heating and cooling demands of the three warmest months of the year and ascertain future variance in relative humidity and indoor temperature which might necessitate the use of room cooling systems to provide thermal comfort.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.231-245
• /
• 2003

Hourly PM$_{10}$ concentrations measured at 11 sites in Seoul and 10 sites in the large cities over South Korea for the period from March 1995 to February 2000 are analyzed to examine annual trend and monthly variations of the PM$_{10}$ concentrations. Further analysis has been carried out by using the one year data from March 1999 to February 2000 to see the seasonal variation, diurnal variation and weekly variation of the seasonally averaged PM$_{10}$ concentrations at each site. Weekly variations of the CO concentrations at the same sites for the same one year period are compared with that of the PM$_{10}$ concentration. There is no significant annual trend in the variation of the PM$_{10}$ concentration at all the sites analyzed. The seasonal and monthly mean concentrations show a minimum concentration in summer and alternative maximum concentration in spring and winter for most sites. The diurnal variation of the seasonally averaged mean PM$_{10}$ concentrations is strongly affected by traffic loads and meteorological conditions. The weekly variation of seasonal averaged concentrations of CO and PM$_{10}$ shows a high concentration for weekdays in spring, autumn and winter while high concentration for weekends in summer.nds in summer.