• 한국지구과학회지
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• 제33권5호
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• pp.422-433
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• 2012

The purpose of this study is to investigate the characteristic changes of the Changma season in the 2000s. To accomplish this goal, we have used daily rainfall data collected over nearly 40 years (1971 to 2010). The average summer precipitation data including the Changma season were collected from 16 weather stations that are placed across the three major regions (i.e. central region, southern region, and Jeju region) as Korea Meteorological Administration divided. These precipitation data were analyzed to find out characteristic changes of the Changma season. Results of the precipitation data comparison among the major regions that, monthly average precipitation in the central region was the highest in July; its precipitation tended to increase from May to September. In the southern region, the precipitation amount was lowest in June and tended to increase in May, September, and August. In the Jeju region, the precipitation has been the highest in June and July for the past 30 years, whereas September has been highest month in the last 10 years. The precipitation amount in the Jeju region decreased both in June and July, whereas it tended to grow in May, August and September. A correlation coefficient formula by Karl Pearson has been used to find out correlations between the Changma season and the precipitation of the major regions in 2000s and normal years. It was found that the correlation coefficient has decreased from 0.723 to 0.524 in the 2000s (2001 to 2010) compared to normal years (1971 to 2000).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1309-1317
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• 2012

Stochastic weather generators are commonly used to simulate time series of daily weather, especially precipitation amount. Recently, a generalized linear model (GLM) has been proposed as a convenient approach to fitting these weather generators. In this paper, a stochastic weather generator is considered to model the time series of daily precipitation at Seoul in South Korea. As a covariate, global temperature is introduced to relate long-term temporal scale predictor to short-term temporal predictands. One of the limitations of stochastic weather generators is a marked tendency to underestimate the observed interannual variance of monthly, seasonal, or annual total precipitation. To reduce this phenomenon, we incorporate time series of seasonal total precipitation in the GLM weather generator as covariates. It is veri ed that the addition of these covariates does not distort the performance of the weather generator in other respects.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.738-739
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• 2015

The main objective of this study, "Spatial Downscaling of Precipitation from GCMs for Assessing Climate Change over Han River and Imjin River Watersheds", is to carry out over Han River and Imjin River watersheds. To this end, a statistical regression method with MOS (Model Output Statistics) corrections at every downscaling step was developed and applied for downscaling the spatially-coarse Global Climate Model Projections (GCMPs) from CCSM3 and CSIRO with respect to precipitation into 0.1 degree (about 11 km) spatial grid over study regions. The spatially archived hydro-climate data sets such as Willmott, GsMap and APHRODITE datasets were used for MOS corrections by means of monthly climatology between observations and downscaled values. Precipitation values downscaled in this study were validated against ground observations and then future climate simulation results on precipitation were evaluated for the projections.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.439-448
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• 2005

본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을 유지하면서 빈도에 대한 스펙트럼을 보다 효율적으로 평가할 수 있었다. Wavelet Transform을 이용하여 분석한 결과 국내 월강수량은 1년을 중심으로 강한 스펙트럼을 나타내고 있으며 연강수량은 2-8년 주기에서 통계적으로 유의한 주기를 확인할 수 있었다. SOI와 SST에서는 2-8년 주기가 지배적임을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권1호
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• pp.35-40
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• 2011

현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.669-676
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• 2006

수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이차변수로 적용하여 공간 분포 해석을 실시하였으며, 기존의 역거리법과 단순 크리깅 기법에 의한 분석결과와 비교하였다. 구축한 강우량 자료간의 상관성을 조사한 결과, 일강우량은 당 해의 월평균 강우량 및 전체 자료기간의 월평균 강우량 자료와 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났으며, 이 자료들을 Co-kriging 기법에 적용한 결과, 강우 공간 분포의 해석 정확도가 향상되었으며, 향후 다른 기상 상관 인자를 적용함으로서 강우량을 비롯한 수문인자의 공간 분포해석상 문제가 되는 불확실성을 줄일 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.441-452
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• 2009

본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률가중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다.

• 대기
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• 제24권2호
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• pp.159-171
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• 2014

This study investigated the temporal and spatial characteristics of summertime (June-August) precipitation over Korean peninsula, using Korea Meteorological Administration (KMA)is Automated Synoptic Observing System (ASOS) data for the period of 1973-2010 and Automatic Weather System (AWS) data for the period of 1998-2010.The authors looked through climatological features of the summertime precipitation, then examined the degree of locality of the precipitation, and probable precipitation amount and its return period of 100 years (i.e., an extreme precipitation event). The amount of monthly total precipitation showed increasing trends for all the summer months during the investigated 38-year period. In particular, the increasing trends were more significant for the months of July and August. The increasing trend of July was seen to be more attributable to the increase of precipitation intensity than that of frequency, while the increasing trend of August was seen to be played more importantly by the increase of the precipitation frequency. The e-folding distance, which is calculated using the correlation of the precipitation at the reference station with those at all other stations, revealed that it is August that has the highest locality of hourly precipitation, indicating higher potential of localized heavy rainfall in August compared to other summer months. More localized precipitation was observed over the western parts of the Korean peninsula where terrain is relatively smooth. Using the 38-years long series of maximum daily and hourly precipitation as input for FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data Program 2006), it was revealed that precipitation events with either 360 mm $day^{-1}$ or 80 mm $h^{-1}$ can occur with the return period of 100 years over the Korean Peninsula.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.27-46
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• 2016

본 연구는 월강수량의 내삽을 위해 PRISM-KNU(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model-Kongju National University)를 개발하였다. PRISM-KNU의 특징은 강수량과 지형고도 사이의 선형관계의 공식에서 기울기의 허용 범위를 지형 기복량을 토대로 조절하는 것이다. 이 모델의 매개변수 값은 최적화 기법에 의해 결정하였고, 그 결과를 2000~2014년, 공간 해상도 $1{\times}1km$의 남한 강수량 자료를 생산하는데 적용하였다. 연구 결과에서 모의 효율, Kling-Gupta Efficiency는 총 모의 사례의 86%에서 0.7 이상이었다. 또한 Modified Korean PRISM에 의해 생산된 기존의 강수량 자료에서는 공간적 패턴에 급격한 변화가 나타나는 반면 PRISM-KNU에 의해 생산된 자료에서는 그와 같은 현상이 나타나지 않았다. 본 연구는 PRISM-KNU가 타당하게 개발되었다는 것을 확인하였고, 연구 결과는 또한 그 모델에 의해 생산된 자료의 공간적 일관성이 Modified Korean PRISM의 자료에 비해 향상 되었다는 것을 보여주었다. PRISM-KNU와 그 모델의 산출물은 다양한 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-35
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• 2017

이 연구는 우리나라를 대상으로 일 강우자료를 생성하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 우선 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일 강우자료를 수집하여 기상생성방법으로 많이 이용되는 조건부 확률을 이용한 Markov 연쇄와 감마 분포 함수를 결합하는 방법을 적용하여 본 결과 관측자료와 유사한 일 강우자료를 생성하였고, 23개 지점별로 강우특성을 나타내는 4종의 모수를 계산할 수 있었다. 또한 새로운 방법을 이용하여 지점의 강우특성을 나타내는 모수는 월 강우량으로부터 추정할 수 있었고, 이를 적용하여 1981~2010년, 2011~2015년 두 기간을 대상으로 일 강우자료를 생성하여 기존의 관측자료와 비교한 결과 매우 유사한 분포를 나타내는 것을 알 수 있었다. 따라서 월 강우량 자료를 이용하여 강우특성모수를 산출하고 이로부터 일 강우자료를 생성하는 조건부 확률과 감마 분포 함수를 결합한 방법은 농업의 기후변화 영향과 수자원의 연구에 실용적으로 이용될 것으로 기대된다.