• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.424-433
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• 2021

최근의 기후변화는 지구촌 곳곳에 이상기상 현상을 발생시키며, 사회 여러 분야에서 많은 피해를 발생시키고 있다. 특히 최근에는 호우 또는 가뭄 등 강수량의 많고 적음으로 인한 피해가 많이 보고되고 있는데, 본 연구에서는 실제로 우리나라에서 발생하고 있는 강수량의 발생 패턴을 조사하여 과거에서 현재까지 어떤 변화를 보이는지 분석해보고자 하였다. 이를 위해 선행연구에서 기후변화에 따른 강수량의 시간적 특성 비교를 위해 제시한 강수지표 중 일부를 선정하였다. 지점별 시간에 따른 변화를 분석하기 위하여 국내 기상청 ASOS 관측소 10개 지점을 지역분포를 고려하여 선정하였으며, 지점별로 1951년부터 2020년까지의 일적산강수량을 수집하였다. 또한 산악강수모형을 이용하여 1981년부터 2020년까지의 전국 고해상도의 일별 강수분포도를 제작하여 분석에 활용하였다. 시간에 따른 분석결과 연적산강수량의 경우 과거에서 현재로 이동하면서 증가 양상을 보였다. 강수일수의 경우 대부분의 관측지점에서 감소하는 추세를 보였으며, 호우일수의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 공간적인 변화의 경우 강수일수와 호우일수 모두 과거에 비해 감소되는 지역이 많았으며, 그 특징은 중부지방에서 두드러지게 나타났다. 결과적으로 우리나라의 강수량의 패턴은 짧아진 강수일수, 늘어난 일별 강수량으로의 변화로 정리할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2021

Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.

• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.324-336
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• 2008

본 연구에서는 최근의 한반도 여름철 강수특성을 파악하기 위해 장기간($1958{\sim}2007$년) 관측을 수행하고 있는 기상관측소를 대상으로 강수량의 변화 경향을 시 공간적으로 분석하였다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 연변화를 분석하고 여름철을 장마와 장마 후 강수기간으로 구분하여 그 특징을 살펴보았다. 장마기간에는 남서풍과 준정체전선의 영향으로 산악지역의 풍상측에서 최대 강수량이 발생하였으며 장마 후 강수기간에는 한반도 주변의 서쪽 및 남동쪽에서 유입되는 하층순환장과 함께 태풍, 대류불안정, 저기압성 강수에 의해 주로 남해안과 영동 산간 및 해안지방에서 최대 강수량이 나타났다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 시계열 변화에서는 모든 지점에서 강수량이 증가하는 경향을 보여주었으며 이 중에서도 최근 10년이 가장 큰 증가 경향을 보였다. 일 강수량을 10년 단위로 평균하여 분석한 결과, 모든 지점에서 최근 10년에 장마 및 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 지점별로 증가 경향은 차이를 보여주었는데, 강릉은 장마 후 강수기간의 강수량이 장마기간보다 더 많았으며 최근 들어 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하였다. 서울과 부산의 경우는 최근 10년 동안 여름철 강수량의 두 개 최대값 사이의 강수량이 크게 증가하는 경향을 보여주었다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.25-28
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• 2016

Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.

• 대기
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• 제22권1호
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• pp.57-71
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• 2012

Influences of orographic and ocean effect, which depend on the detailed geographic characteristics, upon winter time (December-February) precipitation in the Yeongdong region are investigated. Most of precipitation events in the Yeongdong region during the wintertime are associated with moist northeasterly (coming from the northeast direction) winds and also the spatial distribution of precipitation shows a great difference between Mountain area (Daegwallyeong) and Coastal area (Gangneung). The linear correlation coefficient between the meteorological variables obtained from NCEP/NCAR Reanalysis Data and precipitation amount for each precipitation type is calculated. Mountain type precipitation is dominated by northeasterly wind speed of the low level (1000 hPa and 925 hPa) and characterized with more precipitation in mountain area than coastal area. However, Coastal type precipitation is affected by temperature difference between ocean and atmosphere, and characterized with more precipitation in coastal area than mountain area. The results are summarized as follows; In the case of mountain type precipitation, the correlation coefficient between wind speed at 1000 hPa (925 hPa) and precipitation amount at Daegwallyeong is 0.60 (0.61). The correlation is statistical significant at 1% level. In the case of coastal type precipitation, the correlation coefficient of temperature difference between ocean and 925 hPa (850 hPa) over the East sea area and precipitation amount at Gangneung is 0.33 (0.34). As for the mountain type precipitation, a detailed analysis was conducted in order to verify the relationship between precipitation amount at Daegwallyeong and low level wind speed data from wind profiler in Gangneung and Buoy in the East Sea. The results also show the similar behavior. This result indicates that mountain type precipitation in the Yeongdong region is closely related with easterly wind speed. Thus, the statistical analysis of the few selected meteorological variables can be a good indicator to estimate the precipitation totals in the Yeongdong region in winter time.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2022

Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.

• 한국지역지리학회지
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• 제9권2호
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• pp.192-202
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• 2003

본 연구는 한반도 전역에 걸쳐 장마전선의 위치에 따라 강수량의 분포특성을 살피고 이 강수량이 6, 7월 평균강 수량에 대한 기여율을 조사한 것이다. 그 결과 장마전선이 북위 30도 이북에 있는 경우 한반도 전체에서 전선과 가까운 지역에서 많은 강수량이 나타났으며 이들은 다우지역과 대체로 일치한다. 전선이 북위 30도 이남에 있는 경우와 비교하여 30${\sim}$33도로 북상할 때 전국적으로 강수량이 증가하여 이 시기에 장마가 시작됨을 알 수 있었다. 장마철에 개마고원 일대에서는 미우의 출현비율이 매우 높았다. 이중에는 장마전선과 무관한 강수도 상당수 있을 것으로 판단된다. 청천강 유역에서는 6, 7월 평균강수량에 대한 기여율이 큰 경우가 전선이 없을 때, 전선이 청천강 유역에서 먼 북위 30${\sim}$33도에 있는 때로서 한반도의 타 다우지역과는 다른 특성을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.252-252
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• 2011

Rainfall-runoff models are calibrated and validated by using a same data set such as observations. The past climate change effects the present rainfall pattern and also will effect on the future. To predict rainfall-runoff more preciously we have to consider the climate change pattern in the past, present and the future time. Thus, in this study, the climate change represents changes in mean precipitation and standard deviation in different patterns. In some river basins, there is no enough length of data for the analysis. Therefore, we have to generate the synthetic data using proper distribution for calculation of precipitation based on the observed data. In this study, Kajiyama model is used to analyze the runoff in the dry and the wet period, separately. Mean and standard deviation are used for generating precipitation from the gamma distribution. Twenty hypothetical scenarios are considered to show the climate change conditions. The mean precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% for the data generation with keeping the standard deviation constant in the wet and the dry period respectively. Similarly, the standard deviations of precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% keeping the mean value of precipitation constant for the wet and the dry period sequentially. In the wet period, when the standard deviation value varies then the mean NSE ratio is more fluctuate rather than the dry period. On the other hand, the mean NSE ratio in some extent is more fluctuate in the wet period and sometimes in the dry period, if the mean value of precipitation varies while keeping the standard deviation constant.

• 물과 미래
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• 제28권3호
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• pp.143-157
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• 1995

대기중 $CO_2$ 배증에 따른 한반도 강수량 변화가 3개 GCM(CCC, UI와 GFDL)의 기후변화 실험에 따른 광역적 강수변동 자료로부터 Robinson과 Finkelstein이 제시한 혼합적 방법에 의하여 계산되었다. 계산 결과 도출된 대기중 CO$ 배증에 따라 예상되는 강수량 변화는 다음과 같다. 봄철에 예상되는 강수량 증가는 약 25mm/yr정도이며 여름철과 가을철의 강수량 증가는 50mm/yr를 상회하였다. 그러나 겨울철에는 13mm/yr 감소하였다. 현 강수량에 대한 백분율로 보면 봄철, 여름철과 가을철에 각각 10%, 13%와 24%의 강수량 증가를 보인 반면에 겨울철에는 현재보다 다소 감소할 것이 예상된다.

• 한국농공학회지
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• 제12권4호
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• pp.2063-2077
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• 1970

The Purpose of this study is to give the hydrologically basic data for the development of water resources in Korea and a quantity of daily average precipitation and its frequency in a year are investigated to study the presumption which is affected to river flow. Characteristics of precipitation is poor as source of water resources compared with its efficiency. So, because of such characteristics of precipitation, river flow also is in harmony and distribution of river flow comes to the result of irregularity, that is, range of river coefficiet between the quantity of maximum river flow and others river flow is big, and it is insufficient as source of water resources. Yearly river flow being expressed by daily unit indicates the ratio(%) of distribution to total yearly river flow, and the model of hydrograph is drawn up. The gives the basis to make yearly water balance sheet. This study is not completed, yet but in forth-coming days, the water will try continuously to give more correct basis for the development of water resources according to a great deal of data.