• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.27 no.5
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• pp.447-474
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• 2018

The purpose of this study is to build a new dataset of spatially interpolated climate data of South Korea by performing various geo-statistical interpolation techniques for comparison with the LDAPS grid data of KMA. Among 595 observation data in 2017, 80 % of the total points and remaining 117 points were used for spatial mapping and quantification,respectively. IDW, cokriging, and kriging were performed via the ArcGIS10.3.1 software and Python3.6.4, and each result was then divided into three clusters and four watersheds for statistical verification. As a result, cokriging produced the most suitable grid climate data for instantaneous temperature. For 1-hr accumulated precipitation, IDW was most suitable for expressing local rainfall effects.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.54 no.5
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• pp.91-102
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• 2012

강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.198-198
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• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.10-13
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• 2015

본 연구에서는 관측지점의 공간분포에 따라 영향반경을 결정하는 M-PRISM(Modified PRISM)을 이용하여 고해상도의 장기 격자자료를 생성하고자 하였다. 장기 기상관측자료를 제공하는 국내 60개 종관기상관측점의 자료를 기반으로 $5km{\times}5km$ 해상도의 일강수량, 일최고 및 일최저기온 등의 자료를 생성하였고 정량적 평가지표를 산정하여 평가하였다. 이와 더불어 일강수량에 대해서는 강수발생빈도를 추정할 수 있는 정성적 평가지표를 산정하고 기존 PRISM과 비교하였다. 정량적 평기지표에서는 두 모형 사이에 뚜렷한 차이를 보이지 않았지만 정성적 평가지표에서는 M-PRISM이 우수한 결과를 나타내었다. 특히 강수 공간분포의 변동성이 큰 호우사상의 경우 M-PRISM이 효용성이 더욱 크게 나타남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.284-288
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• 2012

토양온도는 기후변화, 지역기상모형, 수생태 영향과 밀접한 상관성을 가지고 있으며 이에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. 특히 기후는 토양의 분포와 성장, 그리고 소멸에 영향을 미치고, 식생은 증산과정에 의해 대기로 수분을 내보내는 과정을 통해 기후에 영향을 미치고 있다. 이 때, 지표면의 토양온도는 토양수분 및 식생의 성장에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 격자기반 일 지표면 토양온도 모형이 제안되며, 이를 이용하여 한반도 남동쪽에 위치한 낙동강 유역 내 안동댐 상류지역에 대한 지표면 토양온도가 모의된다. 제안된 모형의 구동을 위해 필요한 입력 자료는 일평균기온 및 관측 NDVI 자료이다. 전국 60개 지점에서 관측된 일 평균기온은 고도가 고려된 Krignig기법을 이용하여 격자별로 구축되며, NDVI 및 지표면 토양온도를 위한 위성자료는 적절한 전처리 과정을 거쳐 자료를 구축한다. 전반적으로 모의된 일 지표면 토양온도는 관측 자료를 잘 재현하고 있는 것으로 분석된다. 추가적으로 감쇠율을 적용하여 토양온도를 토양깊이에 따라 예측하는 방법이 제안되며, 토양깊이에 따라 토양온도가 감소하는 경향을 살펴볼 수 있을 것이다. 이상과 같이 본 연구에서 제안된 모형은 추후 하천수온예측 및 격자기반의 수문모형의 구성을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 더 나아가 본 연구는 기후-토양-식생의 관계를 바탕으로 미래기후에 대한 물 환경 영향을 평가하는데 있어서 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.19 no.2
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• pp.62-72
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• 2017

Spatio-temporal projection of evapotranspiration over croplands would be useful for assessment of climate change impact and development of adaptation strategies in agriculture. Potential evapotranspiration (PET) and dryness index (DI) during rice growing seasons were calculated using climate change scenario data provided by the National Institute of Meteorological Research (NIMR). A data processing tool for gridded climate data files, readGrADSWrapper, was used to calculate PET and DI during the current (1986-2005) and future (2006-2100) periods. Scripts were written to implement the formulas of PET and DI in R, which is an open source statistical data analysis tool. Evapotranspiration in rice fields ($PET_{Rice}$) was also determined using R scripts. The Spatio-temporal patterns of PET differed by regions in Korean Peninsula under current and future climate conditions. Overall, PET and $PET_{Rice}$ tended to increase throughout the $21^{st}$ century. Those results suggested that region-specific water resource managements would be needed to minimize the risk of water loss in the regions where considerable increases in PET would occur under the future climate conditions. For example, a number of provinces classified as a humid region were projected to become a sub-humid region in the future. The Spatio-temporal assessment of water resources based on PET and DI would help the development of climate change adaptation strategies for rice production in the 21st century. In addition, the studies on climate change impact would be facilitated using specialized data tools, e.g., readGrADSWrapper, for geospatial analysis of climate data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.518-518
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• 2015

이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.14-14
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• 2015

공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.187-187
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• 2021

최근 기후 변화로 인한 한반도의 극한 홍수 및 가뭄의 발생 빈도가 급증하고 있다. 이와 같은 이상 기후의 발생으로 연간 강수량의 편차가 더 커지면서 장래 물 부족 문제가 더욱 심화될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 한강 유역의 수문 모형 구축을 통해 미래 물수지 변화를 정량적으로 예측함으로써 기후 변화가 한강 유역의 수문순환요소와 수자원에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 레이더 강우 시계열 자료의 활용을 위하여 격자 단위로 분석이 가능한 분포형 수문 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)을 사용하였고 모형 구축에는 레이더 강우와 종관기상관측소의 강우 자료에 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM)을 적용하여 보정된 강우 자료를 사용하였다. 제공되는 VIC의 토양, 식생 변수는 공간 해상도가 너무 낮고 유역 내에서도 공간적인 변동성이 크지 않아 침투에 관련된 매개변수를 토지 피복과 연관 지어 격자마다 적정한 매개변수를 회귀 분석하여 새로 산정하였다. 먼저 보정 기간 6년(2009-2014)에 대해 보정을 하고 이후 검증 기간 6년(2014-2019)에 대해 검증을 진행하였다. 보정, 검증 기간에 대한 NSE 값은 각각 0.968, 0.569로 양호한 결과를 보여주었다. 구축된 수문 모형에 기후 변화를 고려하기 위해 GCM 기반의 CMIP6 미래기상자료를 입력해서 미래의 물 수지와 수문순환요소의 변화를 모의하였고 모의 결과, 미래 기간에는 강수의 편차가 더욱 심화되면서 가뭄이 더 빈번하게 발생하는 경향을 보였다.