• 대한지리학회지
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• 제44권2호
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• pp.105-121
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• 2009

지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2022

본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.110-119
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• 2017

평년의 기온분포도의 제작방법에 따라 이를 활용하여 산출되는 농업기후정보에 어느 정도의 오차를 유발하는지 평가하고자 하였다. 1983-2012 기간에 발생한 기온을 일별로 평균하여 배경기온(365일 ${\times}$ 1세트)을 준비하고, 여기에 소기후모형을 적용하여 평균된 일별 기온분포도('EST 평년' 기온)를 제작하였다. 또한 30년동안 발생한 매년, 매일의 배경기온(365일 ${\times}$ 30세트)으로부터 실황 추정용 소기후모형에 적용하여 30세트의 기온분포도를 제작한 후 일 단위로 다시 평균한 기온분포도('OBS 평년' 기온)를 참값으로 간주하여 비교하였다. 평년 기온분포도에 따라 '후지' 사과의 개화일과 종상일을 예측하고, 늦서리의 위험정도를 비교한 결과, 휴면에 진입하는 늦가을 이후부터 봄철까지의 기온을 온도시간단위로 환산하여 사용하는 개화일의 경우, 평균 2.9일의 오차를 보인 반면, 4월의 최저기온 분포를 2차방정식에 대입하여 산출한 종상일의 경우 평균 11.4일의 비교적 큰 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 늦서리의 위험을 판정하는 방법은 개화일과 종상일의 편차를 이용하는데 EST 평년 기온을 근거로 판정할 경우, 하동군 악양면의 12.5% 면적에 해당하는 농가는 종상일이 개화일과 같거나 늦게 출현하여 위험지역으로 분류되었지만, OBS 평년 기온에 따르면 악양면의 모든 지역에서 종상일이 개화일보다 늦게 나타나는 곳은 없었다. 차후 컴퓨터 자원과 구동시간에 큰 제약이 없다면 실황 추정기술에 따라 평년기간 30세트의 일별자료를 복원하여 기존 EST 평년 자료를 대체하는 것이 필요하다고 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권1호
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• pp.11-18
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• 2012

월별 기후통계량의 조화해석에 의해 생성한 일 기온 자료가 생물계절모형의 입력자료로서 적합한지 여부를 평가하여 농림업 부문 기후시나리오 응용정보 제작 상오류를 제거하기 위해 본 연구를 수행하였다. 서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다. 이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다. 같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다. 대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다. 연차변이양상 역시 실측기온에 의한 모의결과와 크게 다르지 않아, 향후 이 자료를 농업부문 전자기후도 제작에 적용하면 기후변화 적응정책 수립을 실용수준에서 지원할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.317-325
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• 2015

우리나라 농촌은 지형이 복잡하고 소규모 농장이 많아 농업기상서비스 개선을 위해서는 먼저 기상청 종관 예보의 규모축소가 필요하다. 지형기후학에 근거한 공간정보기술을 이용하여 기상청의 기온예보자료 가운데 0600과 1500 LST자료를 선정된 집수역에 대해 30 m급의 국지규모로 상세화하고, 14개 관측소의 실측기온 자료를 2013년부터 2014년까지 수집하여 비교하였다. 그 결과 0600 LST기온의 경우 집수역 가운데 고도가 낮은 곳에서, 1500 LST 기온의 경우 계곡의 서향 및 남향 사면에서 정확도가 크게 개선되는 것을 확인하였다. 상세화 한 기온실황자료를 이용하여 지역 내 소규모 농장을 대상으로 하는 시범서비스를 시작하였으며 농장 맞춤 기상정보를 제공하고 있다. 예컨대 이 서비스시스템은 기온자료를 토대로 작물의 발육단계를 추정하고, 발육단계별 최저기온에 따른 서리해 발생 관계식에 의해 내일 아침 예보기온의 서리위험 여부를 판정한다. 만약 서리위험도가 미리 설정된 기준을 넘으면 농장주의 휴대폰으로 대응지침과 함께 서리해 경보를 발송하여 피해를 예방할 수 있도록 도와준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2016

우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1991년도 제13회 대기보전학술연구발표회 요지집
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• pp.56-61
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• 1991

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2001년도 춘계학술대회 요약집
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• pp.154-160
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• 2001

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1409-1416
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• 2015

기온의 변화는 인간의 건강뿐 아니라 동식물의 성장, 경제, 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 수원시 2003년-2012년 기온을 기상자료, 온실가스자료, 대기자료를 이용하여 자기회귀오차 (autoregressive error)모형으로 월별로 분석하였다. 기온을 위한 기상자료로는, 풍속, 강수량, 일사량, 운량, 습도를 사용했고, 온실가스자료는 이산화탄소 ($CO_2$), 메탄 ($CH_4$), 아산화질소 ($N_2O$), 염화불화탄소 ($CFC_{11}$), 대기자료는 미세먼지 ($PM_{10}$), 이산화황 ($SO_2$), 이산화질 소 ($NO_2$), 오존 ($O_3$), 일산화탄소 (CO)을 사용하였다. 기온을 월별 분석한 결과 기상변수로는 일사량, 운량, 풍속이 영향을 많이 주는 것으로 분석되었다. 특히 일사량은 봄, 여름, 가을에 영향을 많이 주고 풍속은 겨울에 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 온실가스변수로는 염화불화탄소와 메탄이 기온에 영향을 많이 주고 대기변수로는 오존이 영향을 많이 주는 것으로 타났다. 자기회귀오차모형으로 월별 기온을 43%~69% 정도 설명할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.214-214
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• 2019

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.