• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.129-133
• /
• 2009

현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.42 no.9
• /
• pp.681-690
• /
• 2009

In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.45-45
• /
• 2011

우리나라는 전체 강수량 중 절반 이상이 여름철에 집중되어 있으며, 그 중 전선형 강우와 같은 장마/집중호우와 저기압형 강우인 태풍이 동반하는 강우로 나뉠 수 있다. 태풍은 북태평양 부근에서 발생하며 중심 최대풍속이 17m/s 이상이며 폭풍우를 동반하는 열대성 저기압으로 정의된다. 태풍 관측 이래 우리나라에 영향을 준 태풍은 총 324개 이며, 연평균 3.1개가 영향을 미치고 있다. 태풍은 2010년 콤파스와 뎬무와 같이 많은 피해를 주기도 하지만 2009년과 같이 우리나라에 내습한 태풍이 없는 해도 있다. 이와 같이 태풍은 매 년 일정하게 내습을 하거나 영향을 미치지 않으며 무작위적으로 발생한다. 태풍의 발생확률은 설계강우량에 영향을 미치므로 이를 고려한 설계강우량 산정방법이 필요하며 태풍이 내습한 기간 중 가장 많은 강수량이 연최대치강우와 같아지는 횟수를 전체 자료기간으로 나눈 값을 발생확률로 설정하였다. 본 연구에서는 연최대치강우계열에서 태풍으로 인한 강우와 집중호우에 의한 강우로 분리하여 빈도해석을 실시하여 설계강우량을 산정하였다. 단일 모집단 분포를 이용하는 기존의 빈도해석 방법을 보완할 수 있는 혼합 분포함수를 이용하였다. 적용된 혼합 Gumbel 분포로 태풍 강우를 고려할 시 설계강우량의 변화율 살펴보았다. 대상 지점으로는 기상청에서 제공하고 1961년부터 강우량 자료가 존재하는 15개 지점을 대상으로 연구를 수행하였다. 그 결과 대구, 울산을 포함한 9개 지점에서 기존의 설계강우량에 비해 증가하였으며, 부산과 광주를 포함한 6개 지점에서 새롭게 추정된 설계강우량이 기존 값 보다 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.643-643
• /
• 2015

최근 북한의 수자원에 대한 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 수자원 취약성과 지속가능한 개발과 관련된 지수에 대한 연구도 꾸준히 이루어지고 있으며, 이 지수를 이용하여 현재 또는 미래의 수자원 취약성을 판단하고 대비하고 있다. 본 연구는 기상청, 통계청, 환경부에서 제공하는 자료 중에서 북한의 지역별 자료의 확보 가능한 자료를 대상으로 기후변화에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력을 나타내는 지표들을 선정하여 남한과 북한의 26개 광역자치단체에 대하여 수자원 취약성 순위를 도출하였다. 기후변화를 고려한 지표들은 각각 홍수피해와 물부족을 반영하는 지표인 일최대강수량, 일강수량이 80mm 이상인 날의 수, 연최대 연속강우일수, 3일주기 최대 강수량, 6-9월 강수량, 12-2월 증발산량, 3-5월 증발산량, 12-2월 강수량, 3-5월 강수량, 연속적인 무강우일 수의 최대값, 총인구, 인구밀도를 선택하였으며, 변수들의 가중치 결정은 객관적 가중치 산정 방법인 Shannon의 entropy 기법과 주관적 가중치인 환경부(2012)에서 전문가를 대상으로 유도한 가중치를 적용하여 치수와 이수분야에 대한 취약성을 각각 평가하였다. 수자원 취약성의 정량적 평가를 위하여 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 적용하여 남 북한 지역별 수자원 취약성을 지수화하고 취약성 순위를 도출하였다. 산정된 수자원 취약성 지수가 낮을수록 취약함의 정도가 심각한 것으로 정의할 수 있으며, 연구결과 남 북한을 통틀어서 서울이 가장 취약한 지역으로 나타났으며, 치수 분야에서는 북한의 양강도가 취약성이 낮은 것으로 나타났고, 이수분야에서는 북한의 양강도와 남한의 제주도가 취약성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 남 북한의 지역별 취약성 순위를 통해 우리나라와 북한 수자원의 현황을 제시하며, 미래의 국가 수자원 계획 수립 및 대책을 제시할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.362-362
• /
• 2018

본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1434-1438
• /
• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관계용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 그러나 지금까지의 수문 자료의 계절성 평가는 주로 이수과점에서 이루어지고 있으며 치수관점에서 극치수문량의 계절성을 평가하는 연구는 미진한 실정이다. 이는 극치수문량을 해석하는 방법론으로서 연최대치계열(annual maxima) 즉, Block Maxima가 이용됨에 따라 나타나는 문제점이다. 그러나 부분기간치계열(partial duration series)을 활용하게 되면 자료의 확충뿐만 아니라 자연적으로 극치수문량의 계절성에 대한 평가 또한 가능하다. 이러한 분석과정을 POT(peak over threshold)분석이라 하며 일정 기준값(threshold) 이상의 자료를 모두 취하여 빈도해석에 이용하는 방법으로서 기존 방법의 경우 연최대값이 일반적으로 7월과 8월에만 존재하게 되지만 POT 분석의 경우 여러 달에 걸쳐 빈도해석을 위한 자료가 구성되게 된다. 이를 빈도해석으로 연계시키기 위해서는 계절성을 비정상성으로 고려하여 모형화 할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해서 계절성을 고려할 수 있는 비정상성빈도해석 기법의 개념을 제시하고 모형으로 개발하고자 한다. GEV 또는 Gumbel 분포의 매개변수와 계절성을 연계시키기 위해서 Fourier 급수가 활용되며 매개변수는 Bayesian 기법을 통해 최적화 된다. 이를 통하여 설계강수량의 계절적 분포를 정량적으로 해석할 수 있으며 미래의 극치강수량에 대한 분포특성 또한 확률적으로 해석이 가능하다. 본 연구에서 제안된 방법은 국내외 시간강수량자료에 적용되어 적합성과 적용성이 평가된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.38 no.10 s.159
• /
• pp.885-894
• /
• 2005

Since the 1970s, rapid Industrialization has brought urbanization nationwide. In this paper, thirty one years data(1973-2003) ate used to evaluate variability of major cities. Before assessing the context between urbanization and variability of rainfall, the rural areas are selected to compare with urban ones. Thus, average, trends, variations, and nonparametric frequency analysis methods were employed for evaluating variation of annual precipitation, seasonal precipitation, 1 hour annual maximum design rainfall and 24 hour annual maximum design rainfall for both urban and rural areas. The result have shown that summer precipitation relatively increased In urban areas compared to that in rural areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.87-91
• /
• 2011

강수는 지역에 따라 발생양상이 매우 다른 자연현상 중 하나이다. 이러한 강수를 효과적으로 분석하여 확률강수량을 산정하기위해서 수문학에서는 다양한 방법이 시도되어 왔다. 우리나라에서는 지점빈도해석을 통한 확률강수량을 주로 사용해왔으나 최근 들어 Hosking and Wallis(1997)가 제안한 지역빈도해석을 활용을 적극 도모 하고 있는 중이다. 이러한 지역빈도해석 기법은 지점빈도해석 기법에 비하여 한정된 강수자료를 활용하는 측면 등 여러 가지 장점을 가진 확률 강수량 산정방법이다. 그러나 이 기법을 적용하여 확률강수량을 산정하기 위해서는 강수의 지역구분을 먼저 수행하여야 한다. 강수지역의 구분을 위해서는 여러 가지 기법이 존재하나 최근에는 Cluster 기법 중 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등을 주로 적용하여 지역구분을 수행하고 있다. 그러나 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등은 산정 방법내에서 최적 군집수를 결정할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 임의적으로 최적 군집수를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 Cluster 평가지수 중 하나인 Dunn 지수를 이용하여 최적 군집수를 제시하고자 한다. 본 연구에서 강수지역을 구분하기 위하여 적용한 인자는 월 평균 강수량, 연 평균 강수량, 월 최대 강수량, 경도, 위도, 고도 등이며, 이를 K-means, PAM 및 친근도 전파 기법을 통하여 강수지역을 구분하였다. 적정 군집수를 임의적으로 증가시켜 가면서 Dunn 지수를 산정하였다. 산정된 결과를 통하여 최적 군집수를 결정하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.43 no.3
• /
• pp.324-336
• /
• 2008

This paper examines the recent changes of summer precipitation in the aspect of temporal and spatial features using long-term($1958{\sim}2007$) observed station data over South Korea. tong-term mean summer precipitation has revealed two precipitation peaks during summer(June to September); one is the Changma as the first peak, and the other is the post-Changma as the second peak. During the Changma period, the spatial distribution of the maximum precipitation areas is determined by the prevailing southwesterlies and the quasi-stationary front, which results in large amount of precipitation at the windward side of mountain regions over South Korea. However during the post-Changma period, the spatial distribution of the maximum precipitation areas is determined by the lower tropospheric circulation flows from the west and the southeast around the Korean peninsula, and the weather phenomena such as Typhoons, convective instability, and cyclones which are originated from the Yangtze river. The larger amount of precipitation is founded on the southern coastal region and mountain and coastal areas in Korea during the second peak. Time series of total summer precipitation shows a steady increase and the increasing trend is more obvious during the recent 10 years. Decadal variation in summer precipitation indicates a large increase of precipitation, especially in the recent 10 years both in the Changma and the post-Changma period. However, the magnitude of change and the period of the maximum peak presents remarkable contrasts among stations. The most distinct decadal change occurs at Seoul, Busan, and Gangnueng. The precipitation amount is increasing significantly during the post-Changma period at Gangnueng, while the precipitation increases in the period between two maximum precipitation peaks during summer at Seoul and Busan.

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