• Journal of Climate Change Research
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• v.4 no.4
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• pp.317-330
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• 2013

The yield of rice production is affected severely by abnormal weather events, such as flood, drought, high temperature etc. The objective of this paper is to assess impacts of abnormal weather events on rice production, using a panel model which analyzes both cross-section data and ti- me series data. Abnormal weather is defined as the weather event which goes beyond the range of ${\pm}2{\sigma}$ from the average of a weather factor. The result of an analysis on impacts of high temperature on rice production showed that the yield of rice was decreased 5.8% to 16.3% under the conditions of extremely high temperature, and it was decreased 8.8 to 20.8% under the conditions of both extremely high and heavy rain. Adaptation strategies, development of new varieties enduring high temperature and heavy rain, adaptation of crop insurance, modernization of irrigation facilities are needed to minimize the impacts of abnormal weather on rice production, and to stabilize farmers' income.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.516-516
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• 2016

기후변화는 농업생산량 감소와 식량 안보 문제와 같이 농업에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 또한 기존의 농업수리 및 관개배수 시설 운영에 영향을 줄 수 있다. 따라서 지속가능한 농업 수자원 관리를 위해서는 기후변화의 영향을 고려한 장기적인 계획 수립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 논벼 지역의 설계용수량의 확률론적 분석을 통한 논벼 필요수량 및 설계용수량에 대한 기후변화영향 평가를 실시하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 23개 GCM의 36개 산출물을 활용하여 Multi-model ensemble 구축하였다. 먼저 GCM별 증발산량과 유효우량을 산정한 결과 중부지역에서는 IPSL-CM5A 모델의 기후변화자료를 활용할 경우 증발산량과 유효우량이 타 GCM 모델들과 비하여 크게 산정되었다. 남부지역에서는 CanESM2 모델을 적용할 경우 가장 많은 증발산량과 유효우량이 모의되는 것으로 나타났다. 이처럼 GCM별로 다양한 결과가 모의되기 때문에 농업시설 설계에 적용되는 설계용수량의 경우 안전성을 위하여 Multi-GCM models을 활용할 필요가 있다. Multi-model ensemble의 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 적용한 결과, 모든 경우에서 1995s(1981-2014)에 비해 설계용수량은 점차적으로 증가하는 것으로 나타났다. 평균 증가율은 RCP 4.5에서 중부지역이 9.4%, 남부지역이 6.0% 증가하는 것으로 나타난 반면, RCP 8.5에서는 중부지역이 11.1%, 남부지역이 8.2% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 여러 GCM 산출물간의 불확실성은 RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오가, 중부 지역보다는 남부 지역이, 논벼 증발산량 보다는 유효우량이 더 큰 것으로 분석되었다. 본 연구는 향후 미래 가뭄 위험성을 최소화하기 위한 농업 수자원관리 전략수립에 활용될 수 있을 것이다. 또한 본 연구결과는 기후변화 영향 평가에 있어서 적합한 GCM 자료를 선택하는데 있어, 불확실성을 가늠할 수 있는 유용한 척도로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.415-415
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• 2022

IPCC 제5차 보고서('14) 및 세계위험보고서('15) 등에서 기후변화에 대한 과학적 근거를 제시하였으며, 상위 위험요소로 '수자원 위기'를 꼽았다. 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상 기상현상이 발생하고 있으며, 국내에서도 최근 기후변화에 따른 수문사상의 변화로 극한홍수 및 극한가뭄 등으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 물 관리에서 기후변화는 가장 큰 리스크 요인이므로 물관리 계획 수립 과정에서 기후변화 영향을 고려한 대책을 수립할 필요가 있다. 기후변화에 대한 댐 취약성 평가 관련 연구가 이루어지고 있으나, 미래 기후변화의 불확실성을 충분히 고려했다고 보기 어렵기 때문에 현업에서 의사결정 도구로 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 과거 수문자료 및 특정 기후모델에 의존하지 않고 댐 인프라의 취약성을 평가할 수 있는 새로운 방법론이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 기후변화의 불확실성에 대비한 댐 취약성 평가 방법론을 정립하고자 한다. 본 연구에서는 기존에 진행된 IPCC 기후변화 시나리오에 따른 댐 취약성 평가 연구사례 및 한반도의 기후변화 영향 및 수문변화를 조사하였다. 그리고 기후 스트레스 시나리오 기반 취약성 평가 체계 및 방법론을 정립한 뒤, 월 강우량을 4분위로 나누어 각 분위별 강우량과 기온을 변경하여 기후 스트레스 시나리오를 생성하였다. 생성된 기후 스트레스 시나리오와 IPCC 기후변화 시나리오 기반 취약성 평가를 유출 및 저수지 모형을 결합하여 충주댐, 용담댐, 합천댐, 섬진강댐에 실시하였다. 그 결과 기후 스트레스에 따른 유출 취약성 평가는 20분위 수 갈수량을 이용해 연중 보장확률을 나타내는 것이 효율적이며, 온도의 영향보다는 강우의 변동이 댐 이수안전도 취약성 평가에 더 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.22 no.4
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• pp.116-130
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• 2019

In South Korea, forest fire occurrences are increasing in size and duration due to various factors such as the increase in fuel materials and frequent drying conditions in forests. Therefore, it is necessary to minimize the damage caused by forest fires by appropriately providing the probability of forest fire risk. The purpose of this study is to improve the Daily Weather Index(DWI) provided by the current forest fire forecasting system in South Korea. A new Fire Risk Index(FRI) is proposed in this study, which is provided in a 5km grid through the synergistic use of numerical weather forecast data, satellite-based drought indices, and forest fire-prone areas. The FRI is calculated based on the product of the Fine Fuel Moisture Code(FFMC) optimized for Korea, an integrated drought index, and spatio-temporal weighting approaches. In order to improve the temporal accuracy of forest fire risk, monthly weights were applied based on the forest fire occurrences by month. Similarly, spatial weights were applied using the forest fire density information to improve the spatial accuracy of forest fire risk. In the time series analysis of the number of monthly forest fires and the FRI, the relationship between the two were well simulated. In addition, it was possible to provide more spatially detailed information on forest fire risk when using FRI in the 5km grid than DWI based on administrative units. The research findings from this study can help make appropriate decisions before and after forest fire occurrences.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.3
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• pp.205-215
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• 2022

Amidst the global climate crisis, dam operation policies formulated under the stationary climate assumption could lead to unsatisfactory water management. In this work, we assessed status-quo performance of the Yongdam Dam in Korea under various climatic stresses in flood risk reduction and water supply reliability for 2021-2040. To this end, we employed a decision-centric framework equipped with a stochastic weather generator, a conceptual streamflow model, and a machine-learning reservoir operation rule. By imposing 294 climate perturbations to dam release simulations, we found that the current operation rule of the Yongdam dam could redundantly secure water storage, while inefficiently enhancing the supply reliability. On the other hand, flood risks were likely to increase substantially due to rising mean and variability of daily precipitation. Here, we argue that the current operation rules of the Yongdam Dam seem to be overly focused on securing water storage, and thus need to be adjusted to efficiently improve supply reliability and reduce flood risks in downstream areas.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.39 no.5
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• pp.255-264
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• 2017

To evaluate the water quality changes in agricultural reservoir covered with floating photovoltaic solar-tracking systems, the water quality variations with time and depth were monitored on both six sites for light blocking zones and four sites for light penetration zones after the installation of floating photovoltaic solar-tracking systems in Geumgwang reservoir at Anseong-si, Kyeonggi province. For one year with 16 monitoring events, water quality parameters [i.e., water temperature, pH, dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a (Chl-a), and blue-green algae (BGA)] were monitored at depths of 0.3 m, 1 m, 3 m, and 5 m, while chemical oxygen demand (COD), total nitrogen (TN), and total phosphorus (TP) were monitored at depths of 0.3 m. Statistically, the difference in all water quality parameters was not significantly different (p > 0.05) at the level of significance of 0.05. Based on these results, the water quality data from light blocking zones (site 1~6) and light penetration zones (site 7~10) were clustered, and were compared with time and depth. As a result, the difference in water temperature, pH, DO, COD, TN, TP, Chl-a, and BGA between light blocking zones and light penetration zones was not significant (p > 0.05) with different time and depth. For Chl-a and BGA, some data from light blocking zones greater than light penetration zones were temporary observed due to the severe drought, low water storage rate, and over growth of periphyton. However, this temporal phenomenon did not impact the water quality. Considering the small water surface area (${\leq}0.5%$) covered by floating photovoltaic solar-tracking systems, the mixing effect of whole Geumgwang reservoir caused by Ekman current and continuous discharge were more dominant than the effect of reduced solar irradiance. Further study is warranted to monitor the changes in water quality and aquatic ecosystems with greater water surface area covered by floating photovoltaic solar-tracking systems for a long time.