본 연구는 산악에서 발생되는 비상응급 상황에 대한 응급 구조 헬리콥터의 착륙 지점 및 착륙 불가시 강하 지점을 선정하는 것으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 비상응급 구조 체제의 의사결정을 지원하는데 목적이 있다. 연구지역은 경기도 포천시 일대로 한정하였다. 산악 내 헬리콥터의 착륙 지점 및 강하지점 2가지 결과 값으로 분류하였으며 수치지형도, 임상도, 산림입지토양도를 기초 자료로 활용하였다. 착륙지점은 경사, 지형특성, 식생특성 및 헬리콥터 제원에 따른 헬리콥터 착륙지점 면적값을 요인으로 하였고, 강하지점은 경사, 식생특성을 요인으로 분류하여 GIS의 중첩기능 기법을 활용하여 분석하였다. 다만, 본 연구는 풍향 및 풍속 요인 등의 인자값을 배재하고 수행되었다. 향후, 기상청 DB와 연계함으로써, 좀 더 분석의 효율을 높일 필요가 있다.
육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.
지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.
In this research the 2009 spring occurred during forest fire ImSil and research destination GyeongJu has been selected. Research in the field of the target time exploratory Boundary Data through after air photos, satellite photos and topographic map by using the combustion area was calculated. 2009 March 1-forest fire occurs on the day of the weather information and weather changes wildfire in the check in any affected. Study research destination of combustion is ImSil 161 ha, GyeongJu 270.93 ha. The impact of the weather-temperature dry weather forest fires this favorable situation to occur and the wind directions and the spread of the mountain wind speed was less impact has no arguments.
In this study, we investigated the characteristic of volatile organic compounds (VOCs) concentrations in Shiwha area, which were measured using the Open-path FTIR Gas Analyzer. The passive samplers were set for a certain period of time to obtain the average concentration of toluene, ethylbenzene, o-xylene and styrene. In addition, VOCs concentration contour maps were constructed using the Tecplot program to illustrate the VOCs concentration distribution. The residential area showed higher concentrations than the industrial area. And the summer had higher concentration value than the winter. Also, we confirmed that the VOCs concentrations ranged from 2 to several tens ppb in the vicinity of an industry than diffused VOC concentration, whereas those ranged from 0 to 5 ppb in most other areas. It was conferred that the wind change with seasons significantly affects the distribution of VOCs concentrations such as a northwesterly wind in the winter or a southwestern wind in the summer.
Accurate wind data is essential for predicting airborne spread of virus. OpenFOAM was used for computational fluid dynamics (CFD) simulation procedure which is under GNU GPL (General Public License). Using complex terrain, DEM (Digital Elevation Map) that was prepared from GIS information covering a research site is converted to a three dimensional surface mesh that is composed by quad and full hexahedral space meshes. Around this surface mesh, an extended computational domain volume was designed. Atmospheric flow boundary conditions were used at inlet and roughness height and was considered at terrain by using rough wall function. Two different wind conditions that was relatively stable during certain periods were compared in 3 different locations for validating the accuracy of the CFD computed solution. The result shows about 10 % of difference between the calculated result and measured data. This procedure can simulate a prediction of time-series data for airborne virus spread that can be used to make a web-based forecasting system of airborne virus spread.
Compound hazards (CHs) are two or more extreme climate events combined which occur simultaneously in the same region at the same time. Compared to individual hazards, the combination of hazards that cause CHs can result in greater economic losses and deaths. While several extreme climate events have been recorded across Asia for the past decades, many studies have only focused on a single hazard. In this study, we assess the spatiotemporal pattern of dry compound hazards which includes drought, heatwave, fire and wind across Asia for the last 42 years (1980-2021) using the historical data from ERA5 Reanalysis dataset. We utilize a daily spatial data of each climate event to assess the occurrence of such compound hazards on a daily basis. Heatwave, fire and wind hazard occurrences are analyzed using daily percentile-based thresholds while a pre-defined threshold for SPI is applied for drought occurrence. Then, the occurrence of each type of compound hazard is taken from overlapping the map of daily occurrences of a single hazard. Lastly, a multivariate assessment are conducted to quantify the occurrence frequency, hotspots and trends of each type of compound hazard across Asia. By conducting a multivariate analysis of the occurrence of these compound hazards, we identify the relationships and interactions in dry compound hazards including droughts, heatwaves, fires, and winds, ultimately leading to better-informed decisions and strategies in the natural risk management.
대부분의 멀티미디어 시스템들의 환경은 수동적인 배경으로 이루어진다. 그러나 가상환경에서 실세계 시뮬레이션에 있어서 지형은 바람이나 비, 구름과 같은 많은 이벤트에 영향을 미친다. 그러므로 지형과 기상 현상 모델링은 현실적인 가상환경을 시뮬레이션 하기 위하여 필요하다. 이러한 모델링에서는 높이와 지역정보 뿐만 아니라 온도와 습도와 같은 환경적 요소도 중요하다. 하나의 이벤트는 전제조건, 절차, 결과로 이루어지며, 이벤트의 결과가 다른 이벤트의 전제조건을 만족하는 형식의 인과관계를 통하여 여러 가지 이벤트들이 발생하게 된다. 본 논문에서는 등고선을 이용하여 자연현상 시뮬레이션에서 환경이 되는 개체들의 범위와 속성들을 표현하고 이를 통해 자연현상 이벤트를 표현하는 방법을 제시한다.
Products developed in this research is a software which can transfer the type of shape(.shp) into the type of ascii using the land cover data and the topography data in the metropolitan area of Seoul. In addition, it can calculate the $CO_2$ flux according to distribution of plants within the land cover data. The $CO_2$ flux is calculated by the experimental equation which is compose of the meteorological parameters such as the solar radiation and the air temperature. The net flux was shown in about $-19ton/km^2$ by removing $CO_2$ through the photosynthesis during daytime, and in 2 ton/km2 by producing it through the respiration during nighttime on 10 August 2004, the maximum day of air temperature during the period of 3yr(2001 to 2004), in the metropolitan area of Seoul. Spatial distribution of the air temperature and the wind field is simulated by substituting the middle classification of the land cover map data, upgraded by the Korean Ministry of Environment(KME), for the land-use data of the United States Geological Survey(USGS) within the Meteorological Mesoscale Model Version 5(MM5) on 10 August 2006 in the metropolitan area of Seoul. Difference of the air temperature between both data was shown in the maximum range of $-2^{\circ}C\;to\;2.9^{\circ}C$, and the air temperature due to the land use data of KME was higher than that of USGS in average $0.4^{\circ}C$. Also, those of wind vectors were meanly lower than that of USGS in daytime and nighttime. Furthermore, the hourly time series of Volatile Organic Components(VOCs) is calculated by using the Biosphere Emission and Interaction System Version 2(BEIS2) including the new land cover data and the meteorological parameters such as the air temperature and so]ar insolation. It is possible to calculate the concentration of ozone due to the biogenic emission of VOCs.
기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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