Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제20권E2호
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pp.77-85
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2004
In order to investigate the scavenging property of airborne carbonaceous particles by precipitations, rainwater, snow sample, and total suspended particulate matter (TSP) were collected at a heavily industrialized urban site. Elemental carbon (EC) contents of both rainwater and snow water were deter-mined using elemental analysis system. EC concentrations in rain samples varied from 33.6 to 166.6 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$ with an average 47.2 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$ . On the other hand, those of snow samples in three times snow events were ranged from 122.4 to 293.3 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$ . As might be expected, EC showed the significantly high scavenging rate at the initial rainfall. The average total carbon (TC) scavenging rate by washout mechanisms was 57.6% for five rainfall events. The scavenging rate of EC gradually increased in proportion to the increasing rainfall intensity and rainfall amount.
Impacts of non-point source pollution on water quality are well known. In this paper, effects of land use, precipitation characteristics, discharge characteristics on non-point source pollutant loadings at urban, agricultural and forestry watersheds were discussed. Rainfall runoffs from fifteen rainfall events were sampled and analysed at two urban watersheds, one rural watershed, and one forestry watershed. EMCs (Event Mean Concentration) were calculated based on monitored flow rates and concentrations. Statistical analysis carried out with runoff loadings and affecting variables indicated that runoff loadings are weakly correlated with the rainfall intensity and the dry days before rainfall events while showed no correlations with rainfall depth nor runoff quantity. By comparing EMCs between study watersheds on log-normal cumulative probability scale, EMCs ranking were in the descending order of urban watershed>agricultural watershed>forestry watershed for SS, TCOD, TN, and TP.
Cloud seeding experiment has been proposed as a way to alleviate severe air pollution problem because, if successful, artificially produced precipitation through cloud seeding could scavenge out some portion of air pollutants. As a first step to verify the practicality of such experiment, seedability of the clouds observed in Seoul is assessed by examining statistical characteristics of some relevant meteorological variables. Analyses of 9 years of Korea Meteorological Agency Seoul station data indicate that as PM10 mass concentration increases, cloud amount, liquid water path, and ice water path decrease, but the difference between temperature and dew point temperature tends to increase. Such finding suggests that cloud seeding becomes less feasible as air pollution becomes more severe in the Seoul metropolitan area, at least in a statistical sense. For some individual severe air pollution events, however, seedable clouds may exist and indeed cloud seeding experiments can be successful. Therefore, detailed investigation on cloud seedability for individual severe air pollution events are highly required to make a concrete assessment of cloud seeding as a way to alleviate severe air pollution problem.
In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
1. Introduction : The growth of membrane science was initiated by the invention of asymmetric membrane which can be formed by the technique known as phase inversion. The basic procedure of phase inversion involves casting a thin film of polymer solution onto a suitable substrate followed by immersion in a coagulation bath (quench step). Therefore, events occurring during the quench period, at which time solvent-nonsolvent exchange and eventual polymer precipitation take place, can play a controlling role in the determination of ultimate membrane structure.
Two heavy snowfall events occurred in Yeongnam and Yeongdong regions of the Korean Peninsula during the period from 4 to 6 March 2005 are analyzed. The events were developed by two different meso-scale snow clouds associated with an extratropical low passing over the Western Pacific. Based on synoptic data, GOES-9 satellite images, and precipitation amount data, the events were named as Sokcho and Busan cases, respectively. We analyzed the development mechanism of the events using meterological variables from the NCEP(National Centers for Environmental Prediction) /NCAR(National Centers for Atmospheric Research) reanalysis data such as potential vorticity(PV), divergence, tropopause undulation, static stability, and meridional wind circulation. The present analyses show that in the case of Sokcho, the cyclonic circulation in the lower atmosphere in the strong baroclinic region induced the cyclonic circulation in the upper atmosphere. The cyclonic circulation in the lower and upper atmosphere caused a heavy snowfall in the Sokcho region. In the case of Busan, the strong cyclonic circulation in the upper atmosphere was initiated by the stratospheric air intrusion with the high positive PV into the troposphere during the tropopause folding. The upper strong cyclonic circulation enhanced the cyclonic circulation in the lower disturbed atmosphere due to the extratropical low. This lower cyclonic circulation in turn, intensified the upper cyclonic circulation, that caused a heavy snowfall in the Busan region.
가뭄의 발달과 이동패턴을 이해하기 위한 기초연구인 가뭄의 시공간적인 해석은 지금까지 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 6개월 누가 강수량을 기반으로 산정하는 표준강수지수(SPI6)를 사용하여 가뭄사상을 3차원적 개념으로 정량화 했다. 분석기간 동안 총 45개 가뭄사상이 발견되었으며, 가뭄사상별 중심을 이용하여 가뭄사상의 이동패턴을 분석하였다. 그 결과, 우리나라는 동/서 방향에 비해 남/북 방향으로 가뭄사상이 이동하는 빈도가 높은 것으로 확인되었다. 또한, 2000년 이후 동쪽으로 이동하는 가뭄사상의 발생빈도가 감소한 반면, 북쪽으로 이동하는 가뭄사상은 더욱 장기화 되는 것으로 확인되었다. 이러한 시공간적 가뭄사상의 특성 분석 결과는 가뭄의 발달과 이동패턴을 이해하는 데 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.
최근 기후변화에 따른 기상변동성 증가로 기존 한반도의 기상패턴과 다른 이상강우 현상이 증가하고 있다. 이상강우현상에 따른 수문패턴의 변화는 수자원 계획을 수립하는데 있어 불확실성을 가중시키기고 있다. 이러한 점에서 수문 시계열의 변화양상을 효과적으로 인지할 수 있으며, 유역단위에서 일관된 변화를 평가할 수 있는 변동점 분석 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존 변동점 분석방법에 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian) 기법을 연계하여 유역단위에서 계층적 변동점 분석이 가능한 모형을 개발하였다. 우리나라에 40년 이상 관측된 기상청 강수자료를 활용하여 연강수량 자료를 구축하였으며, 본 연구를 통해 개발된 모형의 적합성을 평가하였다. 분석결과, 1990년대의 강수자료의 변화 양상을 정량적으로 확인할 수 있었으며, 과거에 비해 강수의 증가 특성을 확인할 수 있었다. 최종적으로 추정된 수문자료의 변화시점 전후의 재해석자료를 이용하여 한반도 주변의 강수량과 해수면기압의 Anomaly를 분석해본 결과 변동점을 기준으로 강수량과 해수면기압의 명확한 차이를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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