본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.
최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.
가뭄이 '심함' 단계 이상 도달 시에는 매주 수문분석을 수행하여 가뭄전망을 수행하여야 한다. 이를 위해서는 기상청의 강수량과 기온 등의 기상예측 자료가 필요하다. 현재 기상청에서는 3개월 기상전망으로 월단위 강수량과 평균기온을 매월 제공하고 있다. 1개월 전망에서 4주의 강수량합과 평균기온을 제공하고 있다. 하지만, 향후 4주간을 전망하는 1개월 전망에서는 1주단위의 강수량과 평균기온이 아닌, 4주간의 강수량합과 평균기온을 1주일 단위로 업데이트해 WINS에 제공하고 있다. 1주단위의 강수량과 평균기온을 취득하기 어려워, 평년 일단위 강수량과 평균기온 자료를 사용하여 4주간의 자료를 1주 단위로 분할하는 방법을 사용하였다. 주간단위 수문자료의 처리를 위해 국제표준기구(ISO)에서 제시하는 기준(ISO 8601)에 따랐다. ISO 8601은 월요일부터 일요일까지를 1주로 정의하며 현재 사용하고 있는 날짜체계와 1대1로 대응되도록 하였다. 예를 들면 1981년 2월 22일은 '1981-W07-7' 또는 '1981W077'로 표시한다. 표시된 형식은 1981년 7번째 주 일요일을 뜻한다. 이 기준에 따라 수문자료를 정리할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 주간 단위 잠재증발산량 계산은 월잠재증발산량 프로그램을 1주단위로 계산할 수 있도록 수정 및 보완하여 개발하였다. 수정 및 보완한 부분은 외기복사(外氣輻射)량 계산부분이다. 외기복사량은 지구가 태양을 1년 주기로 공전하므로 특정 위도에서 특정날짜에 따라 복사량이 달라지므로 주간단위의 월요일부터 일요일에 해당하는 날짜의 외기복사량을 각각 계산하고 이를 평균하여 주간단위 대푯값으로 사용하도록 하였다. 계산된 주간단위 외기복사량과 최고 최저기온을 입력하여 Hargreaves식에 의해 잠재증발산량을 계산한다. 융적설을 포함한 주단위 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하기 위해 전국 24개 지점의 수문자료를 사용하였다. abcd 모형과 융적설모듈의 초기값 포함 11개 매개변수를 SCE-UA 전역최적화 알고리즘으로 추정하였다. 추정된 유역의 매개변수는 토양배수, 토양심도, 수문지질, 유역특성인자를 사용한 군집분석 결과에 의해 113개 중권역에 할당하였다. 개발된 주간단위 강우-유출 모형은 비교적 단기 가뭄전망을 위해 사용된다. 계산된 유량은 자연유량이며, 전국 취수장 수량, 하수처리장 방류수, 회귀수를 반영하여 지점별 유량을 계산하여 가뭄전망에 사용되고 있다.
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.
본 연구의 목적은 기후변화에 따른 잠재 산림분포 예측에 이용되는 기상 자료의 효과적인 구축 및 규모변환(Down Scaling) 방법을 제시 하는 것이다. 잠재 산림분포 예측을 위해 한국형 산림 분포 모형 TAG(Thermal Analogy Group)의 예측 방법과 HyTAG(Hydrological and Thermal Analogy Group)에서 정의한 식생 기능성 유형(PFT: Plant Functional Types)을 함께 적용하였다. 이를 위해 20km 공간해상도의 기상자료를 1km의 공간해상도에 부합하도록 보간 하였다. 이러한 보간 및 규모변환의 한 가지 방법으로 고도에 따른 기온감율을 적용 및 비적용하여 각각의 과거 잠재 산림분포를 예측하였다. 현존 산림분포도와 비교한 정확도 검증에서 기온감율을 적용한 잠재 산림분포가 약 38% 더 정확한 것으로 나타났다.
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.
군에서는 수요예측에 대한 중요성을 인식하여 수리부속에 대해 예측 정확도 향상을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 수리부속 수요예측은 예산 운영과 장비 가동률 측면에서 매우 중요한 요소가 되고 있다. 그러나 현재 군에서 적용중인 시계열 모형으로는 수요량의 변동과 발생주기가 일정하지 않은 간헐적 수요에 대해서는 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 공군 패트리어트 수리부속의 간헐적 수요에 대한 예측 정확도를 제고하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 2013년부터 2019년까지의 701개의 수리부속 소모개수를 토대로 수요 유형을 구분하여 수리부속의 간헐적 수요 자료를 수집하였다. 또한, 장비 고장에 영향을 줄 수 있는 외부 요인으로는 기온, 장비운영시간을 식별하여 입력변수로 선정하였다. 그 후, 소모개수와 외부 요인을 통해 군에서 적용하는 시계열 모형과 제안하는 데이터 마이닝 모형으로 예측을 실시하여 모형별 예측 정확도를 판단했다. 예측 결과로 기존의 시계열 모형과 비교하여 데이터 마이닝 모형의 예측 정확도가 높았으며, 그 중 다층 퍼셉트론 모형이 가장 우수한 성능을 보였다.
최근 겨울철과 여름철에 다양한 냉난방기기의 보급이 급증하여 최대전력에 대한 기온의 영향이 상당히 커지고 있다. 이에 따라 기온의 영향으로 인한 계절성이 급등하여 전력수요 예측결과의 불확실성을 증폭시키고 있다. 그러나 아직까지는 이러한 냉방 및 난방부하의 급증에 따른 계절성 변화에 대한 체계적인 분석 방법이 정형화되어 있지 못하다. 따라서 본 연구에서는 누적기온반응함수, 기온분포함수, 공적분 및 오차수정모형 등을 바탕으로 엄격한 통계적 검증을 거쳐 냉난방부하 추정 방법을 연구하였고, 아울러 관련 결과를 제시함으로써 향후의 전력수급에 안정적 기반을 제공코자 한다.
호우발생전의 기상상태, 유역의 저류상태 그리고 과거의 패턴을 반영한 실용성 있는 홍수 예보모형을 제안하였다. 호우 예보는 구름 물리학을 토대로한 지점 호우 예보 모형을, 유출예측은 저류함수모형을 채택하였다. 홍수 예보 모형의 입력 변수는 예보 발령 시점의 지상 기온, 지상 기압, 지상 이슬점 온도 그리고 유출점의 초기 유량이다. 홍수 예보 모형의 매개 상수는 과거의 홍수 사상이 갖는 최적 상수들의 산술평균값으로 하였다. 유출률은 홍수 초기 유량을 지표로 하여 예측될 수 있게 하였다.
강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 $5\sim10^{\circ}C$ 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 $1.2\sim2.6$ tcg/$m^3$ ($0.12\sim0.26\%$) 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자료를 이용하여 두 가지 종류의 통계형 수온 예측모형인 로지스적모형(DLG)과 다중회귀모형(DMR-1, DMR-2, DMR-3)을 개발하였다. 모든 모형들이 강우-유출 사상에 따른 하천 수온의 급격한 강하 현상을 비교적 잘 묘사하는 것으로 나타났으나, 일 평균기온, 이슬점 온도 그리고 하천 유량을 모형의 독립변수로 사용한 회귀형모형이 대기 기온과 하천 수온의 로지스틱 함수관계를 가정한 DLG모형보다 수온예측 성능이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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