• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.75-75
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• 2021

본 연구는 기후변화에 따른 강우현상의 극한화에 대응한 도시치수규모 설정 방안에 대한 연구이다. 발생가능한 모든 강우상태를 강우지속시간과 강우량 매트릭스로 구성하고 모든 강우상태에 대한 침수규모를 사전에 산정한 후 도시침수 상태를 추정하는 2변수(강우량, 강우지속시간) 회귀식을 개발하였다. 치수규모 결정을 위해서 지금까지 사용해 오던 "발생빈도" 기준의 극치통계의 개념적, 공학적 의미를 재해석하여 물리적으로 의미가 있는 "침수 특성치" 기준으로 대전환하자는 것이다. 기술적으로 가능해졌기 때문이다. 도시유역의 침수를 정량적(침수심, 침수면적)으로 모의할 수 있는 방법을 제시하기 위한 침수상태의 기준이 될 침수특성치로는 관로첨두유출량, 최대침수면적, 침수총량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 특정지점의 침수지속시간 등 6가지를 선정하였다. 우리나라에서 발생가능한 모든 강우상태에 대한 침수 발생 가능성을 점검하여 침수특성치를 분석하고 해당 유역의 "물리적/사회적 특성"을 고려한 "사회적 합의"에 의해 "감당할 수 있는 피해의 정도"에 맞춘 도시유역 치수계획규모를 설정하는 방안을 확립하는 것이다. 또 결과로 구해지는 다음과 같은 형태의 유역별 침수특성치 산정식(2변수 회귀식)을 각 유역별로 구해 놓으면 기상예보(강우지속시간-강우량)에 따라 유역의 침수 특성치를 쉽게 추정하여 사전에 확립해둔 방재대책을 시행할 수 있게 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1B
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• pp.41-53
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• 2008

Unprecedented weather phenomena are occurring because of climate change: extreme heavy rains, heat waves, and severe rain storms after the rainy season. Recently, the frequency of these abnormal phenomena has increased. However, regular pattern or cycles cannot be found. Analysis of annual data or annual average data, which has been established a research method of climate change, should be applied to find frequency and tendencies of extreme climate events. In this paper, extreme indicators of precipitation and temperature marked by objectivity and consistency were established to analyze data collected by 66 observatories throughout Korea operated by the Meteorological Administration. To assess the statistical significance of the data, linear regression and Kendall-Tau method were applied for statistical diagnosis. The indicators were analyzed to find tendencies. The analysis revealed that an increase of precipitation along with a decrease of the number of rainy days. A seasonal trend was also found: precipitation rate and the heavy rainfall threshold increased to a greater extent in the summer(June-August) than in the winter (September-November). In the meanwhile, a tendency of temperature increase was more prominent in the winter (December-February) than in the summer (June-August). In general, this phenomenon was more widespread in inland areas than in coastal areas. Furthermore, the number of winter frost days diminished throughout Korea. As was mentioned in the literature, the progression of climate change has influenced the increase of temperature in the winter.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.387-387
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• 2021

지구온난화와 기후변화로 인한 강우패턴의 변화는 가뭄, 홍수 등의 피해를 증가시키고 있다. 그 예로 2020년 여름 장마는 1973년 이후로 가장 긴 장마로 기록되었다. 이 장마는 제주도를 제외한 우리나라 전역에 평균 858 mm의 강수량을 발생시켰다. 장마로 인해 많은 지역에서는 도시침수와 하천범람이 발생하였으며 인적 그리고 물적인 피해를 입었다. 게다가 극한강수의 미래변화는 평균 강수량의 증가와 더불어 빈도도 증가하리라 전망한다. 따라서 심화되는 극한 기우 현상의 피해를 대비하기 위해서 수문순환이라는 시스템에 대한 이해가 필요하다. 구조방정식모형은 특정 현상에 대한 인과관계를 분석하기 위한 다변량 분석방법 중 하나로, 사회과학 분야에서 널리 사용되었으나 최근 자연과학 분야에서도 응용되고 있다. 구조방정식모형을 사용하여 관측된 자료가 이론 및 경험을 토대로 구축된 모형과 충분히 부합하는지를 검증할 수 있다. 구조방정식모형은 변수 간의 영향의 크기와 영향이 직접 혹은 간접적으로 작용하는지를 확인할 수 있고 모형에 대한 통계적인 평가로 연구모형이 수용 가능한지를 판단할 수 있다. 따라서 구조방정식모형을 사용하여, 수문순환의 모형을 구축하고 수문특성 간의 영향을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 수문요소의 인과관계와 상관관계를 파악하기 위해 구조방정식모형을 적용하였고 2010년부터 2018년까지 설마천 유역과 청미천 유역의 연단위 강수량, 기저유출량, 직접유출량, 증발산량을 사용하였다. 각 유역에서의 수문특성과 수문요소 간의 관계를 확인하고 수문순환 모형을 구축/평가를 하였다. 그 결과, 서로 다른 유역이지만 비슷한 구조방정식모형을 갖는다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.42-42
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• 2023

최근 IPCC 6차 보고서에서는 전 지구의 온도가 0.5℃가 증가할 때마다 기상학적 가뭄 지역이 증가하며, 인위적 강제력은 가뭄 현상의 강도와 빈도를 증가하는 것으로 밝혔다. 봄철(3월-5월) 동남아시아(남중국, 필리핀 등)에 비해 상대적으로 건조한 동북아시아(동중국, 한반도, 일본) 지역은 가뭄에 취약하며 기후 변화에 따라 가뭄으로 인한 피해가 커질 것으로 전망된다. 그러므로 이 지역은 봄철 가뭄으로 인한 피해를 완화하기 위해 봄철 강수량에 대한 신뢰할 만한 계절적 예보 기술이 꼭 필요하다. 본 연구에서는 1992-2022년 봄철의 Standardized Precipitation Index(SPI) 값을 기준으로 2001년과 2011년 동북아시아 가뭄이 발생한 것을 확인하였으며, 각 해의 3월에 관측된 기상학적 초기 조건으로부터 다중 기후 예보 모델들의 봄철 강수량의 계절적 예측성을 정량적으로 평가하였다. 관측자료로부터 2001년 가뭄은 동북아시아 대기 상층의 저기압성 순환의 강화로 인한 제트류(Jet stream)의 강화와 연관되어 있었으며, 2011년 가뭄은 제트류 강화와 함께 태평양 열대 지역 기류 강화가 동반되어 발생하였음을 알 수 있었다. North American Multi-Model Ensemble 기후 예보 모델들은 2011년 가뭄에 비해 2001년 가뭄에 대한 예측성이 높았으며, 그 이유로는 대기 상층 순환의 예측성과 연관이 있음을 밝혔다. 또한, 봄철 대기-해양 상호 패턴을 관측과 유사하게 재현한 GFDL-SPEARS 모델이 가뭄 해의 대기 상층 저기압성 순환과 강수 예측성이 가장 높은 것을 보였다. 본 연구의 결과들을 통해 동북아시아 봄철 가뭄과 같은 극한 기상의 강수량 예측성 향상에 있어서 기후 예보 모델들의 현실적인 대기-해양 결합 과정 모사 능력의 중요성을 밝혔다. 본 연구에서 제안된 방안들은 기후 예측 모델 개선을 위한 전략적인 정보를 제공할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.316-316
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• 2022

최근 기후변화로 인한 극한 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며 IPCC는 제6차 기후변화 평가 보고서를 통해 아시아 지역에 이상 기온 현상이 발생하고 강수 변동성이 증가해 도시를 중심으로 홍수로 인한 도시 기반시설 피해가 발생하는 등 이상기후로 인한 자연재해가 증가할 것으로 예측하고 있다. 본 연구에서는 집중호우와 태풍으로 침수피해가 발생한 서울시 신림지역을 대상으로 대표적인 도시침수 해석모형인 XP-SWMM을 이용하여 저영향개발기법(LID)중 하나인 투수블럭의 적용성을 확인하고자 한다. 연구대상지역인 신림2배수구역은 상류에서 서울대배수구역에서의 유출량이 유입되며 하류에서 봉천천배수구역과 합류 후 신림1배수구역으로 유출되며 상류와 하류에서의 경계조건은 도림천 전 유역에 대해 수립된 도림천의 「도시하천 유역종합치수계획」 수립에 따른 유출분석 및 내수침수 해석결과를 적용하였다. XP-SWMM을 적용하여 내수침수를 해석한 결과, 투수블럭을 설치가능한 공간에 최대한 설치할 경우 피해면적에 대한 저감효과가 약 60%이상으로 나타나 불투수면적의 비율이 높은 도시지역에서 효과적인 침수저감 방법임이 확인되었다. 한편 본 연구에서 대상지역으로 선정한 연구지역에서 기왕 일최대강우에 대한 침수지역은 평균 침수심이 매우 얕고, 홍수량 또한 작은 규모이기 때문에 투수성블럭의 침수저감효과가 비교적 과도하게 평가되었다는 한계가 있으나, 빗물펌프장 등 구조적 침수대책이 수립된 후에도 일부 침수지역이 발생하는 소규모 침수지역에 대한 대책으로 투수성블럭이 유의미한 대책이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.4
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• pp.327-333
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• 2016

Due to climate changes accelerated by global warming, South Korea has experienced regional climate variations as well as increasing severities and frequencies of extreme weather. The precipitation in South Korea during the summer season in 2013 was concentrated mainly in the central region; the maximum number of rainy days were recorded in the central region while the southern region had the minimum number of rainy days. As a result, much attention has been paid to the importance of flood control due to damage caused by spatiotemporal intensive rainfalls. In this study, forecast rainfall data was used for rapid responses to prevent disasters during flood seasons. For this purpose, the applicability of numerical weather forecast data was analyzed using the ground observation rainfall and inflow rate. Correlation coefficient, maximum rainfall intensity percent error and total rainfall percent error were used for the quantitative comparison of ground observation rainfall data. In addition, correlation coefficient, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, and standardized RMSE were used for the quantitative comparison of inflow rate. As a result of the simulation, the correlation coefficient up to six hours was 0.7 or higher, indicating a high correlation. Furthermore, the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient was positive until six hours, confirming the applicability of forecast rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.48-48
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• 2011

본 연구에서는 미래 기후변화가 하천 및 호소수질에 미치는 영향을 평가하고자 유역 수문-수질 모의가 가능한 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 호소수질 모의가 가능한 WASP(Water Quality Simulation Program) 모형을 연계운영하여 충주호를 포함하는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)에 적용하였다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 Change Factor Method로 상세화(Downscaling)하여 미래 기후자료(2020s, 2050s, 2080s)를 생산하였다. 미래 연평균 온도는 기준년도인 2000년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 먼저, SWAT 모형을 이용한 기후변화에 따른 댐 유입량은 39.8%(2080s) 증가는 것으로 분석되었으며 유역의 유출특성 변화로 인한 유사량은 지표유출변화에 기인하여 봄과 겨울에 증가하는 경향과 함께 -14.5%(2020s) ~ +27.3%(2080s)의 변화를 보이는 것으로 분석되었다. 영양물질에 대한 오염부하량은 2080s에서 T-N이 증가추세를 보이며 최대 87.3% 까지 증가하는 반면, T-P는 유사량과 유사한 변화패턴을 보이며 최대 48.4%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 호소수질 모델링을 위한 충주호의 Segment 구성은 충주댐1 지점에서부터 충주댐4 지점까지 전체 수표면적 $65.7km^2$에 대하여 상층과 하층 총 760개로 구성하였으며, SWAT 모형에 의한 충주호 유입하천 소유역에서의 미래 유출 및 영양물질 자료를 WASP 모형의 초기값으로 입력하여 수체 내의 BOD, Chl-a, T-N, T-P 변화 분석을 실시하였다. 이와 같이 지구 온난화에 의한 기후변화는 강우특성 변화에 따른 가뭄과 홍수 등 극한 기상현상의 발생, 유역 물순환 체계 변화를 야기 시키므로서 수자원 부존량 변화에 영향을 미칠 뿐만 아니라 기온상승에 따른 수온변화, 비점오염물질의 거동에도 변화를 초래하여 하천 및 호소 수질에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.3
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• pp.205-215
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• 2022

Amidst the global climate crisis, dam operation policies formulated under the stationary climate assumption could lead to unsatisfactory water management. In this work, we assessed status-quo performance of the Yongdam Dam in Korea under various climatic stresses in flood risk reduction and water supply reliability for 2021-2040. To this end, we employed a decision-centric framework equipped with a stochastic weather generator, a conceptual streamflow model, and a machine-learning reservoir operation rule. By imposing 294 climate perturbations to dam release simulations, we found that the current operation rule of the Yongdam dam could redundantly secure water storage, while inefficiently enhancing the supply reliability. On the other hand, flood risks were likely to increase substantially due to rising mean and variability of daily precipitation. Here, we argue that the current operation rules of the Yongdam Dam seem to be overly focused on securing water storage, and thus need to be adjusted to efficiently improve supply reliability and reduce flood risks in downstream areas.