• 제목/요약/키워드: 기상가뭄예보

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일 단위 SPI와 ROC 분석을 이용한 단기가뭄의 평가 (Evaluation of Short-Term Drought Using Daily Standardized Precipitation Index and ROC Analysis)

  • 유지영;송호용;김태웅;안재현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제33권5호
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    • pp.1851-1860
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    • 2013
  • SPI(Standardized Precipitation Index)는 계산절차가 간단하기 때문에 기상학적 가뭄을 평가하는데 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 월 단위 기반으로 산정되기 때문에 1달 이내의 짧은 지속기간을 가지는 가뭄사상을 포착하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 월 단위로 계산되는 SPI의 단점을 극복하기 위한 방안으로 일 단위 SPI(DSPI)를 제안하였다. 또한, DSPI의 가뭄재현능력을 객관적으로 평가하기 위해 과거의 가뭄발생기록을 이용하여 ROC 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 우리나라의 단기가뭄을 재현하는데 적절한 지속기간을 제시하였으며, 가뭄의 발생유무를 결정하는 데 활용하는 3가지 등급(보통, 심한, 극한 가뭄)별 DSPI의 가뭄예보능력을 검토하였다. 그 결과 3가지 등급에 대한 재현능력이 우수한 가뭄 지속기간을 결정하였다. 또한, 과거 2000년 이후에 발생한 우리나라 대부분의 가뭄은 90일(3개월) 이내의 누적 강수량이 평년의 수준에 비하여 부족하기 때문에 발생한 기상학적 측면의 단기가뭄인 것으로 나타났다.

기계학습 기반의 산불위험 중기예보 모델 개발 (Development of Mid-range Forecast Models of Forest Fire Risk Using Machine Learning)

  • 박수민;손보경;임정호;강유진;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.781-791
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    • 2022
  • 산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

MAPLE 강우예보자료를 활용한 유출량 예측 (Flood Estimation Using MAPLE Forecasted Precipitation Data)

  • 최창원;이재응
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.984-984
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    • 2012
  • 지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

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Plamer의 방법을 이용한 가뭄의 분석 (An Analysis of Drought Using the Palmer's Method)

  • 윤용남;안재현;이동률
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제30권4호
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    • pp.317-326
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    • 1997
  • 본 연구에서는 우리나라 전역에서 가뭄의 시·공간적인 특성을 분석하기 위하여 가뭄의 지수를 정량적으로 나타낼 수 있는 Palmer의 방법을 사용하였다. 또한 우리나라의 지역적인 특성을 반영하기 위하여 Palmer의 가뭄지수 및 기후특성인자의 산정공식을 국내 기상자료를 이용하여 수정 및 적용하였다. 이를 통해 가뭄의 가장 큰 원인이 되는 수문기상학적 인자들인 강수량, 증발산량 등을 월 수분수지모형에 적용하여 지역별로 계속기간별 가뭄지수를 산정하였다. 각각의 지점에서 구한 가뭄지수를 강우량 자료를 사용한 빈도분석을 통해 선정된 총 5개의 주요가뭄기간에 대하여 분석하였으며, 전국적인 가뭄지수도를 작성하였다. 이것을 통해 주요가뭄기간의 상대적 가뭄심도 및 전국적인 가뭄분포상황을 분석하여 남부지방이 가뭄우심 지역이며, 1994년과 1995년에 걸쳐 발생했던 가뭄이 과거 어느 가뭄보다도 심했음을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 Palmer의 가뭄지수 산정방법은 가뭄을 정량적으로 나타내는데 유효한 방법임을 알 수 있었고, 기상 및 강우의 중장기 예측이 가능해질 경우에는 가뭄예보 수단으로의 활용가능성이 클 것으로 판단되었다.

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장기예보자료를 활용한 장기 가뭄전망정보 산정 및 평가 (Estimation and assessment of long-term drought outlook information using the long-term forecasting data)

  • 소재민;오태석;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권10호
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    • pp.691-701
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    • 2017
  • 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.

가뭄모니터링 시스템 구축: II. 정량적 가뭄 모니터링 및 가뭄전망기법 개발 (Development of Drought Monitoring System: II. Quantitative Drought Monitoring and Drought Outlook Methodology)

  • 이주헌;정상만;김재한;고양수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권9호
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    • pp.801-812
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    • 2006
  • 본 연구에서는 PDSI, SPI, MSWSI 등의 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 단계별로 모니터링 할 수 있는 통합가뭄지수를 개발하였으며 개발된 통합가뭄지수에 의해 작성된 한반도의 가뭄도를 과거 가뭄과 비교 검증한 결과 매우 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 통합가뭄지수가 가뭄을 정량적으로 모니터링 하는데 유용한 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다 또한, 기상청에서 시행하고 있는 기온, 강수량의 장 단기 예보자료를 이용하여 가뭄지수의 예측치를 산정 한 후, 미래에 가뭄상황이 어떻게 진행될 것인가에 대한 가뭄전망기법을 개발하였으며 한반도 전역에 대한 실시간 가뭄전망이 가능하도록 전체 시스템을 구축하였다. 뿐만 아니라 가뭄기초 자료 관리, 가뭄지수 산정 및 가뭄현황도 작성 등 종합적인 가뭄정보 분석을 위한 가뭄 모니터링시스템을 개발하여 웹을 통하여 일반인들에게 제공할 수 있도록 시스템을 구축하였다.

머신러닝 기반 효과적인 가뭄예측 (Effective Drought Prediction Based on Machine Learning)

  • 김교식;유재환;김병현;한건연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.326-326
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    • 2021
  • 장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

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ESP 기법을 이용한 수문학적 가뭄전망의 활용성 평가 (Applicability Assessment of Hydrological Drought Outlook Using ESP Method)

  • 손경환;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권7호
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    • pp.581-593
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    • 2015
  • 본 연구에서는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction)기법을 활용한 가뭄전망 체계를 구축하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 과거 관측 수문기상 및 지형정보를 이용하여 우리나라 전역에 지면모델(Land Surface Model, LSM)을 구축하고 유출량(Historical Runoff, HR)을 생산하였다. 또한, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별(1, 2, 3개월) 전망된 유출량(Predicted Runoff, PR)을 생산하였다. 평가결과 여름 및 가을철 보다 봄철 및 겨울철에 정확도가 높았으며, 1개월 전망 이후로는 정확도가 낮게 나타났다. 가뭄지수는 국내 가뭄해석에 있어 검증된 표준유출지수(Standardized Runoff Index, SRI)를 활용하였으며, PR_SRI을 산정 및 평가하였다. 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고려되어 ESP HR에 비해 정확도가 크게 개선됨을 알 수 있었다. 선행시간별 상관계수는 평균 0.71, 0.48, 0.00, 평균제곱근오차는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 건조기에 정확도가 높게 나타나 1, 2개월 전망까지는 ESP를 활용한 국내 가뭄예보의 활용성이 높다고 판단된다.

과거 피해사례 기반의 도시지역 홍수예보 방안에 관한 연구 (A Study on Method of Urban Flood Warning Based on Past Damage Case)

  • 최영제;지정원;이재응
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.397-397
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    • 2018
  • 기후변화는 기상학적으로 강우량의 변동성을 증가시키는 특징이 있다. 이로 인해 2000년대 이후 전 세계적으로 집중호우와 가뭄의 발생횟수 및 피해규모가 크게 증가하고 있다. 2017년 우리나라에서는 인천광역시, 청주시, 부산광역시 등 도시지역에서 집중호우에 의한 피해가 매우 크게 발생하였다. 도시지역은 지역 내 불투수면적이 높아 호우 발생 시 농촌지역, 산림지역에 비하여 유출이 매우 크게 나타나는 특징이 있으며 인구와 자산, 산업체의 밀도가 높아 같은 크기의 호우에 대하여 타 지역에 비해 매우 큰 피해가 발생한다. 이러한 호우피해 저감을 위한 방안으로는 각 지역특성에 맞는 홍수예보방안이 필요하다. 하지만 국내의 홍수예보는 국가하천을 중심으로 하여 전국 53개 주요지점에서 수위를 예보하는 방식으로 시행되고 있어 홍수범람 피해가 빈번한 도심지와 시민들의 이용도가 높은 친수지구에 대한 홍수예보는 미흡한 실정이다. 국외의 경우에는 도시홍수 피해를 저감시키기 위하여 강우량과 강우량 별 발생확률, 예측 피해 규모, 피해 현상 등을 활용한 영향예보 방안을 수립하기 위한 다수의 연구가 진행되고 있으며 영국의 경우 영향예보를 활용하여 홍수예보를 시행 중에 있다. 본 연구에서는 호우에 의한 도시지역의 피해를 저감시키기 위하여 과거의 홍수 피해사례를 기반으로 피해 당시의 강우량, 피해액의 상관성을 바탕으로 강우량에 따른 피해 규모의 예보방안을 모색하고자하였다. 이를 위해 재해연보를 기준으로 피해 발생일자, 피해액 등 피해 관련 자료와 피해 발생 당시의 강우자료를 수집하였으며 수집한 자료를 바탕으로 강우량에 따른 피해규모를 선정하여 홍수예보 단계를 4단계로 구분한 홍수위험 판단기준을 작성하였다. 향후 본 연구의 홍수위험 판단기준 수립 방안에 피해 발생 당시의 현상자료 및 정확도 높은 강우 예측 자료를 결합한다면 효율적인 호우피해 저감을 위한 홍수예보 방안을 마련할 수 있을 것이라 판단된다.

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다중수원을 활용한 관수공급 최적 운영에 관한 방법 (A Method for Optimal Operation of Irrigation Supply using Multi Water Resources)

  • 권용현;정승권;이수원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.225-225
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    • 2017
  • 농촌지역 관수공급의 대부분은 지하수, 하천, 저수지 등 주변의 다중수원을 활용하고 있지만, 지속적인 가뭄 발생시 농업용수의 부족현상을 일으키며, 농작물의 생산량과 품질에 많은 영향을 주는 원인이 된다. 밭작물의 경우, 재배작물별로 적절한 재배환경조성은 작물의 생산성에 매우 큰 영향을 주므로 생육에 필요한 알맞은 토양수분을 유지를 위해 적절한 관수공급이 중요하다. 이러한 농촌지역의 물부족 현상을 대비하여 효율적인 관수공급으로 인한 물관리와 대체 수자원의 확보 및 활용방안이 요구되며, 대체 수자원을 저류하여 관수공급을 효과적으로 사용하는 방법들이 다각적으로 검토되고 있다. 특히, 빗물을 집수하여 재사용 하여 작물을 재배하는 방법이 친환경적일 뿐만 아니라, 수자원을 재활용하기 때문에 비용적인 측면에서 가장 효율적이므로 이러한 빗물을 저류조에 집수하여 효과적으로 재사용 하여 관수공급하는 방법에 대한 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 이에, 본 연구에서는 농촌지역에서 작물재배를 하기 위해 관수공급시 관정의 수량이 충분한 평상시는 관정펌프로부터 물을 길러 관수를 하도록 하였고, 관정의 수량이 부족한 비상시(가뭄)와 강우 예측시에는 저류조로부터 관수를 하도록 가뭄시나리오와 강우시나리오를 구축하였다. 효율적인 관수공급 운영을 위해 기상청의 7일 기상예보 자료를 획득하고 강우분석을 통해 저류량 예측을 하고 작물별 일관수공급량을 계산하여 물부족이 일어나지 않도록 최적의 운영방법론을 구축하였다. 이를 통해, 다중수원으로부터 확보된 수원을 저류조에 저장하여 가뭄과 같은 비상 상황에서 농업용수로 사용이 가능하도록 함으로써 비상 상황에서 농작물의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.

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