• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-166
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• 2018

수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.7 no.4
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• pp.238-247
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• 2020

This study aims to examine the causes of the rapid expansion of riparian vegetation in river channels in recent years. Accordingly, the changes in the monthly rainfall were analyzed at 19 locations over the period of 1984 to 2018. Moreover, the changes in the water levels of the target river sections of Seom River, Cheongmi River, and Naeseong River were analyzed. The results showed that rainfall increased by 30% in April and decreased by up to 49% in the May-September period since 2012. Between 2012 and 2018, when rainfall decreased, the inundation time of the floodplains of the target rivers decreased considerably. The floodplains of Seom River and Cheongmi River were not inundated since 2012 and 2013, respectively. In the case of Naeseong River, the inundation time of the low-water channel drastically decreased since 2013, and there was no inundation in 2015. Consequently, riparian vegetation settled rapidly on the floodplain without any disturbance and continued to expand. The settling and expansion of riparian vegetation reduce the flood capacity of the river channel and can also lead to the loss of the water ecosystem due to terrestrialization.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.308-308
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• 2023

자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.8 no.4
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• pp.431-441
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• 1999

In this study, the regional frequency analysis is used to determine each subbasin drought frequency with reliable monthly precipitation and the L-Moments method which is almost unbiased and has very nearly a normal distribution is used for the parameter estimation of monthly precipitation time series in Nakdong river basin. As the result of this study, the duration of '93-'94 is most severe drought year than any other water year and the drought frequency is established as compared the regional frequency analysis result of cumulative precipitation of 12th duration months in each subbasin with that of 12th duration months in the major drought duration. The Linear regression equation is induced according to linear regression analysis of drought frequency between Nakdong total basin and each subbasin of the same drought duration. Therefore, as the foundation of this study, it can be applied proposed method and procedure of this study to the water budget analysis considering safety standards for the design of impounding facilities large-scale river basin and for this purpose, above all, it is considered that expansion of reliable preciptation data is needed in watershed rainfall station.

• Water for future
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• v.24 no.4
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• pp.85-91
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• 1991

An effort was made to develop a monthly runoff predition method based on the Thomas model. For the 20watersheds selected the Thomas model was fitted, the parameters being determined by the Rosenbrok's rotating coordinate search method using the monthly rainfall and runoff data. The so determined parameters were correlated with the meteorologic, topographic and geologic characteristics of the watersheds. The model was tested by comparing the observed and simulated monthly runoff records from two test watersheds. The result showed that the model developed in the present study could satisfactorily be applied to ungauged watersheds It was noticed that the model had the tendency of slightly overestimating the runoff during winter periond and underestimating during the spring period.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1991-1995
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• 2006

본 연구에서는 제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 제주도를 포함한 우리나라 전역의 기상청 월강수량을 이용하여 SPI 가뭄지수를 산정하고 EOF 기법을 적용하여 공간정보로 축약하였다. 이후 Kriging 기법으로 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI값으로 할당함으로써 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간 및 공간특성을 고려할 수 있다. 이에 근거하여 주요 가뭄사상을 식별 및 분석하여 영향면적별 가뭄지수를 산정하고 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선을 도시하였다. 관계곡선 작성 결과 각 지속기간에 대하여 특정한 면적 이상에서 가뭄심도가 완만하게 감소하는 형태를 보여 공간적 국지성 및 시간적 단속성이 강한 홍수와는 시 공간적으로 다르게 거동되고 있었으며 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율과 비교하였을 때 훨씬 작은 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.04a
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• pp.133-136
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• 2002

제주도에 내리는 강수의 동위원소 조성의 시공간적인 분포를 파악하고 지하수 함양과의 관련성을 연구하기 위하여, 한라산의 남측과 북측 사면에 8개의 강수채수기를 설치하여 1년 동안 (2000. 9 ~ 2001. 8) 월강수를 채취하였다. 연구기간 동안에 강수량은 남쪽사면이 북쪽사면보다 약 37% 더 많았다. 강수의 산소동위원소 조성은 온도효과를 거의 보이지 않았다. 그러나 여름 강우에는 우량효과가 매우 뚜렷하였다. 고도가 높아지면서 강수의 동위원소 조성이 낮아지는 고도효과가 남측과 북측사면에서 모두 뚜렷이 관찰되었다. 가중평균값으로 볼 때 북측사면 강수의 동위원소 조성이 남측사면 강수보다 약 0.5$^{0}$ $_{00}$ 낮은 것이 관찰되었는데 이는 비그늘효과(rain shadow effect) 때문인 것으로 해석된다. 다른 지역에 비하여 북부지역 지하수 동위원소 조성이 상대적으로 결핍되어 있는 것은 기존 연구 결과처럼 지하수 이동속도가 빠르기 때문에 일어나는 현상이 아니고 지하수로 함양된 강수의 원래의 동위원소 조성을 반영하기 때문인 것으로 해석된다.다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.407-407
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• 2012

우리나라 뿐 아니라 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화에 의해 홍수 및 이상가뭄이 빈발하고 있다. 또한 산업화와 도시화에 따른 물수요 및 각종 오폐수의 증가로 수질오염도 심화되어 물 사용의 한계를 느끼게 되는 심각한 상황을 맞이하고 있다. 특히 우리나라는 1990년 이후 남부지역을 중심으로 겨울에서 봄철까지의 만성적인 가뭄 횟수가 증가하고 여름철에는 태풍과 집중호우가 빈번하게 발생함으로써, 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 늘어나고 있는 실정이다(한국수자원공사, 2002). 이러한 상황에서 가뭄은 홍수에 비해 체계적인 종합대책 마련이 미비한 실정이다. 가뭄은 불가피성과 반복성을 가진 자연 현상이므로 가뭄 발생 전 사전대비계획과 가뭄발생시 가뭄관리체계 구축을 통해 그 피해를 최소화해야 한다. 또한 가뭄의 특성상 다른 자연재해와는 달리 진행속도가 느리므로 사전에 대처할 수 있는 시간적 여유가 있다. 따라서 가뭄 진행상황의 모니터링을 통해 신속한 대처와 피해경감 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 대상지역의 가뭄심도를 평가하여 가뭄상황에 대처하고자 우리나라에 적합한 가뭄 분류기준을 제시하였다. 관측년수 30년 이상의 강우자료를 확보한 61개 지점에 대해 1973년부터 37년 치의 월강우량 자료를 사용하였고 현 정부기관에서 사용되고 있는 가뭄상황단계를 그대로 활용하여 본 연구에서도 통일화된 가뭄 구간을 총 4등급으로 구분하였다. 한국수자원공사에서 제시한 주요가뭄발생현황을 참고하여 우리나라에 맞는 가뭄심도의 분류기준을 가뭄 발생의 누가 확률 98-100%를 예외적인 가뭄(Exceptional Drought), 94-98%를 극심 가뭄(Extreme Drought), 90-94%는 심한 가뭄(Severe Drought), 86-90%는 보통 가뭄(Moderate Drought)으로 구분하였다. 각 지점의 가뭄지수(SPI, PDSI)를 내림차순으로 작성하여 가뭄심도 분류기준에 맞는 가뭄지수의 정량적 값을 산정하였다. SPI와 PDSI의 가뭄심도 분류 결과와 실제 가뭄을 비교하기 위해 년 단위 비교와 월 단위 비교를 분석한 결과, 년 단위 비교와 SPI의 월 단위 비교는 각 지역의 가뭄지수 평가가 대부분 일치하게 나타났으나 같은 기간의 PDSI의 월 단위 비교는 실제 기록과 분석치가 일치하지 않았다. 이는 이들 지수의 상호보완에 대한 추후 연구의 필요성을 보여주는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.377-377
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• 2019

본 연구에서는 LSTM 모형을 이용하여 갈수예보를 위한 월 단위 전망모형개발의 대상지점으로 이수 및 치수의 측면에서 아주 중요한 한강대교 지점을 선정하였으며 유량예보를 위하여 한강수계 19개 기상관측소의 월평균강수량, 월평균기온 및 3개 댐(소양,횡성,충주)의 월방류량을 사용하여 한강대교의 월 유량을 예측하였다. 1996년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습, 2017년 자료는 모형의 검증에 활용하였으며 가장 최근 건설된 횡성댐 방류량의 경우 1996년~2000년의 자료가 없으므로 2001년~2005년의 자료를 반복하여 학습에 활용하였다. 모형의 예측결과는 신경망 학습 시 한강대교 월유량자료를 포함한 결과와 미포함 결과를 도출하였으며, 모의결과의 재현성 분석을 위하여 월별 예측값과 실측값의 비율을 산정하였으며 1월부터 12월까지 12개 값을 평균하여 평균예측률을 산정하고 이를 홍수기(6월~10월) 및 비홍수기(1월~5월, 11월~12월)를 구분하였다. 딥러닝 학습 시 월유량을 포함한 경우의 예측결과가 학습 시 월유량을 포함하지 않았을 경우보다 상대적으로 좋은 정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 다만, 신경망을 실제 갈수예보에 활용하기 위해서는 예측 기상정보인 월강우량, 월평균기온, 댐방류량만을 활용하여야 하는데 학습 시월유량 미포함 결과는 예측률이 매우 낮았으며, 신경망의 학습횟수가 늘어날 경우 학습자료 과적합(over-fitting)되어 정확도가 보다 저하되는 것으로 나타났다. 그래서 기존의 현재시간 t까지의 입력자료로 학습 후 익월(t+1)의 월유량을 예측하는 (t $\rightarrow$ t+1) 방법에서 현재시점 (t-n ~ t)까지의 입력자료를 이용하여 당월(t)의 월유량을 산정하는 (t$\rightarrow$t) 방법으로 재학습 후 모형검증을 수행한 결과 전술한 익월(t+1) 유량을 예측한 결과보다 재현성이 훨씬 향상된 것으로 분석되며평균예측률이 0.99로 홍수기 및 비홍수기에서도 뛰어난 정확성을 보이고 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.2
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• pp.195-204
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• 2013

As drought is phenomenon of nature with unavoidability and repeated characteristic, it is necessary to plan to respond to it in advance and construct drought management system to minimize its damage. This study suggested standard for classification of drought, which is appropriate for our nation to respond to drought by assessing drought severity in the regions for this study. For data collection, 61 locations were selected - the locations keep precipitation data over 30 years of observation. And data for monthly precipitation for 37 years from 1973 were used. Based on this, this study classified unified drought interval into four levels using drought situation phases which are used in government. For standard for classification of drought severity fit to our nation, status of main drought was referred and these are classified based on accumulated probability of drought - 98~100% Exceptional Drought, 94~98% Extreme Drought, 90~94% Severe Drought, 86~90% Moderate Drought. Drought index (SPI, PDSI) was made in descending order and quantitative value of drought index fit to standard of classification for drought severity was calculated. To compare classification results of drought severity of SPI and PDSI with actual drought, comparison by year and month unit were analyzed. As a result, in comparison by year and comparison by month unit of SPI, drought index of each location was mostly identical each other between actual records and analyzed value. But in comparison by month unit of PDSI for same period, actual records did not correspond to analyzed values. This means that further study about mutual supplement for these indexes is necessary.