Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
본 연구의 목적은 우리나라의 연 강수량, 계절 강수 량 그리고 월 강수량의 최적 확률분포형을 선정하는 것이다. 이를 위해서 전국 32개의 강우 관측소에서 얻은 자료에 대하여 L-모멘트 비 다이어그램과 평균가중거리 값을 이용하여 각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘 적합하였다. 하지만, 최적 확률분포형의 지점별 적합도 검정의 결과, 1월, 4월, 9월, 10월, 11월의 GPA와 LN3에 대한 기각율이 확률 분포의 매개변수 추정에서의 오류와 상대적으로 높은 AWD 값으로 인하여 매우 높게 나타났다. 한편, 23개 관측소의 자료를 추가하여 분석해본 결과 기존의 32개 의 관측소 자료를 이용한 것과 큰 차이를 나타내지 않았다. 종합적으로 보다 적합한 확률분포형을 선정하기 위해서는 더 장기간의 표본자료를 이용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
기후변화에 의한 수생태계의 영향은 수생생물의 생리작용의 변화에서부터 종분포에 이르기까지 광범위할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 금강유역의 어류 종분포를 예측하기 위하여 비출현 정보를 요구하지 않고도 좋은 예측력을 가지고 있는 MaxEnt 모형을 활용하였다. 금강유역 134개 지점의 2007년부터 2009년까지 어류 출현 자료 (고유종 17종 포함 총 47종)와 9개의 환경인자 (월별 최저기온, 최고기온, 평균기온, 강수량, 최저수온, 최고수온, 평균수온, 고도, 경사)를 사용하여, RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따라 2050년과 2100년의 어류 종분포를 예측하였다. MaxEnt 모형은 평균 0.798의 적절한 모형적합도를 보여 주었으며, 종분포 예측에 기여도가 높은 환경인자는 고도, 강수량, 최저수온 순이었다. 기후변화가 진행됨에 따라 얼룩동사리와 줄납자루와 같은 고유종의 출현확률은 감소한 반면, 배스와 블루길과 같은 외래종의 출현확률은 증가하였다. 특히 2100년에는 5종 (줄몰개, 미꾸라지, 강준치, 줄납자루, 칼납자루)의 어류가 금강유역에서 더 이상 서식하지 못하는 것으로 예측되었다. 그리고 기후변화에 따라 종풍부도가 높은 지역이 금강유역 내에서 북상하는 것으로 예측되었다. 이러한 결과는 기후변화로 인한 수온 상승이 금강유역 수생태계의 교란을 심화시킬 수 있다는 것을 의미한다.
Purpose: The purpose of this study is to provide information for other journals as well as the continuous development of distribution science research by confirming the globalization performance of the Journal of Distribution Science (JDS), the main journal of KODISA. Research Design, Data, and Methodology: A total of 863 papers published in JDS from 2011 to 2021 searched by scienceON were divided into 4 periods and analyzed under the headings of submission system, standardity, collaboration, and degree of achievement of publication goals. SPSS 24.0 and R 4.1.1 package were used to perform the publication frequency analysis, crosstab-analysis, keyword frequency analysis, and LDA topic modeling were performed. In addition, trend analysis with weight applied to each word was performed. Results: It was found that the ratio of English-written papers, which is the indicator of a journal's starndardity, is continuously increasing, and the ratio of overseas authors, which is the indicator of collaboration, is also continuously increasing. It was confirmed through keyword trend analysis by period and LDA topic modeling results - which were weighted to confirm the degree of achievement of the journal's publication goal - that the articles published by the journal has been in agreement with monthly research topic proposed by JDS. Conclusion: By examining the five criteria for globalization, it can be concluded that JDS's efforts for globalization are achieving significant results and providing effective directions for other academic journals. However, in order for JDS to become a top academic journal, it was suggested that efforts should be made to establish a system for collaborative research by domestic and foreign authors, as well as to provide a clear definition for the monthly research topics and classification of sub-topics.
본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
The purpose of this paper is to analyze the spatial distribution and change of the frequency of Yellow Sand days and to examine their relationship with atmospheric circular characteristics at the surroundings of the Korean peninsula. Yellow Sand days data are used by intensity, Siberian High Index and monthly mean temperature of the Northern Hemisphere. In the Middle-western region, the occurrence frequency of Yellow Sand days was higher during the study period (1973-2004). Also, the occurrence frequency of Yellow Sand days increased to latter half 16 years compared with the first half 16 years, and be clearer in Middlewest regions. Yellow Sand days frequency increased, and the trend was distinct in the Jungbu region during the study period. Increasing trend of Yellow Sand days frequency was significant for the recent 22 years. Yellow Sand days had a negative relationship with Siberian High Index in February and March. Therefore, Siberian High Index became weaker in the spring, and possibility for the occurrence of Yellow Sand days was generating larger. Yellow Sand days had a positive relationship in monthly mean temperature of the Northern Hemisphere. Especially, the case of the strong Yellow Sand days is significant. Recently, global warming might be affecting the occurrence of strong Yellow Sand days.
This study was conduced to examine the monthly and seasonal variation of $SO_2$, TSP, $O_3$ concentration in Dongsamdong, Pusan coastal area. And the characteristics of air pollution of this area was compared to Kwangbokdong in Pusan and Taehadong in Ullungdo. Monthly mean concentration of $SO_2$ and TSP showed lower than Kwangbokdong, $O_3$ was higher than Kwangbokdong. In case of $SO_2$, seasonal variation of Dongsamdong was remarkabler thn Kwangbokdong and the concentration difference of early morning and daytime was higher than Kwangbokdong. Taehadong showed very lower concentration as background area. In case of TSP, Dongsamdong was lower concentration and smaller diurnal change than Kwangbokdong, Taehadong showed very lower concentration as backgound area. In case of $O_3$, Dongsamdong was 10ppb higher than Kwangbokdong at daytime maximum concentration, diurnal change of concentration was higher, too. In case of frequency distribution of concentration, $SO_2$, and TSP at Dongsamdong showed higher frequency in low concentration class and $O_3$ showed in high concentration class as compared with Kwangbokdong.
In general, outflow is larger with rainfall but it is various in the initial moisture condition of basin and condition of rainfall distribution in both time and space. In this study, changes of outflow with time varied rainfall data were analyzed in the basin in which the moisture distribution is constant. Outflow differences with rainfall intensive of first period, middle period, and last period of month are 6.1% in January, 7.8% in February, 9.8% in March, 22.6% in April, 15.7% in May, 19.1% in June, 22.6% in July, 22.4% in August, and 16.8% in september respectably. The results show that 10 days outflow differences are ranged from 6.1% to 22.6% under the constant moisture condition, Outflow differences in the flood seasons are larger than them in the drought seasons.
To analyze any given situation, it is necessary to have information on elements which affect the situation. Particularly, there is greater variability in both frequency and magnitude of agricultural product prices as they are affected by various unpredictable factors such as weather conditions etc. This is the reason why it is difficult for the farmers to maintain their stable income through agricultural production and marketing. In this research, attempts are made to quantify the entropy of various situations inherent in the price changes so that the stability of farmers' income can be increased. Through this research, we developed an entropy model which can quantify the uncertainties of price changes using the probability distribution of price changes. The model was tested for its significance by comparing its simulation outcomes with actual ranges and standard deviations of price variations of the past using monthly agricultural product prices data. We confirmed that the simulation results reflected the features of the ranges and standard deviations of actual price variations. Also, it is possible for us to predict standard deviations for changed prices which will occur after a certain time using the information entropy obtained from relevant agricultural product price data before the time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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