• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.22-22
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• 2019

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 인해 강우량 증가에 따른 이상홍수 발생 및 댐 여유고 부족 등 다양한 위험인자가 노출되고 있다. 이러한 예상치 못한 이상홍수는 실제 거주하고 있는 사람들을 위협할 수 있으며, 하천 범람으로 인해 2차 3차 피해가 일어날 가능성이 존재하고 있다. 이에 다양한 자연재해로부터 인명 및 재산 피해를 방지 및 저감하기 위한 목적으로 다양한 수공구조물이 존재하며, 수자원 관리계획 수립의 목적에 따라 다양한 강수량이 활용되고 있다. 특히, 지구온난화에 따른 기후변화 영향을 고려한 연최대 강수량 및 확률강수량 산정이 필요한 시점이며, 온도변화에 따른 증기압 계산식인 Clausius-Clapeyron 관계에 따르면 대기 온도가 $1^{\circ}C$ 상승할 때 대기수분량이 6~7% 증가하여 평균 온도상승에 따라 극치강수량 발생 잠재력이 향상 될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 온도상승에 따른 극치강수량의 변화를 베이지안 다중분위회귀분석모형을 통해 산정하여 CORDEX 온도자료 기반의 미래 극치강수량을 전망하였다. 본 연구결과 100년 이상 빈도의 강수량은 온도상승에 따라 급격히 증가하는 추세를 확인하였으며, 2100년까지 온도상승을 고려한 최대 극치강수량은 1500mm를 넘을 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1443-1447
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• 2010

본 연구는 북한의 강수특성과 기후변화에 대한 전망을 분석하였다. 강우특성 분석은 북한전역에 분포한 27개 강우 관측지점의 자료를 사용하였으며, 자료 연한은 관측지점에 따라 차이가 있으나 1974년부터 2008년까지였다. 일강수량 자료를 바탕으로 강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 발생빈도 등 다양한 강수특성에 대한 통계 분석을 수행하였다. 북한의 연강수량은 전반적으로 증가경향을 보이나 통계학적으로 유의미하다고는 할 수 없으며, 강수일수는 뚜렷한 감소추세를 나타내었다. 이로 인해 평균 강우강도(연강수량/강수일수)의 증가경향 또한 뚜렷이 나타났으나, 80mm 이상의 일강수량 발생 빈도는 과거에 비해 크게 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 북한의 경우 강수량의 변화보다는 강수일수의 감소가 더 두드러져 홍수와 가뭄에 대한 취약성이 동시에 높아지는 결과로 귀결되며 수자원 관리에 더 대비해야 할 것으로 판단된다. 북한의 기후변화에 대한 전망은 A1B 시나리오를 사용하여 연강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 등 다양한 수문 변량을 분석하였다. 분석 결과 앞으로 북한지역에서는 강수량은 전반적으로 증가경향이 유지될 것으로 전망된다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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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.

• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.10
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• pp.817-830
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• 2015

This study performed prediction of extreme rainfall uncertainty and its frequency analysis based on climate change scenarios by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) for the selected nine-General Circulation Models (GCMs) in the near future (2011-2040) over the Korean Peninsula (KP). We analysed uncertainty of scenarios by multiple model ensemble (MME) technique using non-parametric quantile mapping method and bias correction method in the basin scale of the KP. During the near future, the extreme rainfall shows a significant gradually increasing tendency with the annual variability and uncertainty of extreme ainfall in the RCP4.5, and RCP8.5 scenarios. In addition to the probability rainfall frequency (such as 50 and 100-year return periods) has increased by 4.2% to 10.9% during the near future in 2040. Therefore, in the longer-term water resources master plan, based on the various climate change scenarios (such as CMIP5 GCMs) and its uncertainty can be considered for utilizing of the support tool for decision-makers in water-related disasters management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.404-404
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• 2011

최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.671-680
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• 2019

Many researches illustrated that the magnitude and frequency of hydrological event would increase in the future due to changes of hydrological cycle components according to climate change. However, few studies performed quantitative analysis and evaluation of future rainfall in North Korea, where the damage caused by extreme precipitation is expected to occur as in South Korea. Therefore, this study predicted the extreme precipitation change of North Korea in the future (2020-2060) compared to the current (1981-2017) using stationary and nonstationary frequency analysis. This study conducted nonstationary frequency analysis considering the external factors (mean precipitation of JFM (Jan.-Mar.), AMJ (Apr.-Jun.), JAS (Jul.-Sept.), OND (Oct.-Dec.)) of the HadGEM2-AO model simulated according to the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. In order to select external factors that have a similar tendency with extreme rainfall events in North Korea, the maximum annual rainfall data was obtained by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Correlation analysis was performed between the extracted residue and the external factors. Considering selected external factors, nonstationary GEV model was constructed. In RCP4.5, four of the eight stations tended to decrease in future extreme precipitation compared to the present climate while three stations increased. On the other hand, in RCP8.5, two stations decreased while five stations increased.