마이크로파 센서로부터 산출된 물리량과 태풍강도와의 관련성을 2004년 6월에서 9월까지 관측된 태풍과 TRMM TMI 자료를 이용하여 조사하였다. TMI 관측으로부터 산출된 85 GHz 밝기온도(TB), 편광보정온도(PCT), 총 수증기량, 얼음, 강우강도, 잠열방출량은 RMSC-Tokyo의 태풍 best-track 데이터베이스의 최대 풍속으로 정의된 태풍강도와 상관분석을 실시하였다 TB와 태풍강도의 최대 상관계수는 태풍 중심으로부터 반경 2.5도 공간평균을 하였을 때 $-0.2{\sim}-0.4$를 나타냈다. 총 수증기량, 강우강도, 잠열방출량과 태풍강도와의 상관계수는 $0.2{\sim}0.4$를 보였다. 태풍 강도 크기에 따른 상관계수 분포는 태풍 발달의 초기 단계에서는 열대성 저기압 중심으로부터 반경 $1.0{\sim}1.5$도 공간 평균을 하였을 때 최대값을 보였으나 태풍이 가장 크게 발달하였을 때는 태풍 중심에서 반경 0.5도의 공간 평균을 하였을 때 최대 상관성이 나타났다. 최대 상관계수를 나타낸 변수와 공간 규모는 회귀분석으로부터 태풍을 강도를 산출할 수 있으며 태풍 Rusa(2002)와 Maemi(2003)에 적용하였다. 태풍 강도의 오차는 태풍 강도 크기를 고려한 85GHz TB와 총 수증기량의 다중 회귀에서 최소를 보였다. 본 연구는 마이크로파 위성 관측의 TB와 총 수중기량으로부터 태풍 강도 산출에 기여할 수 있음을 지시한다.
본 연구는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 임하댐 유역($1,355.5km^2$)을 대상으로 RCP(AR5) 기후변화 시나리오에 따른 미래 수문순환 영향을 평가하였다. 3지점의 실측된 유출량을 활용하여 모형의 보정(2002~2007년) 및 검증(2008~2013년)을 실시하였다. 검 보정 결과 결정계수($R^2$)는 0.70~0.85로, Nash-Sutcliffe 모형 효율(NSE)은 0.67~0.82로 분석되어 신뢰성 있는 유출량 모의 결과를 나타내었다. 기후변화 시나리오는 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA 모형의 RCP 4.5 및 8.5 시나리오를 수집하여, 과거 34년(1980-2013, baseline period)의 기상자료를 기준으로 편이보정(Bias Correction)하여 SWAT모형에 적용하였다. 기후변화 분석 결과 강수량과 평균기온이 10.8%, $4.9^{\circ}C$ 증가하였으며, 강수량과 기온의 증가로 증발산 11.2%, 토양수분 1.9%, 지표유출 10.0%, 중간유출 12.1%, 회귀유출 18.2%이 각각 증가함에 따라 총 하천유출량이 11.2% 증가하였다.
국내 수문관측자료의 부족으로SWAT(Soil Water Assessment Tool) 모형의 적용성 평가는 대부분 유출자료만을 사용하여 이루어진다. 본 연구는 실측된 여러 수문자료가 SWAT수문모형의 불확실성 및 오차의 감소를 위해 어떻게 이용될 수 있는 지에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 전형적인 산지 유역인 설마천 유역을 대상으로 준분포형 장기강우유출모형인 SWAT 모형을 적용하여 수문성분의 특성을 살펴보았다. 먼저 모형의 입력자료인 기상자료 및 지형자료를 획득하여 구축하였고, 모형의 검 보정 위하여 유출, 증발산, 토양수분 실측자료를 획득하였다. SWAT 모형은 유츨량, 증발산, 토양수분 자료가 동시에 측정된 2007년 자료를 사용하여 보정된 후, SWAT 모형의 모의값은 유출량은 2003~2008년, 증발산과 토양수분은 2008년의 관측값과 비교, 분석한 뒤 전체적인 검증을 통해 모형의 적용성 평가를 실시하였다. 유출량의 검 보정 이용한 모의결과보다 다른 실측자료를 이용한 모의결과가 신뢰성이 높게 나타났다(결정계수($R^2$) 상향: 유출량은 0.72에서 0.76, 토양수분은 0.49에서 0.59, 증발산은 0.52에서 0.59). 유역의 실제적인 상황을 근접하게 모의하기 위해서는 다른 수문성분의 정확하고 신뢰성 있는 자료의 구축과 적용이 매우 중요하다고 판단된다.
산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.
FAO에서는 세계의 증발산량을 동일한 방식으로 산정하기 위해 다양한 형태의 모형들을 소개하고 각국이 적용하도록 권고해왔으며 최근에는 Penman-Monteith(PM) 모형을 증발산 산정에 이용하도록 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 기상요소와 작물 생장을 고려해 시간별 또는 일별로 증발산량의 정량화가 가능한 FAO PM 모형의 증발산량 계산에 이용되고 있는 다양한 기상요소들을 평가하고자 하였다. 측정 장비를 통해 얻어진 순복사량과 지중열류량, 수증기압, 풍속, 기온 등의 기상요소를 PM 모형계산식 (2)부터 (9)까지의 과정에 적용해 보았다. 초지에서 측정한 알베도의 평균값은 0.20이고 최대는 0.23, 최소는 0.12를 나타내 평균값은 FAO PM에서 잔디의 반사율인 0.23보다 다소 낮은 값을 보였다. 측정 알베도에 의한 순복사량과 잔디의 알베도(0.23)를 이용한 순 복사량을 비교해보면 결정계수는 0.97과 0.95, 표준오차는 0.74와 0.80이었으나 예측 값은 실제 값에 직선의 상관을 이루며 회귀식의 유의성이 인정되었다. 지중열류량의 FAO PM에서의 영향정도를 판단하기 위해 지중 5cm 깊이에서 측정한 지중열류($G_{5cm}$)와 지표면 보정식에 의해 보정된 지중열류량($G_{0cm}$)을 지중열류량이 0일 때의 (G=0) RET 값과 비교하연 G=0일 때의 RET는 $G_{5cm}$에서의 RET보다 3-5 mm 범위에서 약간 크게 예측하고, $G_{0cm}$에서의 RET 보다는 5mm 이상에서 약간 작게 예측하나 두 경우 모두 거의 일치하는 경향이었다. 측정된 순복사와 $G_{0cm}$에 의한 RET를 지중열류량을 모두 0으로 했을 때 측정 순복사에 의해 얻어진 RET(I), 측정된 에 의해 예측된 순복사로 계산한 RET(II), ${\alpha}=0.23$을 대입하여 구한 순복사로 계산한 RET(III)와 비교했을 때 I, II, III의 결정계수와 표준오차 및 p값은 측정 순복사량과 $G_{0cm}$에 의한 RET를 비교적 잘 설명하고 있으나, II와 III처럼 알베도 값과 일사량 및 식 (3)~(9)를 이용해 얻어진 순복사량을 이용해 RET를 계산할 때는 Table1에 나타나 있는 회귀식을 이용해 이를 보정해주어야 RET 계산의 오차를 줄일 수 있을 것이다. 이상의 결과를 종합하면 FAO PM 모형에 이용되는 기상요소들을 측정할 수 없을 때는 지표면 복사율을 나타내는 지중열류 값은 0으로 산정하고 순복사량 예측 값과 잔디의 지표면 반사율 또는 알려진 작물의 반사율을 이용해 RET를 계산하는 것이 가능할 것이다.
장기적인 시계열 수량 평균이 기술적인 발전 요인에 의해 증가하는 추세를 제거하여, 기존 MODIS NDVI 및 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 모형을 개선하고자 하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 까지의 NDVI (MYD13Q1)와 기상자료를 사용하여 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다. 벼 수량 추세를 분석하고 이를 제거하여 모형을 보완하였다. 개선된 모형을 이용하여 추정한 벼 수량과 수량 통계 값 간의 상관 분석을 통해 추세 제거에 따른 정확도를 평가하였다. 그 결과, 추세가 제거된 벼 수량 추정 모형에 의해 예측된 수량이 통계 수량의 연간 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 추세 제거 전의 모형과 비교하여 통계 수량과의 상관계수와 결정계수도 높게 나타났다. 따라서 추세 제거 방법이 벼 수량 추정 모형을 효과적으로 보정하는 방법임을 확인하였다.
기후변화에 따른 기온과 강수량의 변화가 지표수자원에 미치는 영향은 수문기상학 연구에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 기후변화가 우리나라 5대강 유역의 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Catchment Modeling Toolkit의 네가지 수문기상 모형을 사용하였다. 세 가지 RCP 시나리오에 대하여 12개 GCM 모형으로부터 미래 2021에서 2040까지(2030s), 2051에서 2070까지 (2060s) 및 2081에서 2099까지(2090s) 기간에 대한 기후자료를 추출하였다. 이들 자료는 LARS-WG 방법으로 상세화 하였으며, 수문기상 모형들은 1999부터 2009까지의 관측 자료를 이용하여 보정 및 검정하였다. 본 연구에서 미래의 유출량은 사분위 범위, 전체범위 및 변동계수 값이 시공간적으로 및 수문기상 모형에 따라서 큰 불확실성을 나타내었다. 종합적으로 볼 때 미래의 유출량은 기준년도에 비하여 RCP2.6, RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오에 대하여 10~24%, 7~30% 및 11~30% 증가할 것으로 예상되었다. 본 연구는 수분기상모형과 기후변화 예측의 불확실성을 고려한 미래의 유출량을 모의할 수 있는 방법을 제시하였다.
This paper introduces a study on ship performance in waves to consider the effects of added resistance in the early stage of hull-form design. A ship experiences a loss of speed in actual seaways, hence this study proposes the overall procedure of a new design concept that takes into account the hydrodynamic performance of ship in waves. In the procedure, the added resistance is predicted using numerical methods: slender-body theory and Maruo's far-field formulation, since these methods are efficient in initial design stage, and an empirical formula is adopted for short waves. As computational models, KVLCC2 hull and Supramax bulk carrier are considered, and the results of added resistance and weather factor for test models are discussed. The computational results of vertical motion response and added resistance of KVLCC2 hull are compared with the experimental data. In addition, the sensitivity analysis of added resistance and weather factor for KVLCC2 hull to the variations of ship dimensions are conducted, and the change of the added resistance and propulsion factors after hull form variations are discussed.
최근에 들어 도시화와 이상기후의 영향으로 유역에서의 유출특성과 오염물질 발생특성이 변화하고 있어 이에 따라 체계적인 유역 관리가 요구되고 있다. 우리나라는 하천 및 호소에 대한 수질 관리를 생활하수, 공장폐수 등 점오염원을 중심으로 수질관리정책 및 대책을 추진하여 왔으나, 오염물질의 상당량은 비점오염원에서 유발되고 있다. 또한 오염총량제의 실시 이후 국내에서는 비점오염원 관리의 중요성이 점오염원에 비해 상대적으로 높아짐으로서 유역수질모델링의 중요성을 인식하고 있으며, 비점오염원에 관련된 연구도 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 유역의 유출 및 수질 분석을 효율적으로 하기 위해 유역간 물질의 교환 및 전달이 유역 규모에 따라 얼마나 높은 정확성을 나타내는지를 분석하고 이를 검토하여 효과적인 유역수질모델링의 방법이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 통합적 수질관리의 필요성 증대에 따라, 유역 내 수문 순환 및 비점 오염원의 발생 거동을 정량적으로 분석할 수 있는 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran) 모형을 통해 오염총량 단위유역을 각각의 소유역으로 순차적으로 모의하여 검 보정을 수행 후 그 결과로 계산된 매개변수들을 단위유역 전체에 대한 분석에 입력하여 수행한 모의 결과와 비교 평가하였다. 또한, 이를 바탕으로 비점오염원에 의한 유역 내 하천 수질 영향도를 파악하였다. 유량 및 수질해석을 위하여 남강유역의 2004년부터 2007년까지 강우와 기상자료, 유량과 오염원 자료를 수집하여 입력 자료를 구축하였다. 또한, 대상유역에 해당되는 환경기초시설의 방류 유량 및 수질을 유입시킴으로써 HSPF모의가 진행되었다. 하천수질에 영향을 줄 수 있는 비점오염원은 강우 및 기상 관련 자료의 입력을 통하여 유역 내 유출 조건의 초기입력을 수행하였으며, 강우 입력에 따른 유출에 영향을 고려하기 위하여 토지이용 및 토양도를 고려하였다. 그리고 유역의 규모를 고려하였을 때 오염총량 단위유역의 유역 규모에 따라 모의를 실시한 결과를 바탕으로 HSPF 모형의 정확성 여부를 판단하여 정확성이 높은 방법을 선택할 수 있도록 하였다. 모의결과 소유역을 순차적으로 모의한 결과(CaseA)가 전체유역을 모의한 결과(CaseB)보다 실측치와 더 높은 상관계수를 나타냄을 알 수 있었다. 본 연구에서의 평가방법을 바탕으로 유역수질모델링이 이루어진다면 추후 비점오염원에 대한 효과적인 관리에 도움이 될 것이며, 모니터링 기법 및 GIS기반 유역관리모델 개발, 4대강 비점오염원 최적관리기법 연구 등에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
남한강 상류 평창강 유역을 대상으로 기상레이더 자료와 지상강우량 자료를 이용한 시우량 곡면 예측 방법을 연구하였다. 레이더 자료의 이용시에 필요한 비정상 에코와 지형에코의 제거, 강우에 의한 감쇄 효과의 보정 방법, 레이더 반사도 Z와 강우강도 R의 관계, 등을 검토분석하였다. 보정된 레이더 반사도 자료를 레이더 우량곡면으로 변환하고, 그 결과와 지상강우량 자료를 이용하여 시우량곡면을 합성하였다. 시우량곡면 예측을 위하여 상호상관 계수법을 이용한 강우장의 이동성과 유역 평균 레이더 강우강도의 시변성을 고려하였다. 이 예측방법을 합성된 시우량곡면 자료에 적용하여 3시간까지의 시우량곡면을 예측하고, 예측된 결과를 지상우량 및 합성우량 곡면과 비교하였다. 본 연구의 단시간 강우예측 방법은 보다 많은 자료를 이용한 검증과 강우장의 물리적 특성 및 지형을 고려한 방법으로의 보완이 필요한 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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