• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.158-158
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• 2012

기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.22 no.4
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• pp.197-214
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• 2019

In this study, the correlation analysis was conducted between observed air temperature (maximum, minimum, and mean air temperature) and the daytime and nighttime data of Terra/Aqua MODIS LST(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Land Surface Temperature) for 86 weather stations. All the data of the recent 11 years from 2008 to 2018 were prepared with daily base. In particular, the characteristics of the cold and heat waves incidence period in 2018 were analyzed. The correlation analysis was performed using the Pearson correlation coefficient(R) and root mean square error(RMSE). As a result of time series analysis, the trend between observed air temperature and MODIS LST were similar, showing the correlation above 0.9 in maximum temperature, above 0.8 in mean and minimum temperature. Especially, the maximum temperature was found to have the highest accuracy with Terra MODIS LST daytime, and the minimum temperature had the highest correlation with Terra MODIS LST nighttime. During the cold wave period, both Terra and Aqua MODIS LST showed higher correlations with nighttime data than daytime data. For the heat wave period, the Aqua MODIS LST daytime data was good, but the overall R was below 0.5. Additional analysis is necessary for further study considering such as land cover and elevation characteristics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.434-434
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• 2017

우리나라의 기후가 아열대 몬순기후로 변화가 이루어지고 있는 현재에 있어 과거의 강수패턴과 현재의 강수패턴은 많은 변화가 나타나고 있다. 우리가 일상생활에서 많이 사용되고 있는 계절의 변화를 나타내는 24절기의 경우 과거와 달리 기온이나 강수 등의 변화로 인해 절기의 구분이 상이한 경우가 많이 발생하고 있으며, 특히 농업에 있어 24절기를 기준으로 작물의 생육을 관리하는 인식이 기후변화로 인한 기온, 강수의 패턴이 과거와는 많은 차이가 발생하고 있다. 이러한 절기별 강수량의 변화는 농업용수의 계획에 있어 많은 영향을 미칠 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라의 관측소에서 관측된 기온, 강수를 24절기로 구분하여 과거와 현재의 변화정도를 분석하였다. 24절기의 강수량의 이동평균법을 이용하여 변동성을 분석한 결과에서는 서울, 대구, 부산의 경우 증가하였으며, 가장 많이 증가한 절기는 망종으로 서울의 경우 245%정도 증가된 것으로 분석되었으며, 전반적으로 120%이상 증가된 것으로 나타났다. 20년 이동평균 분석결과에서는 망종과 백로에서 120%이상 증가되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.258-262
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.429-429
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• 2022

기후변화로 인하여 하천환경은 과거와 다른 형태로 변화하고 있다. 과거의 하천환경은 식생영향 보다는 단면변화, 통제특성 변화 등 하천 전반의 환경변화가 아닌 흐름 특성의 변화가 주를 이루었다. 그러나 현재의 하천은 식생영향이 증대되고 있으며 그로 인하여 수위-유량관계 또한 과거와는 다른 형태로 변화하고 있다. 본 연구에서는 식생현황에 대한 모니터링을 통하여 수위-유량관계곡선식의 수리특성 변화에 따른 기간분리 뿐만 아니라 앞으로 진행될 수위-유량관계곡선식의 추가 변동성을 예상하는 연구를 진행하였다. 식생영향에 의한 수위-유량관계곡선식의 기간분리 검토를 위하여 위치에 따른 구분(저수로 식생, 저수로 수중식생, 홍수터 식생, 제방 식생), 시기에 따른 구분(휴지기, 성장기, 소멸기 등), 유속분포, 기온분포 등을 고려하여 수위-유량관계곡선식을 검토하였고, 기간분리의 시종점과 곡선식의 표현 방법 개선을 위한 연구를 추가로 진행하였다. 연구대상은 '15년~'19년 한국수자원조사기술원에서 수위-유량관계곡선식을 개발한 관측소로 선정하였고, 연구결과 식생의 위치와 유속, 기온 등의 외부요인 등을 모니터링 하여 수위-유량관계곡선식을 예측한 결과 '20년~'21년 개발된 수위-유량관계곡선식은 예상 곡선식과 비교적 일치하였으며 이로 인해 정확도가 향상되어 신뢰도 높은 자료가 생성된 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.133-133
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• 2012

기후변화에 관한 정부 간 패널 IPCC의 4차 보고서에 의하면 지난 100년간 지구 평균 기온의 선형추세선 기울기가 $0.74^{\circ}C$/년을 보이고 있으며 21세기말 지구의 평균기온은 최대 $6.3^{\circ}C$까지 더 상승할 것으로 전망하고 있다. 이러한 대기기온의 상승은 저수지 및 하천의 수온과 밀접한 관계를 지니는데, 저수지 표층 수온 및 유입 하천의 수온을 증가시켜 저수지 수온 성층형성시기를 앞당겨 성층화 기간을 증가시키고 또한 성층강도도 증가하게 된다. 이러한 수온성층기간 및 강도의 증가는 심수층의 용존산소 고갈과 이에 따른 퇴적층의 영양염류 용출량을 증가시켜 저수지 수질관리에 어려움을 야기할 것으로 전망되고 있다. 특히 온대기후대에 속하는 우리나라의 대부분의 대형 인공 저수지는 여름철 뚜렷한 수온성층구조가 확인되고 있어 대기기온 상승이 수온성층구조에 미치는 영향을 분석하는 것은 미래 기후변화에 대비한 저수지 수질관리 전략 수립을 위해 필요한 기초 연구라 판단되어진다. 본 연구에서는 2차원 횡방향 평균 수치모형(CE-QUAL-W2)을 활용하여 대기 온도 변화에 따른 충주호의 수온분포를 모의하고 수온 성층구조의 변동경향을 분석하였다. 지구 온난화 영향 모의에 앞서 2010년과 2008년의 충주호 수문조건에 모형을 적용하여 수온 성층구조의 재현성을 확인하였다. 미래 대기기온 자료는 국립기상연구소에서 제공하는 한반도 기후전망 모의자료(RCM) 중 충주댐 유역의 평균 기온자료를 수집하여 사용하였으며, 모의연도는 2011, 2040, 2070, 2100으로 하였다. 또한, 대기기온과 유입수온 자료를 제외한 모든 입력자료는 보정년도인 2010년과 동일하다고 가정하여 대기기온 변화의 영향만을 고려하였다. 2011년에 비해 2100년의 대기기온이 연평균 $2.44^{\circ}C$ 증가하였을 때 표층수온은 평균 $1.72^{\circ}C$, 최대 $4.31^{\circ}C$ 증가하는 것으로 나타났으며, 심층수온은 평균 $0.36^{\circ}C$, 최대 $1.33^{\circ}C$ 증가하는 것으로 나타났다. 성층구조 형성기간의 비교를 위해 표층과 심층의 수온이 $5^{\circ}C$ 이상의 차이를 보이는 기간을 조사한 결과 2011년에 비해 2100년에서 5일 일찍 시작되어 11일 더 지속되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.5
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• pp.1165-1171
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• 2015

Due to the increasing trend of operation and maintenance cost (O&M cost) of infrastructure, the accurate estimation of O&M cost is crucial part to the government. Recent literatures pointed out that gradual climate changes such as average temperature changes, average precipitation changes, and etc. have significant impact on infrastructure O&M cost. This research is intended to develop a long-term O&M cost prediction model of road facilities by considering the impacts of average temperature changes. For this end, the climate change scenarios of Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)'s $5^{th}$ report are adopted to structure the impact of average temperature changes by using binomial lattice model. The proposed framework is expected to regional government in supporting decisions for road O&M cost.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.1
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• pp.43-54
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• 2023

Due to climate change, drought and flood occurrences have been increasing. Accurate projections of watershed discharges are imperative to effectively manage natural disasters caused by climate change. However, climate change and hydrological model uncertainty can lead to imprecise analysis. To address this issues, we used two lumped models, IHACRES and GR4J, to compare and analyze the changes in discharges under climate stress scenarios. The Hapcheon and Seomjingang dam basins were the study site, and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and the Kling-Gupta efficiency (KGE) were used for parameter optimizations. Twenty years of discharge, precipitation, and temperature (1995-2014) data were used and divided into training and testing data sets with a 70/30 split. The accuracies of the modeled results were relatively high during the training and testing periods (NSE>0.74, KGE>0.75), indicating that both models could reproduce the previously observed discharges. To explore the impacts of climate change on modeled discharges, we developed climate stress scenarios by changing precipitation from -50 % to +50 % by 1 % and temperature from 0 ℃ to 8 ℃ by 0.1 ℃ based on two decades of weather data, which resulted in 8,181 climate stress scenarios. We analyzed the yearly maximum, abundant, and ordinary discharges projected by the two lumped models. We found that the trends of the maximum and abundant discharges modeled by IHACRES and GR4J became pronounced as changes in precipitation and temperature increased. The opposite was true for the case of ordinary water levels. Our study demonstrated that the quantitative evaluations of the model uncertainty were important to reduce the impacts of climate change on water resources.