• 한국습지학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.296-306
• /
• 2021

탄성도는 하나의 변수 변화에 따른 다른 변수의 변화되는 양상을 정량적인 수치로 해석하는 통계적 기법으로 상관성 분석 이상의 정보를 제공하여 기후변화 연구에 다양하게 활용하고 있다. 본 연구에서는 낙동강 주요 지류를 대상으로 기온과 수질 자료를 이용하여 탄성도를 산정하고 기온에 대한 수질의 민감도 분석을 수행하였다. 또한, T-Test 결과를 이용하여 탄성도에 대한 신뢰구간을 산정하고 탄성도의 유효성을 검토하였다. 탄성도의 강도는 여름 > 가을 > 봄> 겨울 순으로 높은 강도를 나타내고 있으며 방향은 음과 양의 탄성도가 함께 있는 지역적 특성을 나타내고 있다. 월별 관측자료를 대상으로 계층적 군집 분석을 수행 후 5개 군집으로 분류하였으며 평행좌표 그래프를 이용하여 군집 별 특성을 시각적으로 분석하였다. 주요 지류의 경우 인구밀도가 상대적으로 높고 주변에 하수처리장, 소규모 축사, 농업 활동 등의 복잡한 영향 인자로 인해 기온 탄성도의 방향과 강도는 지역적 특성을 나타내고 있다. 특히, TP의 경우 기온변화에 따른 조류성장과 사멸로 발생하는 생태계의 영양물질 순환에 따라 큰 지역적 변동성을 나타내고 있다. 낙동강 주요 지류의 기온 탄성도는 약 이상이고 유의수준 5%에서 타당하므로 기온변화에 따른 수질 변동이 존재하는 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권1B호
• /
• pp.23-33
• /
• 2009

전 세계적으로 기후변화, 이상기후와 과거에는 경험하지 못했던 극한 사상이 미래에는 어떠한 크기와 출현빈도를 가지고 공간적 분포가 변화하게 될지 관심이 높아지고 있다. 그러나 이들 사상은 일정한 지역 또는 규칙적인 패턴이나 주기를 따르지 않아 그 빈도와 경향성을 정량적으로 평가하기에는 무리가 있다. 본 연구에서는 극한 사상을 보다 객관적으로 평가하기 위하여 강우 관련 극한 지수(STARDEX, 2005)를 제시하였다. 현재와 미래 극한 사상의 시공간적 분포를 비교하기 위하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 66개 관측소의 과거 자료로부터 각 지수들을 산정하여 현재까지의 경향성을 분석하고, SRES B2시나리오와 YONU CGCM으로부터 모의된 2045s(2031-2050)자료를 이용하여 미래의 극한 사상의 각 지수별 차이를 산정한 후 그 경향성을 공간적으로 나타내었다. 그 결과 여름철에는 동서 방향으로 내륙 전반에 걸쳐 강우량 증가 경향성을 보였으며 가을철에는 강원도 일부 지역과 남해안 지역을 중심으로 경향성이 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 강우 발생이나 집중 시기와 대별되는 건조 지속기간 분석 결과에서는 여름철보다 가을철 상승 경향성이 더 큰 것으로 나타났으며, 제주도와 해안부근에서 증가 경향성이 뚜렷하였다.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권6호
• /
• pp.833-848
• /
• 2014

풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.

• 한국물환경학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.162-174
• /
• 2023

In order to prevent water pollution caused by organic matter, Total Organic Carbon(TOC) has been adopted indicator and monitored. TOC can be divided into Dissolved Organic Carbon(DOC) and Particulate Organic Carbon(POC). POC is largely precipitated and removed during stream flow, which making DOC environmentally significant. However, there are lack of studies to define spatio-temporal distributions of DOC in stream affected by various land use. Therefore, it is necessary to estimate the past DOC concentration using other water quality indicators to evaluate status of watershed management. In this study, DOC was estimated by correlation and regression analysis using three different organic matter indicators monitored in mixed land-use watersheds. The results of correlation analysis showed that DOC has the highest correlation with TOC. Based on the results of the correlation analysis, the single- and multiple-regression models were developed using Biochemical Oxygen Demand(BOD), Chemical Oxygen Demand(COD), and TOC. The results of the prediction accuracy for three different regression models showed that the single-regression model with TOC was better than those of the other multiple-regression models. The trend analysis using extended average concentration DOC data shows that DOC tends to decrease reflecting watershed management. This study could contribute to assessment and management of organic water pollution in mixed land-use watershed by suggesting methods for assessment of unmeasured DOC concentration.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.60-74
• /
• 2007

해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권1B호
• /
• pp.69-78
• /
• 2006

제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선을 작성하고 있다. 본 연구에서는 상기 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 우리나라 전역의 기상청 월 강수량 자료로부터 산정된 SPI 가뭄지수는 EOF 기법을 이용하여 핵심적인 공간정보로 축약되며, 이를 다시 Kriging 기법을 이용하여 우리나라 전역에 대해 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI 값으로 할당하였다. 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간적 분포특성과 공간특성이 고려된 주요 가뭄사상을 식별한 후, 이를 분석하여 최종적으로 영향면적별 지속시간별 가뭄지수가 산정된다. 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선이 도시된다. 우리나라 전역에 대한 곡선 작성 결과, 지속기간이 짧고 영향면적이 작을수록 가뭄심도가 깊어지며 영향면적이 증가할수록 가뭄심도가 낮아진다는 면에서는 강우분석시와 비슷한 모양을 보여준다고 할 수 있으나, 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율보다 훨씬 작은 것으로 나타났다.

• Journal of Ecology and Environment
• /
• 제45권4호
• /
• pp.203-217
• /
• 2021

Background: Sea turtles, which are globally endangered species, have been stranded and found as bycatch on the Korean shore recently. More studies on sea turtles in Korea are necessary to aid their conservation. To investigate the spatio-temporal occurrence patterns of sea turtles on the Korean shore, we recorded sampling locations and dates, identified species and sexes and measured sizes (maximum curved carapace length; CCL) of collected sea turtles from the year 2014 to 2020. For an analysis of diets through stomach contents, we identified the morphology of the remaining food and extracted DNA, followed by amplification, cloning, and sequencing. Results: A total of 62 stranded or bycaught sea turtle samples were collected from the Korean shores during the study period. There were 36 loggerhead turtles, which were the dominant species, followed by 19 green turtles, three hawksbill turtles, two olive ridley turtles, and two leatherback turtles. The highest numbers were collected in the year 2017 and during summer among the seasons. In terms of locations, most sea turtles were collected from the East Sea, especially from Pohang. Comparing the sizes of collected sea turtles according to species, the average CCL of loggerhead turtles was 79.8 cm, of green turtles was 73.5 cm, and of the relatively large leatherback turtle species was 126.2 cm. In most species, the proportion of females was higher than that of males and juveniles, and was more than 70% across all the species. Food remains were morphologically identified from 19 stomachs, mainly at class level. Seaweeds were abundant in stomachs of green turtles, and Bivalvia was the most detected food item in loggerhead turtles. Based on DNA analysis, food items from a total of 26 stomachs were identified to the species or genus level. The gulfweed, Sargassum thunbergii, and the kelp species, Saccharina japonica, were frequently detected from the stomachs of green turtles and the jellyfish, Cyanea nozakii, the swimming crab, Portunus trituberculatus, and kelps had high frequencies of occurrences in loggerhead turtles. Conclusions: Our findings support those of previous studies suggesting that sea turtles are steadily appearing in the Korean sea. In addition, we verified that fish and seaweed, which inhabit the Korean sea, are frequently detected in the stomach of sea turtles. Accordingly, there is a possibility that sea turtles use the Korean sea as feeding grounds and habitats. These results can serve as basic data for the conservation of globally endangered sea turtles.

• Ocean and Polar Research
• /
• 제39권3호
• /
• pp.181-194
• /
• 2017

The long-term linear trend of global sea-to-air dimethyl sulfide (DMS) flux was analyzed over a 16-year time span (2000~2015), based on satellite observation data. The emission rates of DMS (i.e. DMS flux) in the global ocean were estimated from sea surface DMS concentrations, which were constructed with chlorophyll a (Chl-a) concentrations and mixed layer depths (MLD), and transfer velocity from sea to air, which was parameterized with sea surface wind (SSW) and sea surface temperature (SST). In general, the DMS flux in the global ocean exhibited a gradual decreasing pattern from 2000 (a total of 12.1 Tg/yr) to 2015 (10.7 Tg/yr). For the latitude band ($10^{\circ}$ interval between $0^{\circ}$ and $60^{\circ}$), the DMS flux at the low latitude of the Northern (NH) and Southern hemisphere (SH) was significantly higher than that at the middle latitude. The seasonal mean DMS flux was highest in winter followed by in summer in both hemispheres. From the long-term analysis with the Mann-Kendall (MK) statistical test, a clear downward trend of DMS flux was predicted to be broad over the global ocean during the study period (NH: $-0.001{\sim}-0.036{\mu}mol/m^2/day\;per\;year$, SH: $-0.011{\sim}-0.051{\mu}mol/m^2/day\;per\;year$). These trend values were statistically significant (p < 0.05) for most of the latitude bands. The magnitude of the downward trend of DMS flux at the low latitude in the NH was somewhat higher than that at the middle latitude during most seasons, and vice versa for the SH. The spatio-temporal characteristics of DMS flux and its long-term trend were likely to be primarily affected not only by the SSW (high positive correlation of r = 0.687) but also in part by the SST (r = 0.685).

• 대기
• /
• 제25권2호
• /
• pp.221-233
• /
• 2015

Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
• /
• 제9권4호
• /
• pp.247-258
• /
• 2015

Exposure of high concentration of ground-level ozone (GLO) can trigger a variety of health problems including chest pain, coughing, throat irritation, asthma, bronchitis and congestion. There are substantial human and animal toxicological data that support health effects associated with exposure to ozone and associations have been observed with a wide range of outcomes in epidemiological studies. The aim of the present study is to estimate the spatial distributions of GLO using geostatistical method (ordinary kriging) for assessing the exposure level of ozone in the eastern part of Texas, U.S.A. GLO data were obtained from 63 U.S. EPA's monitoring stations distributed in the region of study during the period January, 2012 to December, 2012. The descriptive statistics indicate that the spatial monthly mean of daily maximum 8 hour ozone concentrations ranged from 30.33 ppb (in January) to 48.05 (in June). The monthly mean of daily maximum 8 hour ozone concentrations was relatively low during the winter months (December, January, and February) and the higher values observed during the summer months (April, May, and June). The higher level of spatial variations observed in the months of July (Standard Deviation: 10.33) and August (Standard Deviation: 10.02). This indicates the existence of regional variations in climatic conditions in the study area. The range of the semivariogram models varied from 0.372 (in November) to 15.59 (in April). The value of the range represents the spatial patterns of ozone concentrations. Kriging maps revealed that the spatial patterns of ozone concentration were not uniform in each month. This may be due to uneven fluctuation in the local climatic conditions from one region to another. Thus, the formation and dispersion processes of ozone also change unevenly from one region to another. The ozone maps clearly indicate that the concentration values found maximum in the north-east region of the study area in most of the months. Part of the coastal area also showed maximum concentrations during the months of October, November, December, and January.