Park, Mi-Young;Lee, Dae-Young;Cho, Jung-Hee;Shin, Dae-Kyu;Lee, Eun-Hee
천문학회보
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제38권2호
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pp.94.2-94.2
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2013
We studied the precipitation of magnetospheric energetic electrons into the Earth's atmosphere during magnetic storm times using precipitating electron flux data from the MEPED on board the NOAA Polar Orbiting Environmental Satellites (POES) low.altitude satellite, NOAA-16. We identified a total of 84 storm events between 2001 and 2012 using SYM-H index. We have done a superposition of precipitating electron fluxes for each of three energy ranges (i.e., e1: > 30 keV, e2: > 100 keV, e3: > 300 keV) for the identified storm times. The results show that the fluxes start to increase before the main phase of storm for all energy ranges and reach a maximum level just before the time of SYM-H minimum value. The precipitation timescales are energy-dependent, being shorter for lower energy, ~4.67 hours for e1, ~7.93 hours for e2 and ~26.5 hours for e3. The precipitating fluxes decline during the recovery phase of the storms. We examined the L shell dependence of the precipitating electron flux during the main phase. We found that statistically the precipitation fluxes are dominantly seen at L of ~ 3-4 or higher. This L value roughly corresponds to the plasmapause location during the main phase. Thus the results imply that the electron precipitation mainly occurs outside of the plasmapause. In addition, we classified the storm events by their strength and examined the dependence of precipitation on storm intensity. We found that the electron precipitation occurs on a faster time scale and penetrate into inner L shell region for a stronger storm.
본 연구에서는 호우의 변화경향을 유역별로 분석하였다. 이를 위해 한국을 6개의 유역으로 나누고 호우와 관련된 7개의 극한강수지수를 분석하여 변화지속성을 파악하였다. 호우량은 호우일수보다 증가경향이 더 지속적이다. 일강수량이 50mm 이상 강수일수와 95 퍼센타일 이상 강수량의 증가경향이 가장 지속적이다. 호우관련지수는 분석기간 동안 대부분 증가경향이지만 한강 유역, 낙동강 상류지역, 동해안 지역이 다른 유역에 비해 증가경향이 뚜렷하다. 금강 유역과 섬진강 유역은 호우의 증가경향이 통계적으로 유의하지 않고 변동성이 크다. 호우의 증가경향은 1970년대 중반 이후 한강과 낙동강 유역에서 지속적이지만 2000년대 중반 이후 증가경향이 지속적으로 나타나는 지점들이 감소한다. 이는 최근 호우의 빈도와 강도가 더욱 불규칙해지고 있음을 의미한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.358-360
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2002
In order to find horizontal and vertical precipitation structure in Korean peninsula, we use ground-based radar, and Automatic Weather Station (AWS) data. Radar data was selected for rain events in the Pusan and Jindo in Korea, during the spring and summer season of 2002. AWS point gauge measurements are analyzed as part of spatial structure of precipitation. TRMM/PR and ground-based radar is used vertical correlation. The results showed, as expected that the correlation decreased rapidly with distance.
기상과 관련된 재해의 직접 원인이 되는 극한 기후 사상의 발생 빈도 및 강도의 변화 경향을 파악하는 것이 된 연구의 목적이다. 일최저기온, 일최고기온, 일강수량 자료를 이용하여, 10개 기후 변화 지시자를 산출하였다. 그 변화 경향의 공간 분포를 파악하였다. 일최저기온을 이용하여 산출된 온난야의 발생 빈도는 한반도에서 증가하는 추세를 나타냈고. 최저기온의 증가로 인하여 서리일수는 감소하고 생장기간은 증가하였다. 매해의 일최저기온과 일최고기온의 차로 산출되는 연극한기온교차는 최고기온은 변화하지 않았지만. 최저기온의 증가로 인하여 감소하고 있다. 강수와 관련된 지시자들은 기온 관련 지시자에 비하여 변화 경향이 뚜렷하지 않지만, 무강수일수의 한반도 시계열은 감소하는 경향이 나타났고, 호우지수로 분류될 수 있는 강수강도는 증가하고 있다.
본 논문은 침수특성치를 이용한 도시유역의 침수위험성 평가방법을 제시하는 연구이다. 2010년 9월 21일 청계천상류의 효자배수분구(광화문 광장일대)에서 발생한 침수피해를 XP-SWMM 2010을 이용하여 모의하였다. 강우발생빈도별, 지속시간별로 관로첨두유출량 값을 구하여 침수상태를 분석한 결과 관로 내 첨두유출량만으로는 침수상태를 충분히 해석할 수 없음을 확인 할 수 있었다. 따라서 도시지역의 침수피해규모를 표현할 수 있는 침수특성치 6가지를 새롭게 정의하였으며 발생가능한 강우조합(강우량, 강우지속시간)을 침수특성치별로 산정하여 침수위험성 평가방법을 연구하였다. 모의 결과를 침수특성치별로 강우조합에 중첩하여 등치선도로 나타낸 "발생가능강우별 침수특성 등치선도"를 개발하여 이를 근거로 발생할 수 있는 모든 강우형태에 대한 침수위험성을 평가할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 유역의 상태가 변하거나 치수계획규모를 변화시키는 것에 대한 침수특성치별 침수규모 해소정도를 쉽게 파악 할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 현재 및 미래 기후에서의 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선의 비교를 통하여 극한 가뭄 사상에 대한 기후변화의 영향을 살펴보았다. 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선은 극한 호우사상을 특성화하기 위한 일반적으로 적용되는 우량깊이-영향면적-지속기간 곡선에서 우량깊이를 가뭄심도를 대표할 수 있는 적절한 지수로 대체함으로써 가뭄사상을 분석할 수 있는 도구를 제공한다. 미래 월 강수량 시계열은 $27km{\times}27km$의 공간적인 해상도를 가지는 기상청 지역기후모형으로부터 획득되었으며, 가뭄심도는 표준강수지수를 이용하여 산출하였다. 분석 결과, 농업가뭄에 대한 위험성은 특히 단기간의 지속기간의 경우에 현재보다 심화될 수 있는 것으로 분석되었으며, 수문학적 가뭄의 경우는 가뭄지속기간에 상관없이 모두 현재보다는 미래에 가뭄심도가 더 깊어질 가능성이 있는 것으로 예측되었다. 이에 따라 현재의 수자원 공급 시스템에 대한 기후변화 취약성 평가가 시급함을 제시하고 있다.
Ryu, Jae-Hyun;Hong, Sungwook;Lyu, Sang Jin;Chung, Chu-Yong;Shi, Inchul;Cho, Jaeil
대한원격탐사학회지
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제34권1호
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pp.25-43
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2018
The effects of hydro-meteorological and surface variables on the frequency of Asian dust events (FAE) were investigated using ground station and satellite-based data. Present weather codes 7, 8, and 9 derived from surface synoptic observations (SYNOP)were used for counting FAE. Surface wind speed (SWS), air temperature (Ta), relative humidity (RH), and precipitation were analyzed as hydro-meteorological variables for FAE. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land surface temperature (LST), and snow cover fraction (SCF) were used to consider the effects of surface variables on FAE. The relationships between FAE and hydro-meteorological variables were analyzed using Z-score and empirical orthogonal function (EOF) analysis. Although all variables expressed the change of FAE, the degrees of expression were different. SWS, LST, and Ta (indices applicable when Z-score was < 0) explained about 63.01, 58.00, and 56.17% of the FAE,respectively. For NDVI, precipitation, and RH, Asian dust events occurred with a frequency of about 55.38, 67.37, and 62.87% when the Z-scores were > 0. EOF analysis for the FAE showed the seasonal cycle, change pattern, and surface influences related to dryness condition for the FAE. The intensity of SWS was the main cause for change of FAE, but surface variables such as LST, SCF, and NDVI also were expressed because wet surface conditions suppress FAE. These results demonstrate that not only SWS and precipitation, but also surface variables, are important and useful precursors for monitoring Asian dust events.
In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.
집중호우의 특성을 이해하는 것은 수문관리 및 재해방재 등에서 매우 중요하다. 특히 반환주기는 이러한 집중호우의 특성을 나타내는 측정치로 자주 사용된다. 본 논문에서는 베이지안 계층적 모형을 이용하여 강우의 반환주기에 대한 공간구조를 분석하였다. 먼저 국내 62개 지점에서 측정한 강우 강도을 기초로 하여 연간 일일 최대강우량과 특정한 수준을 초과하는 강우량에 대해서 generalized extreme value(GEV)와 generalized Pareto distribution(GPD)를 각각 가정하여 추정하였다. 집중호우 반환주기에 대한 공간구조는 이 GEV 분포와 GPD 분포의 모수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 이용하여 설명하였다. 제안된 모형을 국내 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.
기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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