• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1420-1424
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• 2010

강수량의 계절성은 수자원관리에 있어 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고, 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 적용한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능한 방법이다. 강수량의 주기특성과 과거로부터 현재까지의 변화 양상을 평가하기 위해서, 우선 전국의 58개 강우관측소를 선별하고 각 관측소의 일강우자료를 이용하여 관측소별 연최대치계열(Annual maxima series)과 발생일자, 월최대강수계열(Monthly maxima series)과 발생일자를 추출하였다. 각 자료의 발생일자는 순환통계분석을 위해 해당 time scale을 한 주기로 하는 방향각 데이터로 변환하였으며, 변환된 시간속성 데이터의 통계특성치를 산정하여 발생시기에 대한 경향성을 분석하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 자료 계열 연주기의 변동성을 평가하기 위해 사용되었고, 분석결과 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 극치강수량의 발생 경향을 평가하기 위해 사용된 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 일반적인 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.398-398
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• 2021

섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.31 no.4
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• pp.335-347
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• 2010

The statistical characteristics of Cloud-to-Ground (CG) lightning data, observed by the total lightning detection system (TLDS) of KMA during the recent seven years (2002-2008), have been analyzed. Lightning frequency shows a strong interannual, seasonal and diurnal variations without regard to the polarity. The 74% and 0.6% of the total lightning occurred during the summer and winter, respectively. And it has a bimodal diurnal variation with two peaks (dawn: 0500-0700 LST, mid-afternoon: 1500-1600 LST). The ratio of positive flashes to negative ones also has a strong seasonal variation with the maximum and minimum during winter (62.5%) and summer (7.3%), respectively. Unlike the lightning frequency, the lightning intensity of negative flashes shows a weak interannual, seasonal and diurnal variations. However, the lightning intensity of positive flashes exhibits an inverse seasonal variation to that of lightning frequency, with the minimum and maximum during summer and winter, respectively. The lightning density is greatly higher in the western inland areas and the West/South Sea than in the eastern part and the East Sea. In general, the lightning intensity is stronger in the ocean, especially in the East Sea than in the inland area, regardless of the polarity.

• Journal of Environmental Science International
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• v.5 no.5
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• pp.619-633
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• 1996

Intraseasonal variability of the tropical convection over the Indian/western Pacific is studied using the Geostationary Meteorological Satellite high cloud amount. This study is directed to find the tropical-extratropical interaction in the frequency range of intraseasonal and interannual variabilities of the summer monsoon occured over the domain of 90E-171W and 495-50N. Especially, in order to investigate the intraseasonal interaction of last Asia summer monsoon associated with the tropical convections in the high cloud amounts, the spatial and time structure of the intraseasonal oscillation for the movement-and the evolution of the large-scale connections are studied. To describe the spatial and the time evolution, the extended empirical orthogonal function analysis is applied. The first mode may be considered to a normal structure, indicating that the strong convection band over 90E-120E is extended to sastward but this mode was detected as the intraseasonal variability during summer monsoon. It is found that the dominant intraseasonal mode of the tropical convection consists of the spatial changes over a broad period range centered around 40~50days.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.470-473
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• 2007

기후 및 기온변동에 가장 민감하게 반응하는 것들 가운데 하나가 개화 등과 같은 생물계절현상이다. 이들 현상을 잘 관찰하고 연구함으로 인간이 느끼지 못하는 범위의 변화를 예측할 수 있다. 계절현상에 관한 연구는 일본 등과 같은 선진국에서는 활발히 이루어지고 있으며, 이와 같이 우리나라에서도 계절현상에 주목하여 지속적인 연구가 이루어져야 한다. 도시가 발달함에 따라 인구의 증가, 각종 산업의 발달, 교통량의 증가와 같은 인위적 요인으로 인하여 도시기후는 특유의 기후특성을 갖게 된다. 이러한 도시화로 인한 도시의 기후 변동이 벚꽃의 개화일에 어떻게 영향을 미치는지 그 경향을 통하여 알아보았다. 또한, 본 연구의 결과는 계절현상과 기온, 위도, 해발고도와의 상관관계를 파악하고, 모델링을 통한 생물계절현상을 예측하고 기후 변동의 검출 연구의 기초 자료로 활용 된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.25 no.4
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• pp.207-216
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• 2000

Continuous measurements of radon progeny concentrations in the open atmosphere and measurements of meteorological parameters were performed in Tajeon, using a continuous gross alpha/beta aerosol monitor and a weather measuring equipment between July 1999 and July 2000. These data were analyzed for half-hourly, daily, and seasonal variations. The distribution of daily averaged equilibrium equivalent radon concentration$(EEC_{Rn})$ had an arithmetic mean value of $11.3{\pm}5.86Bqm^{-3}$ with the coefficient of variation of about 50% and the geometric mean was $10.3Bqm^{-3}$. The $EEC_{Rn}$ varies between 0.83 and $43.3Bqm^{-3}$, depending on time of day and weather conditions. Half-hourly averaged data indicated a diurnal pattern with the outdoor $EEC_{Rn}$ reaching a maximum at sunrise and a minimum at sunset. The pattern of the seasonal variation of the $EEC_{Rn}$ in Taejon had a tendency of minimum concentration occurring in the summer(July) and maximum concentration occurring in the late autumn(November). But the seasonal variation of the $EEC_{Rn}$ is expect to vary greatly from place to place. The outdoor $EEC_{Rn}$ was highly dependent on the local climate features. Particularly the $EEC_{Rn}$an rapidly drops less than $5Bqm^{-3}$ in case of blowing heavily higher than wind speed of $6msec^{-1}$, reversely the days with more than $30Bqm^{-3}$ were at a calm weather condition with the wind speed of lower than $1msec^{-1}$.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.191-198
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• 2010

Assessing seasonality of precipitation is necessarily required to establish future plans and policies for water resources management. In this regard, a main objective of the study is to introduce an effective approach for assessing the seasonality of the precipitation and evaluate the seasonality through the proposed one. We have used circular statistics to characterize the seasonality on the precipitation in Korea. The circular statistics allow us to effectively assess changes in timing of the seasonality in detail. It was found that peak time on monthly rainfall occurred between end of June and early July in southern coastal area while the timing was delayed in northern part of Korea because of monsoon moving in from south to north. In case of annual daily peak precipitation, spatio-temporal variation of the peak time was increased. It is mainly because of geophysical effects, frequency and paths of typhoons. Finally, temporal variations on the timing of the peak seasons were evaluated through circular statistics by 30-year moving average data. The peak season in the Northen part of Korea (e.g. Seoul and Gangrung) has been moved back from early July to end of July while the peak season has been moved up from middle of July to early July in the Southern part of Korea (e.g. Busan and Mokpo). It seems that changes in seasonality are mostly modulated by variability in the east-asia monsoon system.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.47 no.3
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• pp.186-193
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• 2014

This study aimed to analyze spatio-temporal trends of phenological characteristics in South Korea by using MODIS EVI. For the phenology analysis, we had applied double logistic function to MODIS time-series data. Our results showed that starting date of phenology seems to have a tendency along with latitudinal trends. Starting date of phenology of Jeju Island and Mt. Sobeak went back for 0.38, 0.174 days per year, respectively whereas, Mt. Jiri and Mt. Seolak went forward for 0.32 days, 0.239 days and 0.119 days, respectively. Our results exhibited the fluctuation of plant phonological season rather than the change of phonological timing and season. Starting date of plant phenology by spatial distribution revealed tendency that starting date of mountain area was late, and basin and south foot of mountain was fast. In urban ares such as Seoul metropolitan, Masan, Changwon, Milyang, Daegu and Jeju, the phonological starting date went forward quickly. Pheonoligcal attributes such as starting date and leaf fall in urban areas likely being affected from heat island effect and related warming. Our study expressed that local and regional monitoring on phonological events and changes in Korea would be possible through MODIS data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.351-351
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• 2011

최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.27 no.2
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• pp.49-70
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• 2022

Sea Surface Temperature (SST), one of the ocean features, has a significant impact on climate, marine ecosystem and human activities. Therefore, SST prediction has been always an important issue. Recently, deep learning has drawn much attentions, since it can predict SST by training past SST patterns. Compared to the numerical simulations, deep learning model is highly efficient, since it can estimate nonlinear relationships between input data. With the recent development of Graphics Processing Unit (GPU) in computer, large amounts of data can be calculated repeatedly and rapidly. In this study, Short-term SST will be predicted through Convolutional Neural Network (CNN)-based U-Net that can handle spatiotemporal data concurrently and overcome the drawbacks of previously existing deep learning-based models. The SST prediction performance depends on the seasonal and interannual SST variabilities around the southern coast of Korea. The predicted SST has a wide range of variance during spring and summer, while it has small range of variance during fall and winter. A wide range of variance also has a significant correlation with the change of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) index. These results are found to be affected by the intensity of the seasonal and PDO-related interannual SST fronts and their intensity variations along the southern Korean seas. This study implies that the SST prediction performance using the developed deep learning model can be significantly varied by seasonal and interannual variabilities in SST.