본 연구에서는 2003년 기상청에서 분류한 강수유발 기압유형을 근거로 1973년부터 2002년까지 30년간 전국 61소의 시간별 강수자료를 사용하여 우리나라 강수의 특성을 살펴보았다. 시간강수자료를 이용하여 강수의 시작과 종료를 정의하여 지속시간과 집중호우까지의 도달시간을 조사하였고 집중호우 발생 확률을 분석하였다. 지난 30년 동안 한반도의 강수현상을 조사한 결과 연평균 약 179회의 강수가 발생하였으며, 강수지속시간과 강수량은 각각 2.9시간과 7.1 mm로 나타났다. 저기압형에 의한 강수가 전체의 약 $59\%$를 차지했고, 여름에는 장마형, 가을에는 전선형과 태풍형, 겨울에는 지세형의 강수가 나타나는 계절적 특징을 보여주었다. 태풍과 장마 등 열대기류와 관련된 강수유형들은 10 mm 이상의 강수량을 보인 반면에, 국지적인 규모로 나타나는 유형들은 5 mm 미만의 약한 강수량을 보였다. 전체 강수현상 중 집중호우로 이어진 경우는 $1.24\%$로 호우 기준까지 약 12.9 시간이 소요되었다. 집중호우를 자주 유발하는 유형은 장마형과 저기압형으로 나타났으나, 발생 확률은 태풍직접형, 태풍변질형, 열대류수렴형이 높았다. 지역별로는 남해안 지역은 태풍직접형과 태풍변질형, 영동지역은 태풍직접형, 경기 및 강원북부는 태풍변질형, 열대류수렴형과 장마형이, 그리고 충청지역은 태풍변질형과 열대류수렴형에 의한 집중호우의 가능성이 큰 것으로 분석되었다. 기상청에서 분류하였던 강수의 유형은 다소 주관적인 면을 가지고 있으나 한반도 강수의 특성을 파악하는 데 별 무리가 없었다. 특히 새롭게 분류를 시도한 열대류수렴형은 여름철에 많은 강수를 유발하는 기압계로 주목할 필요가 있다고 본다.
본 연구는 보다 정확한 소나무림의 분포현황을 이용하여 효과적으로 소나무림을 보전관리하기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 따라서 본 논문은 기후변화에 의한 남한지역에 서식하고 있는 소나무림의 지리적 분포 변화를 예측하고 연령대별 소나무림의 공간적 분포 특성을 평가하고자 한다. 이를 위해서 종 분포 변화를 예측하는데 유용한 MaxEnt 모델을 현재와 미래 시기의 기후변화 시나리오 자료에 적용하여 소나무림의 잠재적인 분포 변화를 예측하고, 연령대별 분포면적과 변화에 미치는 생물 기후 변수의 영향을 분석하였다. 소나무림의 잠재적 분포지역은 남한지역에서 10~30년생의 소나무림이 상대적으로 많이 감소하는 것으로 나타났으며, 연령대별 소나무림에게 기후적으로 적합한 지역의 면적이 클수록 감소 지역은 커지고, 새롭게 확장되는 지역은 작아지는 경향으로 나타났다. 이는 서식 적합한 지역의 대부분이 중복되는 지역으로서 유사한 기후환경에서 소나무림의 연령대별 상호작용이 상호 촉진 관계에서 경쟁적인 관계로 변하는 데 기인할 것으로 추측된다. 기온변화보다 강수량이 소나무림의 분포에 더 큰 영향을 주고, 소나무의 지리적인 분포 변화는 평균적인 기후 특성보다 건조한 시기의 강수량 및 최고 한기의 기온과 같이 기후의 극한성에 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 특히 최고 건기의 강수량에 의한 소나무림의 분포 변화에 대한 영향은 연령대와 상관없이 나타났다. 이러한 결과는 향후 기온 상승에 따른 수분결핍이 증가하여 결국 생장과 생리반응에 영향을 주는 가뭄과 연관된 기후환경이 조성되어 소나무림의 감소를 초래할 것으로 예상된다. 본 연구에서 유도된 결과는 기존에 구축된 다양한 생물 자원 정보를 활용하여 기후변화에 따른 지리적인 변화를 예측하는 데 유용한 방법으로 적용될 수 있고, 자연생태계 분야에서 산림식생보전과 관련된 기후변화 적응정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000-2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시한다.
본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.
가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.
현장 계측을 통한 오염부하량 산정은 많은 시간, 노력, 비용을 필요로 한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 오염부하 추정에 관한 많은 방법론들이 제시되고 있으며 개발되고 있는 중이다. 논오염부하 추정을 위한 일환으로 강우사상평균농도(Event Mean Conentration, EMC)에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만, 오염부하량 산정을 위해서는 농도이외의 주요 매개변수인 유출량 산정 또한 중요하다. 하지만 논의 경우 실제 유출량 자료는 흔치 않다. 우리나라의 경우 영농활동이 시기별, 지역별로 비슷한 형태를 가지고 있으므로 이러한 점을 이용하면 유출율을 추정하는데 용이할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 2004년부터 2007년 영농기 강우-유출량 실측 자료를 이용하여 시기별 유출특성을 파악하고, 논의 시기별 유출율을 제안하였다. 논의 시기별 유출율을 산정하기 위한 시험지구는 영산강 수계내에 위치한 전라남도 함평군 엄다면 화양리 13.69 ha 논지구이며, 2004년부터 2007년 영농기(5월$\sim$9월)동안 모니터링을 실시하였다. 논 배수로 말단에 수위계를 설치하여 수위-유량관계식을 이용하여 유량을 구하였고, 직선분리법을 이용하여 직접유출과 기저유출을 분리한후 강우량과 유출량의 비를 통하여 월별 평균 유출율을 산정하였다. 5월, 6월, 7월, 8월, 9월에 내린 평균 강수량은 각각 40.2, 50.1, 75.4, 75.8, 136.8 mm로 나타났고, 영농기 월별 평균 직접유출량은 각각 9.1, 26.6, 34.6, 42.9, 79.6 mm로 나타났다. 강우량과 유출량의 비를 통해 4개년 5월, 6월 7월 8월 9월 평균 유출율은 각각 0.18, 0.42, 0.40, 0.44, 0.49로 나타나 논의 경우 시기별로 유출율이 차이가 있는 것으로 조사되었다.
GPS 위성으로부터의 신호는 위성과 지상의 수신기 사이의 경로에 걸쳐서 누적된 양의 수증기나 가강수량으로 복원하기 위해 이용되고 있다. GPS 위성 신호의 대류권 지연으로부터 가강수량으로 복원하기 위해서는 대류권의 총 지연량으로부터 실제 습윤 지연량을 계산하기 위하여 표면 기압 관측을 통해 결정된 실제 건조 지연량의 계산이 필요하다. 그러나 기압 정보를 얻기 위한 기압계가 모든 GPS 상시관측소와 동일한 지점에 위치하고 있지 않기 때문에 지상 기상 관측소로부터 획득한 해면 경정된 기압 정보를 이용하곤 한다. 이러한 기압의 직접 이용은 GPS를 이용한 수증기 복원 능력을 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 우리나라에 적합한 기압의 역해면 경정 보정 방안을 제시하고 이를 이용한 GPS 수증기의 정확도를 레디오존데 PWV와 평가하고 GPS로 추정한 수증기의 복원 능력의 개선 방안을 제시하였다.
토양수분 저류구조를 갖는 4단 탱크모형에 SCE-UA전역최적화 기법을 사용하여 목적함수에 따라 보정자료 기간을 달리하여 대청댐 유역에 332회, 소양강댐 유역에 대해 472회의 보정 및 검증을 수행하였다. 그리고 증발산량 산정방법에 따른 매개변수 추정 영향을 검토하기 위해 소형 증발계 증발량, 1963 Penman, FAO-24 Penman-Monteith, FAO-56 Penman-Monteith 방법을 사용하였다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형은 표준 4단 모형보다 우수한 결과를 나타내었다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형의 매개변수 추정에 적합한 목적함수 두 가지를 확인하였다. 매개변수 추정을 위해 적절한 자료기간은 3년 정도이었으며, 평균강수량 이상인 해와 가물었던 해를 포함하는 것이좋은 결과를 보였다. 그리고 유출률이 적절하지 않은 해를 포함하는 경우에는 8년 이상으로 하는 것이 적절하다고 판단된다. 4가지 증발산량 산정 방법에 의해 추정된 증발산량을 입력으로 모형을 보정한 결과 유사한 매개변수를 나타내었으며, 1963 Penman 방법만이 근소하게 열등하였다.
지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.
2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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