• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.2-2
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• 2017

수문분석이 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소이다. 유출분석의 기본 입력 자료인 만큼 홍수유출 결과에도 큰 영향을 미치게 되는데, 현재 하나의 확정적인 값으로 제공되는 레이더 강우 자료는 추정과정에서 많은 오차 및 불확실성을 포함하고 있다. 강우 자료의 불확실성은 기상현상의 예측능력 한계로 인한 것으로 관측지점에서의 발생 가능한 다양한 강우시나리오의 범위를 나타낸다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표현할 수 있는 확률론적인 방법을 이용하여 레이더 강우 앙상블을 생성하고자 하였다. 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하여 강우 앙상블을 생성하였으며, 레이더 강우에 내포된 불확실성 정도를 정량적으로 제시하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.254-254
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• 2020

우리나라의 주요 식량은 쌀이기 때문에 논 경작이 매우 활발한 국가이며 국토전체면적의 약 8.27%가 논으로 구성되어 있다. 그렇기 때문에 우리나라 유역을 대상으로 수문 모델을 모의함에 있어서 유역 내 논에서의 수문학적 반응을 살펴보는 것은 정확한 유출분석을 위해 반드시 필요하다. 본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment Hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 충청남도 보령시에 위치한 보령댐 유역을 대상으로 일 자료기반의 유출모의를 수행하였다. CAT은 논에서의 담수심과 물꼬높이 등을 고려한 모듈을 포함하고 있기 때문에 우리나라 논에서의 유출특성을 반영한 유역 유출 모의가 가능하다. 연구기간은 2000년부터 2017년으로 총 18년의 강우, 유출 및 기상자료를 수집하여 전체 기간에 대해 모의하였다. 전체 기간 모의 결과에 대한 유출률과 토양수분을 분석하여 연속된 평년기간(2003년 - 2005년)과 연속된 가뭄년 기간(2015년 - 2017년)으로 시나리오를 구분하였으며, 각 3년 기간으로 구분된 두 가지 시나리오에 대한 논에서의 수문학적 거동 변화를 토양수분과 지하수수위를 중심으로 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.273-273
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• 2021

기후변화는 미래세대의 문제뿐만 아니라 현재를 살고 있는 우리들에게도 매우 심각한 화두가 되고 있다. 또한 OECD 환경전망 2050 보고서를 비롯한 많은 연구에서 온실가스 증가로 인한 지구 평균기온 상승을 경고하고 있다. 평균기온 상승은 강우패턴의 변화를 일으켜 극한기후상황인 가뭄, 폭염, 홍수 등의 증가로 이어지며, 많은 피해가 예상된다. 우리나라 연평균기온은 1981년~2010년 1.2℃ 상승 했으며, RCP8.5 시나리오에서는 2100년경 4.7℃ 증가하는 것으로 전망된다. 이로 인해 열대야일수, 폭염일수, 여름일수와 같은 극한지수가 증가하고 강수량 변동이 매우 클 것으로 예상되며, 가뭄관련 최대무강수 지속기간도 길어지며, 극심한 물부족이 예상된다. 따라서 가뭄 재해를 대비하고, 지하수의 활용에 대한 계획 수립에 바탕이 되는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 가뭄기간 동안의 지하수위 변동 특성을 예측하고자 한다. 기후변화 예측은 IPCC 대표농도경로 RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5 시나리오에 의한 기상청의 미래 기후전망 프로그램을 활용하여 경주지역의 2021년~2100년 까지의 평균기온, 강수량을 분석하였다. 연구대상 유역의 도시개발계획을 조사하고 장래 토지피복도를 추정하여 SWAT모형에 적용하여 지하수 함양에 영향을 미칠 수 있는 인자들에 대한 보정 및 모델링을 실시하여 장래 기후변화에 의한 지하수 함양량을 추정하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.188-202
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• 2011

Due to emissions of greenhouse gases caused by increased use of fossil fuels, the climate change has been detected and this phenomenon would affect even larger changes in temperature and precipitation of South Korea. Especially, the increase of temperature by climate change can affect the amount and pattern of snowfall. Accordingly, we tried to predict future snowfall and the snowfall pattern changes by using the downscaled GCM (general circulation model) scenarios. Causes of snow varies greatly, but the information provided by GCM are maximum / minimum temperature, rainfall, solar radiation. In this study, the possibility of snow was focused on correlation between minimum temperatures and future precipitation. First, we collected the newest fresh snow depth offered by KMA (Korea meteorological administration), then we estimate the temperature of snow falling conditions. These estimated temperature conditions were distributed spatially and regionally by IDW (Inverse Distance Weight) interpolation. Finally, the distributed temperature conditions (or boundaries) were applied to GCM, and the future snowfall was predicted. The results showed a wide range of variation for each scenario. Our models predict that snowfall will decrease in the study region. This may be caused by global warming. Temperature rise caused by global warming highlights the effectiveness of these mechanisms that concerned with the temporal and spatial changes in snow, and would affect the spring water resources.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.4
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• pp.348-357
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• 2015

The main purpose of this study is to understand the potential geographic distribution of P. koraiensis, which is known to be one of major economic tree species, based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 scenarios and current geographic distribution from National Forest Inventory(NFI) data using ecological niche modeling. P. koraiensis abundance data extracted from NFI were utilized to estimate current geographic distribution. Also, GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production) model, one of the ecological niche models, was applied to estimate potential geographic distribution and to project future changes. Environmental explanatory variables showing Area Under Curve (AUC) value bigger than 0.6 were selected and constructed into the final model by running the model for each of the 27 variables. The results of the model validation which was performed based on confusion matrix statistics, showed quite high suitability. Currently P. koraiensis is distributed widely from 300m to 1,200m in altitude and from south to north as a result of national greening project in 1970s although major populations are found in elevated and northern area. The results of this study were successful in showing the current distribution of P. koraiensis and projecting their future changes. Future model for P. koraiensis suggest large areas predicted under current climate conditions may be contracted by 2090s showing dramatic habitat loss. Considering the increasing status of atmospheric $CO_2$ and air temperature in Korea, P. koraiensis seems to experience the significant decrease of potential distribution range in the future. The final model in this study may be used to identify climate change impacts on distribution of P. koraiensis in Korea, and a deeper understanding of its correlation may be helpful when planning afforestation strategies.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.11 no.4
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• pp.221-232
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• 2009

The geographical distribution of freeze risk determines the latitudinal and altitudinal limits and the maximum acreage suitable for fruit production. Any changes in its pattern can affect the policy for climate change adaptation in fruit industry. High-definition digital maps for such applications are not available yet due to uncertainty in the combined responses of temperature and dormancy depth under the future climate scenarios. We applied an empirical freeze risk index, which was derived from the combination of the dormancy depth and threshold temperature inducing freeze damage to dormant buds of 'Changhowon Hwangdo' peach trees, to the high-definition digital climate maps prepared for the current (1971-2000), the near future (2011-2040) and the far future (2071-2100) climate scenarios. According to the geospatial analysis at a landscape scale, both the safe and risky areas will be expanded in the future and some of the major peach cultivation areas may encounter difficulty in safe overwintering due to weakening cold tolerance resulting from insufficient chilling. Our test of this method for the two counties representing the major peach cultivation areas in South Korea demonstrated that the migration of risky areas could be detected at a sub-grid scale. The method presented in this study can contribute significantly to climate change adaptation planning in agriculture as a decision aids tool.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.335-335
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• 2022

남한상세 기후변화 전망보고서(2021)는 2100년대 강원도 강수량이 현재보다 19% 증가하고, 평균기온이 현재보다 6.5℃ 상승할 것으로 공표했다. 강원도는 영동지역과 영서지역으로 분리돼 기후 차이가 분명하다. 기상청 ASOS 데이터(1986~2020)를 이용해 기후 특성을 확인한 결과 영동지역 강수량은 1,463mm, 평균기온은 10.5℃, 상대습도는 66%로 분석됐고, 영서지역 강수량은 1,307mm, 평균기온은 11℃, 상대습도는 68%로 분석됐다. 영동지역 강수량이 영서지역 강수량보다 약 156mm 더 많으며, 이는 영동지역에서 큰 규모의 우심 피해가 발생할 가능성이 존재함을 의미한다. 강원도 평년 우심 피해 현황을 살펴본 결과 영동지역은 5회(피해액: 62억 원), 영서지역은 24회(피해액: 62억원)가 발생했다. 이는 미래로 갈수록 더 심해질 것으로 판단되며, 이런 기상 재난을 객관적으로 판단할 수 있는 기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기후변화에 따른 강원도 기후 재난취약성을 평가했다. 이를 위해 기후변화 위험성, 기후변화 민감도, 기후변화 적응능력 지표를 활용해 기후변화 취약성 지표를 선정했다. 기후변화 위험성 지표는 홍수(CWD, Rx5day, R30mm), 가뭄(CDD, SU, TX90p), 폭염(SU, TR, TN90p), 한파(ID, TX10p, FD)로 RCP 8.5 기후변화시나리오를 ETCCDI 지수에 적용했다. 기후변화 민감도와 기후변화 적응능력 지표는 국가통계포털, 강원통계정보, WAMIS에서 자료를 수집해 선정했다. 또한 재난취약성 지표를 4단계(Very Low, Low, High, Very High)로 구분했다. 홍수 취약성 평가 결과 2090년대 원주시, 춘천시, 횡성군이 Low에서 Very High로 단계가 격상됐다. 가뭄 취약성 평가 결과 2090년대 양양군, 영월군, 정선군이 Very Low에서 Very High로 단계가 격상됐다. 폭염 취약성 평가 결과 2090년대 삼척시, 태백시, 영월군이 Very Low에서 Very High로 단계가 격상됐다. 한파 취약성 평가 결과 삼척시, 태백시, 영월군이 High에서 Very Low로 단계가 격하됐다. 고로 강원도는 기후 재난취약성 평가 결과에 따른 미래 기후변화를 대비하고, 각 지역 특성에 맞는 복원력 관점 기후 재난 관리가 필요하다고 사료된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.25 no.4
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• pp.376-386
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• 2023

Due to climate changes, landslide hazards in the Republic of Korea (hereafter South Korea) continuously increase. To establish the effective landslide mitigation strategies, such as erosion control works, landslide hazard estimation in the long-term perspective should be proceeded considering the influence of climate changes. In this study, we examined the change in landslide-damaged areas in South Korea responding to climate change scenarios using the multivariate regression method. Data on landslide-damaged areas and rainfall from 1981-2010 were used as a training dataset. Sev en indices were deriv ed from rainfall data as the model's input data, corresponding to rainfall indices provided from two SSP scenarios for South Korea: SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Prior to the multivariate regression analysis, we conducted the VIF test and the dimension analysis of regression model using PCA. Based on the result of PCA, we developed a regression model for landslide damaged area estimation with two principal components, which cov ered about 93% of total v ariance. With climate change scenarios, we simulated landslide-damaged areas in 2030-2100 using the regression model. As a result, the landslide-damaged area will be enlarged more than the double of current annual mean landslide damaged area of 1981-2010; It infers that landslide mitigation strategies should be reinforced considering the future climate condition.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.44 no.3
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• pp.315-328
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• 2024

Precipitation is a crucial meteorological variable widely used as essential input data in most hydrological models. However, due to climate change, there is an escalating precipitation variability. Trend analysis plays an important role in planning and operating water resources systems. As recently developed, Innovative Polygon Trend Analysis (IPTA) is useful in identifying and and analyzing the trends of hydrologic variables. In this study, the IPTA was applied to monthly precipitation data obtained from 13 meteorological observatories in Jeolla province, along with synthesized precipitation data according to Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenarios. The trend results were compared those obtained from the Mann-Kendall test and the Sen's slope estimation which are generally used in practice. The results revealed monthly precipitations from February to July and November had increasing trends, and monthly precipitation in October had a decreasing trend. IPTA, Mann-Kendall test, and Sen's slope estimation detected trends in 75.00 %, 5.13 %, and 5.13 % of 156(13 stations × 12 months) time series of monthly precipitation, respectively, which indicates that the IPTA is more sensitive in trend detection compared to the Mann-Kendall test and Sen's slope estimation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.12
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• pp.1145-1154
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• 2014

In recent years, as frequency and intensity of severe weather disasters such as flash flood have been increasing, providing accurate and prompt information to the public is very important and needs of user-friendly monitoring/warning system are growing. This paper introduces a method that re-produces radar observations as multimedia contents and applies reproduced data to mesh-up services. In addition, a accurate GIS matching technique to help to track the exact location going on serious atmospheric phenomena is presented. The proposed method create multimedia contents having structures such as two dimensional images, vector graphics or three dimensional volume data by re-producing various radar variables obtained from a weather radar. After then, the multimedia formatted weather radar data are matched with various detailed raster or vector GIS map platform. Results of simulation test with various scenarios indicate that the display system based on the proposed method can support for users to figure out easily and intuitively routes and degrees of risk of severe weather. We expect that this technique can also help for emergency manager to interpret radar observations properly and to forecast meteorological disasters more effectively.