This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time. The damaged area by heavy snowfall over 15 cm snow depth could be identified successfully within the spatial extent of snowfall area extracted by NOAA AVHRR image.
In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.
본 연구에서는 호남 지방의 15개 기상 관측소의 일강설량을 분석하여 강설의 분포 특성과 지역별 강설 분포 차이의 원인을 파악하고자 하였다. 호남 지방의 강설 분포와 강설 발생 패턴은 지역별로 다양하다. 강설의 발생 패턴에 따라 호남 지방의 강설 지역을 내륙 북부 다설 지역(전주, 임실, 남원), 내륙 남부 다설 지역(광주. 순천), 산간 다설 지역(장수), 남해안 과설 지역(고흥, 여수), 서해안 다설 지역(군산, 부안, 정읍), 남서해안 다설 지역(목포, 해남), 남서해안 소설 지역(장흥, 완도)으로 구분할 수 있다. 서해안 다설 지역과 남서해안 다설 지역은 시베리아 고기압 확장 시 해양의 영향으로 강설이 발생한다. 반면 내륙 북부 다설 지역과 내륙 남부다설 지역은 시베리아 고기압의 세력이 강하여 그 영향력이 내륙까지 미쳤을 때 강설이 발생한다. 이때 내륙 북부 다설 지역의 남원, 임실 등은 노령산맥 줄기의 북사면에 위치하여 지형에 의한 공기의 강제 상승으로 인하여 강설이 많다. 산간 다설 지역은 해발 고도가 가장 높은 산지 지역으로 지형성 강설이 발생하며, 남해안 과설 지역은 주로 남해안에 저기압이 통과할 경우 강설이 발생하나 그 빈도가 매우 낮다. 남서해안 소설 지역은 남서해안 다설 지역에 비해 서해로부터 떨어져 있어 시베리아 고기압에 의한 강설이 상대적으로 적다.
본 연구에서는 시베리아 고기압의 확장시 호남 지방의 강설 분포와 강설 패턴의 지역성을 파악하기 위해 호남 지방의 15개 기상관측지점의 일강설량 및 구름 자료를 분석하였다. 호남 지방의 강설은 시베리아 고기압에 의한 것이 대부분으로 북서 계절풍에 직접적으로 노출된 서해안과 노령 산맥의 서사면은 강설이 많고, 노령 산맥의 풍하측인 남해안으로 갈수록 적어진다. 특히, 노령 산맥의 서사면 지역에서는 지형적 특색에 따라 강설 분포의 패턴이 다양하여. 해안에 위치한 군산은 강설이 많고 내륙 평야에서 강설이 감소하는 경향을 보인다 한편 내륙으로 기류가 이동하여 산지를 만나면 강제 상승하게 되어 다시 강설이 증가한다. 일반적으로 적운형 구름의 출현 빈도가 높은 지역에서 강설이 많은데, 적운형 구름은 내륙 산지, 해안, 그리고 내륙 평야 순이며, 강설 강도 또한 내륙 산지, 해안, 내륙 평야 순으로 강하다. 특히, 정읍의 경우 배후에 노령 산맥이 가까이 있고 북서 계절풍에 대해 정면으로 노출되어 강설 강도가 가장 강하게 나타난다. 따라서, 호남 지방의 강설은 해안 지역에서의 바다효과에 의한 강설과 내륙 산간 지역에서의 지형 효과에 의한 강설로 구분할 수 있다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.110-113
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2006
This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time.
강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불어오므로 이로 인해 지상기온이 $0^{\circ}C$ 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.
기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.
Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.
최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문 자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시 공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형유출 모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 장기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 지표 및 하도흐름해석에 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 이용하였다. Hydro-BEAM모형을 근간으로 융설 적설과정 모듈을 추가로 개발하였고, 각종 수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 본 모형의 입력 자료로 사용하였다. 본 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 신뢰할만한 기상자료와 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역(532)을 대상으로 구축하였고, 수문곡선 비교 결과 비교적 재현성 높은 유출 결과를 모의할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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