• 제목/요약/키워드: 계절강수량

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한반도지역에 대한 미래 기후변화 시나리오의 통계적 상세화 (A Statistically Downscaling for Projecting Climate Change Scenarios over the Korean Peninsula)

  • 신진호;이효신;권원태;김민지
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.1191-1196
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    • 2009
  • 온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.

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순환통계 분석을 통한 강수량 시계열의 시공간적 변동성 분석 (Spatio-Temporal Variability Analysis of Precipitation Data Through Circular Statistics)

  • 권현한;이정주
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권2B호
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    • pp.191-198
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    • 2010
  • 강수량의 계절성은 수자원관리에 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월 최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.

ICON모델을 이용한 계절 강수 예측 (Seasonal precipitation prediction using ICON model)

  • 김가은;오재호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.360-360
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    • 2017
  • 이상기상현상의 발생횟수가 지속적으로 증가함에 따라 기상 예측은 국가 재난 관리에 중요한 요소로써 부상하고 있다. 계절예측 또한 재난관리의 한 부분으로, 농업, 에너지, 수자원 그리고 공공보건 등 다양한 분야에서 잠재적 위험을 파악하는데 도움이 되는 보조 자료로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 ICON(ICOsahedral-Nonhydrostatic) 모델을 이용하여 2015년 여름철(JJA) 강수를 예측하였다. 2015년은 장마기간을 포함한 여름철 동안 평년대비 약 절반수준(54%)에 그치는 비가 내렸으며, 태풍으로 인한 강수량도 적어 연 강수량이 평년대비 72%로 역대 최저 3위를 기록하였다. 지역별로 보면 제주도와 남해안 지방을 제외한 대부분 지방에서 강수량이 적게 나타났으며, 수도권을 중심으로는 60% 미만의 강수량을 보였다. ICON 모델은 독일 기상청(DWD)과 막스플랑크 연구소(MPI-M)에서 공동 개발하여 현업 운영중인 전 지구 모델로 비정역학 코어를 사용한다. 전 지구를 정 20면체의 삼각형으로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 동일하고, 극점은 1개의 꼭짓점으로 구성되어 CFL(Courant-Friderich-Lewy) 문제가 해소될 수 있다. 또한 hybrid의 병렬구조를 사용하여 전산사용 효율성을 극대화 하는 특징이 있다. 강수의 계절 예측 수행 과정은 다음과 같다. 우선, 계절예측 자료 분석 시 활용할 ICON모델의 기후값을 생산하기 위해 30년(1980년~2009년)간의 AMIP기반 규준실험을 수행한다. 다음으로, SST와 Sea ice의 평년대비 현재 변동량을 계산하고, 이 자료는 모델 적분을 수행할 때 경계 자료로서 활용하게 된다. 계절 예측은 시간 지연기법(Time-lagged method)를 이용한 앙상블예측으로 수행하며, 예측하고자 하는 계절이 시작하기 약 1개원 이전부터 1일 간격으로 전 지구 모델의 초기자료를 다르게 선택하여 총 10개의 앙상블 멤버를 구성한다. 모델의 해상도는 수평 40km, 수직 90개 층으로 구성하였으며, 적분이 완료되면 AMIP기반 실험을 통해 모의된 기후값을 토대로 예측된 계절전망 자료의 변동성을 분석한다.

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기상인자를 활용한 시단위 극치강우량 전망 (An Hourly Extreme Rainfall Outlook Using Climate Information)

  • 김용탁;홍민;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.14-14
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    • 2018
  • 세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

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강수집중지수를 이용한 강수의 계절성 분석 (Analysis on Rainfall Seasonality using Precipitation Concentration Index)

  • 이준학;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.289-293
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    • 2012
  • 강수량의 계절적 집중의 정도를 의미하는 계절성은 토양침식과 작물의 재배 및 성장, 댐 운영 등 수자원 관리를 위한 계획 수립에 영향을 미치는 중요한 요소 중에 하나이다. 우리나라의 경우 호우사상이 대부분 4월부터 10월 동안에 발생하고 있으며, 특히 여름철에 집중도가 높은 편이다. 본 연구에서는 우리나라 강수의 계절성을 분석하기 위하여, 강수집중지수를 적용하였다. 강수집중지수는 1년 동안의 강수분포의 시간적 특성을 나타내는 지표로서 1980년에 제안되었으나, 국내에는 아직까지 적용된 사례가 많지 않다. 본 연구에서는 6개 관측지점의 1957~2010년 기간 동안의 연단위 강수집중지수와 계절성 지수를 각각 계산하여 비교하였다. 연구결과, 강수의 계절성을 분석하는데, 강수집중지수가 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

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우리나라 근해의 해수면 온도 및 기온과 강수량과의 상관성 분석 (Correlation Analysis between Sea Surface Temperature in the near Korea and Rainfall/Temperature)

  • 권현한;오태석;안재현;문영일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1460-1464
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    • 2006
  • 강수량의 특성 및 계절적인 양상은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도(sea surface temperature)와 같은 기상 현상에 주로 영향을 받는다. 이러한 관점에서 강수량과 같은 수문변량의 장기적인 거동을 기상인자로부터 유추하고자 하는 연구는 무엇보다 중요하며 이러한 추론을 바탕으로 강수량의 장기예측 및 모의를 위한 기본적인 도구로 활용을 가능케 한다. 따라서 본 연구의 주요 목적은 해수면 온도를 기본으로 강수량과 기온의 변동성 및 상관성을 분석하고자 하며, 무엇보다 한반도 근해의 해수면 온도와의 직 간접적인 개연성을 살펴봄으로서 보다 효과적인 강수량 예측을 위한 하나의 변수로서의 가능성을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 분석 방법 즉, 연주기를 제거하지 않은 자료의 선형적인 지체 상관 분석, 연주기를 제거하기 위해 표준화 된 자료의 지체 상관 분석 및 비모수적 상관분석을 수행하였다. 연주기를 제거하지 않은 자료의 경우 매우 강한 상관관계를 나타내었지만 이는 주로 계절 특성으로 인한 것으로 사료된다. 그러나 연주기를 제거한 Anomaly는 상대적으로 매우 작은 상관성을 보이고 있으나 유의성 검토를 통해 통계적으로 유의한 관계가 존재함을 확인 할 수 있었다. 따라서 강수량의 예측을 하나의 변수로서 이용이 가능할 것으로 사료되나 근해뿐만 아니라 한반도 기상의 연관성을 갖는 타 지역기상인자와의 보다 통합적인 검토가 필요하다 하겠다.

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장기간 레이더 반사도를 활용한 Bayesian 추론 기반의 레이더 반사도-강수량 관계식 불확실성 평가 (Uncertainty Assessment of Radar Reflectivity-Rainfall Relationship based on Bayesian Perspective using Long-term Radar Reflectivity)

  • 김태정;김호준;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.61-61
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    • 2020
  • 최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 대류성 및 층상형 등과 같이 강수특성을 기준으로 레이더 반사도-강수량(Reflectivity-Rainfall, Z-R) 관계식 매개변수를 시공간적으로 동일하게 적용하여 레이더 강수량을 산정하는 방법론은 지상관측 강수량과 정량적인 편의 오차(systematic error)를 발생시킬 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 장기간의 레이더 합성장 반사도를 활용하여 Z-R 관계식 매개변수를 산정하였으며, 이 과정에서 Bayesian 추론 기법을 도입하여 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량화하였다. 추가적으로 편의 오차를 최소화하기 위하여 계절성을 고려한 Z-R 관계식을 산정하였다. 건기와 우기로 구분하여 산정된 Z-R 관계식 매개변수의 공간적으로 변동성과 더불어 강수의 계절적 특성에 기인하는 Z-R 관계식 매개변수의 역비례 관계를 확인하였다. 최종적으로, 제안된 방법론으로 산정된 레이더 강수장은 일반적으로 레이더 강수량 산정에 널리 이용되는 Marshall-Palmer Z-R 관계식으로 산정된 강수장에 비하여 우수한 통계지표를 제시하였다.

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공간분석을 이용한 강원도 지역의 강수분포 분석 (I): 강수지역 구분과 계절별 및 연평균 강수량 분석 (Analysis of Precipitation Distribution in the region of Gangwon with Spatial Analysis (I): Classification of Precipitation Zones and Analysis for Seasonal and Annual Precipitation)

  • 엄명진;정창삼;조원철
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제9권5호
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    • pp.103-113
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    • 2009
  • 본 연구에서는 관측소의 지리적 위치 및 강수특성(월별, 계절별, 연평균)을 이용하여 강원도의 강수지역을 구분하였다. 강수지역 구분은 기상관측소 66개소(기상관서: 11개소, 자동기상시스템(AWS): 55개소)의 자료를 이용하였으며, 통계적 방법 중 군집 기법인 K-means 방법을 적용하였다. 지역구분 결과, 강수지역은 5개 지역(영동지방 1개 지역 및 영서지방 4개 지역)으로 구분하였다. 계절별 평균강수량은 봄에는 강원도 전체에 유사하게 발생하였으며, 여름에는 영서지방이 높게 나타났으며, 가을과 겨울에는 영동지방이 높게 발생하였다. 연평균 강수량 및 여름철 강수량의 공간분석 결과 강원도 중 일부 지역(미시령 및 대관령일원)은 산악형 강수 특성을 나타냈으나 전반적인 현상은 아닌 것으로 판단되었다. 그러나 보다 정확한 분석을 위해서는 관측소의 고도별 분포가 미흡한 것으로 나타난 관측소의 보완 및 AWS의 자료 확충이 필요할 것으로 판단된다.

고차의 마코브 연쇄-의존 모델을 이용한 남한 강수량 자료의 분석 (Analysis of Daily Precipitation in South Korea Using a Higher Order Markov Chain-dependent Model)

  • 박정수;정영근;김래선
    • 응용통계연구
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    • 제12권2호
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    • pp.347-362
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    • 1999
  • 강수 형태 및 강수량을 동시에 고려하는 1차의 마코브 연쇄-의존 모델을 고차의 모델로 확장하였다. 남한의 53개 지역의 강수량 자료에 대해 계절별로 마코브 연쇄의 차수를 결정하였고, 고차의 마코브 연쇄-의존 모델을 적용하여 강수량의 분포특성을 살펴 보았다.

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우리나라의 여름철 강수량 변동

  • 고정웅;이승호
    • 대한지리학회:학술대회논문집
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    • 대한지리학회 2003년도 추계학회술표회 논문집
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    • pp.43-48
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    • 2003
  • 우리나라는 강수량의 계절별 편차가 크고, 지역에 따라 차이가 심하기 때문에 홍수나 가뭄 등의 기상재해가 빈번하다. 여름철에는 연간 수량의 60%이상이 집중되므로 이 기간의 강수량에 대한 효과적인 수자원 활용은 중요한 문제이다. 일반적으로 우리나라의 여름철은 초여름, 장마, 한여름, 늦장마로 세분되며, 강수량은 주로 장마와 늦장마기에 내린다(이승호, 1994). (중략)

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