강수지표의 변화시점(change point) 분석을 이용하여 기후의 특성이 점진적 또는 급진적으로 변화하는지에 대하여 조사하였다. 강수지표를 크게 총량(amount), 극치(extremes)와 빈도(frequency)로 구분하였고, 각각의 지수를 RIA(Rainfall Index for Amount), RIE(Rainfall Index for Extremes)와 RIF(Rainfall Index for Frequency)로 정의하였다. 계산된 강수지표의 시간에 따른 변화를 알아보기 위하여 BCP(Bayesian Change Point)를 적용하였다. 분석 결과, 남한지역의 강수지표는 연 강우일수와 200년 빈도 확률 강수량을 제외하고는 모두 증가 하는 것으로 확인되었다. RIA는 울릉도 지점에서 변화지점의 유의성에 대해 매우 명확한 모습을 보였고 RIE는 제천, 서귀포와 구미 등에서 비교적 유의한 결과가 확인되었다. 또한, 1990년대 이후에 변동지점의 개수가 증가하고 있으며, 변동지점의 횡적인 폭 또한 비교적 넓어지고 있었다. 이러한 사실에 근거하여 볼 때 강수에 대한 정상성 가정에 대한 재고가 필요하리라 판단되었다.
기상과 관련된 재해의 직접 원인이 되는 극한 기후 사상의 발생 빈도 및 강도의 변화 경향을 파악하는 것이 된 연구의 목적이다. 일최저기온, 일최고기온, 일강수량 자료를 이용하여, 10개 기후 변화 지시자를 산출하였다. 그 변화 경향의 공간 분포를 파악하였다. 일최저기온을 이용하여 산출된 온난야의 발생 빈도는 한반도에서 증가하는 추세를 나타냈고. 최저기온의 증가로 인하여 서리일수는 감소하고 생장기간은 증가하였다. 매해의 일최저기온과 일최고기온의 차로 산출되는 연극한기온교차는 최고기온은 변화하지 않았지만. 최저기온의 증가로 인하여 감소하고 있다. 강수와 관련된 지시자들은 기온 관련 지시자에 비하여 변화 경향이 뚜렷하지 않지만, 무강수일수의 한반도 시계열은 감소하는 경향이 나타났고, 호우지수로 분류될 수 있는 강수강도는 증가하고 있다.
Park, Mi-Young;Lee, Dae-Young;Shin, Dae-Kyu;Cho, Jung-Hee;Lee, Eun-Hee
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제30권4호
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pp.247-253
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2013
It has long been known that the magnetospheric particles can precipitate into the atmosphere of the Earth. In this paper we examine such precipitation of energetic electrons using the data obtained from low-altitude polar orbiting satellite observations. We analyze the precipitating electron flux data for many periods selected from a total of 84 storm events identified for 2001-2012. The analysis includes the dependence of precipitation on the Kp index and the electron energy, for which we use three energies E1 > 30 keV, E2 > 100 keV, E3 > 300 keV. We find that the precipitation is best correlated with Kp after a time delay of < 3 hours. Most importantly, the correlation with Kp is notably tighter for lower energy than for higher energy in the sense that the lower energy precipitation flux increases more rapidly with Kp than does the higher energy precipitation flux. Based on this we suggest that the Kp index reflects excitation of a wave that is responsible for scattering of preferably lower energy electrons. The role of waves of other types should become increasingly important for higher energy, for which we suggest to rely on other indicators than Kp if one can identify such an indicator.
Flooding has become an increasing event which is one of the major natural disasters responsible for direct economic damage in South Korea. Driven by climate change, precipitation extremes play significant role on the flood damage and its further increase is expected to exacerbate the socioeconomic impact in the country. However, the empirical evidence associating changes in precipitation extremes to the historical flood damage is limited. Thus, there is a need to assess the causal relationship between changes in precipitation extremes and flood damage, especially in agricultural region like Chungcheong region in South Korea. The spatial and temporal changes of precipitation extremes from 10 synoptic stations based on daily precipitation data were analyzed using the ClimPACT2 tool and Mann-Kendall test. The four precipitation extreme indices consisting of consecutive wet days (CWD), number of very heavy precipitation wet days (R30 mm), maximum 1-day precipitation amount (Rx1day), and simple daily precipitation intensity (SDII), which represent changes in intensity, frequency, and duration, respectively, and the time series data on flooded area and flood damage from 1985 to 2020 were used to investigate the causal relationship in the ARDL-ECM framework and pairwise Granger causality analysis. The trend results showed that majority of the precipitation indices indicated positive trends, however, CWD showed no significant changes. ARDL-ECM framework showed that there was a long-run relationship among the variables. Further analysis on the empirical results showed that flooded area and Rx1day have significant positive impacts on the flood damage in both short and long-runs while R30 mm only indicated significant positive impact in the short-run, both in the current period, which implies that an increase in flooded area, Rx1day, and R30 mm will cause an increase in the flood damage. The pairwise Granger analysis showed unidirectional causality from the flooded area, R30 mm, Rx1day, and SDII to flood damage. Thus, these precipitation indices could be useful as indicators of pluvial flood damage in Chungcheong region of South Korea.
The Amazon River basin is one of the largest basins in the world, and its ecosystem is vital for biodiversity, hydrology, and climate regulation. Thus, understanding the hydrometeorological process is essential to the maintenance of the Amazon River basin. However, it is still tricky to monitor the Amazon River basin because of its size and the low density of the monitoring gauge network. To solve those issues, remote sensing products have been largely used. Yet, those products have some limitations. Therefore, this study aims to do bias corrections to improve the accuracy of Satellite Precipitation Products (SPPs) in the Amazon River basin. We use 331 rainfall stations for the observed data and two daily satellite precipitation gridded datasets (CHIRPS, TRMM). Due to the limitation of the observed data, the period of analysis was set from 1st January 1990 to 31st December 2010. The observed data were interpolated to have the same resolution as the SPPs data using the IDW method. For bias correction, we use convolution neural networks (CNN) combined with an autoencoder architecture (ConvAE). To evaluate the bias correction performance, we used some statistical indicators such as NSE, RMSE, and MAD. Hence, those results can increase the quality of precipitation data in the Amazon River basin, improving its monitoring and management.
본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.
The Standardized Precipitation Index (SPI) is a widely used drought index to provide good estimations of the intensity, magnitude and spatial extent of droughts. The objective of this study was to analyze the spatial pattern of drought by SPI index. In this paper, the patterns of drought hazard in Iran are evaluated according to the data of 40 weather stations during 1967-2009. The influenced zone of each station was specified by the Thiessen method. It was attempted to make a new model of drought hazard using GIS. Three criteria for drought were studied and considered to define areas of vulnerability. Drought hazard criteria used in the present model included: maximum severity of drought in the period, trend of drought, and the maximum number of sequential arid years. Each of the vulnerability indicators were mapped and these as well as a final hazard map were classified into 5 hazard classes of drought: one, slight, moderate, severe and very severe. The final drought vulnerability map was prepared by overlaying three criteria maps in a GIS, and the final hazard classes were defined on the basis of hazard scores, which were determined according to the means of the main indicators. The final vulnerability map shows that severe hazard areas (43% of the country) which are observed in the west and eastern parts of country are much more widespread than areas under other hazard classes. Overall, approximately half of the country was determined to be under severe and very severe hazard classes for drought.
Climate change indicators, mainly frequent drought which has happened since the drought of 1994, 1995, and 2012 causing the devastating effect to the agricultural sector, and could be more disruptive given the context of climate change indicators by increasing the temperature and more variable and extreme precipitation. Changes in frequency, duration, and severity of droughts will have enormous impacts on agriculture production and water management. Since both the possibility of drought manifestation and substantial yield losses, we are propositioning an integrated method for evaluating past and future agriculture drought hazards that depend on models' simulations in the Hung-up watershed. to discuss the question of how climate change might influence the impact of extreme agriculture drought by assessing the potential changes in temporal trends of agriculture drought. we will calculate the temporal trends of future drought through drought indices Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, Standardized Precipitation Index, and Palmer drought severity index by using observed data of (1991-2020) from Wonju meteorological station and projected climate change scenarios (2021-2100) of the Representative Concentration Pathways models (RCPs). expected results confirmed the frequency of extreme agricultural drought in the future projected to increase under all studied RCPs. at present 100 years drought is anticipated to happen since the result showing under RCP2.6 will occur every 24 years, RCP4.5 every 17 years, and RCPs8.5 every 7 years, and it would be double in the largest warming scenarios. On another side, the result shows unsupportable water management, could cause devastating consequences in both food production and water supply in extreme events. Because significant increases in the drought magnitude and severity like to be initiate at different time scales for each drought indicator. Based on the expected result that the evaluating the impacts of extreme agricultural droughts and recession could be used for the development of proactive drought risk management, policies for future water balance, prioritize sustainable strengthening and mitigation strategies.
기후변화로 인해 강수의 불확실성이 증가하는 현 시점에서 효율적인 물 관리를 위한 계절예측 및 기상 예보의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 기상청에서 2014년 6월부터 시행하고 있는 범주형 확률장기예보를 Hit Rate, Reliability Diagram, Relative Operating Curve (ROC)의 평가지표를 활용하여 예측력을 검증하였고, 추가적으로 확률예보를 활용하여 정량적인 예측 강수량을 생산하는 기법을 제안하였다. 확률장기예보의 예측력 검증결과 최대 48%의 예측력을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 확률예보를 활용하여 예측 강수량을 추정한 결과, 정량적으로 관측 자료와 유사하게 모의되는 것을 확인할 수 있었으며 예측 적합도 평가결과 100%의 정확도를 가진 예보의 경우 최대 0.98, 실제 예보의 경우 최대 0.71의 상관계수를 보였다. 본 연구에서 제안하는 확률예보를 활용한 예측 강수량 추출기법은 강수의 불확실성을 고려한 물 관리를 가능하게 해줄 것으로 판단되며 효율적인 수자원 장기 이수계획 및 저수지 운영의 의사결정지원 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
기후변화가 가시화되면서 극심한 폭우, 폭염과 시기상 발생하지 않았던 장마철 이후의 집중호우 등 과거에는 관측된 적이 없던 이례적인 현상이 나타나고 있다. 최근 들어 이들의 출현빈도는 점차 증가하고 있으나 규칙적인 패턴이나 일정한 주기에 따라 발생하지 않는 것이 큰 특징이라 할 수 있다. 따라서 기후변화 연구 방법 중의 하나인 연자료 및 연평균 자료 이용 및 분석 연구를 바탕으로 하여 극한 사상의 발생빈도와 경향성과 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다. 본 논문에서는 강우와 기온에 관련하여 객관성과 일관성을 유지할 수 있는 극한 지수를 설정하고, 이에 근거하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 총 66개 관측소의 과거 자료를 분석하였다. 이들 자료의 통계적 유의성을 파악하기 위하여 통계적 진단으로 선형회귀 및 Kendall-Tau 방법을 적용하였다. 이 지수들의 경향성을 분석한 결과, 강수량은 점차 증가하는 반면, 강수일수는 감소하는 것으로 나타났으며 계절적으로 보았을 때에는 가을철(9~11월)보다 여름철(6~8월)에 강우 발생률과 집중호우 한계 기준이 더 크게 증가하였다. 한편, 여름철(6~8월)에 비하여 겨울철(12~2월)의 기온 상승 경향성이 더 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 대체적으로 해안지역보다는 내륙 전반에 걸쳐 고르게 분포하였다. 또한 우리나라 전반에서 겨울철 동결일수가 감소하는 경향을 보임으로써, 여러 문헌을 통해 이미 확인된 것처럼 기후변화 진행에 따른 영향으로 겨울철 기온이 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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