홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.
국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) 모형은 인공신경망과 퍼지모형의 특징을 가지는 모형으로 자료간의 관계가 선형이 아닌 비선형관계를 가질 경우 매우 정확한 예측 모형을 구축할 수 있는 특징이 있다. 월강수량 예측이 관측된 기상자료들과 비선형 관계에 있다고 생각되어 ANFIS 모형을 이용하여 월강수량을 예측하였다. 본 연구의 대상 지점으로는 금강유역의 대전 지점으로 선정하였다. 금강유역은 우리나라의 한가운데 위치하여 평균적인 강수형태 및 특징을 보여 좋은 실험유역으로 생각되어 선정하였다. 금강유역의 기상청에서 운영하는 지상 유인관측소 중 비교적 금강유역을 대표하고 양질의 자료가 기록되어 있다고 판단되는 대전지점을 실험지점으로 생각되어 선정하였다. 기상청 대전 유인 관측소에는 총 39년치 기상 자료가 기록되어 있다. 기상청에서는 전국 주요 도시들을 대상으로 2003년부터 월간 예보를 하고 있다. 본 연구에서는 기상청 월간예보와 기상청 대전 유인관측소에서 관측된 5년 치 기상자료를 모델의 입력자료로 구성하였다. 적절한 입력변수 조합을 구성하기 위하여 반복해법을 적용하였다. 5년 치 자료 중 절반은 학습을 시키는데 사용하였고 나머지 절반을 이용하여 모형을 검증하였다. 여러 입력변수를 이용하여 모형의 학습시킨 결과 입력변수가 3개 일 경우 가장 높은 정확도를 보였다. 입력변수가 3개로 학습 시킨 ANFIS 모형과 기상청에서 제공하는 월간예보를 비교해본 결과 ANFIS 모형을 적용하여 월 강수량을 예측하는 것이 기상청에서 제공하는 월간예보보다 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
농업은 기후 및 환경의 영향을 많이 받는 산업으로 기온, 강수량, 일조시간 등에 따라 재배 가능한 작물 과 품종이 결정된다. 본 연구의 목적은 사과의 생육과정에서 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 기상변수가 사과단수에 미치는 영향을 파악하는 것에 있다. 기상변수는 1) 생육단계를 고려한 자연과학적 접근방법과 2) 통계적 접근방법을 이용한다. 패널분석을 통해 추정된 각각의 결과를 모형적합도와 예측력 비교를 통해 평가한다. 사과단수와 기상변수의 자료는 2006년부터 2013년까지 우리나라 사과주산지 15개지역을 대상으로 수집되었다. 분석 결과, 통계적 접근방법 중요인분석을 이용한 변수 선정 방법이 가장 높은 예측력과 적합도를 보였다. 이는 기상변수와 같이 서로 유사하지만 다양한 설명변수의 사용으로 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제하게 될 경우, 보다 많은 기상요인을 회귀분석에 포함하는 것이 적합도와 예측력을 높이는데 기여한 것으로 추정된다. 또한 사과재배에 있어 발아, 개화, 착과, 비대, 성숙, 그리고 착색 및 수확에 이르기까지의 전 생육과정의 기상요인이 단수에 영향력이 있음을 의미한다.
K. S. Kim;S. E. Taylor;M. L. Gleason;K. J. Koehler
한국농림기상학회지
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제4권1호
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pp.23-28
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2002
CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1601-1607
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2016
오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.
대기질 모델(Air Quality Model)은 환경영향평가에서 필수적이다. 환경영향평가에 쓰이는 대기질 모델은 대부분 가우시안 플륨 모델이며, 그 중 ISC(Industrial Source Complex 3)이 가장 널리 쓰인다. 그러나 ISC3가 저풍속시 정확도가 떨어지지만 환경영향평가의 대기질 평가시 이에 대한 고려가 거의 이뤄지지 않은채 대기질 평가가 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 ISCLT(Long Term)와 ISCST(Short Term) 모델에 대하여 입력되는 기상변수에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 기상변수가 모델의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. (중략)
본 연구는 콩계통들의 지방함량이 서로 다른 가상요인에 어떻게 영향을 받는 지를 규명하기 위해 미국 노스캐롤라이나지방의 5개 지역에서 3년에 걸쳐 수행하였다. 각 계통의 지방함량 및 지방수량들이 기상요인에 대한 Linear response가 조사되었고, 또한 최저기상 반응모델을 결정하기 위해 Stepwise Selection Program이 사용되었다. 콩지방함량, 지방수량은 기상 요인인 온도와 강우량에 의해 크게 영향을 받았으며 성숙시기에 온도가 가장 높고, 최고최저 온도범위가 가장 작은 환경에서 지방함량이 가장 낮게 나타났고, 최저온도 변이가 가장 작고 강우량변이가 가장 큰 환경에서 지방수량이 가장 높게 나타났다. 계통들의 대부준으 지방함량이 MxDT, HTD, ADT, ADTRg에 반비례하는 경향을 나타내었으며 이는 성숙시기에 온도가 높아질수록 지방함량이 감소한다는 것을 의미한다. 그러나 NC107은 MxDT, ADT에 비례하는 경향을 보였다. 모든 계통들이 VMnDT, VADTRg, ADRa에 비례하는 경향을 나타내었고 이는 최저온도와 최고최저 온도범위의 변이가 클수록, 평균강우량이 많을수록 지방함량은 증가한다는 것을 의미한다. 11계통이 1개 내지 3개의 기상변수를 가지는 최적기상모델을 형성하였다. 그러나 NC109와 NC105는 모든 기상변수에 유의한 Linear 반응을 나타내지는 않았으나 전자는 2개의 기상변수를 가지는 최적기상모델을 형성하였고 후자는 가지지 않았다. 이는 NC109는 지방 함량이 아마도 기상변수 하나에 의한 영향보다도 2개 변수의 상호작용에 의한 영향이 큰 것으로 추측 할 수 있고, NC105는 지방함량이 기상환경에 상대적으로 더 안정하기 때문인 것으로 생각된다. 위와 같은 사실은 콩지방함량의 기상반응에 대한 품종적 차이가 상당히 크다는 것을 의미한다. 지방수량은 ADTRg와 VADRa에 반비례하는 경향을 나타내었으며 이는 최고최저 온도차이와 평균강수량 변이가 클수록 지방수량은 감소한다는 것을 의미한다.
아날로그 기법은 대표적인 공간상세화 기법 중 하나로써, 과거 기상 현상이 미래 재현된다는 가정 하에 목표 시점과 가장 유사한 기상패턴을 보이는 과거 시점을 활용하여 공간상세화를 수행하는 방법이다. 상세화 목표 시점과 가장 유사한 과거 시점을 찾기 위해서는 선결되어야 하는 매개변수가 존재한다. 특히 상세화 성능에 민감한 것으로 알려진 매개변수로는 목표 시점과 유사한 과거 시점 탐색에 활용되는 시공간 범위, 상세화 변수와 역학적 관계를 가지고 있는 종관기상변수, 상세화에 활용되는 과거 시점의 개수 등이 있다. 아날로그 기법의 매개변수를 탐색하고자 하는 시도는 국외에서 여러 차례 진행되어 왔으나, 각 매개변수는 지역의 기상특징에 따라 상이한 결과를 나타내었다. 국내에서는 국외에서 수행한 탐색 결과를 활용하여 공간상세화를 주로 수행하여 왔지만, 보다 높은 성능의 상세화를 수행하기 위해서는 국내 지역에 맞는 매개변수를 활용하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 국내 지역에 적합한 아날로그 공간상세화 매개변수를 탐색하고 이를 제시하고자 한다. 탐색된 매개변수는 아날로그 공간상세화 기법뿐만 아니라 다양한 공간상세화 기법에 활용하능한 정보이기 때문에, 연구결과의 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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