주말 마다 바람 불고 기온이 떨어 지고 하다 보니까
주말꾼의 마음이 심란합니다
갑자기 궁금해 지는것이 있어 질문 드립니다.
예)
고도를 0으로 보고
풍속도 0으로 보고
계절은 봄으로 봤을때
기온이 영상 10도 일때 수온은 어떻게 나타나는지요
혹 이런 부분에 아시는분 계시면 좀 알려 주십시요
홍수조절, 수력발전, 상하수도, 공업용수, 농업용수를 고려한 다목적댐은 종래의 저수지와 비교하여 저수량 규모가 대단히 커 주변환경의 지형과 생태계에 미치는 영향이 크다. 특히 댐저수지에서 냉수화 현상, 탁수 장기화, 부영양화등의 역효과들이 발생하여 이를 제거하는 것이 긴급과제로 떠올랐다. 1950년대 후반부터 각종 연구기관에서 그것들의 원인규명이 행해져 대책이 강구되어왔지만, 최근의 이상 기상 현상은 특히나 벼농사 냉해의 기술적인 여러문제를 제기해 관개 수온의 중요성을 재인식시키게 되었다. 본 연구에서는 댐 저수지의 간이 수온 예측에 관해 제안한 것이다.
1980년 3월부터 6월까지 시작(矢作) 제1댐에서 기온과 수심 0.5m에서 수온을 측정하여 그래프로 만들었다. 수온과 기온의 주시특성을 자기상관계수에 의한 코레로그램 해석을 통하여 분석하였다. 기온의 코레로그램은 계절적 변화가 적어 봄의 것으로 대표하였고 수온의 코레로그램은 계절적 변화가 일어나므로 여름의 것을 이용하였다. 코레로그램 분석은 주기성분이 중복되어 합해졌거나, 위상이 제각각이거나 할 경우에 분석이 어려우므로 스펙트럼 해석을 통해서도 결과를 얻었다. 코레로그램 해석, 스펙트럼 해석 두가지 기법을 이용해서 해석한 결과, 기온, 수온 모두 완전한 1일 주기로 변동하고 있고, 이것을 기초로 하고 일교차를 이용하여 수온 예측을 해보았다. 견본식은 다음과 같다.
Tw = Pi(Ta-TA)+TW
Tw : 매 6시간 수온
Pi : 일교차 비율의 1개월의 평균치
Ta : 매 6시간 기온
TA : 일평균 기온
TW : 일평균 수온
자료 입력시 Pi는 과거의 연도에 의해 산출한 값을 이용하였고, 일평균 기온, 일평균 수온은 전날의 데이터, 6시간마다의 기온도 전날 그 시간의 데이터를 하루 앞서 수온을 예측한다. 예측 결과, 수온을 그 나름대로의 정밀도로 예측 가능하다는 것을 알 수 있었다. 그러나 본 견본식에는 기온의 변화가 고려되지 않았다는 문제점이 있다. 따라서 보다 정밀도를 요할 경우에는 일교차비 P를 1개월별 평균치가 아니라 수차 변화시켜서 예측하여야 할 것이다.
또한 임펄수 응답함수에 의하여 수온예측을 해보았다. 기온, 수온의 변량 X, 수온의 차이분을 변량 Y로 하여 다음과 같은 견본식을 만든다.
T = A1*×1 + A2*×2 + A3*×3 + A4*× 4
A1*× ~ A4* : 임펄스 응답함수
이 견본식은 스펙트럼 해석등에 의해서 수온, 기온 모두 같은 주기를 가지므로 양자의 함수는 선형 시스템으로 가정한다. 선형 시스템은 입력이 n배가 되면 출력도 n배가 되고, 2개이상의 입력이 있어도 그 출력은 그들 각각이 작용한 경우의 출력의 합이 되는 것과 같은 시스템이다.
데이터의 입력방법으로는 현재의 시각을 t로 하여 견본식에 입력한 한가지 예를 보면
T = A1*×(t-3) + A2*×(t-2) + A3*×(t-1) + A4*×(t)
위와 같이 데이터를 입력해서 6시간 마다의 수온을 예측할 수 있다. 실측자료와 비교결과 상당히 높은 정밀도로 예측 가능하였다. 그 이상의 정밀도를 요하는 경우에는 짧은 주기로 견본식을 변화시키거나 수차 견본식을 변화시켜 간 카르만 휠터의 방법을 이용해서 예측가능하다고 생각된다.
일교차비를 이용한 것과 임펄스 응답 함수에 의해 예측한 결과를 비교하면 다음과 같다.
일교차비 임펄스 응답
(4개) (8개)
표준편차 0.86 0.47 0.48
위 자료를 보면 확실히 임펄스 응답함수를 이용하는 방법이 좋은 정밀도를 기대할 수 있다는 것을 알 수 있다.
임펄스 응답 함수가 4개인 경우와 8개인 경우를 비교했을 때, 임펄스 응답함수를 많이 취해도 예측의 정밀도는 그다지 변하지 않는다. 또 임펄스 응답 함수를 계산할 때에 1개월 단위로 견본식을 만들어 계산하지만 실제는 견본식을 만들때마다 1개월 단위로 만들지 않고 더욱 짧은 기간마다 견본식을 만들어 그 임펄스 반응 함수를 계산하여 수온 예측을 한다면 더욱 정밀도가 높아질 것이라고 생각한다. 임펄스 응답함수의 수와 정밀도와의 관계 및 임펄스 반응함수를 계산할 때의 기간과 예측의 정밀도의 문제가 해결과제로 남는다.
퍼왔습니다
낚시하는데도 이처럼 과학이 필요 합니다 ㅎㅎ
저는 수온계를 가지고 다니면서 심심하면 측정 해보곤 합니다
재 보는것 만큼 정확한것은 없겠지만 꼭 재보지 않더라도
손을 담구어 보아도 대충은 감이 옵니다
단,손감각은 주변온도에 상대성이 느껴 지므로 그 감각을 잘 이해할 필요가 있겠죠
낚시의 격언중
삼한사온의 삼한의첫날,사온의 마지막날을 노려라~ 란 말이 있습니다
사온의 마지막날은 삼한의 첫날 이기도 합니다
물의 밋밋한 온도 변화를 잘 표현한 말로 생각 됩니다
한겨울에도 일주일씩 따뜻한 날이 있는데
마지막싯점 부근 정도에 낚시를 해보면 의외의 활성도가 느껴 집니다
요즘 같은 쌀쌀한 봄도 겨울 선상에서 같이 놓고 보면 며칠전 날씨의 변화가 중요한 시기라 생각 합니다
지금은 따뜻한 기온과 햇볕이 직접 영향을 주고
낮기온 15도가 넘는 날이 돌아 오면(다음주)
날이 흐리거나 비가와도 상관 없다고 여겨 집니다
햇빛을 받을경우 수면보다 지면이 온도변화에 더 빠른반응을 보입니다.
동시에 기온이 오를경우(일출후) 지면이 수면보다 온도가 빨리 상승합니다.
반대로 기온이 떨어질경우 (일몰후)지면이 수면보다 빨리 식습니다.
또한 대형지와 소형지에 따라 수온의 변화폭도 다릅니다..
그리고 계곡지와 평지형에 따라 달라질수도 있구요..
또한 수심에따른 변화도 있을거라 예상됩니다 .
이생각저생각 해보면 답이안나오네요 ㅎㅎ
복잡한설명 죄송합니다.
항상행복하세요 ^^
홍수조절, 수력발전, 상하수도, 공업용수, 농업용수를 고려한 다목적댐은 종래의 저수지와 비교하여 저수량 규모가 대단히 커 주변환경의 지형과 생태계에 미치는 영향이 크다. 특히 댐저수지에서 냉수화 현상, 탁수 장기화, 부영양화등의 역효과들이 발생하여 이를 제거하는 것이 긴급과제로 떠올랐다. 1950년대 후반부터 각종 연구기관에서 그것들의 원인규명이 행해져 대책이 강구되어왔지만, 최근의 이상 기상 현상은 특히나 벼농사 냉해의 기술적인 여러문제를 제기해 관개 수온의 중요성을 재인식시키게 되었다. 본 연구에서는 댐 저수지의 간이 수온 예측에 관해 제안한 것이다.
1980년 3월부터 6월까지 시작(矢作) 제1댐에서 기온과 수심 0.5m에서 수온을 측정하여 그래프로 만들었다. 수온과 기온의 주시특성을 자기상관계수에 의한 코레로그램 해석을 통하여 분석하였다. 기온의 코레로그램은 계절적 변화가 적어 봄의 것으로 대표하였고 수온의 코레로그램은 계절적 변화가 일어나므로 여름의 것을 이용하였다. 코레로그램 분석은 주기성분이 중복되어 합해졌거나, 위상이 제각각이거나 할 경우에 분석이 어려우므로 스펙트럼 해석을 통해서도 결과를 얻었다. 코레로그램 해석, 스펙트럼 해석 두가지 기법을 이용해서 해석한 결과, 기온, 수온 모두 완전한 1일 주기로 변동하고 있고, 이것을 기초로 하고 일교차를 이용하여 수온 예측을 해보았다. 견본식은 다음과 같다.
Tw = Pi(Ta-TA)+TW
Tw : 매 6시간 수온
Pi : 일교차 비율의 1개월의 평균치
Ta : 매 6시간 기온
TA : 일평균 기온
TW : 일평균 수온
자료 입력시 Pi는 과거의 연도에 의해 산출한 값을 이용하였고, 일평균 기온, 일평균 수온은 전날의 데이터, 6시간마다의 기온도 전날 그 시간의 데이터를 하루 앞서 수온을 예측한다. 예측 결과, 수온을 그 나름대로의 정밀도로 예측 가능하다는 것을 알 수 있었다. 그러나 본 견본식에는 기온의 변화가 고려되지 않았다는 문제점이 있다. 따라서 보다 정밀도를 요할 경우에는 일교차비 P를 1개월별 평균치가 아니라 수차 변화시켜서 예측하여야 할 것이다.
또한 임펄수 응답함수에 의하여 수온예측을 해보았다. 기온, 수온의 변량 X, 수온의 차이분을 변량 Y로 하여 다음과 같은 견본식을 만든다.
T = A1*×1 + A2*×2 + A3*×3 + A4*× 4
A1*× ~ A4* : 임펄스 응답함수
이 견본식은 스펙트럼 해석등에 의해서 수온, 기온 모두 같은 주기를 가지므로 양자의 함수는 선형 시스템으로 가정한다. 선형 시스템은 입력이 n배가 되면 출력도 n배가 되고, 2개이상의 입력이 있어도 그 출력은 그들 각각이 작용한 경우의 출력의 합이 되는 것과 같은 시스템이다.
데이터의 입력방법으로는 현재의 시각을 t로 하여 견본식에 입력한 한가지 예를 보면
T = A1*×(t-3) + A2*×(t-2) + A3*×(t-1) + A4*×(t)
위와 같이 데이터를 입력해서 6시간 마다의 수온을 예측할 수 있다. 실측자료와 비교결과 상당히 높은 정밀도로 예측 가능하였다. 그 이상의 정밀도를 요하는 경우에는 짧은 주기로 견본식을 변화시키거나 수차 견본식을 변화시켜 간 카르만 휠터의 방법을 이용해서 예측가능하다고 생각된다.
일교차비를 이용한 것과 임펄스 응답 함수에 의해 예측한 결과를 비교하면 다음과 같다.
일교차비 임펄스 응답
(4개) (8개)
표준편차 0.86 0.47 0.48
위 자료를 보면 확실히 임펄스 응답함수를 이용하는 방법이 좋은 정밀도를 기대할 수 있다는 것을 알 수 있다.
임펄스 응답 함수가 4개인 경우와 8개인 경우를 비교했을 때, 임펄스 응답함수를 많이 취해도 예측의 정밀도는 그다지 변하지 않는다. 또 임펄스 응답 함수를 계산할 때에 1개월 단위로 견본식을 만들어 계산하지만 실제는 견본식을 만들때마다 1개월 단위로 만들지 않고 더욱 짧은 기간마다 견본식을 만들어 그 임펄스 반응 함수를 계산하여 수온 예측을 한다면 더욱 정밀도가 높아질 것이라고 생각한다. 임펄스 응답함수의 수와 정밀도와의 관계 및 임펄스 반응함수를 계산할 때의 기간과 예측의 정밀도의 문제가 해결과제로 남는다.
퍼왔습니다
낚시하는데도 이처럼 과학이 필요 합니다 ㅎㅎ
저는 수온계를 가지고 다니면서 심심하면 측정 해보곤 합니다
재 보는것 만큼 정확한것은 없겠지만 꼭 재보지 않더라도
손을 담구어 보아도 대충은 감이 옵니다
단,손감각은 주변온도에 상대성이 느껴 지므로 그 감각을 잘 이해할 필요가 있겠죠
낚시의 격언중
삼한사온의 삼한의첫날,사온의 마지막날을 노려라~ 란 말이 있습니다
사온의 마지막날은 삼한의 첫날 이기도 합니다
물의 밋밋한 온도 변화를 잘 표현한 말로 생각 됩니다
한겨울에도 일주일씩 따뜻한 날이 있는데
마지막싯점 부근 정도에 낚시를 해보면 의외의 활성도가 느껴 집니다
요즘 같은 쌀쌀한 봄도 겨울 선상에서 같이 놓고 보면 며칠전 날씨의 변화가 중요한 시기라 생각 합니다
지금은 따뜻한 기온과 햇볕이 직접 영향을 주고
낮기온 15도가 넘는 날이 돌아 오면(다음주)
날이 흐리거나 비가와도 상관 없다고 여겨 집니다
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봄에도 종류가 있지요.
예를 들자면 입춘+우수 시기냐, 경칩+춘분 시기냐, 청명+곡우 시기냐 정도로요.
이 시기가 아무것도 아닌 것 같지만, 낚시터 여건에 따라 무더기로 터지거나 2박 3일 찌흔들림 한번 없을 수도 있으니까요.
그리고, 누구나 아는 상대수온+절대수온을 빼놓고 당일 수온을 예측한다는 것은 좀 그렇습니다. ^^;
또, 저수지 여건(규모, 형태, 위치)도 고려해야 하겠지요.
그래도 말씀드릴 수 있는 건, 어제 6도 정도였던 수온이 오늘 기온이 10도라고 해서 당장 10도로 상승하지는 않습니다.
어제 15도였던 수온이 오늘 기온이 10도 라고 해서 당장 10도로 떨어지지도 않지요. ^^
질문을 해놓구도
터미박님의 글 읽어 보니까 골이 엇질엇질 합니다
기온에 따른 수온예상~ 이 이처럼 복잡 합니다..
한마디로, 온도계로 재보고 말지 계산한다는것은 불가능에 가깝 습니다
하나더 배우고 갑니다 . ㅠㅠ
어렵습니다 ㅎ
머가먼지 ㅠㅠ ㅎㅎ
낚시만큼 열심히 공부하셨는지요? ㅋㅋ
직접 수온계로 제어보는 방법이 제일 좋겠지요.