• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.5
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• pp.655-669
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• 2018

In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.3
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• pp.155-166
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• 2020

In this study, we applied the Radar-AWS Rainrates (RAR), weather radar-based quantitative precipitation estimations (QPEs), to the Yongdam study watershed in order to perform the flood runoff simulation and calculate the inflow of the dam during flood events using hydrologic model. Since the Yongdam study watershed is a representative area of the mountainous terrain in South Korea and has a relatively large number of monitoring stations (water level/flow) and data compared to other dam watershed, an accurate analysis of the time and space variability of radar rainfall in the mountainous dam watershed can be examined in the flood modeling. HEC-HMS, which is a relatively simple model for adopting spatially distributed rainfall, was applied to the hydrological simulations using HEC-GeoHMS and ModClark method with a total of eight independent flood events that occurred during the last five years (2014 to 2018). In addition, two NCL and Python script programs are developed to process the radar-based precipitation data for the use of hydrological modeling. The results demonstrate that the RAR QPEs shows rather underestimate trends in larger values for validation against gauged observations (R² 0.86), but is an adequate input to apply flood runoff simulation efficiently for a dam watershed, showing relatively good model performance (E_NS 0.86, R² 0.87, and PBIAS 7.49%) with less requirements for the calibration of transform and routing parameters than the spatially averaged model simulations in HEC-HMS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.59-59
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• 2020

온실가스 증가로 전구평균기온은 지속적으로 상승하고 있으며, 이러한 지구시스템 변화는 수자원의 시·공간적인 변동을 증대시킬 것으로 전망된다. 보다 적극적인 기후변화 대응을 위해 2015년 파리협정이 채택됨에 따라 전 세계에서는 온실가스 감축을 실천하고 있으며, 선진국에서는 산업화 이전 대비 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온상승에 따른 분야별 영향평가 및 적응방안을 마련하고 있다. 그러나 국내의 경우 아직까지 전구기온 상승에 따른 수자원 영향평가가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 AR5 기후변화 시나리오를 기반으로 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온 상승으로 인한 국내 수자원 변화 특성을 분석하였다. 이를 위해 몬순특성을 고려하여 적정 5 GCMs을 선정하였으며, 시간샘플링 기법을 활용하여 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온 상승시기를 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 상세 기후변화 시나리오를 생산하고, 수문모형(VIC)에 적용하여 미래 수문변화를 전망하였다. 과거 대비 1.5℃, 2.0℃ 전구기온 상승에 따른 수문기상인자의 변화를 분석한 결과 연평균 강수량 및 유출량은 전구기온상승에 따라 증가하며, 계절별 변동성은 심화될 것으로 전망되었다. 유출량의 변화는 강수량 변화경향과 대체로 일치하였으나, 강수량 대비 전망결과의 불확실성이 크게 나타났다. 한편, 수문순환은 전 지역에서 가속화되는 것으로 확인되었으며, 모든 GCM의 전망결과에서 동일한 경향을 보였다. 수문기상인자(강수량, 증발산량, 유출량)의 강도별 발생빈도 및 총량은 저강도 구간에서 감소, 고강도 구간에서 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 강수량 및 유출량의 극대값 증가에 기여하여 수자원 관리의 어려움을 가중시킬 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.3
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• pp.324-336
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• 2008

This paper examines the recent changes of summer precipitation in the aspect of temporal and spatial features using long-term($1958{\sim}2007$) observed station data over South Korea. tong-term mean summer precipitation has revealed two precipitation peaks during summer(June to September); one is the Changma as the first peak, and the other is the post-Changma as the second peak. During the Changma period, the spatial distribution of the maximum precipitation areas is determined by the prevailing southwesterlies and the quasi-stationary front, which results in large amount of precipitation at the windward side of mountain regions over South Korea. However during the post-Changma period, the spatial distribution of the maximum precipitation areas is determined by the lower tropospheric circulation flows from the west and the southeast around the Korean peninsula, and the weather phenomena such as Typhoons, convective instability, and cyclones which are originated from the Yangtze river. The larger amount of precipitation is founded on the southern coastal region and mountain and coastal areas in Korea during the second peak. Time series of total summer precipitation shows a steady increase and the increasing trend is more obvious during the recent 10 years. Decadal variation in summer precipitation indicates a large increase of precipitation, especially in the recent 10 years both in the Changma and the post-Changma period. However, the magnitude of change and the period of the maximum peak presents remarkable contrasts among stations. The most distinct decadal change occurs at Seoul, Busan, and Gangnueng. The precipitation amount is increasing significantly during the post-Changma period at Gangnueng, while the precipitation increases in the period between two maximum precipitation peaks during summer at Seoul and Busan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.129-133
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• 2009

현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.5
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• pp.1861-1870
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• 2013

A climate change-driven increased hydrological variability has been widely acknowledged over the past decades. In this regards, rainfall simulation techniques are being applied in many countries to consider the increased variability. This study proposed a Homogeneous Hidden Markov Chain(HMM) designed to recognize rather complex patterns of rainfall with discrete hidden states and underlying distribution characteristics via mixture probability density function. The proposed approach was applied to Seoul and Jeonju station to verify model's performance. Statistical moments(e.g. mean, variance, skewness and kurtosis) derived by daily and seasonal rainfall were compared with observation. It was found that the proposed HMM showed better performance in terms of reproducing underlying distribution characteristics. Especially, the HMM was much better than the existing Markov Chain model in reproducing extremes. In this regard, the proposed HMM could be used to evaluate a long-term runoff and design flood as inputs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.60-60
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• 2022

본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.199-199
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• 2012

기후변화로 인한 기상재해의 피해가 전 세계적으로 계속 증가하고 있으며, 특히 기후변화로 인한 집중호우는 시민들의 안전, 재산, 인명피해를 일으키고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 한 신뢰성 높은 미래 기후시나리오가 필수적이며, 미래 기후시나리오를 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 기후시나리오를 이용하여 한국의 미래 강수량변화를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여, A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 기후 시나리오를 생산하였다. RegCM3에서 생산된 기후시나리오는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 한반도 5km 해상도의 기후시나리오가 생산되었다. 또한 생산된 기후시나리오와 비교분석을 위하여 전구 20km 해상도의 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량 변화를 각 계급별로 분석 하였다. 역학적 상세화 방법에 의해 생산된 기후시나리오는 전체적으로 과소 추정되는 경향이 크게 나타나고 있었으며, 일강수량의 경우 관측자료 보다 상당히 작게 나타나는 특징이 있었다. 역학적 상세화에 의한 강수량은 기존의 연구에서도 비슷한 특징이 나타나고 있었다. 결과적으로 역학적 상세와에 의한 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량 변화를 분석하는 것은 강수량의 경향성을 분석할 수는 있지만 정량적으로 분석하는 것에는 한계가 있다. 전구 20km 해상도의 기후시나리오는 전체적으로 관측자료와 상당히 유사하게 모의되고 있었으며, 일강수량 또한 상당히 유사하게 나타나고 있었다. 전구 20km 해상도의 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량을 분석한 결과, 전반적으로 증가하는 경향이 있었으며, 21세기 후반에는 약 18%의 연강수량 증가가 나타났으며, 그 중에서도 겨울철의 강수량 증가가 38%로 가장 크게 나타났다. 강수일수 변화는 약 5mm이하는 감소하는 경향이 있었으며, 5mm 이상은 증가하는 경향이 나타났다. 그리고 각 계급별 강수량 변화는, 상대적으로 강수량이 적은 10, 30mm/day는 여름철에 비해 겨울철에 강수량 증가가 크게 나타나고 있었으며, 상대적으로 강수량이 큰 50, 80, 100, 130mm/day는 겨울철에 비해 여름철에 강수량 증가가 크게 나타났다. 본 연구에서 나타난 결과는 미래 수자원 영향평가 및 적응대책에 유용하게 쓰일 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.627-631
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• 2006

본 연구에서는 도시화가 도시지역의 수문기상변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 토지이용의 변화로 인한 국지 수문기상의 변화를 모의하여 장기적인 변화 특성을 파악하여 이를 평가하고자 하였다. 이를 위해 도시화로 인한 우리나라 강우의 변화 특성을 파악하고자 하였으며, 도시화와 기후변화로 인한 수문환경의 변화를 반영한 대안의 수립 및 설계방안을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 도시화에 따른 수문기상변화의 예측 가능한 모형을 개발하여 다양한 상황에 대한 모의를 실시하고자 하였다. 이를 위해 도시화의 영향 정도를 시공간적으로 정량화 할 수 있는 모형을 개발하고 서울지역에 직접 적용 및 평가하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 기상수문학적인 인자의 시공간적 영향을 분석 및 일반화하고, 도시화에 따른 기상수문학적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 서울 지역 장기 관측자료에 대한 분석을 통해 도시화의 진전에 따라 기온, 습도, 강수량이 증가하며, 일조 시간 및 잠재증발량은 감소함을 알 수 있었다. 이는 도시화와 기후변화로 인해 기온이 증가하고 도시화의 특성에 따라 습도 증가 및 일조시간과 잠재증발량의 감소가 나타나며, 이것이 큰 폭의 강수량 증가로 이어진 것으로 판단되었다. 또한, 모형을 통해 분석한 결과 토양수분과 실제증발량 모두 증가하는 것으로 나타났으며, 이로 인해 내부증발 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.948-948
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• 2012

합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.