• Title/Summary/Keyword: 기상모의모형

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Spatial Characteristics for Statistical Downscaling of Rainfall Data (강우의 통계학적 다운스케일링을 위한 공간특성 분석)

  • Lee, Jeong Eun;Lee, Jeongwoo;Kim, Chul Gyum;Kim, Nam Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.166-166
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    • 2018
  • 수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

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Comparison of Artificial Neural Networks and LARS-WG for Downscaling Climate Change Scenarios (기후변화 시나리오의 상세화를 위한 인공신경망과 LARS-WG의 모의 기법 평가)

  • Kim, Ji-Hye;Kang, Moon-Seong;Song, In-Hong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.124-124
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    • 2012
  • 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

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Long-term Streamflow Simulations Using a Land Surface Model (지표수문모형을 이용한 장기하천유출 모의)

  • Lee, Jong Seok;Park, Geun A;Kim, Jae Deok;Choi, Hyun Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.359-359
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    • 2021
  • 기후변화로 인한 강수량의 지역별, 계절별 불균형은 홍수로 인한 하천 범람피해뿐만 아니라 하천의 건천화로 인한 수생태, 수질, 경관 저해 등의 피해를 야기하고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수자원의 영향을 평가하기 위해 기상 현상을 재현하고 예측하기 위한 기후모형과 이와 연계하여 지표의 수문 순환과 에너지 순환과정을 모의할 수 있는 지표수문모형의 필요성이 대두되고 있다. 그러나, 하천유출에 대한 모니터링시스템 체계를 구축하기 위해 지표수문모형을 사용하여 하천의 장기유출을 모의하는 시도는 국내에서는 아직 일반화되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 횡방향 유출흐름 모의가 가능하도록 개선된 격자형 지표수문모형인 Common Land Model(CoLM)의 우리나라 하천유역에 대한 장기하천유출 모의 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 4대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강)의 자연유역을 대상으로 주요 댐 상류유역에 대하여 CoLM이 필요로 하는 지표경계조건자료와 기상입력자료를 구축하고 모형의 주요 매개변수에 대한 검보정을 수행하여 각 지점별 최적의 장기하천유출 모의결과를 도출하고자 한다. CoLM의 지표경계조건자료 구축을 위해서는 고해상도의 인공위성자료 및 지점측정자료를 수집하고, 기상입력자료 구축을 위해서는 기상청에서 제공하는 기상자료를 수집하여, 모형의 계산시간 및 지역예보모델에 많이 사용되고 있는 공간해상도를 고려한 모형의 입력자료는 30km 계산 격자망 자료로 구축될 예정이다. CoLM의 모의성능 평가 및 결과분석을 위해 총 30년(1990-2019) 기간에 대한 모의결과 중, 초기 10년은 초기조건 수립을 위한 안정화 기간으로 제외하고, 다음 10년(2000~2009)은 보정기간으로 설정하고 마지막 10년(2010~2019)은 검정기간으로 설정하여 지표수문모형의 장기하천유출모의 적용성이 평가될 예정이다. 본 논문의 결과는 향후 우리나라 주요 유역에 대해 이상기후로 인한 하천 수자원 및 수생태의 영향을 분석하고, 하천의 건천화 대책 수립 등에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

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Applicability Evaluation of Spatial Rainfall Generator (공간강우발생모형의 국내 적용성 평가)

  • Lee, Jeong Eun;Kim, Chul Gyum;Kim, Nam Won;Kim, Hyeon Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.342-342
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    • 2019
  • 수자원 분야에서 장기적인 수문현상을 모의하기 위해 장기유출모형이 적용되어 오고 있다. 이러한 수문모형의 가장 주요한 기상입력자료는 강수량이며, 일단위의 시간스케일을 요구하는 것이 대부분이다. 또한, 장기적인 기후 시나리오 기반의 강수자료 생성을 위해 추계학적 기상모형이 널리 이용되고 있으며, 유역단위의 수문모형 적용을 위해 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려한 기상모의모형이 개발되어 적용되고 있는 실정이다. 이러한 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려하여 발생된 강우자료는 합리적인 유출해석을 위한 유역수문모형에서의 주요한 고려사항이다. 따라서, 본 연구에서는 공간적인 강우의 분포특성을 고려하기 위해 Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX) 모형 내에 개발된 Spatial Rainfall Generator(SRGEN)를 중심으로, 충주댐 상류유역을 대상으로 국내 적용성 평가를 수행하였다.

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Evaluation for the application of WRF meteorological data on grid-based soil moisture model in upland (WRF 기상자료의 밭 토양 물수지 모형 적용 및 효과 분석)

  • Hong, Min Ki;Lee, Sung Hack;Choi, Jin Yong;Lee, Seung-Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.213-213
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    • 2015
  • 밭에서의 점적 관개를 이용한 노지 재배의 경우 적정 관개 계획 수립을 위해서는 작물 및 토양의 수분 정보에 대한 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 밭 토양을 GIS(Geographic Information System)를 통해 격자 형태로 분할하여 작물의 증발산량 및 토양의 수분함량을 모의할 수 있는 격자 기반 토양 물수지 모형을 개발하였다. 본 모형을 통해 작물의 소비수량 및 필요 수량을 파악함으로써 작부기간 중 필요한 관개수량을 제시하는 것이 가능하다. 고도화 기상자료로는 국가농림기상센터에서 운영 중인 고해상도 WRF(Weather Research and Forecasting) 모형에서 생산된 격자 형태의 복사, 온도, 바람, 강수 자료를 사용하였고 고도화 기상자료의 격자 해상도 별로 모의되는 작물 및 토양의 수분 정보 간 비교 및 분석을 실시하였다. 토양 물수지 모형에 입력되는 격자형태의 자료로는 기상, 토성 및 토지이용 자료가 있으며 기상자료의 경우 가로 및 세로의 크기가 각 270, 810, 2430m로 동일한 3가지 경우로 나누어 적용했으며 토성 및 토지이용 자료의 경우 기상 격자의 최소 크기에 맞춰 가로 및 세로의 크기가 각 270m인 격자로 분할하였다. 이와 같은 과정에 의한 모의 결과 각 격자별 작물 증발산량, 토양수분함량 및 관개수량의 일 연별 시계열 자료를 얻을 수 있으며 동시간대 격자별 수문인자 값을 산정하고 위치에 따른 공간적 상호 상관성을 분석하였다. 결과적으로, 고도화 기상자료의 격자 크기에 따른 밭 토양 물수지 분석 결과를 통해 고도화 기상 격자의 규모별 밭 토양 물수지 분석 효용성을 파악하고자 하였다. 더불어, 시험 지역(Test Bed) 선정을 통해 토양수분 및 증발산량을 실측하고 본 모형의 모의 결과와 비교함으로써 검정하는 것을 향후 연구 계획으로 한다.

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The 5-Year Ensemble Streamflow Prediction Studies in Korea (국내 앙상블 유량예측 연구 5년)

  • Kim, Young-Oh;Jeong, Dae-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.267-271
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    • 2004
  • 2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.

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Development of Non-stationary Rainfall Simulation Method using Deep-learning Technique and Bigdata (기상 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 비정상성 강우량 모의 기법 개발)

  • So, Byung-Jin;Kim, Jang Gyeong;Oh, Tae-Suk;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.185-185
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    • 2020
  • 기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Comparison of Suitable Gridded Climate Datasets for macroscale Hydrological Modelling over South Korea basin (대규모 수문 모델링에 적합한 격자형 기후 자료의 비교)

  • Lee, Dong Gi;Ahn, Kuk-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.40-40
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    • 2022
  • 기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

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고해상도 Icosahedral-Hexagonal 격자 전구모형 GME를 이용한 태풍예측에 관한 연구

  • Lee, Kyung-Min;Oh, Jae-Ho;Majewski, Detlev
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.304-309
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    • 2008
  • 기존의 태풍예측과 관련된 연구들은 전 지구적인 흐름이 직접적으로 계산되지 않은 중규모 기상모형이나 태풍모형들을 이용하여왔다. 하지만 최근 전 세계적으로 전구 규모의 모형들이 40km 이하의 고해상도 모형들이 개발되어 20km이하의 초고해상도 시물레이션이 가능해짐에 따라 지역적인 기상현상들을 전구모형을 통해서 재현해 내고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 전구모형을 이용하여 태풍 실험을 하고자 하며, 독일기상청에서 개발된 Icosahedral-hexagonal 격자체계의 GME전구 모형을 이용한 태풍모의 결과를 기상청 태풍 best track과 비교 분석 하였다. 실험에 사용된 모형 분해능은 연직 47layer (7 soil layer 포함), 수평 약 40km와 20km으로 구성되었다. 최근 3년($2005{\sim}2007$)간의 동아시아지역을 지나간 태풍을 대상으로 하였다. 태풍모의 시작시간은 각 TD(Tropical Depression)발생 24시간 전 자료를 이용하였으며, 각 태풍의 소멸 24시간 후까지 모의하였다. GME 모형을 이용한 태풍모의 결과에서 best track의 경우 모의 시작 후 약 168시간 forcast 결과가 매우 유사한 경로를 따라 진행해 가고 있으며, 태풍의 전향이 이루어지는 시각은 ${\pm}3$시간 내외의 오차를 보이고 있다. 태풍경로의 경우 40km 결과에 비해 20km 모의 결과가 best track에 더 가까운 결과를 보이고 있다. 중심기압변화의 경우 40km의 결과가 20km 결과에 비해 변화경향이 유사한 형태를 보이고 있으며, 20km 결과의 경우 중심기압의 변화가 다소 급하게 나타나는 경향을 보이는 특성을 가지고 있지만 40km결과에 비해 최저 중심기압이 더욱 뚜렷하게 나타나고 있으며 특히, MANYI case의 경우 관측값 930hPa보다 더 낮은 911.4hPa의 결과를 보이고 있다. 풍속의 경우도 중심기압변화와 유사한 결과를 보이고 있으나, 최대 풍속의 경우 40km 결과에 비해 20km결과가 관측과의 오차범위가 $2{\sim}3\;m/s$ 내외로 나타나고 있다. 그리고 GME모형의 경우 태풍(TD) 발생 약168시간 이전에 예측이 가능한 결과를 보인다. 이 연구의 결과는 다른 기상모형에서 태풍 강도가 약하게 모의되던 현상이 상당히 개선된 것을 알 수 있으며, 이는 20km 고해상도 GME 모형이 태풍예측모형으로 활용이 간능 할 것으로 사료 된다.

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Stochastic Weather Generation for Daily Time-Series Data (장기수문자료를 위한 추계학적 기상모의발생)

  • Kim, Nam-Won;Lee, Jeong-Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1038-1041
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    • 2009
  • 현재 수자원 분야에서는 기후변화와 이에 대비한 안정적인 물공급을 위한 수자원 계획이 요구되는 시점이다. 따라서, 신뢰성있는 장기간의 유량자료를 확보하기 위하여 추계학적 기상모의자료를 이용하여 유역의 장기간에 걸친 공간적인 유량자료를 생성하고자 하였다. 본 연구에서는 한강유역에 대하여 추계학적인 방법을 이용하여 장기간의 기상자료(강수량, 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도, 풍속)를 생성하였다. 기상모의생성을 위하여 WXGEN(Sharply와 Williams, 1990)을 이용하였다. 기상모의 발생순서는 우선 강수량을 독립적으로 모의생성하였다. 이후 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도는 약한 상관성을 가진다는 가정으로 모의생성한 후, 해당일의 강수유무를 기준으로 값을 조정하였다. 마지막으로 풍속은 독립적으로 모의생성하였다. 모의생성된 장기간의 기상자료를 장기유출모형인 SWAT-K의 입력자료로 활용하여 한강유역에 대하여 장기간의 유량자료를 모의 분석하였다. 이러한 연구는 추계학적 방법과 확정론적 방법의 연계적용으로 수자원 설계 및 계획에 적극 활용될 수 있을 것이다.

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