• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.310-310
• /
• 2019

본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
• /
• pp.1223-1227
• /
• 2004

강수량의 대부분이 여름철에 집중적으로 내리는 우리나라의 경우 경제기반에 필요한 용수 확보를 위한 댐 수위 조절 등의 수자원 관리를 위해서는 강수량의 장기예측이 매우 중요하다. 그러나 장기예측에 앞서 강수량의 기후 특성 분석은 예측을 위한 기반 자료로서 필요하다. 따라서 한반도 기상 관측소 자료로부터 1954년부터 2002년 49년동안 한강과 낙동강 유역의 유역평균 월강수량의 기후특성을 분석하였다. 유역평균 월강수량은 Thiessen 가중법을 사용하여 산출되었으며, 4월 유역평균 강수량은 감소 경향이 뚜렷하고, 8월 유역평균 강수량은 증가 경향이 매우 뚜렷하였다. 또한 두 유역에 있어서 1970년 중반에 유역평균 월강수량의 변동에 변화가 나타났다. NINO3 지수와 한강과 낙동강 유역평균 월강수량 편차와의 동시상관관계에서 유역평균 9월 강수량은 NINO3 지수와 지속적인 음의 상관을 보였고, 11월 유역평균 강수량과는 양의 상관이 크게 나타났다. 우기 동안 한강 유역평균 월강수량의 극한 사상의 종관 특성 분석을 위한 합성도에서 다우해(above normal year)인 경우에는 주로 대륙에 1000 hPa 고도의 음의 편차, 해양에 양의 편차의 중심이 놓여 있어 다우 시기는 북태평양 고기압의 강화와 관련됨을 알 수 있었다. 또한 8월 유역평균 강수량은 한반도 상공의 제트 강화와 관련되어 있었으며, 9월 유역평균 강수량의 경우에는 제트 출구의 북쪽에서의 양의 편차, 남쪽에서의 음의 편차 및 하층 바람장의 수렴과 관련되어 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.94-97
• /
• 2009

연 및 계절강수량의 정확한 예보는 수자원관리에 매우 중요하다. 예보 정확도를 높이기 위한 다양한 연구가 계속 진행되어 왔다. 그럼에도 불구하고 강수자료가 가지는 매우 큰 불확실성 때문에 예보의 정확도 향상은 계속되는 숙제로 우리에게 남아 있다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집화 기법을 이용한 연 및 계절 강수량 예측개선에 대한 연구 결과를 제시하였다. 이를 위하여 연강수량, 계절강수량 및 월강수량의 예측을 위하여 전구에서 일어나는 각종 기후 인자들과의 상관성 분석은 대단히 중요하다. 전 세계적으로 어느 특정 지역에서의 선행 기후인자 변화 양상이 우리나라의 강수량에 높은 상관성을 가지며 영향을 미친다면 예측을 위한 매우 유용한 정보라 하겠으나 국내 강수량과 기후 지수 사이의 선형 상관성은 매우 낮을 뿐만 아니라 지체상관성도 특정 지체에서 매우 큰 상관성을 보이는 인자를 찾기 어려움을 알 수 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 k-mean clustering을 이용하여 우리나라 주변의 기후조건을 분류하고 기후조건에 따른 강수량의 변화를 분석하였다. 남중국해역($105^{\circ}E\;^{\sim}\;135^{\circ}E$, $0^{\circ}N\;^{\sim}\;35^{\circ}N$), 우리나라 연안 해역 ($110^{\circ}E\;^{\sim}\;150^{\circ}E$, $20^{\circ}N\;^{\sim}\;40^{\circ}N$), 인도양 해역 ($75^{\circ}E\;^{\sim}\;105^{\circ}E$, $0^{\circ}N\;^{\sim}\;25^{\circ}N$) 및 아라비아 해역 ($45^{\circ}E\;^{\sim}\;75^{\circ}E$, $0^{\circ}N\;^{\sim}\;30^{\circ}N$ 평균 해수면 온도 변화에 따라 8개 군집으로 분류한 분석결과로 분석결과 2008년도는 그룹 5에 해당하며 그룹 5의 기후 상태는 근해와 남중국해역의 평균 해수면 온도가 평년보다 낮고 인도양 해역과 아라비아 해역의 평균 해수면 온도는 평년값과 비슷한 상태를 나타낸다. 그룹 5에 해당하는 기후조건에서 차년의 강수평균은 평년값 보다 적음을 보였다. 이러한 특성은 전체 유역에 걸쳐 동일하게 나타났다. 이에 대한 계절적 평균 분포는 군집 5에 대한 차년도 강수의 평균 계절분포는 전체적으로 평년값보다 낮게 나타났다. 이에 근거하여 올해 연 평균 강수량은 평년값보다 적을 것이며 전체 계절에 대하여도 평년값보다 적은 강수량이 올 것으로 판단된다. 이는 기상청의 2009년 봄철 기후전망과 유사한 예측 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.413-413
• /
• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.308-309
• /
• 2021

과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.1370-1374
• /
• 2009

국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.394-394
• /
• 2018

최근 기후변화로 인하여 강수량 및 집중호우 발생 횟수의 증가에 따라 홍수의 발생 빈도 및 강도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래의 강수량 예측은 2013년에 발간된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서 (AR5)를 활용하여 분석하고 있다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생정도가 다르게 결정되며, 극한 강우사상으로 유발되는 홍수의 피해 정도가 홍수피해 유형별로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래의 홍수 피해 정도를 예측하기 위하여 홍수에 영향을 미치는 인자 및 홍수를 감소시키는 인자들을 활용하여 단계적 회귀모형을 이용하여 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도 등 홍수피해 유형 별로 현재 및 미래의 홍수피해정도를 예측 및 분석하였다. 홍수에 영향을 미치는 인자로 연평균강수량, 일최대강수량, 1시간최대강수량, 10분최대강수량, 호우일수, 인구밀도, 자산밀도, 도로현황, 시가화율 등을 사용하였고, 홍수 피해를 감소시키는 치수대책으로는 하천개수율, 하수도보급률, 양수량, 유수지용량 등을 사용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.95-95
• /
• 2021

전 세계 담수 자원의 예측 및 관리에 있어서 유출량 변화의 예측은 중요하다. 하지만 강수량 대비 유출량의 비율인 유출율이 수자원 시스템에 중요한 영향을 미치는지에 대한 여부는 여전히 불분명하다. 본 연구에서는 전 세계의 1,636개 관측소에서 관측된 유출량과 강수량 자료를 이용하여 최근 60년 (1956-2015) 동안 유출량, 강수량, 증발산량의 관계에 있어서 유출율의 역할에 관해 연구하였다. 수문 기후학적으로 습한 지역과 건조한 지역을 구분할 수 있는 임계값으로 유출율을 사용할 수 있다는 점을 Budyko 공간에서 적용하여 건조 지수와의 비교를 통해 발견할 수 있었다. 유출량 변화에 대한 상세한 분석을 위해 강수량 및 증발산량 변화율에 따라 6가지의 범주를 설정하였고 그 결과 대부분의 관측소에서는 강수량의 변화와 일관된 방향으로 유출량이 변화하는 것으로 밝혀져 유출량의 변화는 강수 변화에 더 민감하다는 결론을 얻었으며 모든 범주에 있어서 유출율은 강수량과 증발산량의 변화에 의한 유출량 변화의 크기에 상당한 영향이 있음이 밝혀졌다. 본 연구의 결과들을 통해 우리는 기후 변화에 따른 유출량 변화에 대한 예측성 향상에 있어서 유출율에 대한 물리적인 이해가 잠재적인 주요한 요소라고 제안한다. 토지 피복 및 토지 이용과 같은 인위적 영향은 유출율을 직접 감소 또는 증가시켜 유출량의 민감도를 변화시킬 수 있다. 본 연구에서 제안된 수치적인 접근 방식은 수자원 가용성에 대한 기후 변화 및 인위적 영향을 완화하기 위해 실행 가능한 정보를 제공할 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.292-292
• /
• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.278-282
• /
• 2010

기후변화는 홍수나 가뭄과 같은 극한사상의 발생가능성을 증가시키게 됨과 동시에 하천유량, 홍수, 수질, 생태, 지하수, 농업, 융설, 수력발전 등 수자원 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 이 중 홍수는 국민의 생명과 재산에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 상당수의 국가들이 홍수로부터 자국민을 보호하기 위한 다양한 정책을 제시하고 있다. 이러한 정책을 수립하는데 있어서 무엇보다 중요한 것이 미래의 강수량이 기후변화로 인하여 얼마나 변하게 되는지를 정량적으로 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 기후변화의 영향을 평가하기 위해서 프랑스 국립기상연구소에서 개발한 A1b시나리오 기반의 CNCM3모형을 대상으로 KNN기법과 일강수발생모형을 적용하여 기상청 산하 58개 관측소의 일 강수량으로 축소하였다. 제시된 일 강수량을 이용하여 2020s, 2050s, 2080s에 해당하는 80년, 100년, 150년, 200년 빈도의 확률강수량을 각각 산정하였다. 검토결과 확률강수량은 전국 58개 지점 중 49~52개 지점정도가 증가하는 것으로 나타나 현재에 비해서 전반적으로 증가하는 것으로 예측되었으며, 지점별 증가량의 경우, 빈도별로 차이를 보이기는 하나 현재에 비해서 전반적으로 3%~7%정도 증가하는 것을 알 수 있었다.