• 한국농림기상학회지
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• 제18권3호
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• pp.162-169
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• 2016

기준기상위험이란 한 지역의 평년기후조건이 작물재배에 미칠 수 있는 '농업기상학적 피해가능성'으로서, 동일 작물 재배 시 지역에 따른 재해위험을 비교하는 기준이 된다. 지구온난화로 인하여 겨울 온도는 상승할 것으로 예상되지만, 기상이변의 빈도 또한 늘어날 것으로 전망되기 때문에 미래 기후조건에서 과수의 동해, 상해 등 저온에 의한 재해위험이 주목 받고 있다. 그러나 기후의 변화는 과수 생물계절도 변화시키므로 기상조건에 근거한 단순한 재해위험 전망은 기후변화적응의 실용측면에서 별 도움이 되지 못한다. 본 연구에서는 전국 주요 지역의 과거 및 기후변화시나리오를 이용하여 배, 복숭아, 사과의 생물계절을 예측하고 생육단계별 기온과의 상호작용에 근거하여 저온 유래 기준기상위험을 계산함으로써 미래의 재해가능성을 전망하였다. 휴면해제일은 미래로 갈수록 늦어질 것으로 전망되었으며, 발아일과 개화일의 경우 빨라질 것으로 예상되었다. 대구, 전주, 목포의 경우 휴면해제일의 지연 정도가 미래로 갈수록 커졌으며 발아일과 개화일의 경우 서울, 인천 지역이 다른 지역에 비해 늦게 나타났다. 서울과 인천, 대구와 전주, 부산과 목포가 서로 비슷한 양상을 나타내었다. 휴면기 동안에는 전 지역이 동해에 안전하였으나 휴면해제-발아기 동안에는 전 지역이 동해에 취약하였고, 발아기-개화기의 위험은 미래로 갈수록 대체로 낮아졌지만 지역에 따라 위험이 커지는 곳도 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2017

이상기상현상의 발생횟수가 지속적으로 증가함에 따라 기상 예측은 국가 재난 관리에 중요한 요소로써 부상하고 있다. 계절예측 또한 재난관리의 한 부분으로, 농업, 에너지, 수자원 그리고 공공보건 등 다양한 분야에서 잠재적 위험을 파악하는데 도움이 되는 보조 자료로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 ICON(ICOsahedral-Nonhydrostatic) 모델을 이용하여 2015년 여름철(JJA) 강수를 예측하였다. 2015년은 장마기간을 포함한 여름철 동안 평년대비 약 절반수준(54%)에 그치는 비가 내렸으며, 태풍으로 인한 강수량도 적어 연 강수량이 평년대비 72%로 역대 최저 3위를 기록하였다. 지역별로 보면 제주도와 남해안 지방을 제외한 대부분 지방에서 강수량이 적게 나타났으며, 수도권을 중심으로는 60% 미만의 강수량을 보였다. ICON 모델은 독일 기상청(DWD)과 막스플랑크 연구소(MPI-M)에서 공동 개발하여 현업 운영중인 전 지구 모델로 비정역학 코어를 사용한다. 전 지구를 정 20면체의 삼각형으로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 동일하고, 극점은 1개의 꼭짓점으로 구성되어 CFL(Courant-Friderich-Lewy) 문제가 해소될 수 있다. 또한 hybrid의 병렬구조를 사용하여 전산사용 효율성을 극대화 하는 특징이 있다. 강수의 계절 예측 수행 과정은 다음과 같다. 우선, 계절예측 자료 분석 시 활용할 ICON모델의 기후값을 생산하기 위해 30년(1980년~2009년)간의 AMIP기반 규준실험을 수행한다. 다음으로, SST와 Sea ice의 평년대비 현재 변동량을 계산하고, 이 자료는 모델 적분을 수행할 때 경계 자료로서 활용하게 된다. 계절 예측은 시간 지연기법(Time-lagged method)를 이용한 앙상블예측으로 수행하며, 예측하고자 하는 계절이 시작하기 약 1개원 이전부터 1일 간격으로 전 지구 모델의 초기자료를 다르게 선택하여 총 10개의 앙상블 멤버를 구성한다. 모델의 해상도는 수평 40km, 수직 90개 층으로 구성하였으며, 적분이 완료되면 AMIP기반 실험을 통해 모의된 기후값을 토대로 예측된 계절전망 자료의 변동성을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.236-236
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• 2016

현재 댐운영 계획 수립 시 매월 유지해야 하는 저수량의 범위를 나타낸 기준수위가 사용되고 있으며 매년 홍수기 말에 현재의 수문 상황과 장래의 전망을 통한 시기별 연간, 월간 댐운영 계획을 수립하고 있다. 물관리의 이수측면에서 댐수위 운영계획 수립과 홍수기 운영목표 수위를 결정하는데 활용하기 위해서는 계절단위, 연단위의 기상정보가 필요하다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 금강유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 전지구계절예측시스템으로 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE)모델이 서로 결합되어 하나의 시스템으로 구성되어 있으며 공간 수평해상도는 N216($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약60km이다. Hindcast자료는 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 생산된 ERA-Interim 재분석장을 대기 모델의 초기장으로 사용하며 기간은 1996~2009년의 총 14년이다. 예보자료의 검증은 예보의 질을 결정하는 과정으로 Brier Skill Score (BSS), Reliability Diagrams, Relative Operating, Characteristics (ROC)등을 통해 정확성과 오차에 의한 예보의 성능을 검증하였다. 또한 Glosea5의 통계적 상세화를 수행하여 다양한 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였으며 이는 이후 수문모델과의 연계 시 보다 정확하고 효율적인 댐운영에 활용할 수 있는 기후예측정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2019

본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권4호
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• pp.269-281
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• 2011

전구 및 지역 기후 모델 결과를 분석하여 동아시아와 한반도 지역에 대해 상세한 지역기후의 변화를 전망한 연구를 소개하였다. 특히 IPCC 4차 평가 보고서의 배출 시나리오를 기반으로 국내 연구그룹이 산출한 한반도 지역기후 변화 전망을 소개하고 그 특성을 파악하였다. 배출 시나리오에 따라 강도의 차이가 다소 있지만 미래 한반도의 온난화 경향은 명확한 것으로 나타났다. 강수량의 경우 배출 시나리오와 시기에 따라 다소 상이한 변화 경향을 보이지만, 대부분의 연구에서 공통적으로 미래 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 지역기후 변화로 인하여 고지대를 제외한 대부분의 남한지역이 아열대 기후구로 점차 변해갈 것으로 전망되며, 이로 인한 생태계와 계절의 변화가 야기될 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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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.

• 대한지리학회지
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• 제42권6호
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• pp.835-850
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• 2007

본 연구에서는 기온 자료를 필터링 기법을 이용하여 특정 임계치 이상이 되는 날짜를 산출한 후 계절 시작일과 계절 지속기간 변화를 분석하였다. 7개 기상 관측지점의 80년간(1921-2000년)의 관측 자료와 A1B 시나리오를 이용한 2040년대와 2090년대의 모델 전망 자료로부터 계절 시작일과 지속기간의 변화를 분석한 결과 봄과 여름의 시작일은 할라지고 가을과 겨울의 시작일은 늦어지는 경향을 보였다. 또한 이러한 경향은 2040년대보다 2090년대의 경우에 더 두드러질 것으로 전망되었다. 봄 시작일과 겨울 시작일의 변화 특성은 위도가 낮을수록 더 현저히 나타나고 여름 시작일은 해안보다는 내륙에서 더 발리 진행되었다. 전 분석 지점에서 지구온난화 및 도시화에 의해 여름 지속기간은 증가하는 추세이고 겨울 지속기간은 감소하는 추세였다. 여름과 겨울 지속기간은 위도가 낮을수록 여름철이 겨울철보다 긴 특성을 보였으며, 여름 시작일이 가장 빨랐던 대구 지점이 가장 긴 여름 지속기간을 보였다. 특히, 1990년대부터 겨울 지속기간이 크게 감소하면서 여름과 겨울 지속기간의 차이는 더 커졌다. 비슷한 위도대의 경우 여름과 겨울 지속기간 차이는 내륙보다 해안지역에서 더 컸다. 특히, 남해안과 동해안에 위치한 강릉, 부산, 목포 지점들은 여름철은 길어지고 겨울철은 짧아지는 경향이었으며, 모델 자료에 근거한 2090년대에는 겨울철이 사라질 것으로 전망되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.155-163
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• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.312-312
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• 2019

지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.