본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.
Ten days and monthly mean temperatures were analysed daily data observed during July, 1916 to March, 1970 statistically. Periodic characters were calculated by Δn, new method of approximate solution of Schuster Method. According to ten days mean temperatures, annual variation function is F($\theta_d$)=16.29-5.27 cos $\theta_d$+0.75 cos2 $\theta_d$-3.14 sin $\theta_d$+1.16 sin2 $\theta_d$-0.63 sin $\3{theta}_d$, where $\theta_d$=$-\frac{\pi}{18}$(d-3), d is the order of ten days period, 1 to 36. Annual mean water temperature is 16.3$^{\circ}C$, minimum in the last ten days of February 10.9$^{\circ}C$, maximum in the last ten days of August 24.5$^{\circ}C$. Periodic character of secular variation shows 11 year and its curve is F($\theta_y$)=16.29+0.53 cos $\theta_y$ -0.16cos $2{\theta}_y$+0.10 cos$3{\theta}_y$-0.10 sin $\theta_y$, where $\theta_y$=2$-\frac{2\pi}{11}$(y-1920), y is calendar year. And the relation between air temperature x and water temprature y is following. y=9.67 1.035$\^x$
In this paper, standard specification of heat curing section of cold weather concrete between Korea and China were compared. First, Korea concrete specification (KCS 14 20 40) stipulates that the application period is less than 4℃ per day or less than 0℃ per day right after pouring, but in China, the outdoor daily average temperature is less than 5℃ for five consecutive days. This is believed to be due to the difference in temperatures between Korea and China in winter. Next, in the case of Korea, KCS do not show that the concrete temperature in curing should be 5℃ or higher to prevent early frost damage and obtain the minimum required compressive strength. On the other hand, in the case of China, the specificaion does not show that the curing method is selected based on the concrete surface coefficient after considering the outdoor temperature. In addition, in Korea and China regulation, the temperature of the space during thermal curing was shown to be similar.
1980년부터 2012년까지의 전국 92개소의 기상청 기상자료를 수집하고 전국의 감자 지역적응시험 성적을 수집하였다. 이 데이터들을 활용하여 기상요소가 감자수량에 미쳤던 영향을 평가하고 기상자료를 활용, 감자 수량을 예측해 보고자 하였다. 노지 무피복 재배 수미감자를 대상으로 전국 17지역의 86개 지역적응시험 성적을 추출하여 해당지역의 기상요소들간 상관계수를 조사한 결과, 감자의 상서수량은 파종일부터 50일간의 평균기온, 최고기온 및 일교차와 고도의 상관이 나타났고, 수확 50일전부터 수확일까지의 최고기온과도 고도의 상관이 있었으며, 수확 30일전부터 10일전까지의 강수량, 상대습도, 일조시간 및 강수일수도 높은 상관이 나타났다. 이들 시기별 기상요소들과 감자 상서수량간의 관계를 통계분석 프로그램 SAS를 이용하여 단계분석(Stepwise)한 결과, 다음과 같은 감자 수량예측 모형을 얻을 수 있었다. $$y=7.820{\times}Tmax_-1-6.315{\times}Prec_-4+128.214{\times}DR_-8+91.762{\times}DR_-3+643.965$$ 감자는 품종마다 기상에 대한 반응이 다르고, 기상 이외에도 토양, 비료, 재배방법 등 여러가지 가능한 요인들이 존재하므로 이 모형만으로 우리나라 지역별 감자수량을 정확히 예측할 수는 없겠으나, 기후변화에 적응하는 농업기술개발을 위한 지역별 감자 파종적기 재설정, 재배적지 탐색 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
강원도 주요 복숭아 재배지의 2010년 1월 7일의 일 최저기온 분포는 $-18{\sim}-29^{\circ}C$로서, 평년보다 $10^{\circ}C$ 이상 낮았으며 복숭아의 동해온도로 설정된 $-18^{\circ}C$보다 낮았다. 이로 인한 저온 피해 면적은 원주 144ha, 춘천 89ha, 영월 33ha, 횡성 22ha, 양구 17ha, 홍천 16ha 등이었다. 금후 강원 지역의 복숭아 동해에 대한 대책을 수립하는 데 기초 자료를 제공하고자 실제 동해 면적율과 휴면심도를 바탕으로 한 동해위험지수를 비교하였다. 자동기상측정장치가 설치된 지역의 일 최고기온과 일 최저기온, 기준온도를 바탕으로 계산한 장호원황도의 휴면심도는 -62 ~ -90였다. 휴면심도와 일 최저기온으로부터 계산된 동해위험지수는 51% 이상이었고, 이 동해위험지수는 실제 피해 면적 비율과 통계적으로 유의한 선형 관계를 나타내었다. 장호원황도의 휴면심도를 바탕으로 한 동해위험지수로 정확한 저온 피해 예측에는 어느 정도 한계가 있으나, 과수농가에서 복숭아의 동해를 대비하는 데 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.311-311
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2017
The relationships between rice grain filling and air temperature of maturing period in paddy field were analyzed to evaluate the effects of climatic change on rice productivity in Korea. Data of air temperature of 31, 41 and 51 days after heading(DAH) for 11 years from 2002 to 2016 were collected and analyzed to determine the effects on rice yield and yield component related traits of Chucheogbyeo, popular cultivar in Gyeonggi province in Korea. As the results, ripening ratio was closely correlated with the mean of daily maximum temperature (DMAT $r=0.71^*$), the mean of daily temperature difference (DTD, $r=0.67^*$) of 41 DAH and DTD ($0.65^*$) of 51 DAH. Weight of 1,000 paddy rice grains was closely correlated with accumulated sunshine hours (ASH) of 31 ($r=0.84^{**}$), 41 ($r=0.75^{**}$), 51 ($r=0.72^*$) DAH. Brown rice grain weight recovery ratio was closely correlated with DTD ($r=0.76^{**}$) and ASH ($r=0.84^{**}$) of 31 DAH, DMAT ($r=0.75^{**}$, $r=0.79^{**}$), DTD ($r=0.79^{**}$, $r=0.77^{**}$) and ASH ($r=0.81^{**}$, $r=0.79^{**}$) of 41 and 51 DAH. Paddy rice yield was closely correlated with MDT ($r=-0.63^*$) of 31 DAH, mean of daily minimum temperature (DMIT, $r=-0.83^{**}$, $r=-0.70^*$), DTD ($r=0.71^*$, $r=0.62^*$) of 31 and 41 DAH. Brown rice yield was correlated closely with DMIT ($r=-0.86^{**}$, $r=-0.73^*$) and DTD ($r=0.80^{**}$, $r=0.72^*$) of 31, 41 DAH, and DTD ($r=0.69^*$) of 51 DAH. Milled rice yield was correlated closely with DMIT ($r=-86^{**}$, $r=-0.73^*$), DTD ($r=0.79^{**}$, $r=0.71^*$) of 31, 41 DAH, and DTD ($r=0.68^*$) of 51 DAH.
The Asian dust observation network operates β-ray attenuation samplers to measure PM10 concentrations. In addition, equivalence evaluation and accuracy inspection(Precision Tests) are conducted every year for the reliability of data. β-ray attenuation samplers(16 units) were comparatively observed from May to June 2020 and from July to December 2021. During the observation period, the average daily temperature was the lowest at 6.4℃ in December and the highest at 27.3℃ in August. The average daily humidity ranged from 60% to 100%, but the average daily humidity was over 75% from July to September. The minimum value of the PM10 Gravimetric method was 5.0 ㎍/m3, the maximum value was 53.4 ㎍/m3, and the average value was 17.8 ㎍/m3. The equivalence evaluation results of the PM10 Gravimetric method and β-ray attenuation samplers satisfied the criteria (slope: 1±0.1, intercept: 0±0.5). A relative error analysis between the PM10 Gravimetric method and β-ray attenuation samplers equipment showed that the relative error increased when the concentration was low and the temperature and humidity were high. In addition, in the β-ray attenuation samplers 5-minute interval observation data in May 2020, a relatively large Standard devication was shown as an average maximum ±23.4 ㎍/m3 and a minimum ±15.2 ㎍/m3. At standard deviations of 10% and 90%, equipment with high variability (deviation) was measured at 6 ㎍/m3and 61 ㎍/m3, and equipment with low variability was measured at 12 ㎍/m3 and 47 ㎍/m3. It was confirmed that concentration differences occurred due to differences in variability for each equipment.
Kim, Young-Min;Kim, So-Yeon;Cheong, Hae-Kwan;Kim, Eun-Hye
Environmental Analysis Health and Toxicology
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제26권
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pp.9.1-9.9
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2011
Objectives: In order to evaluate which temperature index is the best predictor for the health impact assessment of heat stress in Korea, several indexes were compared. Methods: We adopted temperature, perceived temperature (PT), and apparent temperature (AT), as a heat stress index, and changes in the risk of death for Seoul and Daegu were estimated with $^1{\circ}C$ increases in those temperature indexes using generalized additive model (GAM) adjusted for the non-temperature related factors: time trends, seasonality, and air pollution. The estimated excess mortality and Akaike's Information Criterion (AIC) due to the increased temperature indexes for the $75^{th}$ percentile in the summers from 2001 to 2008 were compared and analyzed to define the best predictor. Results: For Seoul, all-cause mortality presented the highest percent increase (2.99% [95% CI, 2.43 to 3.54%]) in maximum temperature while AIC showed the lowest value when the all-cause daily death counts were fitted with the maximum PT for the $75^{th}$ percentile of summer. For Daegu, all-cause mortality presented the greatest percent increase (3.52% [95% CI, 2.23 to 4.80%]) in minimum temperature and AIC showed the lowest value in maximum temperature. No lag effect was found in the association between temperature and mortality for Seoul, whereas for Daegu one-day lag effect was noted. Conclusions: There was no one temperature measure that was superior to the others in summer. To adopt an appropriate temperature index, regional meteorological characteristics and the disease status of population should be considered.
Hyo-Sang Choo;Jin-Young Lee;Kyeung-Ho Han;Dong-Sun Kim
해양환경안전학회지
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제29권3호
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pp.255-269
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2023
Surface water temperature of a bay (from the south to the north) increases in spring and summer, but decreases in autumn and winter. Due to shallow water depth, freshwater outflow, and weak current, the water temperature in the central to northern part of the bay is greatly affected by the land coast and air temperature, with large fluctuations. Water temperature variations are large in the north-east coast of the bay, but small in the south-west coast. The difference between water temperature and air temperature is greater in winter and in the south-central part of the bay than that in the north to the eastern coast of the bay where sea dykes are located. As the bay goes from south to north, the range of water temperature fluctuation and the phase show increases. When fresh water is released from the sea dike, the surrounding water temperature decreases and then rises, or rises and then falls. The first mode of empirical orthogonal function (EOF) represents seasonal variation of water temperature. The second mode represents the variability of water temperature gradient in east-west and north-south directions of the bay. In the first mode, the maximum and the minimum are shown in autumn and summer, respectively, consistent with seasonal distribution of surface water temperature variance. In the second mode, phases of the coast of Seosan~Boryeong and the east coast of Anmyeon Island are opposite to each other, bordering the center of the deep bay. Periodic fluctuation of the first mode time coefficient dominates in the one-day and half-day cycle. Its daily fluctuation pattern is similar to air temperature variation. Sea conditions and topographical characteristics excluding air temperature are factors contributing to the variation of the second mode time coefficient.
우리나라의 동절기 기온이 산란계의 산란율과 대사에너지이용에 미치는 영향을 조사하기 위하여, 와렌산란계의 산란율 혹은 대사에너지이용과 기상대에서 관측된 기온 혹은 계사내 최고 및 최저기온과의 상관관계률 조사하였다. 계사내 최고 및 최저온도는 외부기온이 변함에 따라 변하였다. 기온의 변화에 따른 체중, 사료섭취양 및 사료요구율의 변화는 발견되지 않았으나, 산란율은 외부기온과 사내최저기온이 1$^{\circ}C$변함에 따라 각각 0.46 및 0.24%가 변하였다. 32주령 (11월 15일), 34주령(12월 1일) 및 46주령(2월 27일)시의 일당대사에너지이용량은 수당 각각 358, 385 및 419Kcal가 되었고, 체중 kg당은 각각 159, 173 및 176Kcal가 되었다. 또한 대사에너지이용량은 환경온도의 변화와 부의 상관관계가 있었으며, 사내 최저기온을 기준으로 하여 NRC(1981)의 사란계의 대사에너지요구량 예측식으로 계산한 값은 본조사결과와 잘 맞았다. 또한 외부기온, 계사내최고 및 최저기온 1$^{\circ}C$변화에 따른 대사에너지요구량은 체중kg당 1일에 각각 1.7, 1.6 및 2.1Kcal가 되었다. 이상과 같이 계사내온도가 외부기온의 영향을 받으면 산란율과 대사에너지이용성에 영향을 미친다는 것을 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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