• 제목/요약/키워드: 기상발생모형

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전이함수모형과 일기 발생모형을 이용한 유역규모 기후변화시나리오의 작성 (Construction of Basin Scale Climate Change Scenarios by the Transfer Function and Stochastic Weather Generation Models)

  • 김병식;서병하;김남원
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제36권3호
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    • pp.345-363
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    • 2003
  • 대기순환모형(GCM)에 의하면 온실가스농도의 증가는 전구와 국지규모의 기후변화에 중요한 관련이 있음이 알려져 있다. GCM은 단일지점의 기상학적 순환과정을 분석하는데는 불확실성을 지니고 있기 때문에 현재로서는 축소기법이 대기순환모형(GCM)의 개발자들이 제공할 수 있는 것과 모형을 이용하여 기후영향을 평가하는 연구자들이 요구하는 것 사이의 차이점을 연계하기 위해 이용되고 있다. 본 논문에서는 통계학적 축소기법을 이용하여 국지 규모의 기후변화의 영향을 평가할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 본 방법을 이용한다면 현재와 미래의 국지적 규모의 기후강제력 하에서의 지표 기상변수의 시나리오를 저 비용으로 신속하게 작성할 수 있다. 기후변화시나리오의 작성은 통계학적 회귀방법인 전이함수와 추계학적 일기발생모형을 이용하였다. 전이함수는 저해상도의 GCM 격자 변수들을 고해상도의 단일 지점의 변수들로 변환시키며, 이 변수들은 단일 지점의 특정 일 지표 기상 변수를 모의하기 위해 추계학적 일기발생 모형의 매개변수를 수정하는데 이용되었다. 본 연구에서는 YONU GCM을 이용하여 제어실험과 점증실험을 실시하여 전구규모의 기후변화시나리오를 작성하였다.

홍수해석을 위한 HEC-RAS 모형의 적용 (Application of HEC-RAS Model for Flood Analysis)

  • 황신범;민상기;김상호
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.100-100
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    • 2011
  • 최근 지구온난화와 같은 기상이변으로 인하여 많은 재해가 유발되고 있으며, 태풍이나 집중호우와 같은 강우현상으로 하천의 범람 등의 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 이러한 가운데 하천에서의 홍수 피해 발생을 예방하기 위한 방법의 하나로 홍수 예 경보 시스템의 구축이 있으며, 우리나라에서는 1974년부터 한강홍수통제소에서 홍수 예 경보 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 남한강 유역의 경우 북한강보다 유역면적은 1.6배 넓지만 홍수조절능력을 지닌 구조물로는 충주댐이 유일하며, 충주댐의 저수량은 북한강의 소양강댐보다도 적기 때문에 북한강보다 홍수의 위험이 더 높다고 볼 수 있다. 이에 충주댐에서의 저수위와 방류량은 남한강 유역의 홍수발생에 직접적 영향을 미치며, 실제로 2006년 집중호우 당시 상류의 단양지역과 하류의 여주지역에서는 충주댐의 저수위와 방류량 운영을 두고 많은 논쟁이 야기된 적이 있었다. 본 연구에서는 남한강 유역의 홍수 예 경보 활용을 위하여 HEC-RAS 모형을 이용한 수리학적 모형을 구축하였다. 수리학적 모형을 구축하기 위해 하도측량 자료와 하천정비기본계획서를 이용하여 모형의 단면을 구축하였다. 또한 모형의 정확성을 위하여 최근 가장 큰 홍수피해가 발생한 2006년 홍수사상 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 적용성과 신뢰성 검토를 위하여 2003년~2005년, 2007년~2008년에 발생한 홍수사상 자료를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다.

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기상학적 가뭄 기반 토양수분량 변화에 따른 도시 열섬 변동성 분석: ENVI-met 모형을 중심으로 (Unveiling the intricacies of urban heat island dynamics through soil moisture variability modulated by meteorological drought: Focusing on the ENVI-met)

  • 박기홍;백종진;김현준;차호영;전창현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.45-45
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    • 2023
  • 본 연구에서는 도시 내 및 주변 지역을 대상으로 기상학적 가뭄 발생 여부에 따른 토양수분량 변화 정도를 파악하고, 그에 따른 열섬 현상의 변동 정도를 분석·평가하였다. 먼저, 대상 지역 내 기상학적 가뭄의 시공간적 특성을 분석하기 위해 인공위성, 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 SPI (Standard Precipitation Index)와 SPEI (Standard Precipitation Evapotranspiration Index) 등 두 가지의 가뭄 지수를 산정하였다. 또한, ERA5 (The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis)와 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 등의 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 토양수분 자료 및 기타 기상 관련 주요 정보들을 얻고, 이를 ENVI-met 모형의 초기 입력자료로 고려하였다. 다양한 시나리오 기반의 모의 결과들을 바탕으로 복합 재난의 관점에서 가뭄-토양수분량-열섬 간의 연관성을 분석하고, 주요 영향 인자 및 극한 사상 유발 조건 등에 대한 정보를 파악하였다.

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산림 미기상 해석을 위한 최적모델 개발 (Development of Optimal Modeling System for Analyzing Mountain Micrometeorology)

  • 이석준;최용한;정재희;원명수;임규호
    • 한국농림기상학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.165-172
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    • 2015
  • 지구 온난화와 연관된 기후 변화는 악기상 현상의 발생 빈도 및 강도를 증가시킨다. 따라서 산불, 산사태 등 산림 재해의 예방 및 대응을 위한 정밀한 산림 미기상 예측 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년 3월 봉화와 강릉에서 발생한 산불을 WRF와, 3D-var로 모의 하였다. WRF에서 나온 Output 자료를 이용하여 MUKLIMO 모형을 기반으로 산림 미기상 해석 및 모의를 위한 예측 시스템의 구축과 최적화를 이루었다. 이를 위해 3차원 변분 자료 동화 방법을 사용하여 기상청 AWS 관측 자료를 동화하였고, WRF의 예보에 MUKLIMO 모형을 결합하여 100m의 고해상도 바람장을 산출하였다. 자료동화를 수행하지 않은 CNTL 실험에 비해 자료 동화를 수행한 KMA 혹은 KMA_KFRI실험의 모의 결과가 관측과 가까워짐을 확인하였다. MUKLIMO에서 산출된 바람장 자료를 이용하여 보다 정확한 산림 미기상 예측 시스템을 구축할 수 있었다.

SWAT모형을 이용한 송정배수로의 수질개선방안 연구 (A Study on the Effective Water Quality Renovation of Songjeong Drainage Canal Using SWAT Model)

  • 심재훈;김필식;김선주;김일정
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.190-194
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    • 2011
  • 경포호 주변환경은 논, 밭 등의 경작지나 녹지와 같은 투수지표면과 대단위 주택단지나 도로, 상업지구, 공장시설과 같은 불투수지표면으로 구성되어 있어 SWAT 모형의 적용에 적합하다. GIS와 연계된 ArcSWAT모형을 적용하기 위하여 지형자료를 구축하고, 송정배수로 유역의 기상 및 우량 관측소를 고려하여 수문 및 기상관측자료를 입력하였다. 그리고, 소유역으로 세분화한 후 토양특성과 토지이용에 따른 모의를 실시하였고, 이를 위해 소유역내 수문학적 반응단위별로 유출, 유사 및 비점오염발생을 평가하는데 이용되는 HRU를 구축하여 활용하였다. 송정배수로는 제1배수로와 제2배수로로 구성되어있으며, 제2배수로의 유입부에 주변 아파트단지의 하수관에서 직접적으로 오염물질이 유입되어 수질오염이 심각하며, 점원과 비점원오염이 산재해있기 때문에 본 연구에서는 유출 및 수질모의가 가능한 SWAT모형을 이용하여 대상지점의 유출과 수질을 모의하였으며, 그 결과를 바탕으로 수질오염을 저감할 수 있는 방안을 제시하였다.

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채소 주산지에 대한 서리발생예측 연구 (A Study on Frost Occurrence Estimation Model in Main Production Areas of Vegetables)

  • 김용석;허지나;심교문;강기경
    • 한국지구과학회지
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    • 제40권6호
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    • pp.606-612
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    • 2019
  • 채소작물과 과수작물의 생육에 악영향을 미치는 서리발생을 미리 예측하기 위해 모형을 구축하고 채소 주산지에 적용해 보았다. 서리 발생 전날에 관측되는 다양한 기상인자들(최저기온, 18시 기온, 21시 기온, 24시 기온, 평균풍속, 18시 풍속, 21시 풍속, 구름량, 5일간 강수량, 3일간 강수량, 상대습도, 이슬점온도, 초상최저기온, 지면온도)을 수집하고, 그 중에서 서리발생에 유의한 영향이 있다고 판단되는 변수들을 통계적 방법(T-test, Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, 그리고 Wilk's lambda values)을 통해 선택하였다. 여러 통계적 방법을 통해 선택된 유의한 기상 인자는 24시 기온, 구름량, 이슬점온도, 21시 풍속 이였으며, 이 기상인자를 기계학습법의 한 종류인 랜덤 포레스트에 적용하여 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 이렇게 구축 된 서리 발생예측 모형의 정확도는 70.6%로 나타났으며, 이 모형을 가을배추와 가을무의 주산지인 홍성과 서산에 적용하였을 때 65.2%와 78.6%로 나타났다.

머신러닝과 샘플링을 이용한 강원도 지역 산불발생예측모형 개발 (Development of a Gangwon Province Forest Fire Prediction Model using Machine Learning and Sampling)

  • 채경재;이유리;조용주;박지현
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.71-78
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    • 2018
  • 본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.

수도권 미계측지역에 대한 돌발홍수위험도 산정 연구 (Flash flood risk indicator for ungauged area of Seoul metropolitan region)

  • 이병주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.94-94
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    • 2016
  • 돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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베이지안 네트워크 및 의사결정 모형을 이용한 위성 강수자료 기반 기상학적 가뭄 전망 (Meteorological drought outlook with satellite precipitation data using Bayesian networks and decision-making model)

  • 신지예;김지은;이주헌;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권4호
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    • pp.279-289
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    • 2019
  • 가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2~3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망성능을 보여주었다.

베이지안 네트워크와 코플라 함수의 결합을 통한 가뭄전이 발생확률의 정량적 분석 (Quantitative analysis of drought propagation probabilities combining Bayesian networks and copula function)

  • 신지예;유재희;권현한;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권7호
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    • pp.523-534
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    • 2021
  • 수문순환 과정에서 강수량의 부족으로 발생된 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄으로 전이된다. 기상학적 가뭄과 다르게 농업적 가뭄과 수문학적 가뭄의 발생은 인간 생활에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 가뭄의 전이과정을 분석하는 것은 가뭄의 효과적 대비와 대응을 위하여 필요한 일이다. 본 연구에서는 관측된 강수량과 수문모형으로 모의된 자연유출량 자료를 바탕으로 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄을 정의하고, 베이지안 네트워크 모형을 활용하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 간의 전이 관계를 확률론적으로 분석하였다. 베이지안 네트워크의 결합확률을 산정하기 위하여 코플라함수를 활용하였다. 분석 결과, 기상학적 가뭄이 보통가뭄 상황에서는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.41 ~ 0.63, 기상학적 가뭄이 극심한 경우에는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.83 ~ 0.98이었다. 즉, 기상학적 가뭄이 심화됨에 따라 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 증가되었다. 계절별로는 가을에 가뭄전이 발생확률이 0.71 ~ 0.89로 가장 높으며, 겨울에는 0.41 ~ 0.62의 값으로 낮게 산정되었다. 결론적으로 여름에서 가을까지 기상학적 가뭄 심도가 심화됨에 따라서 수문학적 가뭄으로의 전이 확률이 높아지며, 해당 시기 동안 가뭄에 적절한 대응을 수행하면 가뭄의 예방이 가능할 것이다.