Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.39-39
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2016
기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.4
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pp.499-505
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2015
Trend Impact Analysis(: TIA) is an advanced forecasting tool used in futures studies for identifying, understanding and analyzing the consequences of unprecedented events on future trends. An adaptive neuro-fuzzy inference system is a kind of artificial neural network that integrates both neural networks and fuzzy logic principles, It is considered to be a universal estimator. In this paper, we propose an advanced mechanism to generate more justifiable estimates to the probability of occurrence of an unprecedented event as a function of time with different degrees of severity using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(: ANFIS). The key idea of the paper is to enhance the generic process of reasoning with fuzzy logic and neural network by adding the additional step of attributes simulation, as unprecedented events do not occur all of a sudden but rather their occurrence is affected by change in the values of a set of attributes. An ANFIS approach is used to identify the occurrence and severity of an event, depending on the values of its trigger attributes. The trigger attributes can be calculated by a stochastic dynamic model; then different scenarios are generated using Monte-Carlo simulation. To compare the proposed method, a simple simulation is provided concerning the impact of river basin drought on the annual flow of water into a lake.
Land cover changes are occurring for a variety of reasons such as urbanization, infrastructure construction, desertification, drought, flood, and so on. Many researchers have studied the cause and effect of land cover changes, and also the methods for change detection. However, most of the detection methods are based on the dichotomy of "change" and "not change" according a threshold value. In this paper, we present a change detection method with the integration of probability, spatial autocorrelation, and hotspot detection. We used the AMOEBA (A Multidirectional Ecotope-Based Algorithm) and developed the AMOEBA-CH (core hotspot) because the original algorithm tends to produce too many clusters. Our method considers the probability of land cover changes and the spatial interactions between each pixel and its neighboring pixels using a local spatial autocorrelation measure. The core hotspots of land cover changes can be delineated by a contiguity-dominance model of our AMOEBA-CH method. We tested our algorithm in a simulation for land cover changes using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data in South Korea between 2000 and 2008.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.28-34
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2020
A reservoir is defined as an artificial facility that stores and controls water during floods and droughts. Korea has constructed and managed reservoirs all over the country to benefit farming communities. The importance of reservoirs has decreased gradually due to urbanization and the spread of tap water, but the importance of water is increasing because of the recent shortage of water and the resulting rise in the price of water resources. Therefore, this study suggests countermeasures through an analysis of the used threshold for agricultural reservoirs. To this end, the forecast of rainfall up to 2100 was first analyzed using flood estimates and RCP scenarios through rainwater data collection. The increase in the RCP 8.5 scenario, the largest increase in the probability rainfall, was calculated by adding it to the current probability rainfall, and it was predicted that the marginal height of Odong Dam would reach its limit in 2028. Therefore, as a countermeasure against this, the measures to secure effective water storage were suggested through measures, such as lowering the height of Yeosu and installing movable beams. Overall, it is expected that effective management of the reservoirs used for agriculture will be possible in the future.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.4
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pp.25-36
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2020
An increasing frequency and intensity of natural disasters have been observed due to climate change. To better prepare for these, the MOIS (ministry of the interior and safety) announced a comprehensive plan for minimizing damages associated with natural disasters, including drought and heavy snowfall. The spatial-temporal pattern of snowfall is greatly influenced by temperature and geographical features. Heavy snowfalls are often observed in Gangwon-do, surrounded by mountains, whereas less snowfall is dominant in the southern part of the country due to relatively high temperatures. Thus, snow depth data often contains zeros that can lead to difficulties in the selection of probability distribution and estimation of the parameters. A generalized mixture distribution approach to a maximum snow depth series over the southern part of Korea (i.e., Changwon, Tongyeoung, Jinju weather stations) are located is proposed to better estimate a threshold (𝛿) classifying discrete and continuous distribution parts. The model parameters, including the threshold in the mixture model, are effectively estimated within a Bayesian modeling framework, and the uncertainty associated with the parameters is also provided. Comparing to the Daegwallyeong weather station, It was found that the proposed model is more effective for the regions in which less snow depth is observed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1953-1957
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2007
전 세계적으로 지구 온난화 등의 영향으로 인해 이상기후의 발생이 증가하고 있는 추세에 있다. 특히 엘니뇨 현상은 세계적으로 발생하는 홍수, 가뭄 등과 같은 재해와 많은 관련이 있음이 연구를 통해 확인되었다. 이러한 엘니뇨 현상을 판단하기 위해서는 다양한 자료들이 사용되고 있으며, 그 중 관측 인자의 하나로서 태평양 해수면 온도 자료 (Pacific sea surface temperature)를 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수량 자료와 태평양 해수면 온도의 원격상관 (Teleconnection) 관계를 분석하였다. 강수량 자료로는 우리나라 20개 기상관측소의 월강수량 자료를 사용하였으며, 태평양 해수면 온도 자료로는 Nino1+2 $(0-10^{\circ}S,\;90^{\circ}W-80^{\circ}W)$, Nino3 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $150^{\circ}W-90^{\circ}W)$, Nino4 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $160^{\circ}E-150^{\circ}W$) 그리고 Nino3.4 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $170^{\circ}W-120^{\circ}W$) 관측 지역의 해수면 온도 자료를 사용하였다. 우리나라 강수량의 경우 계절에 따라 큰 변동성을 보이고 있다. 따라서 자료의 계절적 영향을 파악하기 위해 봄 (3월, 4월, 5월), 여름 (6월, 7월, 8월), 가을 (9월, 10월, 11월) 그리고 겨울 (12월, 1월, 2월)의 4계절로 구분하여, 초과확률 등을 이용한 분석을 실시하였다. 분석 결과 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 유의한 상관관계를 나타냈으며, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 분석 결과는 최근 들어 우리나라에 발생하고 있는 이상기후발생과 관련된 연구에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
Rainfall-runoff models are used for efficient management, distribution, planning, and design of water resources in accordance with the process of hydrologic cycle. The models simplify the transition of rainfall to runoff as rainfall through different processes including evaporation, transpiration, interception, and infiltration. As the models simplify complex physical processes, gaps between the models and actual rainfall events exist. For more accurate simulation, appropriate models that suit analysis goals are selected and reliable long-term hydrological data are collected. However, uncertainty is inherent in models. It is therefore necessary to evaluate reliability of simulation results from models. A number of studies have evaluated uncertainty ingrained in rainfall-runoff models. In this paper, Meta-Gaussian method proposed by Montanari and Brath(2004) was used to assess uncertainty of simulation outputs from rainfall-runoff models. The model, which estimates upper and lower bounds of the confidence interval from probabilistic distribution of a model's error, can quantify global uncertainty of hydrological models. In this paper, Meta-Gaussian method was applied to analyze uncertainty of simulated runoff outputs from $Vflo^{TM}$, a physically-based distribution model and HEC-HMS model, a conceptual lumped model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.158-158
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2012
기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.397-397
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2018
기후변화는 기상학적으로 강우량의 변동성을 증가시키는 특징이 있다. 이로 인해 2000년대 이후 전 세계적으로 집중호우와 가뭄의 발생횟수 및 피해규모가 크게 증가하고 있다. 2017년 우리나라에서는 인천광역시, 청주시, 부산광역시 등 도시지역에서 집중호우에 의한 피해가 매우 크게 발생하였다. 도시지역은 지역 내 불투수면적이 높아 호우 발생 시 농촌지역, 산림지역에 비하여 유출이 매우 크게 나타나는 특징이 있으며 인구와 자산, 산업체의 밀도가 높아 같은 크기의 호우에 대하여 타 지역에 비해 매우 큰 피해가 발생한다. 이러한 호우피해 저감을 위한 방안으로는 각 지역특성에 맞는 홍수예보방안이 필요하다. 하지만 국내의 홍수예보는 국가하천을 중심으로 하여 전국 53개 주요지점에서 수위를 예보하는 방식으로 시행되고 있어 홍수범람 피해가 빈번한 도심지와 시민들의 이용도가 높은 친수지구에 대한 홍수예보는 미흡한 실정이다. 국외의 경우에는 도시홍수 피해를 저감시키기 위하여 강우량과 강우량 별 발생확률, 예측 피해 규모, 피해 현상 등을 활용한 영향예보 방안을 수립하기 위한 다수의 연구가 진행되고 있으며 영국의 경우 영향예보를 활용하여 홍수예보를 시행 중에 있다. 본 연구에서는 호우에 의한 도시지역의 피해를 저감시키기 위하여 과거의 홍수 피해사례를 기반으로 피해 당시의 강우량, 피해액의 상관성을 바탕으로 강우량에 따른 피해 규모의 예보방안을 모색하고자하였다. 이를 위해 재해연보를 기준으로 피해 발생일자, 피해액 등 피해 관련 자료와 피해 발생 당시의 강우자료를 수집하였으며 수집한 자료를 바탕으로 강우량에 따른 피해규모를 선정하여 홍수예보 단계를 4단계로 구분한 홍수위험 판단기준을 작성하였다. 향후 본 연구의 홍수위험 판단기준 수립 방안에 피해 발생 당시의 현상자료 및 정확도 높은 강우 예측 자료를 결합한다면 효율적인 호우피해 저감을 위한 홍수예보 방안을 마련할 수 있을 것이라 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.119-119
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2019
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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