• Water for future
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• v.28 no.6
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• pp.193-202
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• 1995

The subjective research attempts to apply a rainfall-runoff model capable of considering time-variation of soil water contents which are highly correlated to the river flows on the qpqyungchang river basin and to evaluate its performance for flow forecasting. The model used in this study is a physically-based conceptual time-continuous model, which is composed of the Sacramento soil moisture accounting model and the nonlinear multiple conceptual reservoirs model. The daily precipitation and evaporation data for 7 years and for 3 years were used for the parameter estimation and the model verification, respectively. As a result, the flows including a significant flood event were well simulated, and the cross-correlation coefficient between observed flows and computed flows for the verification periods was 0.87, but in general computed flows were underestimated for the low-flow periods. Also, the effects of precipitation and soil water content to the river flows were analysed for the flood and the drought.

• Environmental Engineering Research
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• v.22 no.2
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• pp.162-168
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• 2017

Rainfall is one of the most important phenomena of the natural system. In Bangladesh, agriculture largely depends on the intensity and variability of rainfall. Therefore, an early indication of possible rainfall can help to solve several problems related to agriculture, climate change and natural hazards like flood and drought. Rainfall forecasting could play a significant role in the planning and management of water resource systems also. In this study, univariate Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model was used to forecast monthly rainfall for twelve months lead-time for thirty rainfall stations of Bangladesh. The best SARIMA model was chosen based on the RMSE and normalized BIC criteria. A validation check for each station was performed on residual series. Residuals were found white noise at almost all stations. Besides, lack of fit test and normalized BIC confirms all the models were fitted satisfactorily. The predicted results from the selected models were compared with the observed data to determine prediction precision. We found that selected models predicted monthly rainfall with a reasonable accuracy. Therefore, year-long rainfall can be forecasted using these models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.97-97
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• 2016

가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 다만, 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중 일지라도 초기에 감지한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료를 활용한 가뭄전망정보 생산 및 제공하고 있으며, 활용성을 검증한바 있다. 국내의 경우 기상청에서는 대기-해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) 모델을 도입하였으며, 가뭄예보를 목적으로 장기예보자료 기반의 가뭄전망정보 생산체계를 구축한 바 있다(기상청, 2012; 손경환 등, 2015). 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 수문기상 전망정보를 이용하여 2014-15년 가뭄사례에 대한 가뭄감시 및 전망정보를 생산 및 평가하였다. 수문기상전망 정보는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5와 지면모델을 이용하여 생산하였으며, 관측자료와 수문전망정보 기반의 가뭄지수를 산정하였다. 매스컴 및 언론 보도 자료부터 2014-15년 가뭄에 대한 행정구역별 피해사례를 수집하였으며, 이를 기반으로 시계열, 지역별 및 통계적(CC, RMSE) 분석을 이용하여 선행시간별 정확도를 평가하였다. 1개월 및 2개월 전망정보의 정확도가 높음을 확인하였으며, 가뭄심도가 심각한 시기의 가뭄상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.378-378
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• 2019

본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.336-336
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• 2023

가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.337-337
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• 2023

가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.40-40
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• 2020

가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 수문학적, 농업적, 사회경제학적 가뭄으로 분류할 수 있으며, 각 가뭄은 서로 직·간접적으로 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로의 전이 분석을 위하여 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package)모형을 한반도 대상으로 구축하였다. WRF-Hydro 모형을 한반도에 적절히 사용하기 위하여 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기와 같은 파라미터 보정을 모형의 유출량 결과 값과 관측된 유출량 값을 비교 평가하여 수행하였다. 수문학적 가뭄을 정의하기 위해 Standardized Runoff Index(SRI)를 도출하였고, 기상학적 가뭄 정의에는 Standardized Precipitation Index(SPI)를 사용하였다. 한반도 가뭄이 발생한 2008년부터 2015년까지 SPI와 SRI의 기간 및 심도를 정량화하고 가뭄 전이 분석하였다. 분석 결과에 따르면 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생 5일에서 49일 이후에 발생하며, 발생 횟수가 적으며 크기가 작으나, 상대적으로 긴 가뭄 기간을 보였다. 이러한 분석은 지면 및 수문 모형 기반 한반도 가뭄 사상 예측 및 이해에 기여할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.207-207
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• 2016

최근 2년 간 한반도에 내린 강수량은 평년에 비해 60%정도 밖에 내리지 않았다. 이로 인해 2015년에는 전국 곳곳에서 가뭄이 발생하였고, 농작물피해, 이수부분에서 어려움을 겪었다. 지역적으로 가뭄피해를 해소하고자 여러 대책이 강구되고 있고, 국가적으로 가뭄을 극복하기 위해 국가가뭄정보분석센터의 개소 등 기상, 수문정보를 바탕으로 한 가뭄 해소 노력이 증대되고 있다. 기상청에서는 기상확률예보를 통해 단기적인 강수, 가뭄 예측자료를 제공하고 있으며, 전지구모델을 상세화 한 지역기후모델을 통해 한반도 전 지역에 대해 기후변화시나리오에 의한 강수, 기온자료를 제공하고 있다. 가뭄을 예측하고, 가뭄정도를 파악하기 위해서 가뭄지수를 보편적으로 이용하고 있다. 강수와 기온은 기상학적 가뭄지수 산정에 가장 중요한 인자로 이용되고 있다. SPI는 강수자료를 이용하여 가뭄정도를 파악할 수 있는 지수이고, RDI는 강수와 기온자료를 통해 잠재 증발산량을 산정하고, 이를 고려하는 가뭄지수이다. 한반도 내 주요 관측소지점에 대해 RCP 8.5 시나리오에 의한 장래 2100년까지 가뭄지수를 산정한 결과 RDI의 경우 가뭄발생빈도와 강도가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 장래 한반도의 연 강수량은 크게 감소하지 않는데 비해 기온은 점차 증가하는 경향이 발생함에 따라 기온상승에 의한 증발산량의 증가가 극한가뭄이 발생하는 주요요인으로 판단되었다. 수도권지역의 경우 예측기간이 2100년에 가까울수록 SPI에 의한 가뭄지수는 점차 증가하여 가뭄 강도가 약해지는 것으로 예측되었고, RDI지수에 의한 가뭄지수는 점차 감소하여 극한가뭄이 발생할 가능성이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 장래 가뭄에 의한 피해지역 예측, 수자원 계획, 이수분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.310-310
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• 2018

Generally, precipitation measurement were conducted with various authrities. Among these, the MOLIT conduct the hydrological survey for the water resource management such as flood and low-flow forecasting, drought countermeasure, streamflow management. There is totally 424 observatory were existed and each precipitation measurement were obtained and quality assuranced with 10-min interval. It could be arranged or estimated with nearby observatory and radar reflectivity when the total amount of precipitation are existed. The objective of the study is therefore to suggest the method to estimate missing data with rain radar reflectivity. To validate suggested method, 50 observartory were obtained, and the efficiency were analyzed with estimated and observed precipitation. As the result of the study, the suggested method has reliability, and can be used as a method for quality assurance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.13-13
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• 2020

'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.