• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1580-1584
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래(1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 미래 동아시아와 한반도지역은 기온상승에 의해 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전 계절에 걸쳐 강수량이 증가하고 토양수분, 증발산도 증가할 것으로 전망되었다. 상세화된 일(daily)강수량 자료를 일반극치(general extreme value, GEV)분석을 활용하여 20세기 동안 한반도의 일최대강수량의 공간 분포를 분석하고 미래 강수의 일최대강수량 변화를 전망하였다. 20세기 (1971-2000)에는 남해안과 경기 내륙지방에서 일최대강수량의 빈도와 평균값이 나타났다. 21세기에는 일최대강수량의 평균은 현재보다 약 10 $mmday^{-1}$, 20년 빈도 강수량은 60 $mmday^{-1}$ 정도 증가할 것이고, 남해안과 서해안과 충청내륙일부지방, $39^{\circ}N$ 이북에서 뚜렷이 나타날 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1152-1155
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• 2009

기후변화로 인해서 발생하는 여러 영향 중 가뭄 및 홍수와 같은 극치강수량의 변동은 사회 경제적으로 파급효과가 크기 때문에 더욱 주목을 받고 있다. 이러한 점을 효과적으로 평가하기 위해서 본 연구에서는 지역규모기후변화시나리오와 비정상성 Markov Chain 모형을 이용한 Downscaling 기법의 적용 등 일련의 과정을 통해 기후변화를 반영한 지점별 일강수계열을 생성하고 이를 대상으로 다양한 분석을 실시하였다. 수문기후변화시나리오 작성 과정을 요약하면 다음과 같다. B1과 A2 지역규모 기후변화시나리오가 사용되었으며 이를 비정상성 Downscaling 기법의 입력 자료로 활용하여 일강수량 자료를 모의 발생하였다. 이러한 과정을 우리나라 기상청 산하 60개 강우지점에 적용하였으며 극치강수량의 빈도를 추정하기 위해 부분기간 계열과 전기간 계열 자료로 재생산하여 극치분석을 실시하였다. 극치분석결과 강수량에 대한 공간적인 편차가 심하게 발생하고 있으며 강수량의 변동성 또한 매우 크게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 선택된 시간 및 사용된 기후변화시나리오에 따라 다르게 나타나고 있으며 한 가지 주목할 점은 기후변화정도가 심한 A2 시나리오와 정도가 약한 B1 시나리오를 비교할 때 온도와 같은 뚜렷한 차이점은 발견할수 없었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.362-362
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• 2018

본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

• Water for future
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• v.28 no.3
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• pp.143-157
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• 1995

A precipitation change in Korea due to atmospheric $CO_2$ doubling has been estimated with a mixed method(Robinson and Finkelstein, 1991) to represent regional precipitation distribution from the simulated precipitation data by three GCM(general circulation model) (CCC, UI, and GFDL GCM) experiments. As a result of this analysis, the precipitation change by atmospheric $CO_2$ doubling can be summarized as follows: The precipitation increases as much as 25mm/yr during spring season and more than 50mm/yr during summer and autumn. However, it decreases as much as 13mm/yr during winter. In terms of percentage with respect to current precipitation climatology, we may have more rain as much as 10%, 13% and 24%, respectively, for spring, summer and autumn than current precipitation. However, we may have less winter precipitation than current climatological average.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.849-853
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• 2004

본 연구에서는 년 최대치 계열을 이용한 빈도분석이 지구온난화의 영향을 반영하기 어렵다는 단점을 극복하기 위한 목적으로 혼합분포의 개념(유철상 등, 2002) 및 GCM 시나리오를 이용하여 향후 10년후에 설계강수량이 어떻게 변할 것인가 대해서 혼합감마분포에 대해서 살펴보았다. 이렇게 추정된 확률강수량의 변화폭$(\%)$은 GUMBEL 년 최대치에 의한 확률강수량에 적용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 혼합감라분포를 이용한 설계강수량 추정치는 GUMBEL 분포를 적용하여 년 최대치 자료를 분석한 결과 유사한 것으로 파악되었다. (2) 혼합감마분포의 매개변수와 우기 강수량간의 상관은 통계학적으로 유의한 것으로 파악되었다. (3) $2{\times}CO_2$ 조건에 대한 5개의 GCM 예측치를 적용한 결과 향후 10년후의 100년 빈도 설계강수량은 현재에 비해 GCM에 따라 천안($-0.011\~0.021\%$ 변동, 평균 $0.005\%$ 증가), 부여($-0.036\~0.078\%$ 변동, 평균 $0.012\%$ 증가), 보령($-0.041\~0.089\%$ 변동, 평균 $0.014\%$ 증가), 서산($-0.040\~0.085\%$ 변동, 평균 $0.013\%$ 증가)를 나타내는 것으로 파악되었다. 이러한 변화는$2{\times}CO_2$ 상황이 50-100년 사이에 도래한다는 일반적인 관측을 고려하면 아주 미미한 결과라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.369-370
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• 2012

일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.

• Water for future
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• v.45 no.9
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• pp.59-64
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• 2012

강수량관측소의 주변여건은 강수량자료의 신뢰도를 좌우할 만큼 중요하며, 이러한 강수량 자료는 낙동강홍수통제소의 수문조사, 홍수예보, 레이더 강우의 검보정 등의 기초자료로 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 낙동강홍수통제소가 관리 중인 강수량관측소의 주변 환경 여건 변화로 관측 자료의 신뢰도 저하의 우려가 있고 기후변화 등에 따른 돌발홍수, 국지적 강수로 인한 관측소의 설치 위치의 재검토가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 낙동강홍수통제소가 관리 중 강수량관측소의 현황조사 및 개선방안을 제시하여 신뢰도를 제고하고, 낙동강유역을 대표할 수 있는 관측망을 분석하여 강우자료의 신뢰성 및 정확도를 확보하는데 그 목적이 있으며, 개정된 하천법에 맞는 수문조사시설 관리대장을 체계적으로 DB화하여 편리하고 신속하게 대국민 및 관련 업무담당자에게 제공하는 정보체계를 수립하는데 있다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.17 no.1
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• pp.80-90
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• 2015

Variability of precipitation pattern and intensity are increasing due to the urbanization and industrialization which induce increasing impervious area and the climate change. Therefore, more severe urban inundation and flood damage will be occurred by localized heavy precipitation event in the future. In this study, we analyze the future frequency based precipitation under climate change based on the regional frequency analysis. The observed precipitation data from 58 stations provided by Korea Meteorological Administration(KMA) are collected and the data period is more than 30 years. Then the frequency based precipitation for the observed data by regional frequency analysis are estimated. In order to remove the bias from the simulated precipitation by RCP scenarios, the quantile mapping method and outlier test are used. The regional frequency analysis using L-moment method(Hosking and Wallis, 1997) is performed and the future frequency based precipitation for 80, 100, and 200 years of return period are estimated. As a result, future frequency based precipitation in South Korea will be increased by 25 to 27 percent. Especially the result for Jeju Island shows that the increasing rate will be higher than other areas. Severe heavy precipitation could be more and more frequently occurred in the future due to the climate change and the runoff characteristics will be also changed by urbanization, industrialization, and climate change. Therefore, we need prepare flood prevention measures for our flood safety in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.186-186
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• 2020

본 연구에서는 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 평가보고서(6th Assessment Report, AR6)에서 제시한 새로운 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 전지구 기후변화 시나리오를 이용하여 제주도의 미래 강수량 변화를 살펴보고자 한다. 기상청에서 운영하는 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 6가지 기상요소(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 상대습도, 풍속 등)에 대하여 SSP 시나리오 자료를 제공하고 있다. SSP 시나리오는 SSP1-2.6 저탄소 시나리오(사회 불균형의 감소와 친환경 기술의 빠른 발달로 기후변화 완화, 적응능력이 좋은 지속성장가능 사회경제 구조)와 SSP5-8.5 고탄소 시나리오(기후정책 부재, 화석연료 기반 성장과 높은 인적 투자로 기후변화 적응능력은 좋지만 완화능력이 낮은 사회경제 구조)로 구분되어 제공되고 있다. 또한, 현재의 기후 상태를 모의하는 historical period (1850-2014) 자료와 미래의 기후상태를 모의한 future period (2015-2100) 자료가 있으며, 월별(momthly), 연간(yearly) 자료의 형태로 제공된다. 본 연구를 통하여 새로운 SSP 시나리오를 이용한 제주도 강수량의 미래 변화를 정량적으로 분석하였고, 기후변화에 능동적인 대책을 수립하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.169-169
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• 2022

최근 기후변화와 도시화로 인해 집중호우, 홍수 등 극한 강우의 빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 또한, 극한 강우의 빈도가 증가함으로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)에 관한 관심도 증가하고 있다. 가능최대강수량의 경우 대규모 수공 구조물, 댐의 설계나 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF) 산정에 사용 되며, 세계 기상 기구(World Meteorological Organiztion, WMO)는 가능최대강수량 산정 방법으로 수문기상학적 방법, 통계학적 방법, 포락 곡선 방법을 제안하고 있으며, 통계학적 가능최대강수량 산정방법으로는 Hershfield가 제안한 방법을 제시하고 있다. Hershfield가 제안한 방법의 경우 빈도계수를 사용하며, Hershfield(1961)는 빈도계수의 값을 15로 제안하였으나, 1965년에 빈도계수는 강우 지속시간과 평균에 따라 5~20 값을 갖는 노모그래프를 제안하였다. 본 연구에서는 빈도계수 산정 방법, 노모그래프를 이용한 빈도계수의 값 2가지를 산정한 후 국내 가능최대강수량 보고서와 비교하여 통계학적 가능최대강수량 산정 방법을 결정한 후, 결정된 빈도계수 산정 방법을 SSP시나리오에 이용하여 미래의 통계학적 가능최대강수량을 산정하여 가능최대강수량의 변화를 분석하고자 한다.