This study analyzes the seasonality precipitation using precipitation data from 1973 to 2001 over South Korea. The Seasonality Index and Annual variation of the Seasonality Precipitation were investigated from sixty-three observation stations. The Seasonality Precipitation means the degree of the precipitation falling intensively for some specific months. Spatially, precipitation that has a strong characteristic of regional shower is defined as seasonal precipitation. Precipitation forms are changed with various reasons and mainly the sporadic and local shower precipitation after rain spell in summer. Especially there appears a tendency that this kind of precipitation is sharply increasing in 1990's. Seasonality Index is used as a method to understand seasonal precipitation. If the yearly rainfall is concentrated for some specific months, Seasonality Index is growing gradually. It is confirmed that there is a tendency that all the from sixty-two observation stations Seasonality Index. While Seasonality Index over South of Korea concentrated from June to August because of the summer rain spell in the past ($1973{\sim}1982$), there appears to be a tendency that it concentrated from August and September since the mid 1990's. From the analysis of seasonal precipitation intensity distribution, most of southern Korea is under seasonality precipitation intensity 4. The seasonality precipitation intensity classification results are as follow: most of the observation stations were on a scale intensity of 3 and 4 in the past but currently reads seasonality precipitation intensities of 5 and 6.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.21-21
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2019
본 연구에서는 국내 주요 종관기상관측장비(Automated Surface Observing System; ASOS)의 강수 자료에 CSEOF 분석(Cyclo-stationary Empirical Orthogonal Function Analysis)을 적용하여 주요 성분(principle component)을 추출한 후 이를 분석하여 국내 강수의 계절적 순환 특성을 평가고자 하였다. ASOS 자료로는 전국 131개의 ASOS 중에 40년 이상의 월 강수량 자료가 구축되어 있는 47개 지점의 자료를 이용하였다. 수집한 자료의 기간은 1978년부터 2018년까지이다. 강수 자료의 월별 공간적인 강수 분포 특성을 파악하기 위해 시간적인 순환성을 고려한 CSEOF 분석을 수행하였다. 강수자료의 주성분을 추출해본 결과, CSEOF 분석의 경우 첫 번째 CSEOF 외의 다른 CSEOF들의 원자료 설명 비율 또한 작지 않게 나타나 다양한 강수 변동 특성을 평가할 수 있음을 확인하였다. 8월의 2nd CSEOF는 한반도 전체의 강수가 감소하는 것으로 나타났으며, 이는 라니냐가 7-8월 한반도 강수에 미치는 영향과 유사하다. 아울러 9월의 2nd CSEOF 결과 또한 남부를 중심으로 전체적으로 감소하는 경향이 나타남. 이는 엘리뇨 발생 시 9월의 강수 패턴과 비슷한 것으로 확인되었다. 뿐만 아니라, 우리나라에 영향을 미친 주요 태풍과 CSEOF의 상관관계도 검증할 수 있었으며, 장마와의 관계도 발견할 수 있었다. 향후, CSEOF 분석 결과에 해석방법이 개발된다면, 보다 다각적인 측면에서의 강수 계절적 순환 특성 평가가 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.
This study evaluates the variation of estimation error of area-average rainfall due to rainfall seasonality. Both the cases considering and not considering the spatial correlation are compared to derive the characteristics of estimation error. Similar cases with different accumulation time without considering the rainfall seasonality are also investigated. This study was applied to the Geum-river basin with total 28 rain gauge measurements haying more than 30 years of daily rainfall measurements. As results of the study we found that: (1) The absolute estimation error of monthly area-average rainfall show strong seasonality like the total rainfall amount. However, the relative estimation error normalized by its mean was estimated to have similar values about 5 to 8% except January and December. (2) The relative estimation error of annual area-average rainfall estimated was found to have the estimation error about 3% of its annual mean. (3) However, the relative estimation error normalized by the standard deviation remains almost the same for both monthly and annual rainfall amounts, which was estimated about 11% of its standard deviation. (4) Finally, the estimation error without considering the spatial correlation was found to become almost twice the estimation error with considering the spatial correlation.
The seasonal and regional distribution of precipitation in Korea, terms of the amount of precipitation per day, number of days, and intensity was analyzed using precipitation data from 1971 to 2000. The significance level of the linear trend of these data was also investigated using the analysis of variance of each variable. The amount of precipitation per day less than 80 mm per day appeared in the Honam area which also shows a large number of precipitation day value during the fall and winter. However, the lowest amuont of precipitation per day was shown in the Youngnam area. The positive trend of the annual precipitation amount has also been detected in all stations except for a few station in Honam, and the positive trend of precipitation intensity is statistically significant in most of the stations at the Chungcheong and Gyeonggi area. The linear trend of precipitation intensity in these area is found to be significant at the $5\%$ level.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.351-351
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2011
최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.94-97
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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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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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.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.21
no.1
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pp.98-113
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2015
In this study, spatial and temporal patterns and changes in seasonal multi-day cumulative extreme precipitation events defined by maximum 1~5 days cumulative extreme precipitation observed at 61 weather stations in the Republic of Korea for the recent 40 years(1973~2012) are examined. It is demonstrated that the magnitude of multi-day cumulative extreme precipitation events is greatest in summer, while their sensitivity relative to the variations of seasonal total precipitation is greatest in fall. According to analyses of linear trends in the time series data, the most noticeable increases in the magnitude of multi-day cumulative extreme precipitation events are observable in summer with coherences amongst 1~5 days cumulative extreme precipitation events. In particular, the regions with significant increases include Gyeonggi province, western Gangwon province and Chungcheong province, and as the period for the accumulation of extreme precipitation increases from 1 day to 5 days, the regions with significantly-increasing trends are extended to the Sobaek mountain ridge. It is notable that at several scattered stations, the increases of 1~2 days cumulative extreme precipitation events are observed even in winter. It is also observed that most distinct increasing tendency of the ratio of these multi-day cumulative extreme precipitation to seasonal total precipitation appears in winter. These results indicate that proactive actions are needed for spatial and temporal changes in not only summer but also other seasonal multi-day cumulative extreme precipitation events in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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