• 한국농림기상학회지
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• 제5권4호
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• pp.255-260
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• 2003

최근 기후변동의 폭이 커지고 잦은 이상기상으로 기상재해가 빈발하여 농업생산에 큰 영향을 주고, 때로는 농업의 생산기반 자체를 파괴하는 경우가 있으므로 이에 대한 농업분야의 대책이 시급한 상황이다. 시ㆍ군 별로 분석된 기상재해의 유형과 출현빈도를 참고하여 국가차원의 장기적 방재체제를 구축하는 일이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 지난 97년 간 우리나라에 영향을 주었던 기상재해의 유형과 이들의 발생현황을 살펴보고 최근 10년 동안(1991-2000년)농작물에 피해를 준 기상재해의 유형별 발생 횟수를 시 군별로 정리ㆍ분석하여 안정된 농업생산을 위한 기초자료로 제시하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 지난 97년 간(1904∼2000년) 우리나라에 발생한 기상재해의 현황을 연대별로 살펴보면, 1940년대 이전에는 기상재해유형별 발생수가 극히 적게 조사된 반면에, 1940년대 이후에는 상대적으로 많아 연간 평균 19회 발생한 것으로 조사되었다. 2. 계절별 기상재해 발생수는 8월에 가장 많았고 다음은 7월이었으며, 10월에 가장 적었다. 그리고, 기상 재해가 많이 발생한 지역은 강원도와 전라남도로 각각 751회, 703회 발생하였으며, 가장 적게 발생한 지역은 제주도로 총 459회 발생하였다. 3. 최근 10년(1991-2000년)간 농작물에 피해를 준 기상재해유형을 살펴보면, 폭풍우에 의한 농작물 피해가 가장 많이 발생하였는데, 지난 10년 간 총 52회였으며, 다음으로 태풍이 18회, 강풍과 우박은 각각 11회, 대설은 9회 발생한 것으로 조사되었다. 4. 최근 10년 간 농작물에 피해를 준 기상재해는 주요 농작물의 재배기간인 6-9월 사이에 집중적으로 발생하였는데, 전체 기상재해 발생의 약 78%에 해당하였고, 시ㆍ군별로 살펴보면 김해지역이 32회로 가장 많이 발생하였으며, 다음으로 밀양과 나주지역이 29회, 김제지역이 28회 등으로 많은 발생빈도를 보였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.21-28
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• 2017

시공간적으로 불규칙하게 작용하는 변동 풍속 난류의 자료는 풍공학적으로 돌풍계수 평균풍속 변동 풍하중등의 계산에서 요구되지만, 내풍 및 사용성에 따른 동적응답의 평가에서는 변동 풍속의 파워 스펙트럴 밀도함수가 요구된다. 본 논문에서는 1987-2016.12.1일까지의 일순간최대풍속 자료를 확률과정으로 가정했고, 이 실측된 자료와 확률이론을 근거로 평균류방향 파워 스펙트럴 밀도 함수에 대한 기초적 자료를 얻고자 대표지점(6개 지점)을 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 일순간최대풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 해석결과 본 논문에서 평가된 스펙트럼 모델은 저진동수 영역에서는 Solari, 고진동수 영역에서는 von Karman의 모델과 근접한 현상을 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.730-730
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• 2005

• 한국농공학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.87-99
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• 2013

For analysis of climate change effects on agriculture, precise agricultural meteorological data are needed to target period and site. In this study, agricultural meteorological data under new climate change scenario (RCP 8.5) are constructed from 2011 to 2099 in 111 agriculture major station suggested by Rural Development Administration (RDA). For verifying constructed data, comparison with field survey data in Suwon shows same trend in maximum temperature, minimum temperature, average temperature, and precipitation in 2011. Also comparison with normals of daily data in 2025, 2055, and 2085 shows reliability of constructed data. In analysis of constructed data, we can calculate sum of days over temperature and under temperature. Results effectively show the change of average temperature in each region and odd days of precipitation which means flood and dry days in target region.

• 통합자연과학논문집
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• 제17권2호
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• pp.33-41
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• 2024

Abnormal climate is a phenomenon in which meteorological factors such as temperature and precipitation are significantly higher or lower than normal, and is defined by the World Meteorological Organization as a 30-year period. However, over the past 30 years, abnormal climate phenomena have occurred more frequently around the world than in the past. In Korea, abnormal climate phenomena such as abnormally high temperatures on the Korean Peninsula, drought, heatwave and heavy rain in summer are occurring in March 2023. Among them, heatwaves are expected to increase in frequency compared to other abnormal climates. This suggests that heatwave should be recognised as a disaster rather than just another extreme weather event. According to several previous studies, greenhouse gases and meteorological factors are expected to affect heatwaves, so this paper uses logistic regression and discriminant analysis on meteorological element data and greenhouse gas data in Gwangju from 2008 to 2022. We analyzed the impact of heatwaves. As a result of the analysis, greenhouse gases were selected as effective variables for heatwaves compared to the past, and among them, chlorofluorocarbons were judged to have a stronger effect on heatwaves than other greenhouse gases. Since greenhouse gases have a significant impact on heatwaves, in order to overcome heatwaves and abnormal climates, greenhouse gases must be minimized to overcome heatwaves and abnormal climates.

• 한국농공학회지
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• 제45권4호
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• pp.98-106
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• 2003

In order to set up structural improvement strategy against meteorological disasters of the shading structures in ginseng fields, structural safety analyses as well as some case studies of structural damage patterns were carried out. According to the results of structural safety analysis, allowable safe snow depth for type B(wood frame with single span) was 25.9 cm, and those for type A(wood frame with multi span) and type C and D (steel frame with multi span) were 17.6 cm, 25.8 cm, and 20.0 cm respectively. So types of shading structures should be selected according to the regional design snow depth. An experiential example study on meteorological disasters indicated that a strong wind damage was experienced once every 20 years, and a heavy snow damage once every 9.5 years. The most serious disasters were caused by heavy snow and it was found that a half break and complete collapse of structures were experienced by about 70% of snow damage. In addition to maintenance, repair and reinforcement, it is also recommended that improved model of shading structures for ginseng cultivation should be developed as a long term countermeasures against meteorological disasters.

• 한국항해학회지
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• 제16권4호
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• pp.47-54
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• 1992

The purpose of this study is to provide against to the meteorological disasters in Korea caused by the typhoons by means of the statistical analyses for the relation between the intensities of the typhoons and the meteorological disasters. The data are extracted from the "TYPHOON REPORT OF KOREA" and the "TYPHOON WHITE BOOK" issued by the Central Meteorological Office. The results are summarized as follows : (1) The annual mean frequency and the total number of the typhoon causing the disasters during 30 years (1956∼1985) are 2.2, 65 respectively, and the highest number appears in August followed by September and the third is July. And the degrees of themeteorolgocal disasters are alsio the same order. (2) The more serious disasters occurred by the TS degree typhoons, and the TS degree typhoons occupy the highest frequency. (3) The more serious disasters occurred by the TS degree typhoons, and the TS degree typhoons occupy the highest frequency. (3) The meteorological disaster per typhoon is most severe in August, and the July and September are alike in the degree of the disasters per typhoon. (4) The meteorological disasters are approximately a proportional relation to the intensities of the typhoons. (5) The frequency of the Rain typhoon , Wind typhoon and Rain·Wind typhoon are about 2 : 1: 3 in July, August and September respectively. And the severe disasters occur more frequently by the Rain typhoon than by the Wind typhoon.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.105-108
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• 2006

본 연구는 연안기상 정보를 효율적으로 이용하여 사전에 적조를 예찰하고 실용화하여 적조로부터의 재해를 저감하는데 있다. 이러한 적조예찰을 위해서는 기본적으로 우리나라 주변 해역의 적조발생에 관여하는 기상 및 해양인자들의 환경학적 특성을 파악하고 이들의 상관성으로부터 적조발생 가능성을 예측하는 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 또한 이러한 정보를 공공의 활용에 쉽게 이용될 수 있게끔 정보시스템을 구축하는 것이 필요하다. 앞으로 본 연구의 결과는 이 분야에 관련되는 학계, 공공기관, 업계의 종사자들에게 유용한 정보로 활용될 것으로 기대되며 그리고 매년 연례행사처럼 국가적으로 문제시 되고 있는 우리나라 주변해역의 적조피해를 줄이는데 실질적으로 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1179-1194
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• 2020

본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R²(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R²=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2006년도 Grop Science and Biotechnology in the 21st Century
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• pp.33.2-33.2
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• 2006