• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.352-356
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• 2008

가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.87 no.3
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• pp.358-365
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• 1998

To offer the basic information for sustainable production of forest resources and conservation of the global environment, change in potential natural vegetation (PNV) associated with climate change due to doubling atmospheric carbon dioxide ($2{\times}CO_2$) was estimated with the global natural vegetation mapping system based an K${\ddot{o}}$ppen scheme. The system interpolates climate data spherically to each grid cell, determines the vegetation types onto the grid cell, and produces potential vegetation map and area on the globe and continents. The climate data consist of the current, ($1{\times}CO_2$) climate prior to AD 1958 observed at some 2,000 stations and the doubling ($2{\times}CO_2$) climate estimated from Meteorological Research Institute of Japan. The vegetation zone under the $2{\times}CO_2$ climate scenario expanded mainly toward the poles due to the rise in temperature. The changed PNV area on the globe amounts to 1/3 (4.91 billion (G) ha) of the total land area (15.04 Gha). Kappa statistic for judging agreement between the patterns of vegetation distribution under $1{\times}CO_2$ climate and $2{\times}CO_2$ climates shows good agreement (0.63) for the globe as a whole. The most stable areas are desert and ice. The potential forest area (PFA) was estimated at 6.82 Gha of the land area in $2{\times}CO_2$ climate scenario. In terms of continental changes in PFA, North America and Asis are increased under the $2{\times}CO_2$ climate. However, the potential forest arms of the other continents are decreased by the climate. Europe has no change in the PFA. Especially, the expansion of desert area in Oceania would be accelerated by the $2{\times}CO_2$ climate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.112-112
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• 2018

최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1187-1190
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• 2014

현재 지구온난화로 인해 기후가 급변하고 있다. 이러한 자연적 현상 때문에, 만약 기존의 농업환경에서 농부의 체험적이거나 농사에 적합하지 않은 기상정보에 의존하여 농사를 경영한다면 농산물에 대한 일정수준의 생산량을 얻기 힘들 것이며 변동적인 수익을 얻게 될 것이다. 이를 방지하기 위해 본 연구에서는 시뮬레이션이 가능한 솔루션을 제공하여 병해충 피해를 줄이고자 한다. 또한, 농작물을 3D 와 VSTO(Visual Studio Tools for Office)로 시각화하고, 해당 기상정보 데이터를 사용자가 임의로 사용할 수 있게 제공하고자 한다. 특히, 본 논문에서는 기상청에서 획득한 실험적 데이터로 고추 작물을 활용하여 시스템을 구현하고자 한다. 이를 통해, 농민들이 가상 속에서 작물을 심어 볼 수 있는 환경을 이루고자 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.243-246
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• 2010

기후변화와 저탄소녹색성장으로 풍력, 태양광 등 신재생에너지 산업에 대한 관심과 투자가 비약적으로 확대되고 있다. 아직까지 우리나라에서의 신재생에너지의 대부분은 풍력과, 태양광에너지 쪽에 집중이 되어 있지만, 해외에서는 해상풍력, 파력, 조력 등 해상에서의 신재생에너지의 성장이 크게 이루어지고 있다. 특히 최근 들어서는 육상 풍력의 문제점이 제기되고, 우리나라는 3 면이 바다로 이루어져 있기 때문에 해상에서의 신재생에너지 산업의 발전 가능성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 해상 신재생에너지 산업의 발전의 토대가 되는 해상기상 정보의 통계 DB 구축으로 향후 발전설비 도입을 위한 근간 정보를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.367-369
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• 2016

정보통신기술이 발전함에 따라 수많은 데이터가 발생하고 있다. 이러한 '빅데이터'의 활용은 국민의 니즈 파악, 공공서비스 제공 등 미래 경쟁력의 핵심 가치라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기상데이터와 교통데이터를 수집한 후, 분산 시스템 환경 하에서 실행되는 기계학습 알고리즘을 이용하여 기상기후와 관련된 교통 정체 구간 예측 시스템에 대해 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1276-1279
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• 2004

수문순환 과정에서 증발산은 물이 유역으로부터 제거되는 주요 기작으로서, 증발산에 중요한 역할을 하는 식물은 지구 육지 표면의 약 $70\%$ 정도를 점유하고 있으며, 생태계의 가장 중요한 구성인자로서, 식물의 종류 및 군집의 공간적 분포유형, 생육주기 및 형태적 변화 등과 같은 정보들은 그 지역의 기후, 토양, 지질, 지리적 특성을 밝히는데 중요한 역할을 한다. 식생관련 정보 중 엽면적 지수란 단위지표면적당 총 엽면적의 비를 나타내는 것으로 환경생태, 기상, 수문분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat 위성영상과 DEM 등의 GIS 자료를 이용하여 지형적인 요소를 고려하여 유역의 증발산량을 분포형으론 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 한강의 제1지류인 경안천유역으로 하였고, 증발산량 산정에 필요한 기상자료는 월평균기온, 수평면일사량, 상대습도를 이용하였고, 일사량비와 일조시간비 계산을 위해 위도별에 따른 총일조시간과 월평균일사량을 계산하였다. 잠재증발산량 산정은 Penman-Monteith식을 이용하여 산정하였으며, 식생지수와 밀접한 관계가 있는 LAI를 고려하여 산정하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.15 no.4
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• pp.219-233
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• 2013

We employed the ecological niche modeling framework using GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production) to model the current and future geographic distribution of Pinus densiflora based on environmental predictor variable datasets such as climate data including the RCP 8.5 emission climate change scenario, geographic and topographic characteristics, soil and geological properties, and MODIS enhanced vegetation index (EVI) at 4 $km^2$ resolution. National Forest Inventory (NFI) derived occurrence and abundance records from about 4,000 survey sites across the whole country were used for response variables. The current and future potential geographic distribution of Pinus densiflora, one of the tree species dominating the present Korean forest was modeled and mapped. Future models under RCP 8.5 scenarios for Pinus densiflora suggest large areas predicted under current climate conditions may be contracted by 2090 showing range shifts northward and to higher altitudes. Area Under Curve (AUC) values of the modeled result was 0.67. Overall, the results of this study were successful in showing the current distribution of major tree species and projecting their future changes. However, there are still many possible limitations and uncertainties arising from the select of the presence-absence data and the environmental predictor variables for model input. Nevertheless, ecological niche modeling can be a useful tool for exploring and mapping the potential response of the tree species to climate change. The final models in this study may be used to identify potential distribution of the tree species based on the future climate scenarios, which can help forest managers to decide where to allocate effort in the management of forest ecosystem under climate change in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.3
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• pp.283-291
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the effects of useof weather and climate information on farmer income. To accomplish the objective of the study a farm survey was conducted, whose target respondents were local correspondents and reporters of the Korea Rural Economic Institute. The ordered logit model was employed for empirical analysis on determining whether use of weather and climate information affects farmer income. The analysis results show that the greater is farmer use of short-range weather forecasts, the higher is the income. The results also show higher farmers income with use of short-range special weather forecasts. Based upon the empirical results, the dissemination of more precise weather and climate information is suggested to increase farmer income.