In order to reduce the casualties of fishing boats, the author analyzed the fishing boat accident on the 412 cases in Korean maritime safety tribunal for the 2005~2009, and then studied the relation between the weather element and the accidents. According to this studies, the occurring ratio of sea casualty for fishing boat in fog weather was appeared 1 boat per 1.6 days. It means that the restricted visibility condition gives the most influence on the fishing boat accident. The casualties in winter season from November to next January occurred 139(33.7%), and small boats less than 50tons broke out more casualties with 68.4%. From this we can find that small fishing boats are very deeply affected on the sea weather condition. According to the boat types for fishing the casualty of jig boat was ranked first, and collision accident account for first with 77.9% for the types of casualties. As mentioned above, most sea casualties for small fishing boats were resulted from the human factors such as poor watch keeping in invisibility and the bad sea condition, it is necessary for navigation operators and the manager to take more attention to the meteorological factors.
Pawel Lech;Oksana Mychayliv;Robert Hildebrand;Olga Orman
The Plant Pathology Journal
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제39권6호
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pp.548-565
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2023
Armillaria root disease affects forests around the world. It occurs in many habitats and causes losses in the infested stands. Weather conditions are important factors for growth and development of Armillaria species. Yet, the relation between occurrence of damage caused by Armillaria disease and weather variables are still poorly understood. Thus, we used generalized linear mixed models to determine the relationship between weather conditions of current and previous year (temperature, precipitation and their deviation from long-term averages, air humidity and soil temperature) and the incidence of Armillaria-induced damage in young (up to 20 years old) and older (over 20 years old) coniferous stands in selected forest districts across Poland. We used unique data, gathered over the course of 23 years (1987-2009) on tree damage incidence from Armillaria root disease and meteorological parameters from the 24-year period (1986-2009) to reflect the dynamics of damage occurrence and weather conditions. Weather parameters were better predictors of damage caused by Armillaria disease in younger stands than in older ones. The strongest predictor was soil temperature, especially that of the previous year growing season and the current year spring. We found that temperature and precipitation of different seasons in previous year had more pronounced effect on the young stand area affected by Armillaria. Each stand's age class was characterized by a different set of meteorological parameters that explained the area of disease occurrence. Moreover, forest district was included in all models and thus, was an important variable in explaining the stand area affected by Armillaria.
원자력발전소 사고시 방사성물질이 발전소외 지역으로 유출될 경우 주민을 안전하게 보호하기 위한 조치의 일환으로 주민소개가 고려된다. 소개시간 산정에 필요한 인자를 도출하고, 각각의 인자에 대해 원전 주변의 현장자료를 토대로 부지주변의 교통환경 여건을 반영하여 울진원전의 방사선비상계획구역 내의 주민전체를 소개시키는데 소요되는 시간을 예측하였다. 평상교통, 여름철 첨두교통, 그리고 겨울철 첨두교통에 대해 각각 주간 및 야간, 평상기상 및 악기상의 경우로 나누어 12가지의 주민소개 시나리오를 설정하였다. 비상계획구역 경계 남단과 북단에서 모든 소개차량(인구)이 비상계획구역을 벗어나는 데 걸리는 시간은 전체적으로는 $210\~315$분 정도로 예측되었다. 소개시간은 밤이 낮보다 약 45분 정도 더 소요되는 것으로 예측되었다.
Purpose: This study aimed to analyze the number of patients with and without medical history transported to the emergency department due to changes in daily temperature and season. Methods: Data on emergency activity sheet and daily weather were collected from March 2016 to February 2017 in the city of Gyeonggi-do. In total, 13,531 patients were transferred to the emergency department in 119 ambulance. Data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (version 21). Results: The daily average number of patients transferred was the highest in August and September, i.e., the summer season. The higher the daily highest and lowest temperatures, higher the daily average number of patients transferred. In contrast, patients with medical history of hypertension, diabetes, heart disease, cerebrovascular disease, and pulmonary disease had a higher incidence of transfers in the winter season and on days with lower temperature. Conclusion: The results indicate that as people become more active during the summer when temperatures are high, the chances of daily emergencies increases, whereas patients with medical history are more likely to experience emergencies when the temperatures were lower. Hence, 119 ambulances will have to be prepared in advance to deal with this trend.
Evaluation of climate change on the rice productivity was conducted using crop growth simulation model, where Odae, Hwaseong, Ilpum were used as a representative cultivar of early, medium, and medium-late rice maturity type, respectively, and climate change scenario 'A1B' was applied to weather data for future climate change at 57sites. When cropping season was fixed, rice yield decreased by 4~35% as climate change which was caused by poor filled grain ratio with high temperature and low irradiation during grain-filling. When cropping season was changed, rice yield decreased by only 0~5% as climate change which was caused poor filled grain ratio with low irradiation during grain-filling period. However, this irradiation decline was less than when cropping season was fixed. Therefore, we need to develop rice cultivars resistant to low irradiation which can maintain high filled grain ratio under poor irradiation condition, and late maturity rice cultivars whose growing period is longer than the present medium-late maturity type.
한반도의 대기흐름은 태백 소백 산맥 등의 산악효과로 산악지협에서는 짧은 거리에서도 기후요소의 값이 크게 변화하며, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이에 의한 영향도 크게 받아 특히 해안지역에서는 국지기상이 종관규모 일기계와 지역적 특성이 결합되어 복잡하게 나타난다. 따라서 한국은 수리적, 지리적 요인에 의해 산지 및 해안지역 등에 따라 강수현상 및 탁월일기의 다소와 그 계절변화가 크고 이러한 탁월한 일기의 특징은 강수출현율과 그 월변화에 잘 반영되고 있다. 그런데 우리나라의 기후특성을 잘 반영하는 강수현상의 공간적 분포나 시간적 변동은 복수 지점의 여러 기후요소와 상호 관련하여 발생하며, 강수의 특정한 process가 시 공간상에 편중할 때 강수현상의 지역성 즉 대표성은 나타난다. 이러한 각 지역의 강수현상(일기)의 대표성은 정보이론을 이용하여 얻은 일기의 평균정보량이며 통계학적인 parameter인 일기 엔트로피와 정보비 개념을 기초로 하면 수리적 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 항상적인 모습으로 밝힐 수 있다. 본 연구는 각종 기후인자의 영향을 예민하게 반영하여 한국의 기후특성을 잘 나타내는 강수현상의 출현다소와 월변화에 대해, 정보이론을 이용하여 한국의 69개 관측지점의 일기 엔트로피와 정보비를 수량적으로 추출하고 응용하여 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀 것이다. 그리고 부산, 청주, 광주의 일기대표성을 정보비의 거리에 따른 감쇠특성(반감거리)과 정보비 차에 의해 밝히고 그에 따라 일기 대표범위를 설정한 것이다. 그 결과 일기대표성은 청주가 4, 7, 10월에 가장 크고 1월은 가장 작다. 광주는 1월에 일기대표성이 가장 크고 4월과 7월은 가장 작다. 부산의 일기대표성은 크지 않으며 10월은 가장 작다.
93년 뽕나무 생육기에 내습한 이상저온 현상에 대한 감수정도와 요인을 분석하는 한편, 경감대책을 마련하기 위해 수원 잠업시험장과 충남 공주군에 소재한 충남도 잠업사업소 등 2개 장소에서 방임구를 대조로 요소엽면시비구 (요소 0.7%), 잠시비료 8호구 (요수 0.7%와 미량요소 함유), 그리고 질소질 6kg/10a를 황산암모늄으로 덧거름한 4개처리구를 설치하여 시험결과 다음과 같았다. 1. 여름베기후 뽕나무 생육기간 중인 6월 하순-9월 상순사이에 전국적으로 평년대비 평균기온은 1.4$^{\circ}C$ 낮았으며, 강우량은 83mm나 많았으며, 그 결과 가을뽕 수량은 평년대비 16.4% 감수되었는데, 뽕잎의 감수에 더 크게 영향하는 요인은 기온의 저하보다는 강우량의 과다에서 오는 질소질의 용탈에 원인하는 것으로 판단되었다. 2. 이상저온 내습시 생육부진을 막기 위해 요소 및 잠시비료 8호를 각각 엽면시비한 구보다는, 질소질 6kg/10a를 덧거름으로 시비한 구에서 5% 수준에서 통계적인 유의차가 인정될 정도로 증수되었다. 3. 뽕잎분석 결과 전질소 함량은 요소살포구와 질소질 덧거름구에서 방임구 3.53% 대비 0.53% 높았다.
Purpose: Trauma incidence and hospitalizations of trauma patients are generally believed to be affected by season and weather. The objective of this study was to explore possible associations of the hospitalization rate of trauma patients with weather and time variables at a single regional trauma center in South Korea. Methods: Trauma hospitalization data were obtained from a regional trauma center in South Korea from January 1, 2017 to December 31, 2019. In total, from 6,788 patients with trauma, data of 3,667 patients were analyzed, excluding those from outside the city where the trauma center was located. Hourly weather service data were obtained from the Korea Meteorological Administration. Results: The hospitalization rate showed positive correlations with temperature (r=0.635) and wind speed (r=0.501), but a negative correlation with humidity (r=-0.620). It showed no significant correlation (r=0.036) with precipitation. The hospitalization rate also showed significant correlations with time of day (p=0.033) and month (p=0.22). Conclusions: Weather and time affected the number of hospitalizations at a trauma center. The findings of this study could be used to determine care delivery, staffing, and resource allocation plans at trauma centers and emergency departments.
비행교육을 받는 학생 조종사들은 조종 및 상황판단 능력이 미숙하며 심리적, 육체적, 환경적 등 다양한 요소에 의해 많은 영향을 받는다. 특히 학생 조종사들의 비행교육에 가장 많은 영향을 미치는 요소 중 하나는 기상상태이다. 항공운송사업에 사용되는 대형 항공기와 달리 비행교육에 사용되는 소형 항공기는 기상조건에 따라 비행 제한, 악기상에서는 심리적 압박, 학생 기량 저하 등 교육에 많은 영향을 준다. 그러므로 본 연구에서는 소형 항공기에 많은 영향을 미치는 기상요소에 대한 기상 특성에 대해 분석을 하였다. 분석 결과 계절에 대한 교육 시기 조절, 항공기 가동률 증가, 기상을 고려한 안전한 단독비행 계획을 통하여 조종사 양성 전문교육기관에 효율적이고 안전한 교육훈련 운영방법을 제시하였다.
In this study, a deep convolutional neural network (DCNN) model is proposed for short-term precipitation forecasting using weather radar-based images. The DCNN model is a combination of convolutional neural networks, autoencoder neural networks, and U-net architecture. The weather radar-based image data used here are retrieved from competition for rainfall forecasting in Korea (AI Contest for Rainfall Prediction of Hydroelectric Dam Using Public Data), organized by Dacon under the sponsorship of the Korean Water Resources Association in October 2020. This data is collected from rainy events during the rainy season (April - October) from 2010 to 2017. These images have undergone a preprocessing step to convert from weather radar data to grayscale image data before they are exploited for the competition. Accordingly, each of these gray images covers a spatial dimension of 120×120 pixels and has a corresponding temporal resolution of 10 minutes. Here, each pixel corresponds to a grid of size 4km×4km. The DCNN model is designed in this study to provide 10-minute predictive images in advance. Then, precipitation information can be obtained from these forecast images through empirical conversion formulas. Model performance is assessed by comparing the Score index, which is defined based on the ratio of MAE (mean absolute error) to CSI (critical success index) values. The competition results have demonstrated the impressive performance of the DCNN model, where the Score value is 0.530 compared to the best value from the competition of 0.500, ranking 16th out of 463 participating teams. This study's findings exhibit the potential of applying the DCNN model to short-term rainfall prediction using weather radar-based images. As a result, this model can be applied to other areas with different spatiotemporal resolutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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