• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.12
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• pp.1125-1135
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• 2022

Damages by heavy snow does not occur very often, but when it does, it causes damage to a wide area. To mitigate snow damage, it is necessary to know, in advance, the depth of snow that causes damage in each region. However, snow depths are measured at observatory locations, and it is difficult to understand the spatial distribution of snow depth that causes damage in a region. To understand the spatial distribution of snow depth, the point measurements are interpolated. However, estimating spatial distribution of snow depth is not easy when the number of measured snow depth is small and topographical characteristics such as altitude are not similar. To overcome this limit, satellite images such as Synthetic Aperture Radar (SAR) can be analyzed using Differential Interferometric SAR (DInSAR) method. DInSAR uses two different SAR images measured at two different times, and is generally used to track minor changes in topography. In this study, the spatial distribution of snow depth was estimated by DInSAR analysis using dual polarimetric IW mode C-band SAR data of Sentinel-1B satellite operated by the European Space Agency (ESA). In addition, snow depth was estimated using geostationary satellite Chollian-2 (GK-2A) to compare with the snow depth from DInSAR method. As a result, the accuracy of snow cover estimation in terms with grids was about 0.92% for DInSAR and about 0.71% for GK-2A, indicating high applicability of DInSAR method. Although there were cases of overestimation of the snow depth, sufficient information was provided for estimating the spatial distribution of the snow depth. And this will be helpful in understanding regional damage-causing snow depth.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1245-1249
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• 2009

본 연구에서는 우리나라 수문기상인자의 특성변화 분석의 필요성을 지각하여 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 수문기상인자 중 연평균기온, 연평균상대습도, 연강수량, 연증발량, 연일조시간, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설일수 등의 자료를 수집하고 기본통계량에 해당하는 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 통하여 수문기상인자의 경년적 변화를 파악하였다. 또한 각종 통계학적 기법을 이용하여 이들 수문기상인자의 경향성, 주기성, 변동성 등을 분석하였으며, 그 결과는 우리 나라를 대표할 수 있는 서울지점을 중심으로 정리하였다. 기본통계량을 분석한 결과 연강수량, 연강수일수, 연강수계속시간의 표준편차와 변동계수가 다른 수문기상인자 비해 상대적으로 큰 것으로 나타나 강수관련 인자들의 경년별 변화가 두드러짐을 알 수 있다. 또한 선형회귀분석과 5년 이동평균 결과 연강수량과 연평균기온은 증가, 연평균상대습도, 연일조시간, 연강수일수, 연증발량은 감소하는 경향을 보였다. Mann-Whitney Test, Wald-Wolfowitz Test, Hotelling-Pabst Test, Wavelet Method와 같은 통계학적기법으로 동질성, 독립성, 검정, 경향성 검정을 수행한 결과 연강수량, 연증발량, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설 일수 인자가 각각의 검정에서 동질성 및 독립성을 보였고, 경향성 검정에서는 연평균기온, 연평균상대습도, 연적설일수 인자가 신뢰수준 내에서 유의함을 보였고, 주기성 검정결과 본 연구에 채택한 9개의 수문기상인자들의 연속된 주기성은 나타나지 않았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.126-126
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• 2012

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 미치고 있으며 특히, 홍수나 대설로 인한 수문변화에 영향을 준다. 본 연구는 준분포형 연속 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 우리나라 3대 대설지역에 속하는 다목적댐인 충주댐유역(6642.0 m)의 기후변화에 따른 융설이 수문과 수질에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 먼저, 융설 모형의 매개변수인 적설분포면적감소곡선 (Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 구축하기 위하여 10년(2000-2010)동안의 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료와 6개 기상관측소(충주, 제천, 원주, 영월, 대관령, 태백)의 최심적설자료를 이용하여 연도별 SCDC을 구축하였다. 구축 결과, 눈이 50% 피복 일 때 snow volume은 연 평균 0.47로 분석되었다. 이를 SWAT 모형에 적용하여 수문과 수질에 대한 적용성 평가를 실시한 결과, 유출의 경우 NSE는 융설기간 동안 평균 0.8, 전체기간은 평균 0.6으로 나타났으며 수질(Sediment, T-N, T-P)의 경우 각각 평균 0.72, 0.70, 0.85을 나타내었다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES(Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화시나리오의 HadCM3 모델의 결과 값을 이용하였으며 기간은 과거 30년 기후자료(1981-2010, baseline)를 바탕으로 2040s(2020-2059), 2080s(2060-2099)의 두 기간으로 나누어 각각 분석하였으며 기후변화 결과 값의 불확실성을 줄이고자 과거 자료와 GCM의 1981년에서 2000년까지의 값을 비교하여 온도와 강수량의 보정을 실시한 후 LARS-WG를 이용하여 온도와 강수량 자료를 구축하였다. SWAT 모형을 적용한 결과, 평균 1.92 증가한 것으로 나타났으며 유출은 융설기간(Nov-Apr)이 비융설기간(May-Oct)보다 10% 더 증가하였다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 통한 유출 및 환경부하량 전망을 목표로 하여 미래 기후변화를 고려한 융설이 다목적댐에서의 유출과 수질 (Sediment, Total Nitrogen, Total Phosphorus)에 미치는 영향을 평가해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.39 no.3 s.178
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• pp.255-268
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• 2006

Recent 22-year (1981-2002) meteorological data of 58 Korea Meteorological Adminstration (KMA) station were analyzed to investigate spatial and temporal variation of surface air temperature (SAT) and ground surface temperature (GST) in Korea. Based on the KMA data, multiple linear regression (MLR) models, having two regression variables of latitude and altitude, were presented to predict mean surface air temperature (MSAT) and mean ground surface temperature (MGST). Both models showed a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.92 and 0.94, respectively. The prediction of MGST is particularly important in the areas of geothermal energy utilization, since it is a critical parameter of input for designing the ground source heat pump system. Thus, due to a good performance of the MGST regression model, it is expected that the model can be a useful tool for preliminary evaluation of MGST in the area of interest with no reliable data. By a simple linear regression, temporal variation of SAT was analyzed to examine long-term increase of SAT due to the global warming and the urbanization effect. All of the KMA stations except one showed an increasing trend of SAT with a range between 0.005 and $0.088^{\circ}C/yr$ and a mean of $0.043^{\circ}C/yr$. In terms of meteorological factors controlling variation of GST, the effects of solar radiation, terrestrial radiation, precipitation, and snow cover were also discussed based on quantitative and qualitative analysis of the meteorological data.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.188-202
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• 2011

Due to emissions of greenhouse gases caused by increased use of fossil fuels, the climate change has been detected and this phenomenon would affect even larger changes in temperature and precipitation of South Korea. Especially, the increase of temperature by climate change can affect the amount and pattern of snowfall. Accordingly, we tried to predict future snowfall and the snowfall pattern changes by using the downscaled GCM (general circulation model) scenarios. Causes of snow varies greatly, but the information provided by GCM are maximum / minimum temperature, rainfall, solar radiation. In this study, the possibility of snow was focused on correlation between minimum temperatures and future precipitation. First, we collected the newest fresh snow depth offered by KMA (Korea meteorological administration), then we estimate the temperature of snow falling conditions. These estimated temperature conditions were distributed spatially and regionally by IDW (Inverse Distance Weight) interpolation. Finally, the distributed temperature conditions (or boundaries) were applied to GCM, and the future snowfall was predicted. The results showed a wide range of variation for each scenario. Our models predict that snowfall will decrease in the study region. This may be caused by global warming. Temperature rise caused by global warming highlights the effectiveness of these mechanisms that concerned with the temporal and spatial changes in snow, and would affect the spring water resources.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.4
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• pp.409-419
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• 2010

In this study, for the purpose of analyzing the characteristics of Korean hydrologic weather parameters, 9 hydrologic weather parameters data such as annual precipitation, annual rainy days, annual average relative humidity, annual average temperature, annual duration of sunshine, annual evaporation, annual duration of precipitation, annual snowy days and annual new snowy days are collected from 63 domestic meteorological stations that has the hydrologic weather parameters records more than 30 years. And the basic characteristics of hydrologic weather parameters through basic statistics, moving average and linear regression analysis are perceived. Also trend using the statistical methods like Hotelling-Pabst test and Mann-Kendall test about hydrologic weather parameters is analyzed. Through results of basic analysis, moving average and linear regression analysis it is shown that precipitation is concentrated in summer and deviation of precipitation for each season showed significant difference in accordance with Korean climate characteristics, besides the increase in annual precipitation and annual average temperature, annual average relative humidity and annual duration of sunshine reduction and annual rainy days is said to increase or decrease. The results of statistical analysis of trend are summarized as trend commonly appeared in annual average relative humidity and annual average temperature. and annual precipitation, annual rainy days and annual duration of sunshine showed different results according to area.

• The Korean Journal of Quaternary Research
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• v.13 no.1
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• pp.45-52
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• 1999

This study examined the spatial distribution of precipitation in Donghae-Shi. The daily, monthly precipitaion on the 2 stations, 3 AWS(Automatic Weather Station) were analyzed by altitudinal distribution, the air pressure type and days of daily precipitation. The results of the study are as follows. 1 Hour greatest precipitation is 62.4mm(1994. 10. 12), Daily greatest precipitation, 200mm(1994. 10. 12), Monthly greatest precipitation, 355.5mm(1994. 10), Maximum depth of snow fall, 35.5cm(1994. 1. 29) in Donghae-Shi, 1993∼1997. Altitudinal distribution of precipitation in Summer tends to have more precipitation at higher altitude, in Winter, high mountains and coast have more precipitation than other sites do. The heavy rainfall in Donghae-Shi is mainly formed by a Typhoon, next is Jangma front. The number of consecutive days of daily precipitation $\geq$20mm is 81days, 44days of those appeared in Summer season. The synoptic environment causes the difference in observed the heavy snowfall amount between high mountains and coast.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.196-196
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RCM 기후자료를 바탕으로 관측자료 및 시나리오의 온도, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하여 기상청 산하 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표 I:1979~2008년, 목표 II:2011~2040년, 목표 II:2041~2070년, 목표IV:2071~2100년) 적설량을 예측하였으며, 빈도별(20년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하고자 하였다. KMA-RCM 자료를 이용한 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였고, 58개 대상 지점의 30년 이상 관측기상자료 중 온도, 강수, 적설량 자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였다. 확률적설량에서 매개변수 추정은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정확률분포형으로는 시나리오적 방법 및 비시나리오적 방법에 대한 분포형 검정결과 가장 적합하다고 판정되는 Gumbel분포형을 선정하였다. 위의 방법론을 통하여 미래 목표기간별로 확률적설량을 확률적설량을 산정하였으며 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.4
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• pp.305-316
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• 2015

The GPS signal delays in troposphere, which are along the signal path between a transmitting satellite and GPS permanent station, can be used to retrieve the precipitable water vapor. The GPS remote sensing technique of atmospheric water vapor is capable of monitoring typhoon and detecting long term water vapor for tracking of earth’s climate change. In this study, we analyzed GPS precipitable water vapor variations during the heavy snowstorm event occurred in the Yeongdong area, 2014. The results show that the snowfall event were occurring after the GPS precipitable water vapor were increased, the maximum fresh snow depth was recorded after the maximum GPS precipitable water vapor was generated, in Kangneug and Wuljin, respectively. Also, we analyzed that the closely correlation among the GPS precipitable water vapor, the K-index and total index which was acquired by the upper air observation system during this snowstorm event was revealed.