• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.42-42
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• 2023

최근 IPCC 6차 보고서에서는 전 지구의 온도가 0.5℃가 증가할 때마다 기상학적 가뭄 지역이 증가하며, 인위적 강제력은 가뭄 현상의 강도와 빈도를 증가하는 것으로 밝혔다. 봄철(3월-5월) 동남아시아(남중국, 필리핀 등)에 비해 상대적으로 건조한 동북아시아(동중국, 한반도, 일본) 지역은 가뭄에 취약하며 기후 변화에 따라 가뭄으로 인한 피해가 커질 것으로 전망된다. 그러므로 이 지역은 봄철 가뭄으로 인한 피해를 완화하기 위해 봄철 강수량에 대한 신뢰할 만한 계절적 예보 기술이 꼭 필요하다. 본 연구에서는 1992-2022년 봄철의 Standardized Precipitation Index(SPI) 값을 기준으로 2001년과 2011년 동북아시아 가뭄이 발생한 것을 확인하였으며, 각 해의 3월에 관측된 기상학적 초기 조건으로부터 다중 기후 예보 모델들의 봄철 강수량의 계절적 예측성을 정량적으로 평가하였다. 관측자료로부터 2001년 가뭄은 동북아시아 대기 상층의 저기압성 순환의 강화로 인한 제트류(Jet stream)의 강화와 연관되어 있었으며, 2011년 가뭄은 제트류 강화와 함께 태평양 열대 지역 기류 강화가 동반되어 발생하였음을 알 수 있었다. North American Multi-Model Ensemble 기후 예보 모델들은 2011년 가뭄에 비해 2001년 가뭄에 대한 예측성이 높았으며, 그 이유로는 대기 상층 순환의 예측성과 연관이 있음을 밝혔다. 또한, 봄철 대기-해양 상호 패턴을 관측과 유사하게 재현한 GFDL-SPEARS 모델이 가뭄 해의 대기 상층 저기압성 순환과 강수 예측성이 가장 높은 것을 보였다. 본 연구의 결과들을 통해 동북아시아 봄철 가뭄과 같은 극한 기상의 강수량 예측성 향상에 있어서 기후 예보 모델들의 현실적인 대기-해양 결합 과정 모사 능력의 중요성을 밝혔다. 본 연구에서 제안된 방안들은 기후 예측 모델 개선을 위한 전략적인 정보를 제공할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.372-376
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• 2010

기후변화에 의한 각 분야의 영향예측과 평가가 전 세계적으로 진행되고 있으며, 이 결과가 국제기관들에 의해 종합 정리되어 발표되고 있다. 또한 이를 토대로 범 지구차원, 국가차원의 대응방안에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 우리나라는 아시아 몬순 기후 지역으로 년 평균 강수량이 1,270mm 정도로 세계 평균의 1.3배 정도로 비교적 많은 편이나 1인당 강수 총량은 세계평균의 1/11로서 물부족 국가에 속하고 있다. 년간 강수량의 분포는 계절적, 지역적으로 큰 차이를 보여 다우기인 6월에서 9월까지의 강수량이 2/3을 차지하며 그 후 이듬해 3월 까지의 강수량이 전체의 1/5에 불과해 여름에는 집중호우로 인한 홍수가 빈발하며, 겨울과 봄에는 물 부족이 발생하게 된다. 또한 기후변화로 인한 강수량과 기온은 지역적으로 차이는 있으나 계속적으로 증가하는 것으로 분석됨에 따라 기후변화에 따른 농업수자원은 더욱 취약해 질 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 농업용저수지에 대한 필요저수량을 예측하였다. 그 결과 2020s, 2050s, 2080s 및 각 지역별로 많은 차이가 났다. MM5의 경우 13.1%~37.4%, CF방법에서는 -7.3%~36.2%, LARS-WG방법에서는 -33.1%~37.8%로 지역별 및 년도별로 남거나 부족한 것으로 나타났다. 이는 미래에 내리는 강우가 관개기에 얼마나 큰 영향을 미치느냐에 따라 크게 달라지는 것으로 분석되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.1B
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• pp.13-20
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• 2011

The spatio-temporal pattern in precipitation is a significant element in defining characteristics of precipitation. In this study, a new scheme on regionalization utilizing temporal information was introduced on the basis of existing approaches that is mainly based on simple moments of data and geographical information. Given the identified spatio-temporal pattern, this study was extended to characterize regional pattern of annual maximum rainfall over Korea. We have used circular statistics to characterize the temporal distribution on the precipitation, and the circular statistics allow us to effectively assess changes in timing of the extreme rainfall in detail. In this study, a modified K-means method was incorporated with derived temporal characteristics of extreme rainfall in order to better characterize hydrologic pattern for regional frequency analysis. The extreme rainfall was reasonably separated into five categories that considered most attributes in both quantitative and temporal changes in extremes. The results showed that the proposed approach is a promising approach for regionalization in term of physical understanding of extreme rainfall.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.5
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• pp.385-396
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• 2009

The spatial distribution of precipitation trends according to urbanization, geographical and topographical conditions have been studied. In this study, precipitation data from 1973 to 2006 were analyzed for 56 climatological stations including the Seoul metropolis in South Korea. In addition to annual average daily precipitation, monthly average daily precipitation in April, July, October and January were analyzed, considering seasonal effect. The geographical and topographical characteristics of these sites were examined using GIS analysis. Land use status of the study area was also examined to estimate the extent of urbanization. The study results indicate that annual average precipitation increased, and monthly average precipitation in April and October decreased, while those in January and July increased. Considering urbanization effect, annual average precipitation and monthly average precipitation in July increased; however, monthly average precipitation in January, April and October decreased. Furthermore, compared with urbanization rate and proximity to coast, average elevation of study area appeared to be the most close correlation with annual and monthly averages of precipitation trends.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.12 no.2
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• pp.83-94
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• 2010

The objective of this study was to determine the best probability distributions of annual, seasonal and monthly precipitation in Korea. Data observed at 32 stations in Korea were analyzed using the L-moment ratio diagram and the average weighted distance (AWD) to identify the best probability distributions of each precipitation. The probability distribution was best represented by 3-parameter Weibull distribution (W3) for the annual precipitation, 3-parameter lognormal distribution (LN3) for spring and autumn seasons, and generalized extreme value distribution (GEV) for summer and winter seasons. The best probability distribution models for monthly precipitation were LN3 for January, W3 for February and July, 2-parameter Weibull distribution (W2) for March, generalized Pareto distribution (GPA) for April, September, October and November, GEV for May and June, and log-Pearson type III (LP3) for August and December. However, from the goodness-of-fit test for the best probability distributions of the best fit, GPA for April, September, October and November, and LN3 for January showed considerably high reject rates due to computational errors in estimation of the probability distribution parameters and relatively higher AWD values. Meanwhile, analyses using data from 55 stations including additional 23 stations indicated insignificant differences to those using original data. Further studies using more long-term data are needed to identify more optimal probability distributions for each precipitation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.203-208
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• 2004

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)는 식생의 건강상태 및 농작물 생산량 추정등에 효과적인 식생지수로, 20년 이상 축적된 MOAA NDVI data의 경우, 식생의 시기적, 계절적 변화탐지가 가능해져 이를 바탕으로 한 가뭄지수들이 개발되어 가뭄 모니터링에 사용되어지고 있다 지난 2001년, 한반도는 기상관측 이래 90년만의 강수량 최저치를 기록하여 전국적인 대 가뭄의 피해를 입었으며, 특히 북한은 유엔이 선정한 가뭄에 가장 취약한 국가로 그로 인한 식량난이 더욱 악화되고 있어 가뭄에 대한 정보는 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 1994～2002년의 식물 생장기(growing season : 3～10월)동안 NDVI 10일 최대값 합성영상 (10-day maximum composite data)을 사용하여 남북한으로 나누어진 한반도를 대상으로 각각의 식생현황을 파악 및 비교하고, 산림, 농지, 도시지역별로 NDVI와 가뭄의 주원인인 강수량과의 상관관계로 그 효용성을 분석하였다. 그 결과, NDVI는 1～2개월 전 강수량의 영향이 가장 컸으며, 특히 농지지역에서의 상관계수가 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.44 no.3
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• pp.303-314
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• 2024

Precipitation data are an integral part of water management planning, especially the design of hydroelectric structures and the study of floods and droughts. However, it is difficult to obtain accurate data due to space-time constraints. The recent increase in hydrological variability due to climate change has further emphasized the importance of precipitation simulation techniques. Therefore, in this study, the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse model was utilized to apply the parameters necessary to predict daily precipitation. The effect of this parameter on the daily precipitation prediction was analyzed by applying exponential distribution, Gamma distribution, and Weibull distribution to evaluate the suitability of daily precipitation prediction according to each distribution type. As a result, it is judged that parameters should be selected in consideration of regional and seasonal characteristics when simulating precipitation using the MBLRP model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.231-235
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• 2004

본 연구의 목적은 물 순환의 한 부분을 이루는 지하수에 대한 순환과정을 파악하는 것이다. 이를 위해 금강유역의 10개 지하수 소유역에 대해 지하수 함양량 및 유출량을 추정하였으려, 강수량, 하천유출량 및 증발산량과의 비교를 통해 거시적인 지하수 물 순환 분석을 수행하였다. 각 소유역에서의 지하수 함양량 및 유출량은 하천의 일유출 수문곡선으로부터 추정하는 방법을 이용하였으며, 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형을 이용하여 자 소유역별 하천유출량을 생성한 후 생성된 유출량을 분석하여 함양량 및 유출량에 대한 각 소유역별 특성치를 분석하였다. 분석결과 지하수 함양은 봄철부터 여름철까지 지속적으로 상승하는 형태를 나타내고 있었으며, 가을철에는 매우 작은 함양량을 나타내고 있었다. 지하수 유출의 경우에는 다른 계절에 비해 여름철에 상대적으로 많은 양의 유출을 보이고 있었으며, 나머지 다른 계절에는 상대적으로 유사한 크기의 유출을 보이고 있었다. 또한 모형을 통해 분석된 연간 지하수 함양량과 유출량은 매우 유사한 값을 나타내고 있었으며, 총 강수량과의 비교에서도 과거 연구결과와 유사한 길과를 나타내고 있었다. 따라서 본 연구에서 제시된 유역 내 지하수 물 순환의 정량적 해석은 지표수-지하수 연계 운영의 거시적 해석에 필요한 기본 정보를 줄 수 있을 것으로 판단된다.