KR101336551B1 - Climate property modification prediction system and method in accordance with reservoirs construction - Google Patents

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KR101336551B1 KR1020120023899A KR20120023899A KR101336551B1 KR 101336551 B1 KR101336551 B1 KR 101336551B1 KR 1020120023899 A KR1020120023899 A KR 1020120023899A KR 20120023899 A KR20120023899 A KR 20120023899A KR 101336551 B1 KR101336551 B1 KR 101336551B1
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Abstract

본 발명은 인공 댐이나 저수지가 건설되면서 발생 가능한 국지기상의 변화를 3차원 기상 모델을 이용하여 예측하고 표현하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템은 기상정보 제공서버를 통하여 측정되는 댐 건설 예정지역에 대한 기상관측자료를 분석하여 해당 지역의 댐 건설 후 기상 변화를 예측하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템에 있어서, 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 지형자료와 기상정보 제공서버(10)를 통하여 제공되는 해당 지역의 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 안개 발생 유무를 포함하는 기상 변화를 예측하기 위한 기상 예측 모델(291)을 생성하고, 해당 지역의 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 기상 예측 모델(291)을 수행하여 해당 지역의 댐 건설에 따른 지형을 변화시켜 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 기후특성 분석 서버(200)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다. The present invention relates to a system for predicting climate change before and after dam construction and a method for predicting and expressing changes in national land that can occur when an artificial dam or a reservoir is constructed using a three-dimensional weather model.
The climate characteristic change prediction system before and after the dam construction according to the present invention analyzes the weather observation data for the planned dam construction area measured by the weather information providing server and predicts the weather change after the dam construction in the corresponding area, the climate characteristic change before and after the dam construction. In the prediction system, the weather data including the presence or absence of fog after construction of the dam is analyzed by analyzing the topographical data of the dam construction area and the meteorological observation data provided through the weather information providing server 10. A weather forecasting model 291 is generated, and the weather forecasting model 291 is performed according to the actual weather observation data of the region to change the topography according to the dam construction in the region to predict the weather change after the dam construction. Characterized by including a characteristic analysis server 200.

Description

댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템 및 그 방법 {CLIMATE PROPERTY MODIFICATION PREDICTION SYSTEM AND METHOD IN ACCORDANCE WITH RESERVOIRS CONSTRUCTION}Climate characteristic change prediction system before and after dam construction and its method {CLIMATE PROPERTY MODIFICATION PREDICTION SYSTEM AND METHOD IN ACCORDANCE WITH RESERVOIRS CONSTRUCTION}

본 발명은 댐 건설 전후 기후특성 변화 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인공 댐이나 저수지가 건설되면서 발생 가능한 국지기상의 변화를 3차원 기상 모델을 이용하여 예측하고 표현하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a system and method for predicting changes in climate characteristics before and after dam construction, and more specifically, before and after dam construction, which predicts and expresses changes in national ground that can occur when an artificial dam or reservoir is constructed. The present invention relates to a climate change prediction system and a method thereof.

일반적으로 댐이나 저수지 등(이하, "댐"으로 총칭한다)은 하천을 막고 물을 저장하여 수력발전·상수도·공업용수·관개의 수원으로 이용하거나, 홍수조절·사방 등 치수·치산의 목적으로 이용된다. 이러한 댐이 수자원 개발사업에 의해 형성되면 지표면 변화에 의한 역학적 요인, 대기 중 수분 증가에 따른 열적 요인에 의해 주변 국지기상과 안개 특성에 영향을 미칠 것으로 예상되어 진다. 기존에 지표면이었던 지역이 댐 건설에 의해 수표면으로 변화되면 표면 거칠기가 감소하여 풍속이 증가하게 되고, 일부 지형의 변화로 풍향 변화가 나타날 수 있다. 또한, 댐에 담수된 물은 토양에 비해 열용량이 크기 때문에 온도 변화의 차이로 나타나 주변지역 기온이 변화하게 되고, 대기와 수면의 온도차에 의해 증발 연무 형태의 안개가 발생할 수 있다. Generally, dams and reservoirs (hereinafter, collectively referred to as "dams") block rivers and store water for use as a source of hydroelectric power, waterworks, industrial water, or irrigation, or for flood control and erosion purposes. Is used. When such dams are formed by water resource development projects, it is expected that the local factors and fog characteristics will be affected by mechanical factors caused by surface changes and thermal factors caused by increased moisture in the atmosphere. If the existing surface area is changed to the water surface by dam construction, the surface roughness decreases, the wind speed increases, and some terrain changes may cause the wind direction to change. In addition, the fresh water in the dam has a larger heat capacity than that of the soil, resulting in a change in temperature, causing a change in temperature in the surrounding area, and a fog in the form of evaporation mist due to the temperature difference between the atmosphere and the surface of the water.

이러한 댐 건설에 따른 풍속 증가, 풍향 변화, 기온 변화, 안개 발생 증가는 댐 건설 주변 지역 환경에 큰 영향을 미칠 수 있다. 예를 들면, 댐 건설 주변 지역의 농작물 생산량 감소, 호흡지 질환자 발생 증가, 안개로 인한 교통사고 증가 등이 발생할 수 있다. 이러한 댐 건설에 따라 주변 지역에 미치는 부정적인 영향은 댐 건설 반대 원인이 되기도 하는데, 실제 댐 건설 반대 원인을 설문 조사해본 바에 의하며 안개 피해로 인한 의견이 다수를 차지하고 있다. Wind speed increase, wind direction change, temperature change, and fog generation caused by dam construction can have a big impact on the environment around dam construction. For example, reduced crop yields, increased respiratory disease incidence, and increased traffic accidents due to fog may occur in areas around dam construction. Negative effects on the surrounding area due to such dam construction can be the opposite cause of dam construction, and a survey of the cause of the dam construction has been questioned.

따라서, 댐 건설 전후 발생하는 기후 특성 변화를 과학적으로 정립하여 댐 건설 전후의 기후 특성 변화를 예측할 수 있도록 하는 것이 요구되고 있는 실정이다.
Therefore, there is a demand for scientifically establishing climate characteristic changes occurring before and after dam construction to predict climate characteristic changes before and after dam construction.

본 발명은 상술한 종래 댐 건설 전후 기상 변화 예측 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 본 발명의 목적은 댐 주변지역의 실제 기상 관측자료를 분석하여 지역별 맞춤형 기상 예측 모형을 구축한 후, 이를 통하여 댐 건설에 따라 지형을 변화시켜 해당 지역의 국지기상 변화를 예측할 수 있도록 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다. The present invention has been proposed to solve the above-mentioned problems of weather forecasting before and after the construction of the dam, the object of the present invention is to analyze the actual weather observation data of the area around the dam to build a customized weather prediction model for each region, through the dam The present invention provides a system and method for predicting climate change of climate characteristics before and after the dam construction to change the topography according to construction and to predict the regional change of the region.

특히, 본 발명은 댐 수몰지역 인근의 실측 기상관측자료를 토대로 해당 지역에 가장 적합한 맞춤형 안개 알고리즘을 구성하여 댐 건설 전후의 안개 발생 가능성을 정확하게 예측할 수 있도록 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
In particular, the present invention constructs a customized fog algorithm that is most suitable for the area based on actual weather observation data near the dam submerged area, and predicts the possibility of fog occurrence before and after the dam construction. The purpose is to provide a method.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템은 기상정보 제공서버를 통하여 측정되는 댐 건설 예정지역에 대한 기상관측자료를 분석하여 해당 지역의 댐 건설 후 기상 변화를 예측하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템에 있어서, 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 지형자료와 기상정보 제공서버를 통하여 제공되는 해당 지역의 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 안개 발생 유무를 포함하는 기상 변화를 예측하기 위한 기상 예측 모델을 생성하고, 해당 지역의 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 기상 예측 모델을 수행하여 해당 지역의 댐 건설에 따른 지형을 변화시켜 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 기후특성 분석 서버를 포함하여 이루어진다.The climate characteristic change prediction system before and after the dam construction according to the present invention for achieving the above object is to analyze the weather observation data for the planned dam construction area measured by the weather information providing server to predict the weather change after the dam construction of the area In the climate change change prediction system before and after the dam construction, it is possible to analyze the weather data including the presence or absence of fog after the dam construction by analyzing the topographical data of the dam construction area and the weather observation data provided through the weather information providing server. A climate characteristic analysis server for generating a weather prediction model to predict and predicting weather changes after dam construction by changing the topography according to the dam construction in the region by performing the weather prediction model according to the weather observation data of the region. It is made, including.

상기 기후특성 분석 서버에는 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 댐 건설 전/후 지형자료를 구축하고, 해당 지역의 초기장 데이터 및 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 기상변화를 예측하는 3차원 기상 모델을 생성하며, 실측되는 기상관측자료에 따라 3차원 기상 모델을 수행하여 댐 건설 전/후의 기상 변화를 예측하는 3차원 기상모델 처리부와; 상기 댐 건설 예정 지역에 대해 실측되는 기상관측자료를 수신하여 해당 지역의 안개발생조건 및 시정산출식을 도출하여 안개 예측을 위한 안개 알고리즘을 생성하고, 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 안개 알고리즘을 수행하여 댐 건설 전/후의 안개 발생 여부를 예측하는 안개 알고리즘 처리부와; 상기 3차원 기상모델 처리부 및 안개 알고리즘 처리부를 통하여 생성되는 댐 건설 전/후의 안개 발생 유무가 포함된 기상 변화 예측 결과를 데이터베이스에 등록하고 관리하는 예측자료 관리부;가 구비된다. The climate characteristic analysis server constructs topographic data before and after construction of the dam, and analyzes the initial field data and meteorological observation data of the area to predict the change of weather after the construction of the dam. A three-dimensional weather model processor for predicting weather changes before and after the dam construction by generating and performing a three-dimensional weather model according to the measured weather observation data; Receives weather observation data measured for the area to be constructed for dams, derives fog generation conditions and corrective equations for the area, generates a fog algorithm for fog prediction, and performs the fog algorithm according to the weather observation data. A fog algorithm processing unit for predicting whether fog occurs before / after dam construction; And a prediction data manager for registering and managing a weather change prediction result including a presence or absence of fog generation before / after the dam construction generated by the 3D weather model processor and the fog algorithm processor in a database.

여기에서, 상기 3차원 기상모델 처리부에 의해 생성되는 3차원 기상 모델과, 상기 안개 알고리즘 처리부에 의해 생성되는 안개 알고리즘은 실측되는 해당 지역의 기상관측자료가 누적되면 이를 통하여 정확도를 측정하여 주기적으로 갱신되는 것이 바람직하다.Here, the 3D weather model generated by the 3D weather model processor and the fog algorithm generated by the fog algorithm processor are periodically updated by measuring accuracy through the measurement of weather observation data of the corresponding area to be measured. It is preferable to be.

또한, 상기 3차원 기상모델 처리부 및 안개 알고리즘 처리부를 통하여 예측되는 기상요소에는 해당 지역의 기온, 상대습도, 풍속, 풍향 정보가 포함되고, 상기 기상요소 예측자료는 주기적으로 갱신되어 데이터베이스에 저장되는 것이 바람직하다.In addition, a weather element predicted through the 3D weather model processor and the fog algorithm processor includes temperature, relative humidity, wind speed, and wind direction information of a corresponding region, and the weather element prediction data is periodically updated and stored in a database. desirable.

또한, 상기 안개 알고리즘 처리부를 통하여 예측되는 안개 자료는 시간대별 안개발생 유무 정보로서, 상기 안개 예측자료는 주기적으로 갱신되어 데이터베이스에 저장되는 것이 바람직하다.In addition, the fog data predicted through the fog algorithm processing unit is information on whether the fog occurs for each time zone, it is preferable that the fog prediction data is periodically updated and stored in the database.

상기 기후특성 분석 서버에는 상기 3차원 기상모델 처리부를 통하여 예측되는 기상요소 및 안개 자료를 화면에 표출하는 시각화 처리부가 더 구비될 수 있다. The climate characteristic analysis server may further include a visualization processor configured to display weather factors and fog data predicted through the 3D weather model processor on a screen.

또한, 상기 기상정보 제공서버를 통하여 제공되는 기상관측자료는 기온, 상대습도, 풍향, 풍속, 일사량을 포함하는 기상청 기상자료와, 기온, 상대습도, 풍향, 풍속, 일사량, 일조시간, 시정(가시거리), 현천(현재의 날씨상태 표기)을 포함하는 댐AWS 기상자료를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, meteorological observation data provided through the meteorological information providing server is a meteorological office weather data including temperature, relative humidity, wind direction, wind speed, solar radiation, temperature, relative humidity, wind direction, wind speed, solar radiation, sunshine time, visibility (visible It is preferable to include the dam AWS weather data, including the distance) and the current state (present weather conditions).

한편, 상기 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템에는 상기 기상정보 제공서버로부터 기상관측자료를 전송받아 데이터베이스에 저장하여 관리하며, 이를 기후특성 분석 서버에 전송하는 기상관측 모니터링 서버와; 상기 기상관측 모니터링 서버로부터 기상관측자료를 전송받고, 상기 기후특성 분석 서버로부터 기상 변화 예측 자료를 전송받아 표출하는 기후특성 시각화 서버;가 구비된다. Meanwhile, the climate characteristic change prediction system before and after the dam construction includes a weather observation monitoring server that receives weather observation data from the weather information providing server, stores the data in a database, and manages it, and transmits it to a climate characteristic analysis server; And a climate characteristic visualization server configured to receive meteorological observation data from the meteorological observation monitoring server and to receive and display meteorological change prediction data from the climate characteristic analysis server.

여기에서, 상기 기후특성 시각화 서버는 사용자에 의해 선택되는 지점 및 기간에 따라 댐 건설 전후 기상관측자료 및 기상 변화 예측 자료를 평균값, 시계열, 누적값으로 비교하여 표출하는 것이 바람직하다.
Here, it is preferable that the climate characteristic visualization server compares and displays weather observation data and weather change prediction data before and after the dam construction in terms of average value, time series and cumulative value according to the point and period selected by the user.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 방법은 기상정보 제공서버를 통하여 측정되는 댐 건설 예정지역에 대한 기상관측자료를 분석하여 해당 지역의 댐 건설 후 기상 변화를 예측하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 방법에 있어서, 댐 건설 예정 지역에 대한 댐 건설 전후의 지형고도, 지표피복정보를 포함하는 지형자료를 구축하는 단계와; 기상정보 제공서버로부터 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 초기장 데이터 및 기상관측자료를 제공받는 단계와; 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 지형자료와 초기장 데이터 및 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 3차원 기상 모델을 생성하는 단계와; 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 기상관측자료를 분석하여 해당 지역의 안개발생조건 및 시정산출식을 도출하여 안개 예측을 위한 안개 알고리즘을 생성하는 단계와; 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 3차원 기상 모델 및 안개 알고리즘을 수행하여 댐 건설 예정 지역의 댐 건설 후 안개 발생 유무가 포함된 기상 변화를 예측하는 단계;를 포함하여 이루어진다. On the other hand, the climate characteristic change prediction method before and after the dam construction according to the present invention for achieving the above object by analyzing the weather observation data for the planned dam construction area measured by the weather information providing server to analyze the weather changes after the dam construction in the relevant area A method of predicting climate characteristic change before and after dam construction, the method comprising: constructing topographic data including topographical elevation and surface cover information before and after dam construction for a dam construction area; Receiving initial field data and meteorological observation data for the dam construction area from a meteorological information providing server; Generating a three-dimensional weather model for predicting weather changes after dam construction by analyzing topographical data, initial field data, and meteorological observation data for the dam construction area; Generating fog algorithms for fog prediction by analyzing meteorological observation data of the area to be constructed in the dam and deriving fog generation conditions and municipal calculations of the area; And predicting weather changes including fog generation after dam construction in a dam construction area by performing the 3D weather model and a fog algorithm according to the measured weather observation data.

여기에서, 상기 기상 변화 예측 단계를 통하여 기상 변화가 예측되면, 사용자에 의해 선택되는 지점 및 기간에 따라 댐 건설 전후 기상관측자료 및 기상 변환 예측 자료를 평균값, 시계열, 누적값으로 비교하여 표출하는 단계가 수행된다.
Here, when the weather change is predicted through the weather change forecasting step, the weather observation data and the weather conversion forecast data before and after the dam construction according to the point and period selected by the user are compared and expressed as an average value, a time series, and a cumulative value. Is performed.

본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템은 댐 건설 전후 지형변화를 고려한 수치모형 활용 및 국지적인 실측 기상자료를 바탕으로 기상 예측 모형을 구축하여 이를 통하여 댐 건설 전후의 기상 변화를 예측하도록 함으로써 기상 변화 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다. The climate characteristic change prediction system before and after the dam construction according to the present invention by using the numerical model in consideration of the topographic changes before and after the dam construction and by building a weather forecasting model based on the local measured weather data to predict the weather changes before and after the dam construction There is an effect that can improve the weather forecasting accuracy.

또한, 본 발명은 댐 건설 전후 기상변화 예측 결과를 시간적이고 공간적인 분포 특성을 따라 시각화하여 표시함으로써, 사용자가 원하는 시기와 기간, 장소의 기상변화 예측결과를 도면, 동영상 형태로 표시할 수 있어 사용자 편의를 향상시켜 결과 활용이 용이한 효과가 있다.
In addition, the present invention by visualizing and displaying the weather change prediction results before and after the dam construction according to the temporal and spatial distribution characteristics, the user can display the weather change prediction results of the desired time, period, and place in the form of drawings, videos It is easy to use the result by improving convenience.

도 1은 본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템의 전체적인 네트워크 연결도,
도 2는 본 발명에 따른 기상관측 모니터링 서버의 블록 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 기후특성 분석 서버의 블록 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 기후특성 시각화 서버의 블록 구성도,
도 5는 본 발명에 따른 기후특성 분석 서버를 통하여 댐 건설 전후 기후 특성 변화가 예측되는 과정을 나타낸 흐름도,
도 6은 본 발명에 따른 지형자료 구축 화면 일례,
도 7은 본 발명에 따른 안개 알고리즘 생성 과정 일례,
도 8은 본 발명에 따른 안개 예측 표출 화면 일례를 나타낸 것이다.1 is an overall network connection diagram of a climate characteristic change prediction system before and after dam construction according to the present invention,
2 is a block diagram of a meteorological monitoring server according to the present invention;
3 is a block diagram of a climate characteristic analysis server according to the present invention;
4 is a block diagram of a climate characteristic visualization server according to the present invention;
5 is a flowchart illustrating a process of predicting climate characteristic change before and after dam construction through a climate characteristic analysis server according to the present invention;
6 is an example of the terrain data construction screen according to the present invention,
7 is an example of a fog algorithm generation process according to the present invention,
8 shows an example of a fog prediction display screen according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템의 전체적인 네트워크 연결도를 나타낸 것이다. Figure 1 shows the overall network connection diagram of the climate characteristic change prediction system before and after the dam construction according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템은 기상정보 제공서버(10)로부터 기상관측정보를 제공받아 모니터링하는 기상관측 모니터링 서버(100)와, 상기 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 기상관측정보를 제공받아 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 기후특성 분석 서버(200)와, 상기 기상관측 모니터링 서버(100) 및 기후특성 분석 서버(200)로부터 기상관측정보 및 기상 변화 예측정보를 제공받아 이를 시각화하여 표출하는 기후특성 시각화 서버(300)를 포함하여 이루어진다. As shown in FIG. 1, the climate characteristic change prediction system before and after the dam construction according to the present invention includes a meteorological monitoring server 100 for monitoring and receiving meteorological observation information from a meteorological information providing server 10, and the meteorological observation monitoring system. Climate characteristic analysis server 200 that receives weather observation information from server 100 and predicts weather changes after construction of the dam, and weather observation information and weather from the weather monitoring server 100 and climate characteristic analysis server 200. The climate characteristic visualization server 300 is provided to receive the change prediction information and visualize it.

상기 기상정보 제공서버(10)는 기상 관측장치가 구비된 기상청이나 댐 AWS(Automatic Weather System ; 자동기상관측시스템) 등에서 운영하는 서버 컴퓨터로서, 이 기상정보 제공서버(10)는 기관간 전용회선이나 위성 등의 통신망을 통하여 기상관측 모니터링 서버(100)에 기상관측정보를 제공하게 된다. The meteorological information providing server 10 is a server computer operated by a meteorological office or a dam AWS (Automatic Weather Monitoring System) equipped with a meteorological observation device, and the meteorological information providing server 10 is a dedicated line between institutions. The meteorological observation information is provided to the meteorological observation monitoring server 100 through a communication network such as a satellite.

상기 기상관측 모니터링 서버(100)는 기상정보 제공서버(10)로부터 실측된 기상관측정보를 전송받아 이를 보관하는 서버 컴퓨터로서, 이 기상관측 모니터링 서버(100)는 기상정보 제공서버(10)로부터 전송되는 기상관측정보를 데이터베이스화하여 저장하며 이를 기후특성 분석 서버(200) 및 기후특성 시각화 서버(300)에 전송하게 된다. The meteorological monitoring server 100 is a server computer for receiving and storing the weather observation information measured from the weather information providing server 10, the weather monitoring server 100 is transmitted from the weather information providing server 10 The meteorological observation information is stored in a database and transmitted to the climate characteristic analysis server 200 and the climate characteristic visualization server 300.

상기 기후특성 분석 서버(200)는 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 기상관측정보를 제공받아 이를 통하여 댐 건설 후의 기상변화를 예측하는 서버 컴퓨터로서, 이 기후특성 분석 서버(200)에는 3차원 기상 모델 및 안개 알고리즘이 구비된 기상 예측 모델이 구축되어 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 전송되는 기상관측정보를 통하여 댐 건설 후의 기상 변화 및 안개 발생 여부를 예측하며, 예측된 기상 변화 정보를 데이터베이스에 저장하고 이를 기후특성 시각화 서버(300)로 전송하게 된다. The climate characteristic analysis server 200 is a server computer for receiving weather observation information from the weather observation monitoring server 100 and predicting weather changes after the dam construction through the weather characteristic monitoring server 100. The climate characteristic analysis server 200 includes a three-dimensional weather model. And a weather prediction model including a fog algorithm is constructed to predict weather changes and fog occurrences after construction of the dam through weather observation information transmitted from the weather monitoring server 100, and store the predicted weather change information in a database. This is transmitted to the climate characteristic visualization server 300.

상기 기후특성 시각화 서버(300)는 기상관측 모니터링 서버(100) 및 기후특성 분석 서버(200)로부터 기상관측정보 및 예측 정보를 제공받아 이를 표출하여 사용자에게 제공하는 서버 컴퓨터로서, 이 기후특성 시각화 서버(300)는 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 전송되는 실시간 기상관측정보와 기후특성 분석 서버(200)로부터 전송되는 기상 변화 예측정보를 하나의 화면에 표출하여 사용자가 이를 비교하면서 확인할 수 있도록 제공하게 된다.
The climate characteristic visualization server 300 is a server computer that receives the weather observation information and the prediction information from the weather monitoring server 100 and the climate characteristic analysis server 200 and expresses it to the user. The display 300 displays the real-time weather observation information transmitted from the weather monitoring server 100 and the weather change prediction information transmitted from the climate characteristic analysis server 200 on one screen so that the user can check and compare them. do.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기상관측 모니터링 서버의 블록 구성도를 나타낸 것이다.Figure 2 shows a block diagram of a weather monitoring server according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 기상관측 모니터링 서버(100)는 사용자로부터 데이터를 입력받는 입력부(120)와, 기상관측 모니터링 서버(100)에 의해 처리되는 데이터를 화면에 표시하는 출력부(130)와, 통신망을 통하여 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부(140)와, 외부 기상정보 제공서버(10)로부터 실측된 기상관측정보를 제공받아 수집하는 기상자료 수집부(150)와, 상기 기상자료 수집부(150)를 통하여 수집되는 기상정보를 데이터베이스화하는 기상자료 관리부(160)와, 상기 기상자료 관리부(160)에 의해 관리되는 기상정보를 저장하는 데이터베이스(170)와, 상기 각 구성부의 동작을 제어하는 중앙제어부(110)를 포함하여 이루어진다. As shown in FIG. 2, the weather monitoring server 100 according to the present invention outputs an input unit 120 for receiving data from a user and data processed by the weather monitoring server 100 on a screen. The unit 130, the communication unit 140 for performing communication with the external device through the communication network, the meteorological data collection unit 150 for receiving and collecting the weather observation information measured from the external weather information providing server 10, A meteorological data management unit 160 for making a database of meteorological information collected through the meteorological data collection unit 150, a database 170 for storing meteorological information managed by the meteorological data management unit 160, and each of It comprises a central control unit 110 for controlling the operation of the component.

상기 입력부(120)는 사용자로부터 조작 데이터를 입력받아 처리하는 키보드나 마우스 등의 입력장치이고, 상기 출력부(130)는 기상관측 모니터링 서버(100)를 통하여 처리되는 데이터를 화면에 표시하는 모니터 등의 출력장치이다. 또한, 상기 통신부(140)는 기관간 전용회선이나 공중 통신망, 위성 통신망 등을 통하여 원격에 위치한 기상정보 제공서버(10)와 기후특성 분석 서버(200) 및 기후특성 시각화 서버(300)와 통신을 설정하여 데이터 송수신을 수행하는 통신 장치이다. The input unit 120 is an input device such as a keyboard or a mouse for receiving and processing operation data from a user, and the output unit 130 is a monitor for displaying data processed through the meteorological monitoring server 100 on a screen. Output device. In addition, the communication unit 140 communicates with the meteorological information providing server 10, the climate characteristic analysis server 200, and the climate characteristic visualization server 300 located remotely through an inter-organization dedicated line, a public communication network, a satellite communication network, and the like. The communication device is configured to perform data transmission and reception.

상기 기상자료 수집부(150)는 통신부(140)를 통하여 통신이 설정된 기상정보 제공서버(10)로부터 기상관측정보를 전송받아 수집하는 프로그램 모듈로서, 본 발명의 실시예에서 상기 기상자료 수집부(150)는 기상청으로부터 기상관측정보를 1시간 간격으로 전송받고, 댐 AWS로부터 10분 간격으로 기상관측정보를 전송받아 수집하게 된다. The meteorological data collection unit 150 is a program module for receiving and collecting meteorological observation information from the meteorological information providing server 10 in which communication is established through the communication unit 140. 150) receives weather observation information from the Korea Meteorological Administration every hour and collects weather observation information received from the dam AWS every 10 minutes.

상기 기상자료 관리부(160)는 기상자료 수집부(150)를 통하여 수집되는 기상정보를 데이터베이스화하여 데이터베이스(170)에 저장하고 관리하는 프로그램 모듈이다. 본 발명의 실시예에서 상기 기상자료 관리부(160)는 기상자료 수집부(150)를 통하여 수집되는 기상청 기상관측정보를 데이터베이스화하여 기상청 기상자료 DB(171)로 저장하고, 댐 AWS 기상관측정보를 데이터베이스화하여 댐AWS 기상자료 DB(172)로 저장하여 관리하게 된다. 또한, 상기 기상자료 관리부(160)는 데이터베이스(170)에 저장되는 기상청 기상자료 및 댐AWS 기상자료를 기후특성 분석 서버(200) 및 기후특성 시각화 서버(300)로 전송하게 된다.
The meteorological data management unit 160 is a program module for storing and managing a database of meteorological information collected through the meteorological data collection unit 150 in a database 170. In an embodiment of the present invention, the meteorological data management unit 160 stores the meteorological office meteorological observation information collected through the meteorological data collecting unit 150 as a database, and stores it as a meteorological office meteorological data DB 171, and stores the dam AWS meteorological observation information. The database is stored in the dam AWS weather data DB 172 and managed. In addition, the meteorological data management unit 160 transmits the meteorological office weather data and the dam AWS data stored in the database 170 to the climate characteristic analysis server 200 and the climate characteristic visualization server 300.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기후특성 분석 서버의 블록 구성도를 나타낸 것이다. Figure 3 shows a block diagram of a climate characteristic analysis server according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 기후특성 분석 서버(200)는 사용자로부터 데이터를 입력받는 입력부(220)와, 기후특성 분석 서버(200)에 의해 처리되는 데이터가 표시되는 출력부(230)와, 통신망을 통하여 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부(240)와, 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 전송되는 기상관측자료를 통하여 댐 건설 후 기상 변화를 예측하는 3차원 기상모델 처리부(250)와, 댐 건설 후 안개 발생 여부를 예측하는 안개 알고리즘 처리부(260)와, 상기 3차원 기상모델 처리부(250) 및 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 생성되는 예측 결과를 화면에 표시할 수 있도록 시각화하는 시각화 처리부(270)와, 상기 3차원 기상모델 처리부(250) 및 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 생성되는 예측 결과를 데이터베이스(290)에 저장하고 관리하는 예측자료 관리부(280)와, 상기 각 구성부의 동작을 제어하는 중앙제어부(210)를 포함하여 이루어진다. As shown in FIG. 3, the climate characteristic analysis server 200 according to the present invention includes an input unit 220 for receiving data from a user and an output unit for displaying data processed by the climate characteristic analysis server 200. 230, a communication unit 240 for communicating with an external device through a communication network, and a 3D weather model processor 250 for predicting weather changes after dam construction through meteorological observation data transmitted from the meteorological monitoring server 100. And a fog algorithm processor 260 for predicting whether fog is generated after the dam is constructed, and the prediction results generated by the 3D weather model processor 250 and the fog algorithm processor 260 are visualized to be displayed on the screen. Prediction data for storing and managing the prediction result generated by the visualization processing unit 270, the 3D weather model processing unit 250 and the fog algorithm processing unit 260 in the database 290 It includes a management unit 280, and a central control unit 210 for controlling the operation of each component.

상기 입력부(220)는 사용자로부터 조작 데이터를 입력받아 처리하는 키보드나 마우스 등의 입력장치이고, 상기 출력부(230)는 기후특성 분석 서버(200)를 통하여 처리되는 데이터를 화면에 표시하는 모니터 등의 출력장치이며, 상기 통신부(240)는 통신망을 통하여 기후특성 분석 서버(200) 및 기후특성 시각화 서버(300)와 통신을 설정하여 데이터를 송수신하는 통신 장치이다.The input unit 220 is an input device such as a keyboard or a mouse for receiving and processing operation data from a user, and the output unit 230 is a monitor for displaying data processed through the climate characteristic analysis server 200 on a screen. The communication unit 240 is a communication device for transmitting and receiving data by setting communication with the climate characteristic analysis server 200 and the climate characteristic visualization server 300 through a communication network.

상기 3차원 기상모델 처리부(250)는 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 프로그램 모듈로서, 이 3차원 기상모델 처리부(250)는 통신부(240)를 통하여 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 전송되는 기상관측자료를 통하여 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 3차원 기상모델 처리부(250)는 댐 건설 예정 지역에 대한 댐 건설 전/후 지형자료를 구축하고, 해당 지역의 초기장 데이터 및 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 3차원 기상 모델(291a)을 생성하며, 실측되는 기상관측자료에 따라 3차원 기상 모델(291a)을 수행하여 댐 건설 전/후의 기상 변화를 예측하게 된다. 상기 3차원 기상모델 처리부(250)에 의해 생성되는 3차원 기상 모델(291a)은 실측되는 기상관측자료의 누적에 따라 정확도가 측정되어 주기적으로 갱신되는데, 이러한 3차원 기상 모델(291a)은 기상 예측 모델(291)로 데이터베이스(290)에 저장된다. The three-dimensional weather model processor 250 is a program module for predicting the change in weather after the construction of the dam, the three-dimensional weather model processor 250 is a meteorological observation transmitted from the meteorological monitoring server 100 through the communication unit 240 The data predict the weather changes after the dam is constructed. In the embodiment of the present invention, the three-dimensional weather model processing unit 250 constructs the terrain data before and after the dam construction for the dam construction area, and analyzes the initial field data and meteorological observation data of the area, the weather after the dam construction A three-dimensional weather model 291a for predicting the change is generated, and a three-dimensional weather model 291a is performed according to the observed weather observation data to predict the weather change before and after the dam construction. The 3D weather model 291a generated by the 3D weather model processor 250 is periodically updated with accuracy measured according to the accumulated weather observation data, and the 3D weather model 291a is a weather forecast. The model 291 is stored in the database 290.

상기 안개 알고리즘 처리부(260)는 3차원 기상모델 처리부(250)와 연동되어 안개 발생 여부를 예측하는 프로그램 모듈로서, 이 안개 알고리즘 처리부(260)는 기상관측정보에 따라 안개발생 조건을 추출하여 댐 건설 전후에 따른 안개발생 여부를 산출하게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 안개 알고리즘 처리부(260)는 댐 건설 예정 지역에 대해 실측되는 기상관측자료를 수신하여 해당 지역의 안개발생조건 및 시정산출식을 도출하여 안개 예측을 위한 안개 알고리즘(291b)을 생성하고, 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 안개 알고리즘(291b)을 수행하여 댐 건설 후의 안개 발생 여부를 예측하게 된다. 상기 안개 알고리즘 처리부(260)에 의해 생성되는 안개 알고리즘(291b) 또한 실측되는 기상관측자료의 누적에 따라 정확도가 측정되어 주기적으로 갱신되는데, 이러한 안개 알고리즘(291b)은 기상 예측 모델(291)로 데이터베이스(290)에 저장된다. The fog algorithm processing unit 260 is a program module for predicting whether fog occurs in conjunction with the three-dimensional weather model processing unit 250. The fog algorithm processing unit 260 extracts fog generation conditions according to weather observation information and constructs a dam. It is calculated whether the fog occurs according to the before and after. In the embodiment of the present invention, the fog algorithm processing unit 260 receives the weather observation data measured for the area to be constructed by the dam, derives the fog generation conditions and the visibility calculation equation of the corresponding area, and fog algorithm 291b for the prediction of the fog. And generate the fog algorithm 291b according to the observed weather observation data to predict whether the fog occurs after the dam construction. The fog algorithm 291b generated by the fog algorithm processing unit 260 is also periodically measured and updated according to the accumulation of measured weather observation data. The fog algorithm 291b is a database using a weather prediction model 291. Stored at 290.

상기 시각화 처리부(270)는 3차원 기상모델 처리부(250) 및 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 생성되는 댐 건설 전후 기상 변화 및 안개 발생 예측 결과를 화면에 표출하는 프로그램 모듈이고, 상기 예측자료 관리부(280)는 3차원 기상모델 처리부(250) 및 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 생성되는 댐 건설 전후 기상 변화 및 안개 발생 예측 결과를 데이터베이스(290)에 등록하고 관리하는 프로그램 모듈이다. 본 발명의 실시예에서 상기 예측자료 관리부(280)는 3차원 기상모델 처리부(250)를 통하여 생성되는 기상 변화 예측 결과를 기상요소 예측자료 DB(292)에 저장하고, 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 생성되는 안개 발생 예측 결과를 안개 예측자료 DB(293)에 저장하여 관리하게 된다. 또한, 상기 예측자료 관리부(280)는 데이터베이스(290)에 저장되는 기상요소 예측자료 및 안개 예측자료를 기후특성 시각화 서버(300)로 전송하게 된다.
The visualization processor 270 is a program module for displaying the weather change and fog occurrence prediction results before and after the dam construction generated through the 3D weather model processor 250 and the fog algorithm processor 260 on the screen, and the prediction data manager ( 280 is a program module for registering and managing weather change and fog generation prediction results before and after dam construction generated through the 3D weather model processor 250 and the fog algorithm processor 260 in the database 290. In an embodiment of the present invention, the prediction data management unit 280 stores the weather change prediction result generated by the 3D weather model processing unit 250 in the weather element prediction data DB 292, and stores the fog algorithm processing unit 260. The fog generation prediction result generated through the management is stored and stored in the fog prediction data DB 293. In addition, the forecast data management unit 280 transmits weather element prediction data and fog prediction data stored in the database 290 to the climate characteristic visualization server 300.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기후특성 시각화 서버의 블록 구성도를 나타낸 것이다. Figure 4 shows a block diagram of a climate characteristic visualization server according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 기후특성 시각화 서버(300)는 데이터를 입출력을 위한 입력부(320) 및 출력부(330)와, 통신망(340)을 통하여 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부(340)와, 기상관측 모니터링 서버(100) 및 기후특성 분석 서버(200)로부터 기상관측자료 및 예측자료를 제공받아 데이터베이스(370)에 등록하고 관리하는 기상/예측자료 관리부(350)와, 상기 기상/예측자료 관리부(350)를 통하여 관리되는 기상관측자료 및 예측자료를 화면에 표출하는 시각화 처리부(360)와, 상기 각 구성부의 동작을 제어하는 중앙제어부(310)를 포함하여 이루어진다. As shown in FIG. 4, the climate characteristic visualization server 300 according to the present invention communicates data with an input unit 320 and an output unit 330 for inputting / outputting an external device through a communication network 340. A weather / prediction data management unit 350 that receives weather observation data and prediction data from the communication unit 340, the weather observation monitoring server 100 and the climate characteristic analysis server 200, and registers and manages the data in the database 370; And a visualization processor 360 for displaying weather observation data and forecast data managed through the weather / prediction data management unit 350 and a central control unit 310 for controlling the operation of each component.

상기 입력부(310)는 사용자로부터 조작 데이터를 입력받아 처리하는 입력장치이고, 상기 출력부(320)는 기후특성 시각화 서버(300)를 통하여 처리되는 데이터를 화면에 표시하는 모니터 등의 출력장치이며, 상기 통신부(340)는 통신망을 통하여 기상관측 모니터링 서버(100) 및 기후특성 분석 서버(200)와 통신을 설정하여 데이터를 송수신하는 통신 장치이다.The input unit 310 is an input device for receiving and processing operation data from the user, the output unit 320 is an output device such as a monitor for displaying the data processed through the climate characteristic visualization server 300 on the screen, The communication unit 340 is a communication device for transmitting and receiving data by establishing communication with the weather observation monitoring server 100 and the climate characteristic analysis server 200 through a communication network.

상기 기상/예측자료 관리부(350)는 통신망을 통하여 기상관측 모니터링 서버(100)로부터 전송되는 기상청 기상자료 및 댐AWS 기상자료와, 기후특성 분석 서버(200)로부터 전송되는 기상요소 예측자료 및 안개 예측자료를 데이터베이스(370)에 DB(371)(372)(373)(374)로 등록하고 관리하는 프로그램 모듈이다. The meteorological / prediction data management unit 350 is a meteorological office weather data and dam AWS data transmitted from the meteorological observation monitoring server 100 through a communication network, and weather element prediction data and fog prediction transmitted from the climate characteristic analysis server 200. The program module registers and manages data in the database 370 as DBs 371, 372, 373, 374.

상기 시각화 처리부(360)는 기상/예측자료 관리부(350)를 통하여 관리되는 기상청 기상자료, 댐AWS 기상자료, 기상요소 예측자료, 안개 예측자료 등을 화면에 표출하는 프로그램 모듈로서, 이 시각화 처리부(270)는 댐 건설 전 기상관측자료 및 댐 건설 후 기상 변화 예측자료를 하나의 하면에 표출하여 사용자가 댐 건설 전후 기상 변화 정보를 비교하여 확인할 수 있도록 제공한다. 본 발명의 실시예에서 상기 시각화 처리부(360)는 사용자에 의해 선택되는 지점 및 기간에 따라 댐 건설 전후 기상관측자료 및 기상 변화 예측자료를 평균값, 시계열, 누적값으로 비교하여 사용자에게 제공하게 된다.
The visualization processor 360 is a program module for displaying weather forecast data, dam AWS weather data, weather element prediction data, fog prediction data, and the like, which are managed through the weather / prediction data management unit 350. 270) displays the weather observation data before the dam construction and the weather change prediction data after the dam construction on one surface so that the user can compare and confirm the weather change information before and after the dam construction. In an embodiment of the present invention, the visualization processor 360 compares the weather observation data and the weather change prediction data before and after the dam construction with the average value, the time series, and the cumulative value according to the point and period selected by the user.

이하, 상기의 구성으로 이루어진 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템을 통하여 댐 건설 전후의 기후 변화가 예측되는 과정에 대하여 설명한다.Hereinafter, a process of predicting climate change before and after the dam construction through the climate characteristic change prediction system before and after the dam construction will be described.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 기후특성 분석 서버를 통하여 댐 건설 전후 기후 특성 변화가 예측되는 과정을 나타낸 흐름도이다. 5 is a flowchart illustrating a process of predicting changes in climate characteristics before and after dam construction through a climate characteristic analysis server according to an exemplary embodiment of the present invention.

단계 S110 : 본 발명은 단순히 현재 상태를 모사하는 일반적인 기상 모델링과 달리 댐 건설 전후에 따른 기상 변화를 파악하는 것이 목적이므로, 댐 건설 전후에 따른 각각의 지형자료(토지피복자료, 지형고도 등)가 구축되는 과정이 선행되어야 한다. 특히, 정확한 기상예측을 하기 위해서는 해상도에 적합한 지형자료를 구축하여야 하며, 특히 복합지형의 경우 지형에 의해서 예측값이 크게 영향을 받으므로 정확한 기상장 예측을 위해서는 상세 지형자료 구축이 선행되어야 한다. 본 발명의 실시예에서는 우리나라 환경부의 환경지리정보 자료를 활용하여 지형자료를 구축하였는데, 이러한 지형자료는 댐 수몰대상지를 포함하는 예측 영역 내에서 100m 간격의 지형고도 및 토지피복자료로 구분되어 구축되었다. 도 6은 이러한 지형자료 구축 화면 일례를 나타낸 것이다. Step S110: Since the present invention aims to grasp the change of weather according to before and after the dam construction, unlike the general weather modeling, which simply simulates the current state, each terrain data (land cover data, terrain elevation, etc.) according to the dam construction is The process of construction must precede. In particular, in order to make accurate weather prediction, it is necessary to construct topographical data suitable for the resolution. Especially, in the case of complex topography, the forecasting value is greatly influenced by the topography, so detailed topographical data construction must be preceded for accurate weather field prediction. In the embodiment of the present invention, the terrain data was constructed by using the environmental geographic information data of the Ministry of Environment of Korea, and these terrain data were constructed by dividing the land elevation data and the land cover data of 100m intervals in the prediction area including the dam submerged site. . Figure 6 shows an example of such a terrain data construction screen.

단계 S120 : 상기 과정을 통하여 지형자료가 구축되면, 기상 예측 모델 수행을 위해 초기장(초기 및 경계자료) 데이터를 수신하게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 초기장 데이터는 NCEP(National Centers for Environmental Prediction ; 미국환경예보센터)에서 제공하는 6시간 간격의 실시간 자료로서, 이 초기장 데이터는 위경도 격자 간격이 1도의 해상도를 가지며, 26개의 연직층으로 구성되어 있다. 이러한 초기장 데이터의 구성변수로는 바람장, 지위고도장(기압 포함), 온도장, 상대습도장 등의 변수들이 내장되어 있다. 본 발명의 실시예에서 이러한 초기장 데이터의 수집은 7일마다 최근 10일 동안 6시간 단위로 이루어지게 된다. Step S120: When the terrain data is constructed through the above process, initial field (initial and boundary data) data is received to perform the weather prediction model. In the embodiment of the present invention, the initial field data is real time data of 6 hours intervals provided by the National Centers for Environmental Prediction (NCEP), and the initial field data has a lattice lattice spacing of 1 degree resolution. It consists of 26 vertical layers. The constituent variables of the initial field data include the wind field, position altitude (including air pressure), temperature field, and relative humidity field. In the embodiment of the present invention, the collection of the initial field data is made every 6 days for 6 hours in the last 10 days.

단계 S130 : 초기장 데이터가 수신되면, 기상 예측 모델 수행을 위하여 정시 기상관측자료를 수신하게 된다. 댐 건설에 의한 기상변화는 수몰지역 인근에 국지적으로 나타나게 되므로, 본 발명에서는 기존의 예측방법과는 달리 대상 댐 주변의 기상관측소 자료뿐만 아니라 추가적인 실측 기상관측자료(AWS)를 수집하여 활용하게 되는데, 이때 수집되는 기상요소로는 기온, 기압, 풍향 및 풍속, 상대습도, 일조시간, 안개(현천 포함) 등이 있다. 본 발명의 실시예에서 이러한 기상관측자료 수집은 7일마다 최근 10일 동안 1시간 단위로 이루어지게 되며, 수신되는 기상관측자료는 자동동화 과정을 통하여 3차원 기상 모델(291a)에 동화됨으로써 예측의 정확도를 향상시키게 된다. 상기 자동동화 과정은 현재의 대기상태를 설명하기 위해서 유용한 모든 기상관측자료를 사용하여 최적의 기상예측 초기자료를 생성하는 과정을 의미한다.Step S130: When initial field data is received, timely weather observation data is received to perform a weather prediction model. Since the weather change due to dam construction appears locally near the flooded area, the present invention collects and utilizes additional measured weather observation data (AWS) as well as the weather station data around the target dam, unlike the existing prediction method. At this time, the collected weather factors include temperature, air pressure, wind direction and wind speed, relative humidity, sunshine time, fog (including current). In the embodiment of the present invention, such meteorological observation data collection is performed every seven days for one hour for the last 10 days, and the received meteorological observation data is assimilated to the three-dimensional meteorological model 291a through an automatic assimilation process. It will improve the accuracy. The automatic fairy tale process means a process of generating optimal weather prediction initial data using all the weather observation data useful for explaining the current atmospheric condition.

단계 S131, S132 : 상기 단계에서 수집되는 초기장 데이터 및 기상관측자료를 통하여 댐 건설 전후에 대한 3차원 기상 모델(291a)이 수행된다(S131). 이러한 3차원 기상 모델(291a)로 WRF(Weather Research and Forecasting ; 수치예보모델)이 적용되는데, 3차원 기상 모델(291a)인 WRF의 수행에 따라 댐 수몰대상지를 포함한 영역 내에서 1km 간격으로 격자별, 1시간 단위로 기상예측자료가 추출되게 된다(S132). 이때 추출되는 예측 기상요소는 시간별 기온, 상대습도, 풍향, 풍속 등이 되는데, 이러한 기상요소는 안개 알고리즘(291b)의 구성에 따라서 변경될 수 있다. 상기 격자별 추출 자료 중 기상관측지점(기상청 관측지점, 댐주변 AWS 관측지점)에 대한 격자값은 별도로 추출되어야 하며, 추출된 자료는 다음 단계의 보정식 산출에 적용되게 된다. Steps S131 and S132: The three-dimensional weather model 291a before and after the dam construction is performed through the initial field data and the weather observation data collected in the step (S131). The WRF (Weather Research and Forecasting) is applied to the three-dimensional weather model 291a. In accordance with the WRF, the three-dimensional weather model 291a, the grid-by-grid is spaced at a distance of 1 km in the area including the dam submerged area. The weather forecast data is extracted in units of 1 hour (S132). At this time, the extracted predicted weather elements may be hourly temperature, relative humidity, wind direction, wind speed, and the like, which may be changed according to the configuration of the fog algorithm 291b. The grid values for meteorological observation points (weather observation point, AWS observation point around the dam) among the grid-derived extraction data should be extracted separately, and the extracted data will be applied to the calculation of the next step.

단계 S133 : 상기 과정을 통하여 3차원 기상 모델(291a)이 수행되면 실측된 기상관측자료를 이용하여 기상 예측값을 보정하는 과정을 수행한다. 즉, 3차원 기상 모델(291a) 결과 중 기상관측지점(기상청 관측지점, 댐주변 AWS 관측지점)에 대한 별도 추출값에 대하여, 실측된 정시 기상관측자료를 수신하여 상기 과정에서 예측된 기상요소값과 편차 및 오차분석을 실시하여 실측값과 가깝도록 보정식을 산출하고 이를 적용하여 예측자료를 보정하게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 3차원 기상 모델(291a)의 정확도를 검증하기 위하여 통계분석방법을 적용하였는데, 이러한 통계분석방법으로 R(Correlation coefficient, 상관계수), IOA(Index of Agreement, 일치도), RMSE(Root Mean Square Error, 평균제곱근편차), MB(Mean Bias, 평균편의), FB(Fractional Bias), MAE(Mean Absolute Error, 평균절대오차) 등을 분석하였다. 모델 예측치와 실측기상자료를 비교하면서 모델을 검보정하여 신뢰도를 향상시키고 기상예측 모형을 완성하게 된다.Step S133: When the 3D weather model 291a is performed through the above process, a process of correcting the weather forecast value using the measured weather observation data is performed. In other words, for the separate extraction values of the weather observation points (weather observation point, AWS observation point around the dam) among the results of the 3D weather model 291a, the measured on-time weather observation data are received and the predicted weather element values are estimated. The deviation equation and the error analysis are performed to calculate the correction equation so as to be close to the measured value and apply the correction to the prediction data. In the exemplary embodiment of the present invention, a statistical analysis method is applied to verify the accuracy of the 3D weather model 291a. The statistical analysis methods include R (Correlation coefficient), IOA (Index of Agreement, and concordance), The root mean square error (RMS), mean bias (MB), fractal bias (FB) and mean absolute error (MAE) were analyzed. Comparing model predictions with actual weather data, the model is calibrated to improve reliability and complete weather forecasting models.

단계 S140 : 한편, 안개는 매우 국지적인 기상현상이므로, 같은 기상조건이라 하더라도 주변 지형이나 수체, 대기의 이동 등에 영향을 많이 받는다. 따라서 대상지역에서의 안개발생 특성을 분석하기 위해서는 일반적인 기상요소 외에 현천과 시정에 대한 관측이 필요하고, 그 관측자료에서 일반적인 기상요소와 안개와의 관계를 도출해서 활용하는 것이 안개 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이같은 성격을 반영하여 본 발명에서는 일반적으로 활용되는 안개 알고리즘을 활용하는 대신, 댐 저수지 수몰지역 인근의 실측 기상관측자료를 토대로 경험식을 적용시켜 해당 지역에 최적의 안개 알고리즘(291b)을 도출하여 활용하도록 하였다. Step S140: On the other hand, since the fog is a very local weather phenomenon, even the same weather conditions are affected by the surrounding terrain, water bodies, and the movement of the atmosphere. Therefore, in order to analyze the characteristics of fog generation in the target area, observations on current and visibility are needed in addition to general weather factors, and it is possible to improve the accuracy of fog prediction by deriving and using the relationship between general weather factors and fog from the observation data. You can. Reflecting such characteristics, in the present invention, instead of using the commonly used fog algorithm, the empirical equation is applied based on actual weather observation data near the dam reservoir submerged area to derive and use the optimal fog algorithm (291b) in the area. I did it.

이러한 안개 알고리즘(291b)을 도출하기 위하여 먼저, 예측영역 기상관측지점에 대한 기상관측자료를 수신하게 된다. 상기 수신되는 기상관측자료는 기상청에서 운영하는 기상대 자료, 기상청 AWS 자료 및 댐 인근에서 실측되고 있는 AWS 자료(수자원공사 운영) 등을 포함한다. 본 발명의 실시예에서 상기 기상관측자료 수집은 7일마다 최근 7일 동안 10분 단위로 이루어지게 되는데, 이때 수집되는 기상요소로는 10분 간격의 기온, 상대습도, 풍향, 풍속, 강수량, 시정(가시거리), 현천(현재의 날씨상태 표기), 일사량(존재시) 등이 포함된다. In order to derive the fog algorithm 291b, first, weather observation data for the prediction region weather observation point is received. The received meteorological observation data includes meteorological station data operated by the Korea Meteorological Administration, meteorological office AWS data, and AWS data (managed by the Korea Water Resources Corporation) that are being observed near the dam. In the embodiment of the present invention, the weather observation data collection is made every 10 days for the last 7 days, the weather elements collected at this time, the temperature of 10 minutes intervals, relative humidity, wind direction, wind speed, precipitation, visibility (Visible distance), county (present weather conditions), and insolation (if present).

단계 S141 : 기상관측자료가 수집되면, 기상관측자료에 대한 안개발생조건 및 시정산출식을 도출하게 된다. 수집된 기상관측자료를 토대로 안개발생조건을 산출하는데 이용되는 기상요소는 기온, 상대습도, 풍속으로써, 이를 통하여 안개발생시의 한계조건을 설정하게 된다. 상기 한계조건이란 안개가 발생하는 기간에 대한 기상요소의 범위로서, 기상요소별 특징에 따라 최소값 내지 최대값이 정의된다. 또한, 상기 시정산출식은 기존의 문헌자료 및 연구자료에 있는 통계식 중 안개 발생과 상관도가 가장 높은 수식으로 채택하며, 장기간 관측 데이터가 축적될 경우 실측값에 기반한 기존 수식의 업그레이드 또는 새로운 수식이 적용될 수 있다. 이러한 시정산출식을 통한 안개 발생 예측 정확도를 검증하기 위해서 관측된 시정값과 계산된 시정값의 상관도 분석이 선행적으로 이루어져야 한다. Step S141: When meteorological observation data is collected, a fog generation condition and a calculation equation for the meteorological observation data are derived. The meteorological factors used to calculate the fog conditions based on the collected weather observation data are temperature, relative humidity, and wind speed. The limit condition is a range of meteorological elements for the period in which the fog occurs, the minimum value to the maximum value is defined according to the characteristics of each weather element. In addition, the correction calculation formula is adopted as the highest correlation with the occurrence of fog among the statistical data in the existing literature and research data, and if the long-term observation data accumulate, the upgrade of the existing formula or the new formula based on the measured value is applied. Can be applied. In order to verify the accuracy of the prediction of fog generation through this correction equation, the correlation analysis between the observed visibility value and the calculated visibility value should be done in advance.

단계 S142 : 최종적으로 안개발생조건과 시정산출식이 도출되면 이를 통하여 안개 예측을 위한 안개 알고리즘(291b)이 생성된다. 상기 관측자료가 누적되면 안개발생조건 및 시정산출식이 변화될 수 있는데, 본 발명의 실시예에서는 변화되는 안개발생조건 및 시정산출식을 통하여 안개 알고리즘(291b)이 7일 단위로 동일 또는 새롭게 갱신된다. 도 7은 이러한 안개 알고리즘 생성 과정 일례를 나타낸 것이다.Step S142: When a fog generation condition and a time calculation equation are finally derived, a fog algorithm 291b for fog prediction is generated through this. When the observation data is accumulated, the fog generation condition and the visibility calculation equation may be changed. In an embodiment of the present invention, the fog algorithm 291b is updated the same or newly every seven days by changing the fog generation condition and the calculation equation. . Figure 7 shows an example of such a fog algorithm generation process.

단계 S150 : 상기 기상 예측값 보정단계(S133)를 통하여 실측자료로 보정된 3차원 기상 모델(291a)에 상기 단계(S142)에서 생성된 안개 알고리즘(291b)을 적용하여 댐 건설 전후의 안개 발생 유무가 포함된 기상 변화를 예측하게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 안개 알고리즘(291b)을 통한 안개 발생 유무 예측은 매시간별 각 격자별로 이루어지게 된다. Step S150: The fog algorithm 291b generated in the step S142 is applied to the three-dimensional weather model 291a corrected as the measured data through the weather forecast value correcting step S133, and whether or not the fog is generated before and after the dam construction. Forecast weather changes included. In the exemplary embodiment of the present invention, the presence or absence of fog generation through the fog algorithm 291b is performed for each lattice every hour.

단계 S160 : 상기 과정을 통하여 생성되는 기상요소 및 안개 실측 자료, 기상 변화 예측 자료가 DB화 되어 데이터베이스(290)에 저장되고 화면에 표출되며, 또한, 시각화 서버(300)로 전송되어 사용자에게 제공되게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 기상 변화 예측자료는 기본적으로 댐 건설 전후로 비교되어 표출되는데, 예측 영역에 대한 매시간별 데이터를 사용자가 원하는 대상 기간에 대하여 평균값, 시계열, 누적값 등으로 표출하여 사용자가 댐 건설 전후 변화 상태를 용이하게 파악할 수 있도록 한다. 또한, 상기 시간별 자료는 동영상 재생이 가능하도록 제공되며. 사용자가 원하는 지점에 대한 데이터 검색이 가능하도록 제공된다. 한편, 실측된 기상 관측 자료에 대한 표출은 실측에 사용된 장비 제원이나 설치 위치에 대한 정보 및 실시간 관측 데이터가 지점별로 표출되게 된다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 안개 예측 표출 화면 일례를 나타낸 것이다.Step S160: weather elements and fog measurement data, weather change prediction data generated through the above process is made into a DB is stored in the database 290 and displayed on the screen, and also transmitted to the visualization server 300 to be provided to the user do. In the exemplary embodiment of the present invention, the weather change prediction data is basically compared before and after the construction of the dam and displayed. The hourly data of the prediction area is expressed as an average value, a time series, and a cumulative value for the target period desired by the user. The change status before and after construction can be easily identified. In addition, the hourly data is provided to enable video playback. It is provided to enable data retrieval to the point desired by the user. On the other hand, the display of the measured weather observation data is the information on the equipment specifications and installation location used for the measurement and real-time observation data will be expressed for each point. 8 illustrates an example of a fog prediction display screen according to an embodiment of the present invention.

상기의 과정을 통한 기상관측자료 수신, 3차원 기상 모델(291a) 생성 및 보정, 안개 알고리즘(291b) 생성 및 보정, 기상 변화 예측, 실측된 기상 관측 자료 및 예측 자료 표출 과정은 시스템이 종료되지 않는 한 설정된 주기(단위)에 따라 반복 수행되게 된다.
The process of receiving weather observation data, generating and correcting the 3D weather model 291a, generating and correcting the fog algorithm 291b, predicting the change of weather, displaying the observed weather data and predicting data does not terminate the system. It is repeatedly performed according to one set period (unit).

이와 같이, 본 발명에 따른 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템은 지형자료 및 실측된 기상관측자료를 토대로 3차원 기상 모델(291a) 및 안개 알고리즘(291b)을 구축하고, 안개 알고리즘(291b)이 적용된 3차원 기상 모델(291a)을 통하여 안개 발생 유무가 포함된 댐 건설 전후의 기상 변화를 예측하여 화면에 표출하게 됨으로써 사용자가 댐 건설에 따른 기후 변화를 비교하여 파악할 수 있도록 제공한다. As described above, the climate characteristic change prediction system before and after the dam construction according to the present invention constructs a three-dimensional weather model 291a and a fog algorithm 291b based on the terrain data and the measured weather observation data, and applies the fog algorithm 291b. Through the three-dimensional weather model (291a) to predict the weather changes before and after the dam construction including the presence or absence of the fog is displayed on the screen to provide a user can compare and understand the climate change according to the dam construction.

이러한 본 발명은 상술한 실시예에 한정되는 것은 아니며 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 갖는 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구 범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
The present invention is not limited to the above-described embodiments and various modifications and variations within the equivalent range of the technical spirit of the present invention and the claims to be described below by those skilled in the art to which the present invention pertains. Of course this can be done.

10 : 기상정보 제공서버 100 : 기상관측 모니터링 서버
110 : 중앙제어부 120 : 입력부
130 : 출력부 140 : 통신부
150 : 기상자료 수집부 160 : 기상자료 관리부
170 : 데이터베이스 171 : 기상청 기상자료 DB
172 : 댐AWS 기상자료 DB 200 : 기후특성 분석 서버
210 : 중앙제어부 220 : 입력부
230 : 출력부 240 : 통신부
250 : 3차원 기상모델 처리부 260 : 안개 알고리즘 처리부
270 : 시각화 처리부 280 : 예측자료 관리부
290 : 데이터베이스 291 : 기상 예측 모델
291a : 3차원 기상 모델 291b : 안개 알고리즘
292 : 기상요소 예측자료 DB 292 : 안개 예측자료 DB
300 : 기후특성 시각화 서버 310 : 중앙제어부
320 : 입력부 330 : 출력부
340 : 통신부 350 : 기상/예측자료 관리부
360 : 시각화 처리부 370 : 데이터베이스10: weather information providing server 100: weather monitoring server
110: central control unit 120: input unit
130: output unit 140: communication unit
150: meteorological data collection unit 160: meteorological data management unit
170: Database 171: Meteorological Agency weather data DB
172: Dam AWS Weather Data DB 200: Climate Analysis Server
210: central control unit 220: input unit
230: output unit 240: communication unit
250: 3D weather model processing unit 260: fog algorithm processing unit
270: visualization processing unit 280: prediction data management unit
290 Database 291 Meteorological Prediction Model
291a: three-dimensional weather model 291b: fog algorithm
292: weather forecast data DB 292: fog forecast DB
300: climate characteristic visualization server 310: central control unit
320: input unit 330: output unit
340: communication unit 350: weather / forecast data management unit
360: visualization processor 370: database

Claims (11)

삭제delete 기상정보 제공서버(10)로부터 기상관측자료를 전송받아 데이터베이스(170)에 저장하여 관리하는 기상관측 모니터링 서버(100)와; 댐 건설 예정 지역에 대한 지형자료와 상기 모니터링 서버(100)를 통하여 제공되는 해당 지역의 기상관측자료를 기상 예측 모델(291)을 통하여 분석하여 댐 건설 후의 안개 발생 유무를 포함하는 기상 변화를 예측하는 기후특성 분석 서버(200)와; 상기 기상관측 모니터링 서버(100)와 기후특성 분석 서버(200)로부터 기상관측자료 및 기상 변화 예측 자료를 전송받아 표출하는 기후특성 시각화 서버(300);를 포함하는 이루어지는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템으로서,
상기 기후특성 분석 서버(200)에는
상기 댐 건설 예정 지역에 대한 댐 건설 전/후 지형자료를 구축하고, 해당 지역의 초기장 데이터 및 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 기상변화를 예측하는 3차원 기상 모델(291a)을 생성하며, 실측되는 기상관측자료에 따라 3차원 기상 모델(291a)을 수행하여 댐 건설 전/후의 기상 변화를 예측하는 3차원 기상모델 처리부(250)와;
상기 댐 건설 예정 지역에 대해 실측되는 기상관측자료를 수신하여 해당 지역의 안개발생조건 및 시정산출식을 도출하여 안개 예측을 위한 안개 알고리즘(291b)을 생성하고, 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 안개 알고리즘(291b)을 수행하여 댐 건설 전/후의 안개 발생 여부를 예측하는 안개 알고리즘 처리부(260)와;
상기 3차원 기상모델 처리부(250) 및 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 생성되는 댐 건설 전/후의 안개 발생 유무가 포함된 기상 변화 예측 결과를 데이터베이스(290)에 등록하고 관리하는 예측자료 관리부(280);가 구비된 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.A meteorological observation monitoring server 100 receiving and receiving meteorological observation data from the meteorological information providing server 10 and storing and managing the meteorological observation data in a database 170; Analyze the topographical data of the dam construction area and the meteorological observation data of the area provided through the monitoring server 100 through the weather prediction model 291 to predict the weather change including the occurrence of fog after the dam construction. A climate characteristic analysis server 200; Climate characteristic change prediction system before and after dam construction comprising a; climate characteristic visualization server 300 for receiving and displaying weather observation data and weather change prediction data from the weather observation monitoring server 100 and the climate characteristic analysis server 200; As
The climate characteristic analysis server 200
Construct a 3D weather model (291a) to predict the change of weather after the construction of the dam by constructing the terrain data before and after the dam construction for the dam construction area, the analysis of the initial field data and weather observation data of the area, A three-dimensional weather model processor 250 for performing a three-dimensional weather model 291a according to the measured weather observation data to predict a weather change before and after the dam construction;
Receives weather observation data measured for the area to be constructed in the dam, derives fog generation conditions and corrective equations for the area, generates a fog algorithm 291b for fog prediction, and generates the fog according to the weather observation data. A fog algorithm processor 260 which performs an algorithm 291b to predict whether fog is generated before / after dam construction;
Prediction data management unit 280 to register and manage the weather change prediction result including the presence or absence of fog generation before / after the dam construction generated by the three-dimensional weather model processing unit 250 and the fog algorithm processing unit 260 in the database 290 Climate characteristic change prediction system before and after the dam construction, characterized in that the provided. 제 2항에 있어서,
상기 3차원 기상모델 처리부(250)에 의해 생성되는 3차원 기상 모델(291a)과, 상기 안개 알고리즘 처리부(260)에 의해 생성되는 안개 알고리즘(291b)은 실측되는 해당 지역의 기상관측자료가 누적되면 이를 통하여 정확도를 측정하여 주기적으로 갱신되는 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.3. The method of claim 2,
When the 3D weather model 291a generated by the 3D weather model processor 250 and the fog algorithm 291b generated by the fog algorithm processor 260 accumulate meteorological observation data of a corresponding region to be measured. Climate characteristic change prediction system before and after the dam, characterized in that it is periodically updated by measuring the accuracy through this. 제 2항에 있어서,
상기 3차원 기상모델 처리부(250)를 통하여 예측되는 기상요소에는 해당 지역의 기온, 상대습도, 풍속, 풍향 정보가 포함되고, 상기 예측되는 기상요소는 주기적으로 갱신되어 데이터베이스(290)에 저장되는 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.3. The method of claim 2,
The weather element predicted by the 3D weather model processor 250 includes temperature, relative humidity, wind speed, and wind direction information of a corresponding region, and the predicted weather element is periodically updated and stored in the database 290. A system for predicting changes in climate characteristics before and after dam construction. 제 2항에 있어서,
상기 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 예측되는 안개 자료는 시간대별 안개발생 유무 정보로서, 상기 예측되는 안개 자료는 주기적으로 갱신되어 데이터베이스(290)에 저장되는 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.3. The method of claim 2,
The fog data predicted through the fog algorithm processing unit 260 is information on whether or not fog occurs at each time zone, and the predicted fog data is periodically updated and stored in the database 290. system. 제 2항에 있어서,
상기 기후특성 분석 서버(200)에는
상기 3차원 기상모델 처리부(250) 및 안개 알고리즘 처리부(260)를 통하여 예측되는 기상요소 및 안개 자료를 화면에 표출하는 시각화 처리부(270)가 더 구비된 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.3. The method of claim 2,
The climate characteristic analysis server 200
Prediction before and after dam construction, characterized in that the visualization processing unit 270 for displaying the weather element and fog data predicted through the three-dimensional weather model processor 250 and the fog algorithm processor 260 is further provided. system. 제 2항에 있어서,
상기 기상정보 제공서버(10)를 통하여 제공되는 기상관측자료는
기온, 상대습도, 풍향, 풍속, 일사량을 포함하는 기상청 기상자료와,
기온, 상대습도, 풍향, 풍속, 일사량, 일조시간, 시정(가시거리), 현천(현재의 날씨상태 표기)을 포함하는 댐AWS 기상자료를 포함하는 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.3. The method of claim 2,
The meteorological observation data provided through the meteorological information providing server 10 is
Meteorological office weather data, including temperature, relative humidity, wind direction, wind speed, and insolation;
Prediction system for climate change before and after dam construction, including dam AWS data including temperature, relative humidity, wind direction, wind speed, insolation, sunshine time, visibility (visible distance), and Hyuncheon (present weather conditions) . 삭제delete 제 2항에 있어서,
상기 기후특성 시각화 서버(300)는
사용자에 의해 선택되는 지점 및 기간에 따라 댐 건설 전후 기상관측자료 및 기상 변화 예측 자료를 평균값, 시계열, 누적값으로 비교하여 표출하는 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 시스템.3. The method of claim 2,
The climate characteristic visualization server 300
A system for predicting changes in climate characteristics before and after dam construction, characterized in that the weather observation data and weather change prediction data before and after the dam construction are compared according to the point and period selected by the user. 기상정보 제공서버를 통하여 측정되는 댐 건설 예정지역에 대한 기상관측자료를 분석하여 해당 지역의 댐 건설 후 기상 변화를 예측하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 방법에 있어서,
(a) 댐 건설 예정 지역에 대한 댐 건설 전후의 지형고도, 지표피복정보를 포함하는 지형자료를 구축하는 단계와;
(b) 기상정보 제공서버(10)로부터 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 초기장 데이터 및 기상관측자료를 제공받는 단계와;
(c) 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 지형자료와 초기장 데이터 및 기상관측자료를 분석하여 댐 건설 후의 기상 변화를 예측하는 3차원 기상 모델(291a)을 생성하는 단계와;
(d) 상기 댐 건설 예정 지역에 대한 기상관측자료를 분석하여 해당 지역의 안개발생조건 및 시정산출식을 도출하여 안개 예측을 위한 안개 알고리즘(291b)을 생성하는 단계와;
(e) 실측되는 기상관측자료에 따라 상기 3차원 기상 모델(291a) 및 안개 알고리즘(291b)을 수행하여 댐 건설 예정 지역의 댐 건설 후 안개 발생 유무가 포함된 기상 변화를 예측하는 단계와;
(f) 상기 기상 변화를 예측하는 단계(e)를 통하여 기상 변화가 예측되면, 사용자에 의해 선택되는 지점 및 기간에 따라 댐 건설 전후 기상관측자료 및 기상 변환 예측 자료를 평균값, 시계열, 누적값으로 비교하여 표출하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 댐 건설 전후 기후 특성 변화 예측 방법.In the method of predicting changes in climate characteristics before and after dam construction, which analyzes meteorological observation data about the planned dam construction area measured by the weather information providing server, and predicts the weather change after the dam construction in the region,
(a) constructing topographical data including topographical altitude and surface covering information before and after dam construction for the area where the dam will be constructed;
(b) receiving initial field data and meteorological observation data for the dam construction area from the weather information providing server 10;
(c) generating a three-dimensional weather model 291a for predicting weather changes after dam construction by analyzing topographical data, initial field data, and weather observation data for the dam construction area;
(d) generating a fog algorithm (291b) for fog prediction by analyzing weather observation data of the area to be constructed in the dam to derive fog generation conditions and time calculation equations for the area;
(e) predicting weather changes including the presence or absence of fog after construction of a dam in a planned area of dam construction by performing the 3D weather model 291a and the fog algorithm 291b according to the measured weather observation data;
(f) When the weather change is predicted through the step (e) of predicting the weather change, the weather observation data and the weather conversion forecast data before and after the dam construction are converted into average, time series, and cumulative values according to the point and period selected by the user. A method for predicting climate change before and after dam construction, comprising the step of comparing and expressing. 삭제delete
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정용문 외, ‘수자원 개발사업이 국지 기상환경에 미치는 영향예측’, 한국환경과학회 2010년 정기학술발표회 논문집, 제19권, 2010.*
정용문 외, '수자원 개발사업이 국지 기상환경에 미치는 영향예측', 한국환경과학회 2010년 정기학술발표회 논문집, 제19권, 2010. *

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