Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.285-285
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2023
기후변화로 인한 변동성의 증가는 돌발 홍수, 홍수량 증가로 이외에도 강우 사상의 변화, 가뭄의 빈도 및 강도의 증대 등의 문제를 이어질 수 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위하여 기후변화 시나리오를 제시하고 이를 정책적으로 반영할 수 있도록 하고 있다. 기존 IPCC 5차 보고서에 활용한 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오에서는 온실가스 농도변화만을 반영하고 있으나, 최근 IPCC 6차 보고서에서는 사회적인 노력과 경제적 구조 등 전반적인 기후정책, 사회 불균형 등을 고려한 SSP(Shared Socio-economic Pathways) 시나리오를 제시하였다. 본 연구에서는 2가지 기후변화 시나리오의 차이점과 유사점을 강수 중심으로 평가하였다. 기존의 RCP 시나리오에 비하여 극한 강우 사상의 변화를 비교 및 평가하기 위하여 CORDEX-EA에서 제공하는 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM) 기반에 시나리오를 수집하여 극한기후지수를 산정하였다. 극한기후사상을 비교하기 위하여 WMO에서 활용하는 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 지수 중 강우 관련 지수인 R10mm, RX1day, RX5day, RD95P, RD99P, SDII를 선정하여 시나리오 별로 결과를 비교하여 제시하였다. 또한, 기존의 연대기 기준의 평가방식에서 탈피하여 동일한 기온 상승 시점에 따라 변화를 확인하기 위한 분석절차를 수립하였다. 즉, 1.5℃, 2℃, 3℃ 및 4℃ 상승한 시점의 ETCCDI 지수를 산정하여 극한기후사상을 비교 및 평가하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.328-328
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2022
GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.
The study uses a regional climate model to check future changes in extreme climate, to calculate extreme indexes presented by STARDEX, and to analyze the trends to predict the continuity and changes in the spatial distribution of extreme climate in the future. An analysis of extreme climate indices showed that they are likely to increase in the Seoul metropolitan area, in Gyeonggi-do, in Yongdong in Gangwon-do, and in the southern shore region of Korea. It is, however, forecasted to diminish in the central inland region. The analysis also showed that the average temperature in Korea will increase because of climate change. On the other hand, an analysis of extreme rainfall indexes showed that the trend of heavy rainfall threshold is 0.229 in Seogwipo, the greatest five-day rainfall is 5.692 in Seogwipo, and the longest dry period is 0.099 in Sokcho. Of extreme temperature indexes, the trend of Hotdays threshold is 0.777 in Incheon and the longest heat wave is 0.162 in Uljin. The Coldnight threshold is 0.075 in Inje and -0.193 in Tongyeong, according to the analysis.
Kim, Jin Hyuck;Jeung, Se Jin;Lee, Suk Ho;Kim, Byung Sik
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.243-243
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2016
최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상고온과 강수량 부족으로 인해 봄가을철 가뭄으로 고통받고 있다. 특히 2015년의 경우 전국 곳곳에서 호수나 저수지의 바닥을 드러내어 급수제한까지 발생등 가뭄으로 인한 피해가 커지고 있다. 일반적으로 가뭄은 장기간의 강우부족으로 인해 발생한다. 그렇기 때문에 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 표준강수지수(SPI)를 사용한다. SPI는 특정지속기간 동안의 강수확률에 근거하여 다양한 기간적용이 가능하고 조기예측 및 가뭄의 심도를 쉽게 이해 가능하지만, 강수이외의 기온과 관련된 변수를 고려할 수 없다. 하지만 가뭄 재해에 있어서 강수량 부족뿐만 아니라 기온으로 인한 증발산량과 인근 하천의 유량분석을 통한 총괄적인 가뭄분석이 고려되어야한다. 그리하여 강수와 기온의 변동성을 원인으로 하는 증발산량의 변동성을 고려가능한 표준강수증발산지수(SPEI)를 이용하여 강수변화뿐만 아닌 증발산량을 분석하고, 월 유량으로 가뭄의 심도와 지속기간을 구분할 수 있는 하천수가뭄지수(SDI)를 이용하여 하천유량을 분석하였다. 그 결과 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI와 함께 수문학적 가뭄지수 SDI분석을 통한 총괄적인 가뭄재해 분석을 하였다.
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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2004.05b
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pp.1223-1227
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2004
강수량의 대부분이 여름철에 집중적으로 내리는 우리나라의 경우 경제기반에 필요한 용수 확보를 위한 댐 수위 조절 등의 수자원 관리를 위해서는 강수량의 장기예측이 매우 중요하다. 그러나 장기예측에 앞서 강수량의 기후 특성 분석은 예측을 위한 기반 자료로서 필요하다. 따라서 한반도 기상 관측소 자료로부터 1954년부터 2002년 49년동안 한강과 낙동강 유역의 유역평균 월강수량의 기후특성을 분석하였다. 유역평균 월강수량은 Thiessen 가중법을 사용하여 산출되었으며, 4월 유역평균 강수량은 감소 경향이 뚜렷하고, 8월 유역평균 강수량은 증가 경향이 매우 뚜렷하였다. 또한 두 유역에 있어서 1970년 중반에 유역평균 월강수량의 변동에 변화가 나타났다. NINO3 지수와 한강과 낙동강 유역평균 월강수량 편차와의 동시상관관계에서 유역평균 9월 강수량은 NINO3 지수와 지속적인 음의 상관을 보였고, 11월 유역평균 강수량과는 양의 상관이 크게 나타났다. 우기 동안 한강 유역평균 월강수량의 극한 사상의 종관 특성 분석을 위한 합성도에서 다우해(above normal year)인 경우에는 주로 대륙에 1000 hPa 고도의 음의 편차, 해양에 양의 편차의 중심이 놓여 있어 다우 시기는 북태평양 고기압의 강화와 관련됨을 알 수 있었다. 또한 8월 유역평균 강수량은 한반도 상공의 제트 강화와 관련되어 있었으며, 9월 유역평균 강수량의 경우에는 제트 출구의 북쪽에서의 양의 편차, 남쪽에서의 음의 편차 및 하층 바람장의 수렴과 관련되어 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.60-60
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2022
본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.17
no.5
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pp.505-520
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2011
This study is aimed to examine the change on extreme precipitation events in South Korea. The country is divided into six basins, and seven extreme precipitation indices-related to heavy rainfall are analyzed at sixty weather stations. The increasing trend in amount of heavy rainfall is more stable than that in days of heavy rainfall. The increasing trend is the most stable when days of rainfall are more than 50 mm, or rainfall is over the 95th percentile. The precipitation indices-related to heavy rainfall was mostly increasing during analysis period. Especially, basins of the Han river, the upper Nakdong river, and the Eastern coast show significantly increasing trends compared to the other basins. However, the increasing trends of the Geum river and the Seomjin river are not statistically significant. Heavy rainfall events had stably increased in the Han and the Nakdong rivers since the mid-1970s. However, the number of stably increasing regions has decreased since the mid-2000s. It means that the frequency and intensity of the recent heavy rainfall become more irregular.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.21
no.2
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pp.394-410
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2015
This study aims to classify climate zones for extreme climate indices over the Republic of Korea. First, frequencies and magitudes of extreme high temperature, spatial distributions for extreme low temperature, and extreme precipitation are analysed. Frequencies of summer days in inland region show more than coastal region. In frequencies of frost days, the characteristics of altitude and longitude are appeared. Heavy precipitation days show many frequencies in the southern coastal region and Jeju island, but little in Gyeongsangbuk-do region. The classification of climate zone for extreme climate indices by principal component analysis and cluster analysis is conducted for the first half, second half of study period, and climatology period for 1981-2010. Summer days are classified according to latitude. In case of frost days, the eastern and the southern coastal region and Jeju island are classified as same region. Heavy precipitation days are classified according to longitude in south region of Gyeonggi-do and Gangwon-do. This study will help to prepare adaptation and mitigation system for climate change in wide range of fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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