• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.483-486
• /
• 2015

The objective of this study is to develop generalized regression neural networks (GRNN) model for estimating daily solar radiation using limited weather variables at Champaign and Springfield stations in Illinois. The best input combinations (one, two, and three inputs) can be identified using GRNN model. From the performance evaluation and scatter diagrams of GRNN model, GRNN 3 (three input) model produces the best results for both stations. Results obtained indicate that GRNN model can successfully be used for the estimation of daily global solar radiation at Champaign and Springfield stations in Illinois. These results testify the generation capability of GRNN model and its ability to produce accurate estimates in Illinois.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.171-175
• /
• 2020

대기오염의 사회경제적 효과에 대한 연구에는 측정된 대기오염 물질, 기상 자료, 그리고 사회경제적 데이터의 병합이 필요하다. 이들 자료들의 시간적·공간적 범위와 단위가 상이하기 때문에 분석에 필요한 데이터 가공에 많은 시간과 노력이 요구된다. 본 데이터의 구축은 사회과학 분야에서 널리 사용되는 대표적인 대기오염 및 기상 변수를 시군구 단위로 제공하는 것을 목표로 한다. 2020년 8월 기준 배포 버전 데이터의 시간적 범위는 2001년부터 2018년이며, 공간적 범위는 250개 시군구로서 패널 형태의 자료를 제공한다. 본 데이터의 기상 변수들은 대기오염 관련 분석뿐만 아니라 다양한 사회과학의 연구에서 사용할 수 있는 주요 변수들을 포함하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.479-482
• /
• 2015

The objective of this study is to develop adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model for estimating daily solar radiation using limited weather variables at Champaign and Springfield stations in Illinois. The best input combinations (one, two, and three inputs) can be identified using ANFIS model. From the performance evaluation and scatter diagrams of ANFIS model, ANFIS 3 (three input) model produces the best results for both stations. Results obtained indicate that ANFIS model can successfully be used for the estimation of daily global solar radiation at Champaign and Springfield stations in Illinois. These results testify the generation capability of ANFIS model and its ability to produce accurate estimates in Illinois.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.132-132
• /
• 2021

Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
• /
• 제20권6호
• /
• pp.2933-2940
• /
• 2018

과일의 경우 다른 작물보다 날씨의 영향을 많이 받으므로, 농업인의 고부가가치 창출을 위해서는 날씨를 고려한 작물모형개발이 필요하다. 본 연구에서는 과실류 중에서 비교적 제한된 조건에서 생산되는 복숭아를 연구대상으로 선정하였으며, 옥답 4.0에서 제공하는 2015년부터 2017년까지 대구에서 거래된 복숭아자료를 사용하였다. 분석에 사용되는 기상자료는 재배면적에 대한 가중치를 부여하여 생성하였으며, 1일 전부터 7일 전까지 날씨자료 중 상관성이 높은 변수를 사용하였다. 분석 방법으로는 기계학습법에 해당하는 랜덤포레스트와 그래디언트부스팅(gradient boosting machine), XGboost을 사용하였다. 분석결과, XGboost의 성능이 가장 우수하게 나타났으며, 경락가격 예측은 비교적 잘 예측할 수 있었지만, 거래량 예측의 정확성은 그리 높지 않았다. 복숭아 거래량 예측에 영향을 미치는 상위 3개의 기상변수로는 최저온도, 평균최대온도, 강수량으로 나타났다.

• 농업과학연구
• /
• 제46권1호
• /
• pp.137-149
• /
• 2019

Accurate estimation of reference evapotranspiration (RET) is important to quantify crop evapotranspiration for sustainable water resource management in hydrological, agricultural, and environmental fields. It is estimated by different methods from direct measurements with lysimeters, or by many empirical equations suggested by numerous modeling using local climatic variables. The potential to use some such equations depends on the availability of the necessary meteorological parameters for calculating the RET in specific climatic conditions. The objective of this study was to determine the proper RET equations using limited climatic data and to analyze the temporal and spatial trends of the RET in South Korea. We evaluated the FAO-56 Penman-Monteith equation (FAO-56 PM) by comparing several simple RET equations and observed small fan evaporation. In this study, the modified Penman equation, Hargreaves equation, and FAO Penman-Monteith equation with missing solar radiation (PM-Rs) data were tested to estimate the RET. Nine weather stations were considered with limited climatic data across South Korea from 1973 - 2017, and the RET equations were calculated for each weather station as well as the analysis of the mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). The FAO-56 PM recommended by the Food Agriculture Organization (FAO) showed good performance even though missing solar radiation, relative humidity, and wind speed data and could still be adapted to the limited data conditions. As a result, the RET was increased, and the evapotranspiration rate was increased more in coastal areas than inland.

• 대기
• /
• 제25권1호
• /
• pp.67-83
• /
• 2015

Predicting the location and intensity of precipitation still remains a main issue in numerical weather prediction (NWP). Resolution is a very important component of precipitation forecasts in NWP. Compared with a lower resolution model, a higher resolution model can predict small scale (i.e., storm scale) precipitation and depict convection structures more precisely. In addition, an ensemble technique can be used to improve the precipitation forecast because it can estimate uncertainties associated with forecasts. Therefore, NWP using both a higher resolution model and ensemble technique is expected to represent inherent uncertainties of convective scale motion better and lead to improved forecasts. In this study, the limited area ensemble prediction system for the convective-scale (i.e., high resolution) operational Unified Model (UM) in Korea Meteorological Administration (KMA) was developed and evaluated for the ensemble forecasts during August 2012. The model domain covers the limited area over the Korean Peninsula. The high resolution limited area ensemble prediction system developed showed good skill in predicting precipitation, wind, and temperature at the surface as well as meteorological variables at 500 and 850 hPa. To investigate which combination of horizontal resolution and ensemble member is most skillful, the system was run with three different horizontal resolutions (1.5, 2, and 3 km) and ensemble members (8, 12, and 16), and the forecasts from the experiments were evaluated. To assess the quantitative precipitation forecast (QPF) skill of the system, the precipitation forecasts for two heavy rainfall cases during the study period were analyzed using the Fractions Skill Score (FSS) and Probability Matching (PM) method. The PM method was effective in representing the intensity of precipitation and the FSS was effective in verifying the precipitation forecast for the high resolution limited area ensemble prediction system in KMA.

• 대기
• /
• 제31권2호
• /
• pp.185-198
• /
• 2021

In this study, we examined a spatial downscaling method based on Gradient and Inverse Distance Squared (GIDS) weighting to produce high-resolution grid data from a numerical weather prediction model over Korean Peninsula with complex terrain. The GIDS is a simple and effective geostatistical downscaling method using horizontal distance gradients and an elevation. The predicted meteorological variables (e.g., temperature and 3-hr accumulated rainfall amount) from the Limited-area ENsemble prediction System (LENS; horizontal grid spacing of 3 km) are used for the GIDS to produce a higher horizontal resolution (1.5 km) data set. The obtained results were compared to those from the bilinear interpolation. The GIDS effectively produced high-resolution gridded data for temperature with the continuous spatial distribution and high dependence on topography. The results showed a better agreement with the observation by increasing a searching radius from 10 to 30 km. However, the GIDS showed relatively lower performance for the precipitation variable. Although the GIDS has a significant efficiency in producing a higher resolution gridded temperature data, it requires further study to be applied for rainfall events.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.656-664
• /
• 2018

본 연구는 효율성 측면에서 태양광에너지 시설의 최적입지 조건을 찾아내고 이를 통해 향후 태양광 시설입지에 대한 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 전라남도 지역에 입지한 92개 사례대상지를 선정하였다. 평균 발전시간을 종속변수로, 그리고 설비조건, 기상조건, 대지조건을 설명변수로 하여 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 유의미한 5개의 변수가 도출되었다. 첫째, 대지면적이 넓을수록 둘째, 하천 섬 바닷가 등에 입지할수록 셋째, 대지의 주 방향이 남향이 아닐수록 넷째, 평균풍속이 높을수록 다섯째, 농림지역이나 자연환경보전지역 등에 태양광시설이 입지할수록 발전효율이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 통계자료 확보가능성과 설비종류에 따른 오류를 최소화하고, 전라남도 지역으로 연구를 한정함에 따라 사례 대상지가 많지 않은 점이 연구의 한계이다. 그럼에도 불구하고 향후 태양광시설의 최적입지를 선정하는데 중요한 정책적 함의를 제공하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.93-101
• /
• 2017

2011-2015년까지 경남 하동군 악양 집수역의 해발고도 8~1,073m 범위에 설치된 10개 무인기상관측기에서 0600, 1500 기온 관측값을 수집하여 월별 표준편차를 계산하고, 소기후모형으로부터 예측된 기온의 표준편차 결과를 함께 비교하여 미관측 지점의 추정기술에 실효성이 있는지 평가하였다. 소기후모형에 따른 예측값은 월별 0600, 1500 기온의 표준편차를 각각 88%, 86% 정도 설명할 수 있었지만, 전반적으로 과소추정하는 경향이었다. 겨울철과 여름철에 나타나는 낮은 고도 대비 해발고도가 높아질수록 변이가 작아지거나 커지는 방향성에 있어서 관측값과는 반대양상으로 나타나 당초 기대와는 다른 결과를 보였다. 또 다른방법으로 월별 기온 표준편차와 지형간의 관계를 정량화하여 임의지역의 지형특성과 종관규모 수준의 기온자료 만으로 표준편차 분포를 예측할 수 있을지 회귀분석을 수행하였다. 회귀모형은 해발고도편차에 따라 보정된 월별 기온 외에, 경사도와 경사향 등 기본적인 지형인자와 온난대효과와 냉기집적효과, 개방도 등의 기온과 관련된 변수들을 고려하여 월별로 표준편차를 가장 잘 설명할 수 있는 변수를 1~3개까지 선발하여 만들어졌으며, 월별 결정계수는 0.46부터 0.98 범위로 나타났다. 회귀모델을 이용해 기온이 관측되지 않는 임의지역의 표준편차를 지형변수의 최소-최대값 유효범위 내에서 월별로 예측한다면 70% 수준의 추정능력으로 공간변이 분포도를 나타낼 수 있을 것으로 예상된다.