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자료유형
학술저널
저자정보
어재원 (국립농업과학원) 김유용 (농촌진흥청) 임성윤 (국립농업과학원 농업공학부) 유석철 (국립농업과학원)
저널정보
강원대학교 농업생명과학연구원(구 농업과학연구소) 농업생명환경연구 농업생명환경연구 제36권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
232 - 242 (11page)
DOI
10.22698/jales.20240019

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In this study, spatial interpolation was performed in terms of the maximum instantaneous wind speed in selected regions to generate climate maps and predict the attribute values of the unit regions. A simulation model was developed for 71 regions with observation data for 20 years from automated synoptic observing systems (ASOS). Seventeen areas in need of wind speed resetting according to the disaster prevention standards for special horticultural facilities were selected. The measured and predicted data were compared and evaluated. Among the kriging methods, the statistical reliability of the spherical model was found to be the highest, with the coefficient of determination (R2) reaching a maximum of 0.280 and the correlation coefficient (R) reaching a maximum of 0.529, which is within the median normal range. Kriging spatial interpolation predictions using synoptic meteorological station data that omitted the homogenization process and considered the characteristics of each terrain were found to have an appropriate level of correlation for application as the maximum instantaneous wind speed for calculating the wind load of a greenhouse with built-in sea-type facility specifications. Thus, an optimized greenhouse design will be possible through the application of regional wind speeds that can minimize the damage to greenhouses owing to typhoons.
#ASOS #Kriging method #Reliability #Spatial interpolation #Wind speed

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