눈사태 에측을 개선시켜주는 시뮬레이션
2022-01-25
눈사태 에측을 개선시켜주는 시뮬레이션
사이먼 프레이저 대학교의 연구팀이 참여한 국제 연구에 따르면 컴퓨터 시뮬레이션이 눈사태 위험을 정확하게 예측할 수 있다고 합니다. 현재 캐나다의 눈사태 예측은 지역 기상 관측소의 데이터, 교통 및 산업 분야의 눈사태 제어 작업자, 자원 봉사자의 현장 관찰 데이터 등으로 이루어지는데요, 연구팀이 개발한 시뮬레이션된 적설 모델은 감지 및 추적을 통해 눈사태 위험을 식별할 수 있으며 지역 데이터가 충분하지 않을 때 신뢰할 수 있는 도구가 될 수 있습니다. 이 모델을 만들기 위해 연구원들은 캐나다와 스위스의 두 지역에서 16년치의 일일 기상, 적설 및 눈사태 데이터를 수집하고 분석했다고 합니다. 이 시뮬레이션 모델은 새로운 눈, 젖은 눈 상태 등의 문제 유형에 대해 예측할 수 있으며, 모델링은 지난 1년 동안 실제 관찰된 눈사태 빈도와 일치했습니다. 연구팀은 모델링이 눈 불안정성에 대한 기후 변화의 미래 영향을 연구하는 데 유용할 수 있다고 밝혔습니다.
사이먼 프레이저 대학교의 연구팀이 참여한 국제 연구에 따르면 컴퓨터 시뮬레이션이 눈사태 위험을 정확하게 예측할 수 있다고 합니다. 현재 캐나다의 눈사태 예측은 지역 기상 관측소의 데이터, 교통 및 산업 분야의 눈사태 제어 작업자, 자원 봉사자의 현장 관찰 데이터 등으로 이루어지는데요, 연구팀이 개발한 시뮬레이션된 적설 모델은 감지 및 추적을 통해 눈사태 위험을 식별할 수 있으며 지역 데이터가 충분하지 않을 때 신뢰할 수 있는 도구가 될 수 있습니다. 이 모델을 만들기 위해 연구원들은 캐나다와 스위스의 두 지역에서 16년치의 일일 기상, 적설 및 눈사태 데이터를 수집하고 분석했다고 합니다. 이 시뮬레이션 모델은 새로운 눈, 젖은 눈 상태 등의 문제 유형에 대해 예측할 수 있으며, 모델링은 지난 1년 동안 실제 관찰된 눈사태 빈도와 일치했습니다. 연구팀은 모델링이 눈 불안정성에 대한 기후 변화의 미래 영향을 연구하는 데 유용할 수 있다고 밝혔습니다.
- 국가 캐나다
- 분야 환경
- 출처 https://www.sciencedaily.com/releases/2022/01/220119135042.htm