• 한국대기환경학회지
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• 제11권1호
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• pp.57-68
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• 1995

Precipitation samples were collected by a wet-only automatic acid precipitation sampler at Kangwha island on the western coast in Korea, through January until December 1992. pH, electric conductivity and the concentrations of major water-soluble ion components such as N $H_{4}$$^{+}$, $Ca^{2+}$, $K^{+}$, $Mg^{2+}$, N $a^{+}$, N $O_{3}$$^{[-10]}$ , S $O_{4}$$^{2-}$ and C $l^{[-10]}$ were measured. From the result of checking the validity for assesment of pollution level of precipitation samples by pH using correlation analysis between pH and major components, and t-test of chemical composition between acid rain and non-acid rain, pH proved to be not satisfactory for its pillution level. A more comprehensive method is therefore required. In order to estimate the monthly analytical result of chemical composition of precipitation samples comprehensively, a cluster analysis was used among the various multivariate statistical analysis. As a result of making a cluster analysis for separating the monthly precipitation samples into homogeneous patterns by setting the concentrations of nine major water-soluble ion components as a variable, three homogeneous patterns were obtained. The first pattern was a group of months having average ion concentrations, the second a guoup of months having low ion concentration, and the third a group of months having high ion concentrations. Thus, it was indicated that the pollution level of precipitation was higher on February and lower on May, June, August and September than the other months. As a result, this analysis method could be estimated the chemical coposition of precipitation regionally as well as monthly.monthly.

• 대기
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• 제30권4호
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• pp.405-420
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• 2020

In this study, we investigate the predictability of intraseasonal monthly temperature and precipitation variations using hindcast datasets from eight global circulation models participating in the operational multi-model ensemble (MME) seasonal prediction system of the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center for the 1983~2010 period. These intraseasonal monthly variations are defined by categorical deterministic analysis. The monthly temperature and precipitation are categorized into above normal (AN), near normal (NN), and below normal (BN) based on the σ-value ± 0.43 after standardization. The nine patterns of intraseasonal monthly variation are defined by considering the changing pattern of the monthly categories for the three consecutive months. A deterministic and a probabilistic analysis are used to define intraseasonal monthly variation for the multi-model consisting of numerous ensemble members. The results show that a pattern (pattern 7), which has the same monthly categories in three consecutive months, is the most frequently occurring pattern in observation regardless of the seasons and variables. Meanwhile, the patterns (e.g., patterns 8 and 9) that have consistently increasing or decreasing trends in three consecutive months, such as BN-NN-AN or AN-NN-BN, occur rarely in observation. The MME and eight individual models generally capture pattern 7 well but rarely capture patterns 8 and 9.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제26권6호
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• pp.47-64
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• 2021

In this study, the annual and monthly groundwater recharge for the Sapgyo-cheon upstream basin in Chungnam Province was evaluated by water balance analysis utilizing WetSpass-M model. The modeling input data such as topography, climate parameters, LAI (Leaf Area Index), land use, and soil characteristics were established using ArcGIS, QGIS, and Python programs. The results showed that the annual average groundwater recharge in 2001 - 2020 was 251 mm, while the monthly groundwater recharge significantly varied over time, fluctuating between 1 and 47 mm. The variation was high in summer, and relatively low in winter. Variation in groundwater recharge was the largest in July in which precipitation was heavily concentrated, and the variation was closely associated with several factors including the total amount of precipitation, the number of days of the precipitation, and the daily average precipitation. This suggests the extent of groundwater recharge is greatly influenced not only by quantity of precipitation but also the precipitation pattern. Since climate condition has a profound effect on the monthly groundwater recharge, evaluation of monthly groundwater recharge need to be carried out by considering both seasonal and regional variability for better groundwater usage and management. In addition, the mathematical tools for groundwater recharge analysis need to be improved for more accurate prediction of groundwater recharge.

• 한국환경과학회지
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• 제4권5호
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• pp.1-1
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• 1995

An attempt was made to study the subdivision of Korea by the annual amount and the annual change pattern of monthly precipitation days(that is one of the important elements of the precipitation characteristics), using the mean values for the years 1961-1990 at the 68 stations. The amplitudes of annual change were normalized and using these values, the principal component analysis was applied to determine the annual change patterns. The results show that they are expressed by the combinations of the three change patterns in almost whole regions of Korea. As a result,the annual change pattern of precipitation days in Korea is classified into 8 types from A to e,in detail, 36 types from A0 to e$\circled2$.And regional division of precipitation days in Korea is divided into 13 regions from I a to IIIC,into detail, 41 regions from I no to IIICl.

• 한국환경과학회지
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• 제4권5호
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• pp.387-402
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• 1995

An attempt was made to study the subdivision of Korea by the annual amount and the annual change pattern of monthly precipitation days(that is one of the important elements of the precipitation characteristics), using the mean values for the years 1961-1990 at the 68 stations. The amplitudes of annual change were normalized and using these values, the principal component analysis was applied to determine the annual change patterns. The results show that they are expressed by the combinations of the three change patterns in almost whole regions of Korea. As a result, the annual change pattern of precipitation days in Korea is classified into 8 types from A to e, in detail, 36 types from A0 to e$\circled2$.And regional division of precipitation days in Korea is divided into 13 regions from I a to IIIC, into detail, 41 regions from I no to IIICl.

• 한국지역지리학회지
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• 제6권3호
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• pp.139-152
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• 2000

본 연구는 남한에서의 25년간의 여름 강수량으로서 Cluster 분석을 행하여 강수의 지역 특성을 밝혔다. 여름의 강수 현상에서 다우 지역은 남해안 경기 북부 영동 지방에 출현하고, 6월의 강수량은 장마전선과 저기압의 영향에 대부분 의존하고, 7월의 것은 장마전선이 주도하고, 8월에는 태풍이 강하게 작용하고, 9월에는 태풍 장마전선 저기압의 영향에 의한다. 월강수량의 증감 경향은 매월 지역적으로 반씩 출현하며, 특히 다우 지역에서 심하다. 증가 경향은 경기 북부와 영동 지방에서 우세하고, 감소 추세는 남해안 지방과 제주도에서 탁월하다. 월강수량의 변동은 다우 지역에서 크고 소우 지역에서 작고, 그리고 9월에 가장 크고 7월에 가장 작다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권1호
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• pp.16-23
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• 2000

자료가 불충분한 북한지방의 강수기후정보를 얻기 위해 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용하는 방법을 모색하였다. 남한 전역을 대략적인 경사방향에 따라 8개지대로 구분하고 10년간(1986년-1995년) 강수자료를 수집 할 수 있는 277개 관측소를 지대에 따라 8개 그룹으로 나누었다. 관측소가 위치한 지점의 지형특성을 정량화 하여 월별 강수량의 공간변이를 가장 잘 설명하는 지형변수로 구성된 회귀모형을 각 그룹별로 작성하였다. 이 때 회귀식의 y축 절편값 대신 24개 기상청 표준관측소의 월별 강수량값을 사용하였다. 1 km 해상도의 수치고도모형을 토대로 북한 전역을 역시 경사방향에 따라 8개지대로 구분하고, 27개 북한 표준관측소 월별 강수량자료로부터 등우량선도를 작성하였다. 이를 근거로 모든 격자점의 기준강수량을 파악하였다. 각 지대별로 남한자료로부터 작성된 회귀모형을 적용하여 월별 및 연간 강수량을 계산하고 이들을 통합하여 북한전역의 강수량 분포를 1 km$\times$1km 해상도로 표출하였다. 이 계산에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 938mm이며 표준편차는 246mm 인 것으로 추정된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.443-463
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• 2024

본 연구는 지역별로 과거 30년간의 월 강수량 데이터를 활용하여 강수량 예측의 정확성을 높이고자 하였다. 통계적 모형(ARIMA, SARIMA)과 딥러닝 모형(LSTM, GBM)을 사용하여 강릉, 광주, 대구, 대전, 부산, 서울, 제주 그리고 춘천 지역에서 1983년부터 2012년까지의 월 강수량 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 2013년부터 2022년까지 10년간 월 강수량을 예측하였다. 예측 결과, 대부분 모형에서 강수량의 추세는 정확하게 예측했으나, 실제 강수량보다 과소 예측하는 경향을 보였다. 이러한 문제점을 해결하고자 지역별, 계절별 적합한 모델을 선정하였다. 강릉, 광주, 대구, 대전, 부산, 서울, 제주 그리고 춘천에는 LSTM 모형이 적합한 결과를 보였다. 계절별로 나누어 예측력을 비교하면, SARIMA 모형은 강릉, 광주, 대구, 대전, 서울 그리고 춘천 지역에서 겨울철에 특히 적합한 예측 성능을 나타냈다. 또한, LSTM 모형은 강수가 집중된 여름철에 다른 모형에 비해 높은 성능을 보였다. 결론적으로, 지역별 및 계절별 강수 패턴을 면밀하게 분석하고 이에 기반한 적합한 예측 모형을 선택하는 것은 강수량 예측의 정확도를 높이는 데 결정적인 역할을 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.315-328
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• 2024

대부분의 수문모형에서 입력자료로 쓰이는 중요한 기상자료인 강우량의 변동성이 기후변화로 인해 커지고 있다. 수문변량의 변동성 분석은 수자원의 계획 및 운영에 매우 중요하다. 비교적 최근에 개발된 혁신적 다각 경향성 분석(IPTA)은 수문변량 등의 변동성을 분석하여 경향성을 확인하는데 유용하다. 본 연구에서는 전라도에 위치한 13개 기상관측소의 관측 강우량 자료 및 공통 사회경제 경로(SSP) 시나리오에 따른 강수량 자료에 대해 IPTA를 수행하여 월 강우량의 경향성을 분석하였고, 현재 실무에서 활용되는 Mann-Kendall 검정과 Sen's slope 추정 결과와 비교하였다. 그 결과, 대부분의 지점에서 2월부터 7월까지 그리고 11월의 강수량은 증가 경향을 보이고, 10월의 강수량은 감소 경향이 나타났다. 월 강수량에 대해 IPTA와 Mann-Kendall 검정 및 Sen's slope 추정은 156(13개 관측소 × 12개월) 시계열 중에서 각각 75.00 %, 5.13 %, 5.13 % 의 경향성을 감지하여, 상대적으로 IPTA가 경향성 감지에 더 민감하다는 것을 보여주었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제35권2호
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• pp.87-92
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• 2002

북한 지역은 산이 많고, 경사지 밭이 많아 토양 유실이 심하므로, 토지를 보호하는 것이 토양의 지력 유지에 중요하다. 토양 보전 대책 마련을 위해서는 각 지역의 토양 유실 가능량을 예측하는 것이 필요하다. 토양 유실 예측에 USLE가 광범위하게 적용된다. 북한 지역의 토양 유실 예측에 필요한 강수 인자8의 산출이 시도되었다. 북한 지역의 수집 가능한 75개소의 월 강수량 자료를 이용하였다. 월 강수량의 7, 8월 강수 집중도(X)로부터 지역 보정 인자를 산출하였다. 지역 보정 인자($U_{adj}$) 산출을 위한 기본식은 남한의 중북부 지역 20개소의 $EI_{30}$와 월강수량 자료로부터 얻어 낸 식 $$U_{adj}=4.095{\cdot}X-0.878(r=0.689^{**})$$ 을 적용하였다. 북한 지역의 강수량은 606-1,520mm이었으며, 7, 8월 집중도는 34.4%~53.8%이었다. 이에 따른 지역 보정 계수 $U_{adj}$는 0.53~1.33이었으며, 동해안과 산간 지방의 $U_{adj}$ 값이 서해안과 내륙 지방의 $U_{adj}$ 값보다 낮았다. 지역 보정 계수를 고려한 USLE의 강수 인자 $R_{adj}$는 107 ~ 493으로 평가되었으며, 이는 평균 259.6으로 남한의 평균 R 값 434.5보다 낮았다.