Temperature and precipitation, particularly August and summer, in the Korean peninsular are analyzed. The analyzed period is 1973-2007 for the Korean peninsular (that is, 60 meteorological station average). In addition, 100 year record (1908-2007) of temperature and precipitation in Seoul are also analyzed. Results indicate that the temperatures (mean, maximun, and minimum) of August and summer of 2007, both in Korean peninsular and Seoul, are higher than normal. The increasing rate of minimum temperature for the August and summer during the period from 1973 to 2007 shows greater than the mean and maximum temperature both in Korean peninsular and Seoul due to the global warming and urbanization. Number of tropical night days, defined by the days with above $25^{\circ}C$ in minimum temperature, shows increasing trend both in August and summer from 1973 to 2007 due to the combination effect of the global warming and urbanization. The amount of precipitation, both in August and summer, for Korean peninsular and Seoul shows increasing trend from 1973 to 2007, and 1908 to 2007, respectively. Amount of precipitation and rainy days, both August and summer, during 2000s show greater than those of the 1970s both in Korean peninsular and Seoul. Extreme rainy days (greater than 120mm/day, greater than 80mm/day, greater than 30mm in any 1-hour period and greater than 10mm in any 10-minute period) show increasing trend from 1973 to 2007 for both in August and in summer.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.1
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pp.155-167
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2014
This study uses a continuous autoregressive (CAR) model to analyze daily average temperature in six Korean metropolitan cities. Data period is Jan. 1, 1954 to Dec. 31, 2010 covering 57 years. Using a relative long time series reveals that the linear time trend components are all statistically significant in the six cities, which was not shown in previous studies. Particularly the plus sign of its coefficient implies the effect on Korea of the global warming. Unit-root test results are that the temperature time series are stationary without unit-root. It turns out that CAR(3) is suitable for stochastic component of the daily temperature. Since developing suitable continuous stochastic model of the underlying weather related variables is crucial in pricing the weather derivatives, the results in this study will likely prove useful in further future studies on pricing weather derivatives.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.16
no.4
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pp.309-315
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2014
Summer cabbages in an alpine area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to weather conditions dictates the market fluctuations of cabbage price. This study reports an empirical relationship based on weather conditions to estimate the growth and harvestable biomass of cabbages, factors that are critical for supply of summer cabbages. Based on experimental results testing sowing date effects over the two years from 1997 to 1998, a logistic equation was parameterized to predict leaf area expansion of summer cabbages. This logistic model for leaf area expansion was then combined with an empirical allometric relationship to predict total biomass. The final equation for estimating fresh weight accumulation of Chinese cabbage is given by: $$Fresh\;weight=3500/(1+{\exp}(5.175-1.153{\times}(6/(1+{\exp}(6.367-0.0064{\times}PHU)))))$$ Where PHU is potential heat units ($^{\circ}C$). The model performance was tested using weather data from 2003 to 2006 to predict fresh harvestable biomass. Overall the model performance was satisfactory with the correlation efficient ranging between 0.89 and 0.94 for each year.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1117-1120
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2009
최근 이상기후와 같은 기후변화로 인한 기온, 강수 등의 변화는 안정적인 수자원 확보에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되고 수자원을 필요로 하는 사회 모든 분야에 있어 큰 영향을 끼친다. 특히 농업, 공업, 도시의 용수 공급에 있어 변화는 더욱 심해질 것으로 판단되며 기후변화로 인한 기온, 강수 등의 변화의 정확한 분석이 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 동아시아 해수면 온도와 우리나라 강수량에 대한 MSSA (Multi-channel Singular Spectrum Analysis)를 실시함으로 두 시계열 사이에 공통적으로 나타나는 변화, 즉 특정 상관 주기 변동을 분석함으로 두 변수 사이에 변화 상관 분석을 실시하였다. 우리나라 강수량 자료로는 현재 기상청에서 운영 중인 지상 기상관측소 76개소 중 가용관측소 61개소 자료에 대하여 1973년 1월부터 2008년 12월까지의 자료를 수집하여 월 평균값을 사용하였고 동아시아 해수면 온도 자료로는 한반도 근해 해수면 온도 변화, 남중국해 해수면 온도 변화, 인도양 해수면 온도 변화, 적도 해수면 온도 변화 등을 선택하여 관측시점부터 2008년 12월까지 자료를 수집하여 사용하였다. 분석 자료에 대해 선형 회귀분석을 통한 선형추세 제거와 정규화한 자료를 사용하여 각각의 지수에 대해 MSSA 분석을 실시하였다. 이때 window length는 Vautard 등(1992)이 제시한 N/5$^{\sim}$N/3의 값인 108의 값을 사용하였고 이때 각각의 고유치는 전체 공분산에 대한 각 요소의 비율을 설명한다. 상관분석 결과는 각 지수와 강수자료 사이에 높은 상관성을 가지는 장단주기 변화가 존재함을 보여주었다. 그럼에도 불구하고 우리나라 월강수자료의 전체 변화는 계절변화를 제외하고도 장단 주기를 가지는 시간변화가 자료 전체 변화의 절반에 해당하며 장주기 변화가 나타내는 부분이 미미하다. 이는 계절 주기를 제외한 자료들 사이의 상관변화가 설명할 수 있는 부분이 미미 하며 여러 기상지수들과 국내 강수량사이의 MSSA 분석을 통하여 제시 할 수 있는 변화의 정량적 정도가 매우 제한됨을 보여준다. 그럼에도 불구하고 이러한 접근을 통하여 강수 변화의 불확실성을 줄여나가는 노력이 필요하다고 하겠다.
In this study, the suitability of drought indices was analyzed using the quantified drought records from official reports, newspapers and drought indices estimated using precipitation and air temperature data of 69 weather stations from 1973 to 2009. Test statistics of the suitability of meteorological drought indices were evaluated using the ROC analysis. Results demonstrated that PN shows the best relationships with drought records. SPI3 and Deciles Distribution Ratio also show good relationships with drought records and their variability according to the administrative divisions is relatively small. Results of the analysis of the spatial and temporal variability of drought and the accuracy of the drought indices can be used to evaluate the accuracy of drought indices in drought monitoring and prediction, and to select the best index in drought management.
This paper presents derivation of background temperature from geostationary satellite and its validation based on ground measurements and Geographic Information System (GIS) for future use in weather and surface heat variability. This study only focuses on daily and monthly brightness temperature in 2012. From the analysis of COMS Meteorological Data Processing System (CMDPS) data, we have found an error in cloud distribution of model, which used as a background temperature field, and in examining the spatial homogeneity. Excessive cloudy pixels were reconstructed by statistical reanalysis based on consistency of temperature measurement. The derived Brightness temperature has correlation of 0.95, bias of 0.66 K and RMSE of 4.88 K with ground station measurements. The relation between brightness temperature and both elevation and vegetated land cover were highly anti-correlated during warm season and daytime, but marginally correlated during cold season and nighttime. This result suggests that time varying emissivity data is required to derive land surface temperature.
Kim, Jung Min;Park, Jin Hyeog;Jang, Suhyung;Kang, Hyun woong;Ryoo, Kyongsik
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.203-203
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2017
IPCC 5차보고서의 기후변화 전망에 따르면 우리나라를 포함한 동아시아 지역의 연강수량은 전반적으로 증가되나, 기온상승, 강우강도 증가 및 강수일수의 감소도 예상되고 있어 극한홍수 및 극한가뭄의 위험성은 높을 것으로 전망되고 있다. 즉, 연강수량 증가에 따른 미래의 용수공급 안정성이 높아지는 것이 아니라 짧은 기간 내 집중호우에 따른 홍수위험성 증가의 의미가 크며, 강수일수 감소 및 기온상승은 증발산량 증가로 실제 저수지에서 활용될 수 있는 물의 양이 감소할 수 있다는 것이다. 국가수자원장기종합계획에서도 미래 극한가뭄의 강도, 규모 및 지속기간이 커질 것으로 전망하고 있어, 국내 용수공급의 대부분을 차지하는 다목적댐의 기후변화 대응 용수공급능력을 평가하여 극한 물 부족에 대한 사전대응계획과 효율적 운영방안을 수립할 필요가 있다. 특히, 국내 다목적댐 저수지 운영은 홍수기(6.20. ~ 9.30.) 유입량 크게 의존하고 있으며, 실제 과거에는 용수공급에 필요한 유입량의 대부분은 홍수기에 유입되었다. 그러나 지난 2015년 소양강댐과 보령댐 지역의 계절별, 지역별 강수패턴 변화와 같이 기후변화 영향에 따른 강수의 시 공간적 변동성 가속화는 다목적댐의 용수공급 불확실성이 갈수록 심화될 수 있음을 시사하고 있다. 따라서 본 연구에서는 AR5기반의 52개 기후변화 시나리오(26개 GCM, 2개의 RCP 시나리오)를 이용하여 낙동강 다목적댐 유입량을 산정한 후, 낙동강 유역 다목적댐의 기후변화 대응 용수공급 안정성을 평가하였다. 결과적으로 기존 관측자료 기반의 다목적댐 가뭄대응 저수지 운영기준은 미래 기후변화에 따른 용수공급 안정성 확보에 어려움이 있을 것으로 예상되며, 기후변화 시나리오를 반영한 가뭄대응 운영기준 개발이 필요한 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.205-205
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2018
전구기후모델은 전 지구 규모에서 일관성 있는 전망 결과를 제공한다. 이를 수자원분야의 활용과 같은 지역 단위의 응용분야에 실질적으로 활용하기 위해서는 상세화 절차가 반드시 필요하며, 상세화 전후의 결과에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 전구기후모델을 이용한 상세화 전후의 체계적인 평가를 위한 방법을 제안하고자 한다. 평가방법으로는 과거 재현성 평가와 미래 불확실성 평가를 통해 실시하였다. 과거 재현성 평가는 상세화 이전 전구기후모델의 과거 공간재현성평가와 상세화 된 자료와 ETCCDI를 이용한 Technique for Order of Preference b Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)기법으로 평가하였다. 미래 기간의 불확실성 평가는 Katsavounidis approach (KKZ)방법을 통한 미래 불확실성의 설명력을 고려하여 실시하였다. 전구기후모델은 CMIP5에서 제공되는 모형들 중 26를 이용하였고, Representative Concentration Pathways (RCP) 시나리오는 4.5와 8.5를 이용하였고, 기상변수는 강수량, 최대기온, 최저기온을 구축하였다. 상세화는 통계적 상세화방법 중 하나인 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)방법을 이용하였다. 과거 재현성평가를 위한 과거기간은 1976년부터 2005년까지의 30년 기간을 사용하였다. 미래 불확실성 평가를 위한 기간은 3개 구간 (2011-2040, 2041-2070, 2071-2099)을 사용하였다. 과거 재현성 평가를 통해 26개 전구기후모델 중 모사력이 부족하다고 판단되는 모델을 제외한 19개 전구기후모델을 선정하였고, 이를 이용하여 미래 불확실성 평가를 실시하였다. 그 결과 각각의 미래기간과 RCP시나리오에서의 미래변동성을 설명하기 위한 전구기후모델의 최소 필요수를 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 효율적인 수자원분야의 전구기후모델의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.460-460
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2018
댐 수문학적 안전성평가는 "시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별벌(이하 시특법)"에 따른 댐시설물의 정밀안전진단의 안전성평가 중 가장 중요한 평가 항목으로 댐 시설물을 평가 수행 시 주요한 평가 항목이다. 기존의 수문학적 안전성평가는 가능최대강수량 발생 시 댐의 월류 및 여유고 확보여부에 대한 평가 여부만 판단하고 있으나, 본 연구에서는 기후변화를 고려하는 장기적 관점의 추가 평가항목을 도출하고자 한다. 현재 가능최대강수량으로 event적 평가를 수행하는 수문학적 안전성 평가에서 기존평가항목 뿐만 아니라, 기후변화 장기적 관점의 추가적인 기후영향인자를 도출하고 이를 함께 적용할 수 있는 평가 체계를 구축하고자한다. 장기적 관점의 기후영향인자라 함은 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오 결과에서 30년동안 장기적인 관점에서 대상 댐의 운영에 부담을 야기할 것으로 판단되는 인자를 말하는 것이며, 이때 기후변화 시나리오의 일자료를 활용하여 기후인자의 장기적 변동성을 추정하고자 하며, 이때 활용한 지표로는 월최대강수량, 연강우강도 및 댐 상태에 영향을 미칠 수 있는 최소기온을 사용하였다. 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위하여 월최대 강수량값을 산출하였고, 1년 동안 발생한 강우의 일수 및 강수량에 대한 영향을 고려하기 위하여 연강우강도값을 산출하였다. 또한 댐의 월류 및 여유고 확보여부 평가 시 댐 상태에 대하여 고려하기 때문에 댐의 외부상태에 영향을 주는 최소기온을 활용하여 댐별 평가를 수행하였다. 이때 2011~2040년(S1), 2041년~2070년(S2), 2071년~2100년(S3)기간으로 나누어 장기간 기후에 대한 영향 평가를 수행하여 1종 댐 시설물의 기후영향인자 값을 도출하였다. 도출된 기후영향인자를 기존 수문학적 안전성평가 항목과 함께 평가 될 수 있도록 AHP분석기법을 활용하여 각 인자에 대한 가중치를 재산출하였고, 기후영향인자를 고려하는 수문학적 안전성평가 체계를 구축하였다.
The goal of this study is to demonstrate the diversity of model performance for various climatic elements and indicators. We evaluated the skills of the most advanced 17 General Circulation Models (GCMs) i.e., CMIP5 (Climate Model Inter-comparison project, phase 5) climate models in reproducing retrospective climatology from 1950 to 2000 over the Southeast US for the key climatic elements important in the hydrological and agricultural perspectives (i.e., precipitation, maximum and minimum temperature, and wind speed). The biases of raw CMIP5 GCMs were estimated for 16 different climatic indicators that imply mean climatology, temporal variability, extreme frequency, etc. using a grid-based observational dataset as reference. Based on the error (RMSE) and correlation (R) of GCM outputs, the error-based GCM ranks were assigned on average over the indicators. Overall, the GCMs showed much better accuracy in representing mean climatology of temperature comparing to other elements whereas few GCM showed acceptable skills for precipitation. It was also found that the model skills and ranks would be substantially different by the climatic elements, error statistics applied for evaluation, and indicators as well. This study presents significance of GCM uncertainty and the needs of considering rational strategies for climate model evaluation and selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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