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비평준화 고등학교 지구과학 1 기후변화 데이터 분석 수행평가 보고서

2026년 학종 중심 비평준화 고등학교 졸업, 학종(서류 and 면접)으로 총 4개 대학 합격. 수도권 대학 재학 중입니다. 미세먼지 역전층에 관한 탐구. 총 18페이지 중 15페이지는 5일 간 조사한 자료 및 데이터 그래프화 과정. 중복 제외 제작 그래프 15개, 활용 데이터: 2010년도와 2021년도 매일 시간대 별 전운량, 풍속, 미세먼지 농도(각 데이터셋의 개별 데이터 10,000~20,000, 출처 기상청 날씨누리). 각 변수 간의 상관관계(양의 상관관계, 음의 상관관계), 추세선 활용법(이동평균 등), 데이터 유형 별 사용 그래프 개형, 시간차가 큰 동일 변수 그래프의 결합방법, 이중축(Y축 변수 2개), 데이터 라벨 지정, 축 범위 설정 등 고등학교 수준에서 다루기 어려운 데이터 분석법이 여럿 포함되어 있습니다. 참고 자료 중, 네이처 학술자료, 기상청 보고서, windy 등 기상 시각화 사이트 사진 등으로 풍속, 전운량, 미세먼지 농도의 상관관계를 해석했으며 보고서 읽어보시면서 여러 형태의 자료에서 정보를 추출하는 법을 알 수 있을 겁니다.
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최초등록일 2026.03.19 최종저작일 2024.06
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비평준화 고등학교 지구과학 1 기후변화 데이터 분석 수행평가 보고서
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    • 🔬 실제 기상 데이터를 활용한 과학적 탐구 과정으로 데이터 분석 방법론 학습에 도움됨
    • 📊 풍속, 전운량, 미세먼지의 상관관계를 시각화한 다양한 그래프로 기후변화 현상 이해 용이
    • 🌍 대기정체 현상과 미세먼지 유입 메커니즘을 체계적으로 분석한 실무형 연구 사례

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    소개

    2026년 학종 중심 비평준화 고등학교 졸업, 학종(서류 and 면접)으로 총 4개 대학 합격. 수도권 대학 재학 중입니다.

    미세먼지 역전층에 관한 탐구.
    총 18페이지 중 15페이지는 5일 간 조사한 자료 및 데이터 그래프화 과정.
    중복 제외 제작 그래프 15개, 활용 데이터: 2010년도와 2021년도 매일 시간대 별 전운량, 풍속, 미세먼지 농도(각 데이터셋의 개별 데이터 10,000~20,000, 출처 기상청 날씨누리).

    각 변수 간의 상관관계(양의 상관관계, 음의 상관관계), 추세선 활용법(이동평균 등), 데이터 유형 별 사용 그래프 개형, 시간차가 큰 동일 변수 그래프의 결합방법, 이중축(Y축 변수 2개), 데이터 라벨 지정, 축 범위 설정 등 고등학교 수준에서 다루기 어려운 데이터 분석법이 여럿 포함되어 있습니다.

    참고 자료 중, 네이처 학술자료, 기상청 보고서, windy 등 기상 시각화 사이트 사진 등으로 풍속, 전운량, 미세먼지 농도의 상관관계를 해석했으며 보고서 읽어보시면서 여러 형태의 자료에서 정보를 추출하는 법을 알 수 있을 겁니다.

    목차

    없음

    본문내용

    1~15p. 예시
    Night-time clues to pollution, nature geoscience(https://www.nature.com/articles/s41561-023-01157-8)
    를 참고하면, 지표면이 냉각되어 역전층이 생성될 수록 미세먼지 농도가 높다는 사실을 알 수 있습니다. 또한 일조량 데이터를 추출했을 때 0인 값이 많아 그래프로 제작하였을 때 낮, 밤, 구름에 가려지는 빛의 양을 추정하기 힘들어 변수를 전운량으로 변경했습니다. 또 1차시에서 한반도가 상대적으로 고기압이나 그 강도가 약할 때 지상 공기 상층부에 남서쪽의 따뜻한 미세먼지 함유도가 높은 공기가 올라간다는 점을 알았으니 전운량이 높을 수록 저기압이기에 역전층 형성률이 낮아 미세먼지 농도가 상대적으로 낮을 것이고, 전운량이 낮을 수록 상대적으로 미세먼지 농도가 높을 것입니다. 그리하여 위의 가설 1과 통합한 가설은
    ‘풍속이 높고 전운량이 높은 시각에는 평균 미세먼지 농도가 낮을 것이고, 풍속이 낮고 전운량이 낮은 시각에는 평균 미세먼지 농도가 높다’ 입니다.

    //

    16~19p. 예시
    그래프 1, 2에서 추세선은 2010년과 2021년의 03월 02일부터 07월 01일까지 증가하다가 약 09~11월부터 비교적 빠르게 하강함을 관찰할 수 있고 이후 01월 경부터 하락세가 감소하는 것을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 전운량은 약 전년 9월 ~ 다음해 3월인 겨울~봄에서 비교적 낮고 같은 해 05월 ~ 09월인 여름~가을에서 비교적 높음을 확인할 수 있습니다. 일반적으로 고기압에서 구름량이 적고, 저기압에서 구름량이 많음을 감안하여 그래프를 해석하면, 겨울~봄의 한반도는 상대적으로 고기압인 시기가 많고, 여름~가을에는 상대적으로 저기압인 시기가 많다고 해석할 수 있습니다.
    또한 그래프 3을 보면 08:00~19:00시까지가 20:00~07:00시보다 전운량이 높음을 알 수 있습니다.

    참고자료

    · 없음
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