• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.345-346
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• 2003

도시의 대기오염 문제는 다양한 배출원으로부터 다량 및 다종의 오염물질 배출과 그 지역의 도시화에 따른 기후특성과 관련된다. 대기오염물질의 분포 양상은 대기오염물질의 배출량과 난류 확산 및 수송, 화학 반응, 침적 현상 등에 의해 결정되므로 이들을 지배하는 기상인자들에 대한 이해는 대기오염현상을 파악하는 필수 요소라고 할 수 있다(Lalas et al., 1982 ; Liu et al., 1994). 도시규모의 기후 특징은 도시내에 형성된 고유의 기상장이 대기오염물질을 정체시킨다는 것이다(Noto, 1996). (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.627-631
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• 2006

본 연구에서는 도시화가 도시지역의 수문기상변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 토지이용의 변화로 인한 국지 수문기상의 변화를 모의하여 장기적인 변화 특성을 파악하여 이를 평가하고자 하였다. 이를 위해 도시화로 인한 우리나라 강우의 변화 특성을 파악하고자 하였으며, 도시화와 기후변화로 인한 수문환경의 변화를 반영한 대안의 수립 및 설계방안을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 도시화에 따른 수문기상변화의 예측 가능한 모형을 개발하여 다양한 상황에 대한 모의를 실시하고자 하였다. 이를 위해 도시화의 영향 정도를 시공간적으로 정량화 할 수 있는 모형을 개발하고 서울지역에 직접 적용 및 평가하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 기상수문학적인 인자의 시공간적 영향을 분석 및 일반화하고, 도시화에 따른 기상수문학적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 서울 지역 장기 관측자료에 대한 분석을 통해 도시화의 진전에 따라 기온, 습도, 강수량이 증가하며, 일조 시간 및 잠재증발량은 감소함을 알 수 있었다. 이는 도시화와 기후변화로 인해 기온이 증가하고 도시화의 특성에 따라 습도 증가 및 일조시간과 잠재증발량의 감소가 나타나며, 이것이 큰 폭의 강수량 증가로 이어진 것으로 판단되었다. 또한, 모형을 통해 분석한 결과 토양수분과 실제증발량 모두 증가하는 것으로 나타났으며, 이로 인해 내부증발 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-267
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.9 no.3
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• pp.179-187
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• 2007

This study was conducted to develop site index equations for some pine species by climatic zones based on the relationships between site index and environmental factors. The selected pine species were Pinus densiflora Sieb. et. Zucc., Pinus densiflora for, erecta, and Pinus thunbergii. A total of 28 environmental factors were obtained from a digital forest site map. The influence of 28 environmental factors on site index was evaluated by multiple regression analysis. Four to eight environmental factors were selected in the final site index equation for pine species by climatic zones. The site index equations developed in this study was then verified by three evaluation statistics such as model's estimation bias, model's precision and mean square error type of measure. We concluded that the site index equations for the pine species by climatic Bones were capable of estimating forest site productivity. Based on these site index equations, the amount of productive areas for the species by climatic zones was estimated by applying the GIS technique to digital forest maps.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.4
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• pp.229-235
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• 2012

This study was conducted to investigate the climatic factors affecting bud phenology of Pinus densiflora provenances. Data were collected from Jungseon, Chungju and Jeju plantations which were parts of the 11 provenance trials established by Korea Forest Research Institute in 1996. The 36 provenances were included in this trial ($33^{\circ}30^{\prime}{\sim}38^{\circ}08^{\prime}$ in latitude and $126^{\circ}30^{\prime}{\sim}129^{\circ}20^{\prime}$ in longitude). The bud swelling date and bud burst date of the provenances were investigated from March to May in 2004 in two-day interval. The four geographic factors and fifteen climatic factors of the test sites and provenances were considered in this study. Canonical correlation analysis was conducted to examine the major factors affecting the bud phenology. Our results suggested that the major factors affecting the timing of bud swelling and burst are the differences in latitude, longitude, extremely low temperature (during December-February), extremely high temperature (during November-February) and annual mean growing days between test plantation and provenance. The provenances with lower winter temperature than that of plantation showed the faster bud swelling and bud burst. Based on these results, the implication on the seed transfer of P. densiflora was discussed.

• 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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• 2010.05a
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• pp.938-942
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• 2010

현재 기후변화가 심화되면서 기상변동성이 커지고 이에 따라 사막화 현상의 심화, 엘니뇨(El Nino), 라니냐(La Nina), 태풍, 집중호우 등의 이상기후 현상이 전 지구상에 걸쳐 광역적으로 나타나고 있는 실정이다. 이러한 기후변화는 앞서 말한 것과 같이 여러 기후인자들을 변화시켜 수자원의 양적변화 등 지속가능한 수자원 개발 관리에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 여러 가지 2CO2 시나리오에 대한 대기 순환 모형의 적용 결과를 이용하여, 이러한 기후변화가 수문순환에 영향을 미치는 기후인자인 기온, 강수량, 습도 및 풍속, 그리고 물의 수량 및 수질 등에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 기후변화와 관련된 환경 및 수자원의 정책 개발에 대한 연구들이 주로 수행되고 있다. 국내 역시 기후 변화와 관련된 연구들이 수행되고는 있으나, 기후변화와 연계된 유량과 수질 예측에 대한 연구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, 이하 SRES) 중 인구증가율이 높고 경제발달과 기술변화가 느리고 환경에 무관심한 극한현상을 나타내는 A2 시나리오와 청정 및 자원 효율적인 기술 등 급격히 발전하고 조사대상 유역특성과 유사한 B1 시나리오를 선정하고, 이에 대한 유역의 기온과 강우량을 GCM을 적용하여 모의하였다. 또한 향후의 기후변화가 유출 수질(BOD, TN, TP)에 미치는 영향을 2020년, 2050년, 2080년에 대하여 평가하기 위하여 GIS 기반의 유역 모형인 SWAT을 대상모형으로 선정하였다. 신뢰성 평가를 위해 현재 상태에서의 모의를 검 보정 하여 실제 A2, B1 기후변화 시나리오에 따른 기온 및 강우량 변화 등에 대한 영향을 평가하여 보았다.

• 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.