본 연구는 수자원, 물환경 및 수생태계의 변이를 파악하는데 기초자료를 제공하고자 수평격자 27 km의 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하여 15개 다목적댐 유역을 대상으로 기후변화를 분석하였다. 기온은 15개 다목적댐유역 모두 2100년까지 지속적으로 상승하는 경향을 보인 반면, 강수량은 2040년대에 급격히 증가하면서 2050년대 이후부터는 지역별로 서로 다른 증감 경향을 보였다. 강원지역에 위치한 소양강댐과 횡성댐 유역에서는 2050년대 이후 강수량 증가가 서서히 감소한 후 2090년대에 다시 급격히 증가하는 경향을 보인 반면, 경북지역에서 전남 해안지역에 이르는 중부지역에 위치한 7개 댐 유역에서는 2050년 이후 10년 주기의 증감 변화가 나타났으며, 남부지역에 위치한 6개 댐 유역에서는 2050년 이후 2060년대에 강수량 증가가 급격히 감소한 후 2090년대까지 서서히 증가하는 경향을 보였다. 20세기 후반(1971~2000년)에 비하여 21세기 후반(2071~2100년)에 강수일수는 약 3% 정도 증가하고 강수강도는 6~12% 정도 강해지는 것을 볼 수 있었다. 강수강도별 강수빈도는 남부지역을 제외한 모든 댐 유역에서 강수강도가 증가할수록 강수빈도는 증가하며, 남부지역에서는 10~30 mm $d^{-1}$ 범위의 강수강도에서 강수빈도가 감소하나 그 이상의 강수강도에서는 강수빈도가 다시 증가하는 특성을 보였다. 호우로 규정된 50 m $d^{-1}$ 이상의 강수강도에서 15개 댐유역 모두 강수빈도가 약 20~100% 이상 증가하였다.
우리나라는 전지구 평균보다 기후변화가 급속히 진행되고 있어서 관광객 수와 기상요소 간의 관계 분석을 통해 기후변화시대를 대비하는 관광산업의 전략수립이 요구된다. 울릉도는 지역내 산업에서 관광업이 차지하는 비중이 70%에 달하며, 육지에서 먼 도서지역으로서 기상의 영향을 많이 받는다고 할 수 있다. 울릉도는 연도별 강수량 추세에서 거의 변화가 없고, 주로 여름과 가을에 많은 강수를 보이는데, 2010년과 2011년엔 겨울의 강수량이 많았다. 강수 강도는 5월-오후/6월-오전이 높았고, 7~9월은 오전 오후 구분없이 높게 나타났다. 울릉도의 강수(강수량, 강수일수)와 동해상(남부, 중부) 특보(경보, 주의보)를 중심으로 울릉도에 입도하는 관광객과의 상관분석을 실시한 결과, 강수일수와 동해 중부의 특보가 관광객을 감소시키는 것으로 나타났다.
Improvement of old-fashioned rain gauge systems for automatic, timely, continuous, and accurate precipitation observation is highly essential for weather/climate prediction and natural hazards early warning, since the occurrence frequency and intensity of heavy and extreme precipitation events (especially floods) are recently getting more increase and severe worldwide due to climate change. Although rain gauge accuracy of 0.1 mm is recommended by the World Meteorological Organization (WMO), the traditional rain gauges in both weighting and tipping bucket types are often unable to meet that demand due to several existing technical limitations together with higher production and maintenance costs. Therefore, we aim to introduce a newly developed and cost-effective hybrid rain gauge system at 0.1 mm accuracy that combines advantages of weighting and tipping bucket types for continuous, automatic, and accurate precipitation observation, where the errors from long-term load cells and external environmental sources (e.g., winds) can be removed via an automatic drainage system and artificial intelligence-based data quality control procedure. Our rain gauge system consists of an instrument unit for measuring precipitation, a communication unit for transmitting and receiving measured precipitation signals, and a database unit for storing, processing, and analyzing precipitation data. This newly developed rain gauge was designed according to the weather instrument criteria, where precipitation amounts filled into the tipping bucket are measured considering the receiver's diameter, the maximum measurement of precipitation, drainage time, and the conductivity marking. Moreover, it is also designed to transmit the measured precipitation data stored in the PCB through RS232, RS485, and TCP/IP, together with connecting to the data logger to enable data collection and analysis based on user needs. Preliminary results from a comparison with an existing 1.0-mm tipping bucket rain gauge indicated that our developed rain gauge has an excellent performance in continuous precipitation observation with higher measurement accuracy, more correct precipitation days observed (120 days), and a lower error of roughly 27 mm occurred during the measurement period.
본 연구는 우리나라의 강수빈도 및 강우강도의 시간적. 공간적 분포분석에 관한 것으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 분석을 실시하였다. 강수빈도 해석은 39개 지점을 대상지점으로, 강우강도 해석은 36개 지점을 대상지점으로 하여 강수빈도 분포도의 작성과 강수빈도 분포의 시간적, 공간적인 해석 고찰, 각 지점 및 권역별 확률 강우량과 강우 강도식 및 각 강우기간별 회귀직선식을 유도, 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. (1) 각 권역내의 최다발생빈도 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 1) 1~5mm, 2) 0.1~1.0mm, 3) 5~10mm 순이었다. (2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연간 20mm 이하의 강수빈도는 II 권역, 30~40mm의 강수빈도는 IV권역, 70mm 이상의 강수빈도는 I권역이었다. (3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 지수함수의 식으로 대표할 수 있음을 알았다.($W(x)=e^{\alpha+\beta}$) (4) 전국의 5개 권역 중 I권역은 자시간 지속, III권역은 단전간 지속 집중 호우지역으로 판단되었다. (5) 강우형태는 10분~40분, 40분~4시간, 4시간~24시간으로 크게 나눌 수 있었으며, 이들 구간에 대해 지점별 확률 강우 강도식을 유도하였다. (6) 각 권역별로 25시간과 10분~18시간 지속시간과의 강우량 상관식을 유도, 도시하였다. (7) 36개 지점에 대한 확률 강우량을 제시하였다.
This study presents projections of future extreme climate over the Korean Peninsula (KP), using bias-corrected data from multiple regional climate model (RCM) simulations in CORDEX-EA Phase 2 project. In order to confirm difference according to degree of greenhouse gas (GHG) emission, high GHG path of SSP5-8.5 and low GHG path of SSP1-2.6 scenario are used. Under SSP5-8.5 scenario, mean temperature and precipitation over KP are projected to increase by 6.38℃ and 20.56%, respectively, in 2081~2100 years compared to 1995~2014 years. Projected changes in extreme climate suggest that intensity indices of extreme temperatures would increase by 6.41℃ to 8.18℃ and precipitation by 24.75% to 33.74%, being bigger increase than their mean values. Both of frequency indices of the extreme climate and consecutive indices of extreme precipitation are also projected to increase. But the projected changes in extreme indices vary regionally. Under SSP1-2.6 scenario, the extreme climate indices would increase less than SSP5-8.5 scenario. In other words, temperature (precipitation) intensity indices would increase 2.63℃ to 3.12℃ (14.09% to 16.07%). And there is expected to be relationship between mean precipitation and warming, which mean precipitation would increase as warming with bigger relationship in northern KP (4.08% ℃-1) than southern KP (3.53% ℃-1) under SSP5-8.5 scenario. The projected relationship, however, is not significant for extreme precipitation. It seems because of complex characteristics of extreme precipitation from summer monsoon and typhoon over KP.
Holding the longest observation data from April 1904, Busan is one of the essential points to understand the climate variability of the Korean Peninsula without missing data since implementing the modern weather observation of the South Korea. Busan is featured by coastal areas and affected by various climate factors and fluctuations. This study aims to investigate climate variability and changes in climatic variables, extremes, and several weather indexes. The statistically significant change points in daily mean rainfall intensity and temperature were found in 1964 and 1965. Based on the change point detection, 117 years were divided into two periods for daily mean rainfall intensity and temperature, respectively. In the long-term temperature analysis of Busan, the increasing trend of the daily maximum temperature during the period of 1965~2021 was larger than the daily mean temperature and the daily minimum temperature. Applying Ensemble Empirical Mode Decomposition, daily maximum temperature is largely affected by the decadal variability compared to the daily mean and minimum temperature. In addition, the trend of daily precipitation intensity from 1964~2021 shows a value of about 0.50 mm day-1, suggesting that the rainfall intensity has increased compared to the preceding period. The results in extremes analysis demonstrate that return values of both extreme temperatures and precipitation show higher values in the latter than in the former period, indicating that the intensity of the current extreme phenomenon increases. For Wet-Bulb Globe Temperature (effective humidity), increasing (decreasing) trend is significant in Busan with the second (third)-largest change among four stations.
This study evaluates the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in reproducing the present-day (1981~2005) precipitation over Far East Asia and South Korea. The WRF model is configured with 25-km horizontal resolution within the context of the COordinated Regional climate Downscaling Experiment (CORDEX) - East Asia Phase 2. The initial and lateral boundary forcing for the WRF simulation are derived from European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim reanalysis. According to our results, WRF model shows a reasonable performance to reproduce the features of precipitation, such as seasonal climatology, annual and inter-annual variabilities, seasonal march of monsoon rainfall and extreme precipitation. In spite of such model's ability to simulate major features of precipitation, systematic biases are found in the downscaled simulation in some sub-regions and seasons. In particular, the WRF model systematically tends to overestimate (underestimate) precipitation over Far East Asia (South Korea), and relatively large biases are evident during the summer season. In terms of inter-annual variability, WRF shows an overall smaller (larger) standard deviation in the Far East Asia (South Korea) compared to observation. In addition, WRF overestimates the frequency and amount of weak precipitation, but underestimates those of heavy precipitation. Also, the number of wet days, the precipitation intensity above the 95 percentile, and consecutive wet days (consecutive dry days) are overestimated (underestimated) over eastern (western) part of South Korea. The results of this study can be used as reference data when providing information about projections of fine-scale climate change over East Asia.
첨단 차량에서 가장 중요한 장비 중 하나인 차량레이더는 일반적으로 자동차와 같은 객체의 속도와 범위를 감지하는데 사용된다. 본 논문에서는 객체감지 이외에 차량레이더 자료를 이용하여 강수 정보를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 레이더 수신신호의 감쇠 정도가 강수 강도에 따라 다르다는 사실과 시공간적으로 짧은 관측에서는 강수의 분포가 일정하다는 가정에 근거한다. 본 논문은 차량 레이더를 이용하여 강수정보 추정에 대한 타당성을 평가하는데 목적이 있다. 실제 주행 중 제안 된 방법의 실현 가능성을 검증하기 위해, 다양한 강수 사상의 각 시간 세그먼트에 대한 강수정보 추정 방법이 적용되었다. 주행 현장실험의 결과로부터 제안된 방법이 다양한 강우 유형에서 강수 정보 추정에 적합하다는 것을 알 수 있었다.
Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.
Recently, the occurrences of droughts have been increased because of global warming and climate change. Water resources that mostly rely on groundwater are particularly vulnerable to the impact of precipitation variation, one of the major elements of climate change, are very sensitive to changes in the seasonal distribution as well as the average annual change in the viewpoint of agricultural activity. In this study, the status of drought for the present and future on Jeju Island which entirely rely on groundwater using SPI and PDSI were analyzed considering regional distribution of crops in terms of land use and fluctuation of water demand. The results showed that the precipitation distribution in Jeju Island is changed in intensity as well as seasonal variation of extreme events and the amount increase of precipitation during the dry season in the spring and fall indicated that agricultural water demand and supply policies would be considered by regional characteristics, especially the western region with largest market garden crops. Regarding the simulated future drought, the drought would be mitigated in the SPI method because of considering total rainfall only excluding intensity variation, while more intensified in the PDSI because it considers the evapotranspiration as well as rainfall as time passed. Moreover, the drought in the northern and western regions is getting worse than in the southern region so that the establishment of regional customized policies for water supply in Jeju Island is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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