Biogeochemical processes play an important role in ocean environments and can affect the entire Earth's climate system. Using an ocean-biogeochemistry model (NEMO-TOPAZ), we investigated the effects of changes in albedo and wind stress caused by phytoplankton in the equatorial Pacific. The simulated ocean temperature showed a slight decrease when the solar reflectance of the regions where phytoplankton were present increased. Phytoplankton also decreased the El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation (ENSO) amplitude by decreasing the influence of trade winds due to their biological enhancement of upper-ocean turbulent viscosity. Consequently, the cold sea surface temperature bias in the equatorial Pacific and overestimation of the ENSO amplitude were slightly reduced in our model simulations. Further sensitivity tests suggested the necessity of improving the phytoplankton-related equation and optimal coefficients. Our results highlight the effects of altered albedo and wind stress due to phytoplankton on the climate system.
본 논문에서는 배전 시스템을 구성하는 기기들에 대한 설치 현황자료와 고장 자료 및 전국 지점을 대상으로 한 설문조사 자료를 이용하여 기후별 고장률을 예측하였다. 같은 종류의 배전 설비라 하더라도 그 설비가 설치되어 있는 기후 상태에 따라서 고장률은 다르게 나타날 수 있다. 그러므로 배전기기의 고장률을 설비관리나 최적 투자 계획의 운용에 사용하기 위해서는 대상 설비가 설치된 기후 특성을 고려해야 하며 이를 위해 기후 특성을 고려한 고장률 예측이 요구된다고 할 수 있다. 기후특성분석을 위하여 한국전력공사의 전국지점을 대상으로 기후 특성(호우, 낙뢰, 강풍, 해일, 특징 없음)으로 구분하여 설문조사를 실시하였고 기후 특성에 따른 영향도를 분석하였고 고장률 추정 알고리즘을 제안하였다.
기후변화 홍보 및 교육 콘텐츠로 활용되도록 수치모델을 시각화 설계하여 KML로 전자 출판하는 인터페이스 구현에 대하여 연구하였으며 그 결과 Arrow KML, BWS KML, DI KML을 콘텐츠화 하였다. Arrow KML은 선행연구로부터 도출된 시각화 설계를 개선하여 바람장미와 같은 정보를 제공하였고 개개의 바람기호에 대한 속성정보를 조회하고 활용할 수 있도록 하였다. 더불어 사람들이 느낄 쾌적성의 변화를 불쾌지수(DI) KML로 콘텐츠화 하였다. 출판된 콘텐츠가 여러 공간정보와 통합되어 시각화되고 실무에서 활용할 수 있도록 Google Earth를 기반으로 출판될 KML 자료 용량 계산식을 제시하였으며 Arrow KML 콘텐츠들의 Scale Factor 조정을 통한 표출효과 비교 및 백터형 KML과 아이콘 KML의 표출 효과 비교를 통해 출판 목적에 따른 활용방법을 제시하였다. 관련 연구 및 콘텐츠들은 과학적인 예측자료를 시각화하여 제공하였기 때문에 국민들과 소통하고 협업하는 콘텐츠로 다양하게 활용될 것이다. 더불어 보다 친숙한 기후변화 지수 및 실무에서 활용도와 가치가 높은 KML 콘텐츠가 보급 될 수 있도록 연구범위를 확장할 것이다.
Huang, Mingfeng;Li, Qiang;Xu, Haiwei;Lou, Wenjuan;Lin, Ning
Wind and Structures
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제26권3호
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pp.129-146
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2018
Extreme wind speed analysis has been carried out conventionally by assuming the extreme series data is stationary. However, time-varying trends of the extreme wind speed series could be detected at many surface meteorological stations in China. Two main reasons, exposure change and climate change, were provided to explain the temporal trends of daily maximum wind speed and annual maximum wind speed series data, recorded at Hangzhou (China) meteorological station. After making a correction on wind speed series for time varying exposure, it is necessary to perform non-stationary statistical modeling on the corrected extreme wind speed data series in addition to the classical extreme value analysis. The generalized extreme value (GEV) distribution with time-dependent location and scale parameters was selected as a non-stationary model to describe the corrected extreme wind speed series. The obtained non-stationary extreme value models were then used to estimate the non-stationary extreme wind speed quantiles with various mean recurrence intervals (MRIs) considering changing climate, and compared to the corresponding stationary ones with various MRIs for the Hangzhou area in China. The results indicate that the non-stationary property or dependence of extreme wind speed data should be carefully evaluated and reflected in the determination of design wind speeds.
One of the growing concerns of the wind energy production is wind ramp events. To improve the wind ramp event forecasts, the nonlinear Kalman filter bias correction method was applied to 24-h wind speed forecasts issued from the WRF model at 70-m height in Zhangbei wind farm, Hebei Province, China for a two-year period. The Kalman filter shows the remarkable ability of improving forecast skill for real-time wind speed forecasts by decreasing RMSE by 32% from 3.26 m s-1 to 2.21 m s-1, reducing BIAS almost to zero, and improving correlation from 0.58 to 0.82. The bias correction improves the forecast skill especially in wind speed intervals sensitive to wind power prediction. The fact shows that the Kalman filter is especially suitable for wind power prediction. Moreover, the bias correction method performs well under abrupt weather transition. As to the overall performance for improving the forecast skill of ramp events, the Kalman filter shows noticeable improvements based on POD and TSS. The bias correction increases the POD score of up-ramps from 0.27 to 0.39 and from 0.26 to 0.38 for down-ramps. After bias correction, the TSS score is significantly promoted from 0.12 to 0.26 for up-ramps and from 0.13 to 0.25 for down-ramps.
John D. Holmes;Richard G.J. Flay;John D. Ginger;Matthew Mason;Antonios Rofail;Graeme S. Wood
Wind and Structures
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제37권2호
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pp.95-104
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2023
The latest revision of AS/NZS 1170.2 incorporates some new research and knowledge on strong winds, climate change, and shape factors for new structures of interest such as solar panels. Unlike most other jurisdictions, Australia and New Zealand covers a vast area of land, a latitude range from 11° to 47°S climatic zones from tropical to cold temperate, and virtually every type of extreme wind event. The latter includes gales from synoptic-scale depressions, severe convectively-driven downdrafts from thunderstorms, tropical cyclones, downslope winds, and tornadoes. All except tornadoes are now covered within AS/NZS 1170.2. The paper describes the main features of the 2021 edition with emphasis on the new content, including the changes in the regional boundaries, regional wind speeds, terrain-height, topographic and direction multipliers. A new 'climate change multiplier' has been included, and the gust and turbulence profiles for over-water winds have been revised. Amongst the changes to the provisions for shape factors, values are provided for ground-mounted solar panels, and new data are provided for curved roofs. New methods have been given for dynamic response factors for poles and masts, and advice given for acceleration calculations for high-rise buildings and other dynamically wind-sensitive structures.
도시공원은 지구온난화와 대기오염을 줄여주고 열섬현상을 완화시켜주는 중추적인 역학을 하고 있다. 그러나 도시공원 일몰제에 따른 2020년 7월 이후 도시공원 제한이 일부 해제될 예정이다. 이에 따라 정부와 지자체는 공원부지 확보와 더불어 생태공원 조성 등 공원 활성화를 위한 노력을 기울이고 있다. 그러나 도시공원 주변에 건설되고 있는 고층건축물에 의해 발생하는 빌딩풍은 보행자에게 불쾌감을 유발할 수 있고, 생태공원에 서식하고 있는 동·식물의 생태계를 위협할 수 있다. 우리나라의 풍환경 평가에 대한 기준은 명확하게 제안된 바가 없으며, 관련 연구 또한 찾아보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 국외풍환경 평가기준 및 관련 연구를 검토하여, 풍환경 평가 기준의 중요 인자를 도출하고, 국내 기상관측자료를 이용한 풍환경 평가에 적용 가능성을 검토하였다.
Korea has a variety of favorable conditions for utilizing wind as energy. First of all, as a geographical characteristic, it is a peninsular country with its three frontiers surrounded by sea. Such a location makes the country influenced, all the year round, both by sea winds and by seasonal winds, so that it has a good possibility of putting its rich wind resources to use as an energy source. Particularly, in view of the results of observations and analysis of actual data about wind sources, it is quite possible to build wind paver plants in many regions across the country, such as inhabited islands dotted on its southern and western coasts around the Korean peninsular, a number of uninhabited islets attached the main islands, large-scaled reclaimed lands, and major inland areas. In Korea, the attempt to develop the technology of wind paver generation started in the 1970's. It was since 1988, when the Law on the promotion of Alternative Energy Development was enacted, that research and development activities for employing the wind force as a part of energy source have got into full swing. At that moment, however, due to the low level of domestic technological development, such efforts were mainly focused on the attainment of basic technologies with regard to wind power generation. Recently, there have been many noticeable changes in the international as well as domestic environments, such as the conclusion of the International Climate Treaty and the increase in public concerns of natural environment. It is quite possible to predict that the demand for wind paver generation will increase in the near future. Therefore, recognizing that wind, as a clean energy source, can be a promising method for coping with the International Climate Treaty and for replacing the fossil fuel, oil, this essay investigates the development history of wind paver generation systems and the status of technological development in Korea and presents an appropriate model for the development of the paver generation system that can compete with other energy sources.
Jae Seong Choi;Ji Yung Kim;Moonju Kim;Kyung Il Sung;Byong Wan Kim
한국초지조사료학회지
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제43권3호
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pp.190-198
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2023
This study was conducted to calculate the damage of Italian ryegrass (IRG) by abnormal climate using machine learning and present the damage through the map. The IRG data collected 1,384. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration Meteorological data open portal.The machine learning model called xDeepFM was used to detect IRG damage. The damage was calculated using climate data from the Automated Synoptic Observing System (95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the Dry matter yield (DMY)normal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of IRG data (1986~2020). The level of abnormal climate was set as a multiple of the standard deviation applying the World Meteorological Organization (WMO) standard. The DMYnormal was ranged from 5,678 to 15,188 kg/ha. The damage of IRG differed according to region and level of abnormal climate with abnormal temperature, precipitation, and wind speed from -1,380 to 1,176, -3 to 2,465, and -830 to 962 kg/ha, respectively. The maximum damage was 1,176 kg/ha when the abnormal temperature was -2 level (+1.04℃), 2,465 kg/ha when the abnormal precipitation was all level and 962 kg/ha when the abnormal wind speed was -2 level (+1.60 ㎧). The damage calculated through the WMO method was presented as an map using QGIS. There was some blank area because there was no climate data. In order to calculate the damage of blank area, it would be possible to use the automatic weather system (AWS), which provides data from more sites than the automated synoptic observing system (ASOS).
Research on climate change and global warming on the power generation systems are rapidly increasing because of the Importance of the sustainable energy supply, thus the electricity supply since its growing share, in the end, uses energy supply. However, some researchers conducted this field, but many research gaps are not mentioned and filled in this field's literature since the lack of general statements and the quantitative models and formulation of the issue. In this research, an exergy-based model is implemented to model a set of six power generation technologies (combined cycle, gas turbine, nuclear plant, solar PV, and wind turbine) and use this model to simulate each technology's responses to climate change impacts. Finally, using these responses to define and calculate a formulation for the relationship between the system's energy performance in different environmental situations and a dimensionless index to quantize each power technology's reliability against the climate change impacts called the Pahlev reliability index (P-index) of the power technology. The results have shown that solar and nuclear technologies are the most, and wind turbines are the least reliable power generation technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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