• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.346-346
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• 2023

한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.62-62
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• 2019

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.238-238
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• 2016

토양수분, 증발산량, 유출량 등의 고해상도 수문기상요소 산출을 위한 지면모델 활용 기술은 기상 및 수문분야에서 널리 활용 중에 있다. 본 연구에서는 미국 국립대기과학연구소(NCAR)에서 개발된 기상-수문 결합모델 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling extension package)을 활용하여 낙동강 유역에서 발생한 돌발홍수 사례 실험에 적용하여 강우량 및 수문기상요소 전체를 모의함으로써 기상-수문-지면 결합모델을 활용한 수문기상요소 산출하고자 하였다. 이를 기존의 기상모델로부터 입력강제자료를 제공받아 Off-line 형태로 결합된 지면모델(TOPLATS, TOPmodel-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 결과와 비교하였고 기상-수문 결합모델의 국내 적용성을 검토하였다. 기상-수문-지면 결합모델(WRF-Hydro)의 초기장 및 경계장은 기상청 현업 모델에서 생성된 국지예보모델자료 1.5km 자료(LDAPS, Local Data Assimilation and Prediction System)를 사용하였으며, 모델의 적분기간은 돌발홍수 사례에 따라 24~36시간을 수행하였다. WRF-Hydro 모델의 물리모수화 방안은 작년까지 기상청에서 현업운영되는 KWRF의 방안들을 준용하였으며, WRF-Hydro 수행을 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)에서 제공되는 30 m 해상도의 수치표고자료를 GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지표유출방향을 설정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1007-1012
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• 2008

유역통합수자원관리의 시작은 기상예측정보의 제공으로부터 시작된다. 하지만, 기상예측정보는 단기, 중기, 장기로 구분되며, 제공되는 정보가 수자원 운영에 필요한 정보와 시간적으로나 공간적으로 차이가 나며, 가공에 많은 전문가들의 노력이 필요하여 실무에서의 적용에 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하고 용이하게 수자원 운영자에게 필요한 기상정보를 적절한 형태의 가공을 통하여 자동적으로 제공해 주는데 그 목적이 있다. 이러한 시스템의 구축을 통해 향후 수자원 운영에 있어 필수적인 의사결정 정보를 제공해 주어 수자원의 이용효율을 높이고자 한다. 구축된 시스템은 금강 유역에 대해 소유역단위로 장기 유출의 입력자료인 일단위 예측 강수를 30일간 제공하도록 시스템을 구축하였다. 단기(1일$\sim$2일)에는 RDAPS의 모의 결과인 Grib파일을 자동 추출하여 예측 강수를 제공한다. 1일에 두 번 모의되는 RDAPS의 결과를 일단위로 제공하기 위해 여러 가지 case별 분석을 실시하여 가장 적합한 기법을 이용하여 일단위 시계열을 구축하는 시스템을 설계하였다. 중기(3일$\sim$10일)에는 GDAPS 결과인 Grib파일을 자동 추출하여 유역단위 시계열을 구축한 뒤 과거 자료를 이용한 연 평균 자료를 이용하여 가중치를 곱하여 시계열을 구축하였다. 장기(11일$\sim$30일) 시계열의 구축을 위해서는 단기 및 중기 예측 시계열을 이용하여 과거 시계열 자료와의 통계적 비교 분석을 이용하여 유사 시계열을 추출한 후 과거 자료에 대한 평균값과 기상 전망을 이용하여 가중치를 부여하는 방법 등을 이용하여 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 한국수자원공사에서 운영 중인 RRFS모형의 입력 자료를 자동 생성할 수 있는 기능을 제공하도록 설계되었다. 이러한 시스템의 구축을 통해 기상정보를 다루는데 익숙하지 않은 수자원 운영자들에게 비교적 용이하게 유역단위 기상예측 정보를 추출하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.30 no.5
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• pp.223-233
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• 2018

The predictability of winter storm waves using KMA's operational wind forecasts has been studied to predict wind waves and swells in the East coast of Korea using SWAN. The nested model were employed along the East coast of Korea to simulate the wave transformation in the coastal area and wave dissipation term of whitecapping is optimized to improve swell prediction accuracy. In this study, KMA's operational meteorological models (RDAPS and LDAPS) are used as input wind fields. In order to evaluate model accuracy, we also simulate wind waves and swells using ECMWF reanalysis and KIOST WRF wind and they are compared with the KMA's operational wave model and the wave measurement data on the offshore and onshore stations. As a result, it has the lowest RMSE and the highest correlation coefficient in the onshore when the input wind fields are KMA's operational meteorological forecasts. In the offshore, all of the simulate results shows good agreements with similar error statistics. It means that it is very feasible to use SWAN model with the modified whitecapping factor and KMA's operational meteorological forecasts for predicting the wind waves and swells in the East coast of Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.20 no.3
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• pp.243-251
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• 2018

The gridded simulation of crop growth, which would be useful for shareholders and policy makers, often requires specialized computation tasks for preparation of weather input data and operation of a given crop model. Here we developed an automated system to allow for crop growth simulation over a region using the DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) model. The system consists of modules implemented using R and shell script languages. One of the modules has a functionality to create weather input files in a plain text format for each cell. Another module written in R script was developed for GIS data processing and parallel computing. The other module that launches the crop model automatically was implemented using the shell script language. As a case study, the automated system was used to determine the maximum soybean yield for a given set of management options in Illinois state in the US. The AgMERRA dataset, which is reanalysis data for agricultural models, was used to prepare weather input files during 1981 - 2005. It took 7.38 hours to create 1,859 weather input files for one year of soybean growth simulation in Illinois using a single CPU core. In contrast, the processing time decreased considerably, e.g., 35 minutes, when 16 CPU cores were used. The automated system created a map of the maturity group and the planting date that resulted in the maximum yield in a raster data format. Our results indicated that the automated system for the DSSAT model would help spatial assessments of crop yield at a regional scale.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1455-1459
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• 2006

우리나라 수자원 관리에서 여름 유량은 이수 및 치수 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 점에서 여름유량의 예측 가능성을 검토하는 것은 수자원 관리에 유연성을 주는 동시에 상대적으로 위험도를 저감시킬 수 있는 역할을 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 여름 계절 유량을 대상으로 기상인자와의 상관성 분석을 통해 유량 예측을 위한 수문기상정보(hydroclimatics)를 전 지구적으로 검토하고 최종적으로 불확실성을 고려할 수 있는 Ensemble예측을 실시하고자 한다. Ensemble예측은 설정 가능한 입력 자료를 통하여 다수의 출력자료를 얻는 방법론으로서 불확실성이 큰 기상 및 수문기상자료 분석에 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 해수면온도(sea surface temperature), 해수면기압(sea level pressure)과 방출장파복사에너지(outgoing longwave radiation)를 주요 기상인자로 고려하였으며 예측모형으로서는 Cross Ensemble(out of bagging)방법에 근거한 Support Vector Machine 모형을 이용하였다. 분석결과 주요 기상인자와 50%이상의 상관관계를 보이고 있으며 다소 합리적인 예측 결과를 제시하여 주고 있어 수자원관리를 위한 보조수단으로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

• 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.