• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.57-57
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• 2022

국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.203-208
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• 2004

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)는 식생의 건강상태 및 농작물 생산량 추정등에 효과적인 식생지수로, 20년 이상 축적된 MOAA NDVI data의 경우, 식생의 시기적, 계절적 변화탐지가 가능해져 이를 바탕으로 한 가뭄지수들이 개발되어 가뭄 모니터링에 사용되어지고 있다 지난 2001년, 한반도는 기상관측 이래 90년만의 강수량 최저치를 기록하여 전국적인 대 가뭄의 피해를 입었으며, 특히 북한은 유엔이 선정한 가뭄에 가장 취약한 국가로 그로 인한 식량난이 더욱 악화되고 있어 가뭄에 대한 정보는 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 1994～2002년의 식물 생장기(growing season : 3～10월)동안 NDVI 10일 최대값 합성영상 (10-day maximum composite data)을 사용하여 남북한으로 나누어진 한반도를 대상으로 각각의 식생현황을 파악 및 비교하고, 산림, 농지, 도시지역별로 NDVI와 가뭄의 주원인인 강수량과의 상관관계로 그 효용성을 분석하였다. 그 결과, NDVI는 1～2개월 전 강수량의 영향이 가장 컸으며, 특히 농지지역에서의 상관계수가 높게 나타났다.

• Water for future
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• v.7 no.1
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• pp.65-70
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• 1974

According to the simplified Gringorten's method of extreme values from data samples, daily maximum precipitation and return period in Seoul was estimated. And also, it was known that the distribution of daily maximum precipitation of Seoul area belong th an exponential type of distribution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.198-198
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• 2020

기후 내적 변동성(Climate Internal Variability, CIV)은 기후를 이해하는 데 중요한 역할을 하며 기후예측에 있어 주요 불확실성 원인들 중 하나이다. 본 연구는 다양한 이산화탄소 배출 시나리오에 대해 CIV와 기후학적 평균(Climatological Mean, CM)을 추정하는 것을 목표로 한다. 확률론적 날씨생성기(Stochastic Weather Generator)를 이용하여 국내 40개 기상 관측소에 대해, 30년에 해당하는 시단위 시계열 100개 앙상블을 생성하였다. CIV는 Detrend 방법과 Differenced 방법을 이용하여 추정되었으며, noise 계산값과 비교하였다. 그 결과, CIV 값과 noise 값들 사이의 correlation이 매우 높았으며, 제시된 방법론이 신뢰할 수 있음을 검증하였다. 국내 40개 지역에 적용하여 계산된 CIV와 CM의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 국내의 대부분의 지역에 있어 평균적으로 CM과 CIV는 미래에 증가할 것이며, 그 증가 정도는 RCP 8.5의 경우와 먼 미래END(2071-2100년) 기간에서 더 커질 것이다; (2) CM과 CIV의 미래 변화의 특성은 강수의 특성 지수에 따라 다르다. 강수량의 양을 나타내는 3개의 지수(총 강수량, totPr, 일 최대 강수량, maxDa 및 시간당 최대 강수량, maxHr)와 강수량의 발생일수를 나타내는 지수(무강우 일수, nonPr)의 특성은 크게 다르다. (3) CIV와 CM의 변화 요인들 사이의 관계를 조사하면 maxDa와 maxHr에 대해서는 그들 사이에 높은 상관관계가 있지만 다른 지수에는 그렇지 않다. (4) 국내에서 CIV 값이 공간적으로 변동성이 큰 경우는 계절적으로 여름이며, 이는 totPr 및 maxDa에서만 유효하다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 기후내적변동성 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.8 no.4
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• pp.209-221
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• 2006

The purpose of this study is to analyze the effects of climate change on the nonpoint source pollution in a small watershed using a mid-range model. The study area is a basin in a rural area that covers 384 ha with a composition of 50% forest and 19% paddy. The hydrologic and water quality data were monitored from 1996 to 2004, and the feasibility of the GWLF (Generalized Watershed Loading function) model was examined in the agricultural small watershed using the data obtained from the study area. As one of the studies on climate change, KEI (Korea Environment Institute) has presented the monthly variation ratio of rainfall in Korea based on the climate change scenario for rainfall and temperature. These values and observed daily rainfall data of forty-one years from 1964 to 2004 in Suwon were used to generate daily weather data using the stochastic weather generator model (WGEN). Stream runoff was calibrated by the data of $1996{\sim}1999$ and was verified in $2002{\sim}2004$. The results were determination coeff, ($R^2$) of $0.70{\sim}0.91$ and root mean square error (RMSE) of $2.11{\sim}5.71$. Water quality simulation for SS, TN and TP showed $R^2$ values of 0.58, 0.47 and 0.62, respectively, The results for the impact of climate change on nonpoint source pollution show that if the factors of watershed are maintained as in the present circumstances, pollutant TN loads and TP would be expected to increase remarkably for the rainy season in the next fifty years.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.5B
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• pp.397-408
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• 2009

In this study, a stochastic precipitation generation framework for simultaneous simulation of daily precipitation at multiple sites is presented. The precipitation occurrence at individual sites is generated using hybrid-order Markov chain model which allows higher-order dependence for dry sequences. The precipitation amounts are reproduced using Anscombe residuals and gamma distributions. Multisite spatial correlations in the precipitation occurrence and amount series are represented with spatially correlated random numbers. The proposed model is applied for a network of 17 locations in the middle of Korean peninsular. Evaluation statistics are reported by generating 50 realizations of the precipitation of length equal to the observed record. The analysis of results show that the model reproduces wet day number, wet and dry day spell, and mean and standard deviation of wet day amount fairly well. However, mean values of 50 realizations of generated precipitation series yield around 23% Root Mean Square Errors (RMSE) of the average value of observed maximum numbers of consecutive wet and dry days and 17% RMSE of the average value of observed annual maximum precipitations for return periods of 100 and 200 years. The provided model also reproduces spatial correlations in observed precipitation occurrence and amount series accurately.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.21 no.1
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• pp.98-113
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• 2015

In this study, spatial and temporal patterns and changes in seasonal multi-day cumulative extreme precipitation events defined by maximum 1~5 days cumulative extreme precipitation observed at 61 weather stations in the Republic of Korea for the recent 40 years(1973~2012) are examined. It is demonstrated that the magnitude of multi-day cumulative extreme precipitation events is greatest in summer, while their sensitivity relative to the variations of seasonal total precipitation is greatest in fall. According to analyses of linear trends in the time series data, the most noticeable increases in the magnitude of multi-day cumulative extreme precipitation events are observable in summer with coherences amongst 1~5 days cumulative extreme precipitation events. In particular, the regions with significant increases include Gyeonggi province, western Gangwon province and Chungcheong province, and as the period for the accumulation of extreme precipitation increases from 1 day to 5 days, the regions with significantly-increasing trends are extended to the Sobaek mountain ridge. It is notable that at several scattered stations, the increases of 1~2 days cumulative extreme precipitation events are observed even in winter. It is also observed that most distinct increasing tendency of the ratio of these multi-day cumulative extreme precipitation to seasonal total precipitation appears in winter. These results indicate that proactive actions are needed for spatial and temporal changes in not only summer but also other seasonal multi-day cumulative extreme precipitation events in Korea.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.105-105
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• 2011

전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.116-116
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• 2023

대규모 댐과 같은 수공구조물의 파괴시 상당한 피해가 발생하므로 구조물설계시 가능최대강수량(PMP) 기준이 적용된다. 포락선 방법은 가장 극심했던 강우량의 포락선을 작성하여 PMP를 산정하는 방법으로 기상 및 강수량자료가 부족시 PMP 추정이 어려운 경우에 사용한다. 포락선의 근사식은 지속시간의 거듭제곱인 멱함수 형태로 나타내며, 우리나라의 경우 1일을 전후로 계수와 차수가 다른 식을 사용한다. 이러한 근사식은 우리나라의 이상홍수 발생빈도 및 규모가 커짐에 따라 검토될 필요성이 있다. 또한, PMP 산정시 활용하는 제한된 수의 지상관측자료는 시공간적 변동성을 완전히 포착할 수 없어 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 기상레이더 자료를 기반으로 우리나라 전역의 최대 강우깊이-지속시간 관계를 분석 및 새로운 PMP 포락선을 제시한다. 활용한 레이더는 CMAX(Column Maximum)로 2009~2018년간 10분 단위자료를 수집하였다. 레이더 자료와 비교하기 위하여 지상관측자료 AWS를 함께 수집하였다. AWS는 1997~2022년간 1분 단위자료로 우리나라 전역의 547개 지점관측자료를 활용하였다. 레이더자료는 Z-R 관계식으로 변환하여 가외치(outlier)를 제거 및 보정하였다. 그 후, 정규 크리깅기법으로 생성한 지상관측 강우장과 병합하는 CM(Conditional Merging)기법을 적용하였다. 우리나라 최대 강우깊이-지속시간 관계를 산정한 결과, 기존 포락선의 값이 낮게 산정되었음을 확인하였다. 이는 기후변화 등에 따라 최근 극한 호우가 발생한 것으로 판단된다. 또한, 실제 근사식은 멱함수 거동에서 벗어난 형태로 나타났고, 지점관측자료가 기상레이더 값보다 과소추정되는 경향을 확인하였다. 특히 같은 기간에서 확인하였을 때, 강우지속시간이 짧을수록 AWS값과 레이더자료의 강수량이 2배 정도 차이를 보여 지점관측소가 없는 지역의 국지성 호우 존재를 확인할 수 있었다. 추후, 미래에 더 긴 레이더 시계열을 사용한다면, 더욱 신뢰성 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.