본 연구에서는 우리나라의 극한고온, 극한저온, 극한강수의 발생 빈도 및 규모를 지역별로 분석하고 이에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수는 해안보다 내륙에서 많았고, 서리일수는 고도와 위도의 특성이 잘 나타났다. 호우 일수는 남해안과 제주도에서 많았고, 경상북도 일대에서 적게 나타났다. 이후 주성분 분석과 군집분석을 통해 연구기간의 전 후반기 시기별 변화와 최근 30년 평균(1981~2010년)에 대한 극한기후지수에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수의 경우 남북 방향으로 구분된 특징을 보였으며, 서리일수는 동해안 및 서해안, 제주도가 하나의 지역으로 구분되었고 호우일수는 경기도 및 강원도 이남 지역에서 동서 방향으로 구분된 특징을 보였다. 본 연구를 통하여 다양한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대응체계 마련에 도움이 될 것으로 기대된다.
The seasonal forecast skill of tropical cyclones (TCs) in the Northern Hemisphere from the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal Forecast System version 6 (GloSea6) hindcast has been verified for the period 1993 to 2016. The operational climate prediction system at KMA was upgraded from GloSea5 to GloSea6 in 2022, therefore further validation was warranted for the seasonal predictability and variability of this new system for TC forecasts. In this study, we examine the frequency, track density, duration, and strength of TCs in the North Indian Ocean, the western North Pacific, the eastern North Pacific, and the North Atlantic against the best track data. This methodology follows a previous study covering the period 1996 to 2009 published in 2020. GloSea6 indicates a higher frequency of TC generation compared to observations in the western North Pacific and the eastern North Pacific, suggesting the possibility of more TC generation than GloSea5. Additionally, GloSea6 exhibits better interannual variability of TC frequency, which shows relatively good correlation with observations in the North Atlantic and the western North Pacific. Regarding TC intensity, GloSea6 still underestimates the minimum surface pressures and maximum wind speeds from TCs, as is common among most climate models due to lower horizontal resolutions. However, GloSea6 is likely capable of simulating slightly stronger TCs than GloSea5, partly attributed to more frequent 6-hourly outputs compared to the previous daily outputs.
소나무는 우리나라에서 생태적, 사회 문화적으로 가장 중요한 수종으로 보호 이용되어 온 수종이다. 그러나 산림유전자원보호구역 내 금강소나무 고사가 발생하고 있어 명확한 원인 구명 및 대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강소나무의 고사 원인 구명을 위해 시계열 항공영상을 이용하여 금강소나무 고사 발생 전수 조사를 실시하고 고사발생 지역에 대한 지형환경특성을 분석하여, 소나무 고사의 위치적 특성 및 이에 따른 기상 요인과의 연관성을 파악하였다. 그 결과, 2,600ha 연구 대상지 내에서 약 1,956본의 금강소나무 고사목이 추출되었다. 소나무의 고사는 소나무 생육지역에 비해 고도가 높고, 일사량이 많고, 지형습윤지수가 낮은 지역, 남 남서사면, 능선 부위, 풍노출도가 높은 지역에 집중되어 발생한 것으로 나타났다. 이러한 지역은 지형조건에 따라 영향을 받는 미기상 특성에 따라 고온과 건조 스트레스가 상대적으로 높은 지역으로 분류되는 지역이다. 기후변화에 따라 고온 건조 스트레스가 전반적으로 높아지고 있으며 취약지역을 중심으로 스트레스의 임계치를 넘으면서 고사현상이 발생하는 것으로 추정되었다. 이러한 지형환경 특성을 바탕으로 MaxEnt 모형을 이용하여 소나무 고사 발생 위험 지도를 제작하였으며, 이는 향후 소나무 보호 관리 대책 수립에 활용될 수 있다.
일반적으로 둠벙은 논 생태계 내 생물다양성 증진에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있지만, 농업생산성 증대를 위한 경지정리, 배수개선사업 등 농업환경 개선사업에 의하여 급격히 감소되었다. 근래에 들어 사회적으로 친환경농업의 활성화와 생물다양성에 대한 관심의 증대로 인하여, 논 생태계내에 둠벙을 새롭게 복원하려고 하는 노력들이 시도되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 둠벙의 저서성 대형무척추동물군집 특성을 규명하고, 둠벙의 특성 및 입지조건과 저서성 대형무척추동물 군집의 관계를 분석하여 둠벙 복원의 기초자료를 제공하고자 하였다. 2010년부터 2012년까지 여덟 개 지역에서 15개의 둠벙을 대상으로 저서성 대형무척추동물에 대한 조사를 실시하였다. 조사결과 둠벙에서는 총 131종의 저서성 대형무척추동물이 서식하는 것으로 확인되어, 둠벙이 농업생태계 내 생물다양성의 유지 및 보전에 중요한 기능을 하는 것을 확인할 수 있었다. 저서성 대형무척추동물의 군집조성과 둠벙의 환경적 특성 및 입지조건의 분석에서는 입지적 특성이 둠벙의 저서성 대형무척추동물 군집조성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 특히 둠벙 둑의 형태 및 둠벙 조성 후 경과시간도 군집조성에 영향을 미치는 것으로 나타나 둠벙의 입지적 특성과 함께 둠벙 복원시 고려되어야 할 사항으로 판단된다.
본 연구에서는 동일한 열환경 특성을 가진 공간 분류와 관련하여 전 세계적으로 활용되고 있는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT) protocol의 Local Climate Zone(LCZ) 분류체계 및 분류 방법론을 바탕으로 사례지역인 서울특별시의 도시기후구역 유형을 분류하고, 유형별 특징을 분석하였다. 이를 위해, 구글 어스(Google Earth)를 활용하여 서울특별시를 포함하는 분석 지역을 대상으로 17개 LCZ 유형별 10개의 훈련지역(training area)을 선정한 후 SAGA GIS에서 LCZ 분류 및 분석결과에 대한 보정(Filtering)을 실시하였다. 그 후, ArcGIS를 이용하여 적절한 보정 횟수 분석 및 LCZ 유형별 특징을 도출하였다. 분석 결과, 보정 횟수는 1회가 가장 적절한 것으로 파악되었다. 또한, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 높은 구 중 양천구와 영등포구는 저층 건물이 밀집해 있으며, 녹지가 적은 LCZ 3과 고층건물이 일정한 간격으로 있으며, 녹지가 풍부한 LCZ 4 유형의 비율이 높은 것으로 나타났으며, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 낮은 구 중 종로구, 은평구, 노원구, 관악구는 녹지가 많고, 자연피복으로 이루어진 LCZ A의 비율이 가장 높았다. LCZ 유형별 평균 건폐율, 불투수포장율 및 건물높이는 WUDAPT에서 제시하는 LCZ 유형별 특징의 범위에 속해 있으나, 투수포장율은 LCZ 4~6 및 9~10에서 그 범위를 벗어났다. 본 연구는 국내 도시를 대상으로 한 기존의 도시기후구역 분류 연구에서 활용하지 않았던 WUDAPT protocol의 LCZ 분류 방법론을 활용함으로써 기후구역 분류에 관한 새로운 방법론을 제시하였으며, 기후변화 적응에 관한 공간계획 및 정책수립 과정에서 열환경 요소를 보다 적극적으로 고려하는데 기여할 것으로 기대된다.
High-resolution wind data were acquired from a 100-m high offshore tower during the passage of Typhoon Hagupit in September, 2008. The meteorological tower was equipped with an ultrasonic anemometer and a number of cup anemometers at heights between 10 and 100 m. Wind characteristics of the strong typhoon, such as mean wind speed and wind direction, turbulence intensity, turbulence integral length scale, gust factor and power spectra of wind velocity, vertical profiles of mean wind speed were investigated in detail based on the wind data recorded during the strong typhoon. The measured results revealed that the wind characteristics in different stages during the typhoon varied remarkably. Through comparison with non-typhoon wind measurements, the phenomena of enhanced levels of turbulence intensity, gust factors, turbulence integral length scale and spectral magnitudes in typhoon boundary layer were observed. The monitored data and analysis results are expected to be useful for the wind-resistant design of offshore structures and buildings on seashores in typhoon-prone regions.
Long-range transport of air pollutants was simulated using Comprehensive Acid Deposition Model (CADM) and Yonsei University-Sulfuric Acid Deposition Model (YU-SADM). For the simulation, weather patterns that represent the four seasons were derived through a clustering analysis with 5-years of meteorological data. The simulation result showed that in spring, influenced by strong low pressure from China, air pollutants of moved to the Korean Peninsula. In summer, humid air moved into the Korean Peninsula across the Yellow Sea while the north pacific high pressure extended, making the concentration of air pollutants lower than that in the other seasons. In autumn, air pollutants were transported by the northwest wind caused by the movement of high pressure over the Yellow Sea, while in winter air pollutants were influenced by northwest winds from continental highs. The amount of air pollutants in each season showed that high amount of pollutants were transported in winter due to the strong northwest wind. The in-flows were 3 to 8 times higher than those of the other seasons, and out-flows were about as twice as high. The amount of wet deposition in summer and autumn increased significantly compared to the amount in the other seasons due to the increase of rainfall. Source-receptor relationship analysis for sulfur showed that 70 to 91 precent of the total deposition came from the self-contribution by the Korean Peninsula. In winter, contribution from China was about 25 percent of the total deposition which was higher amount than any other season.
This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.
Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.
A portable apparatus mounting Acoustic Doppler Current Profilers (ADCP) to any small boat was developed to effectively measure currents in shallow and narrow coastal seas like the west coasts of Korea. Characteristics of the apparatus is that an underwater fish-shaped body protecting an ADCP is designed to reduce the drag during the cruise, which can be freely mounted and detached from a boat with a clamp. Several cruise outputs prove themselves that the apparatus is properly designed for the intended purpose, to minimize air bubbles and to control the submerged depth of the sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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