• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.359-359
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• 2011

기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.spc
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• pp.61-68
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• 2019

Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.83-83
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• 2020

지속되고 있는 기후변화의 영향으로 발생하는 기상현상들이 사회적 문제로 대두되고 있으며, 기후변화에 따른 국지적 극한 사상에 대한 전망은 수자원 활용 계획을 수립하고 대응하는 데 있어 필수적인 요소로 인식되고 있다. 이에 기후, 수문, 지리, 생태 및 환경 등의 다양한 영역에서 신뢰할 수 있는 공간적 강수량의 요구가 증가하고 있지만 지형의 약 70%가 산악 지형인 우리나라의 경우 기존의 일반적 공간보간 기법인 IDW 및 크리깅 방법은 고도가 높은 지역의 기상인자를 추정하는 데 한계가 있는 것으로 평가 받고 있다. 프리즘(Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model, PRISM) 기법은 지형적 특성을 고려한 격자형태의 기상인자를 생산할 수 있는 유용한 방법으로서 미계측 유역에 대한 신뢰할 수 있는 일 단위 강수량 추정을 위하여 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 기법을 활용하여 최적화 하였다. 본 연구결과는 PRISM 기법의 국내 적용 시 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1989.11a
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• pp.15-18
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• 1989

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1995.10a
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• pp.127-128
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• 1995

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1998.10a
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• pp.301-303
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• 1998

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2020.10a
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• pp.67-67
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• 2020

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.84-87
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• 2012

수자원 분야에서 지표와 대기 사이의 물과 에너지 교환에 대한 해석을 위하여 다양한 수문 모형이 이용되고 있다. 이 과정은 물 순환 과정을 이해하기 위한 한 방법으로 본 연구에서는 Common Land Model (CLM)을 이용해 수문 기상학적 인자를 모의하였다. CLM은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) 모형 중 하나이며, 본 모형을 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 한반도를 포함한 영역에서의 참고할만한 결과가 부족한 실정이며, 국내에서의 사용 가능한 기초자료도 부족하여 모형 구동을 위해 본 연구에서는 1 km의 높은 해상도의 강제입력자료를 Weather Research Forecast (WRF) 모형을 통하여 생산하여 사용하였다. 이 자료는 관측자료 및 위성 자료 등을 이용한 자료동화방법을 통하여 산출하였으며, 이를 이용하여 낙동강 유역에 대하여 CLM의 수문 기상학적 인자들을 산정하였다. 향후 보다 넓은 범위의 연구 지역을 설정하여 국내 관측 자료와의 비교를 통해 본 자료에 대한 사용 가능성을 검증할 계획이다. 또한 이를 바탕으로 수문 모형을 이용한 아시아 지역의 높은 해상도의 수문 기상학적 인자에 대한 연구를 진행할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.137-138
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• 2003

한국 환경부가 지원하는 대기오염확산모델 SKYi는 통합환경관리의 일환으로서 대기오염배출규제강화와 미래 대기질의 예측뿐만 아니라 환경관리의 입법적인 수행을 목적으로 개발 중에 있다. SKYi는 기상과 배출 그리고 지형에 대한 전처리과정의 서브프로그램과 연결되는데, 본 연구는 기상전처리과정의 모듈 SKYME 개발에 중점을 둔다. 이는 기상전처리모듈에서 산출된 혼합고도와 같은 기상인자가 대기오염확산의 물리적인 특성으로서 효율적인 대기오염농도예측에 중요한 역할을 하기 때문이다. (중략)

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.77 no.2
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• pp.216-222
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• 1988

This study was conducted to investigate the effect of meteorological factors on the diameter growth and Key-year in Pinus koraiensis and Pinus densiflora trees grown in Chuncheon and Hongcheon. The results obtained were summarized as follows : 1. The diameter growth of Pinus koraiensis was better than that of Pinus densiflora grown in the same meteorological condition and site environment. 2. The influence of meteorological factors on the diameter growth of Pinus koraiensis was the highest in the descending order fog, hours of sunshine, precipitation, relative humidity, warm index, and evaporation. 3. The influence of meteorological factors on the diameter growth of Pinus densiflora was the highest in the descending order fog, hours of sunshine, relative humidity, precipitation, and warm index. But evaporation was not significant. 4. The Key-years for Pinus koraiensis and Pinus densiflora trees appeared in 1964 and 1913 when the diameter growth was influenced by the specific climate change.