• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.16-16
• /
• 2017

기후 시스템의 다양한 상호작용으로 인해 나타나는 대표적 현상인 강우는 수문학적 분석 과정의 필수적인 요소이며 장기 강우를 예측하는 것은 효율적인 수자원 관리에 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 강우는 장기적으로 지구의 대기-해양 순환 패턴의 영향을 받으며, 특히 엘니뇨와 라니냐와 같은 기상 이변이 발생할 경우 대규모 순환에 변화가 일어나게 되어 강우에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구의 순환 패턴 특성을 수치화한 전지구적 기상인자 중에서 우리나라 장기 강우를 예측하기 위한 기상인자를 선정하고 시계열 모형 구축을 통하여 예측력을 평가하였다. 이를 위해 강우에 내재된 다양한 대기-해양 순환 패턴으로부터 나타나는 주기적 요소를 추출하기 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 사용하여 강우를 분해한 후, 각 분해된 강우자료와 전지구적 기상인자와의 상관성 분석을 통해 높은 상관성을 가진 기상인자를 선별하고 단계식 변수선택법으로부터 유의미한 기상인자를 최종적으로 선정하였다. 그 결과, 우리나라 기상청 60개 지점의 월별 강우자료 중 전반적으로 영향을 미치는 기상인자를 선정할 수 있었으며, 선정된 기상인 자로 구축된 시계열 모형을 통해 우리나라 장기 강우를 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.153-153
• /
• 2015

최근 지구온난화와 같은 기후변화로 인한 기상이변으로 홍수, 태풍 등이 빈번히 발생하면서 지면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있으며, 이러한 기상 이변으로 인한 피해를 최소화 하기 위하여 기후변화가 수문량에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받으며, 이를 바탕으로 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 통하여 강수를 분석하는 방법이 있다. 동으로는 태평양을 마주한 아시아 대륙 끝에 위치한 우리나라의 지형적 특성상, 강수 현상에 있어 대륙과 해양의 영향을 모두 받은 위치에 있다. 따라서 우리나라의 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 분석할 경우 대륙에서의 기상변화를 반영한 기상인자와 더불어 태평양에서의 기상변화를 반영한 모든 기상인자를 적용할 필요가 있다고 판단되어 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 우리나라 자료기간이 30년 이상인 주요 지점의 강수량 자료를 바탕으로 Empirical Mode Decomposition(EMD)을 이용하여 과거의 기후변화에 따른 강수량 변동성과 경향성에 대하여 분석하고, 이를 다양한 기상인자와의 지연상관관계를 분석함으로써, 기후변화에 따른 우리나라 강수량의 변동이 어느 요소에 민감한지를 판단해 보고, 상관관계가 높은 지연개월 수를 판단하여기상인자를 통한 강수량의 예측 가능성을 제시 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.222-222
• /
• 2016

기후변화에 의한 자연재해의 규모와 빈도가 증가함에 따라 수자원 영향 평가 및 대응전략 수립을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 분포형 수문기상모형인 DHSVM을 이용하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역의 기상인자 자료를 수집하여 증발산, 토양수분, 현열, 잠열, 지열, 순복사량 등의 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 모형의 적합성 평가를 위해서 안동댐 유역에 대하여 검정통계량으로 NSE(Nash-Sutucliffe model efficiency coefficient), RMSE, $R^2$, MAPE(mean absolute percentage error example)위한 계산하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.401-401
• /
• 2011

본 연구는 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 이용한 비정상성 빈도해석 모형에 외부기상인자를 결합하여 계절단위의 강수량을 예측하는데 목적을 두고 있으며, 그 중에서도 홍수 위험도와 관련하여 유용하게 이용될 수 있는 여름강수량을 예측 대상으로 하였다. 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려하기 위해서는 대상 수문량을 한정할 필요가 있으며 극대치강수량과 연관성이 높은 장마전선, 태풍 등의 기상인자는 공간적 변동성 및 복합적인 특성들로 인해 예측인자를 구성하는 기상인자로 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 계절단위의 수문량으로 여름강수량을 대상으로 하였으며, 이에 영향을 미치는 외부 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 도입하였으며, 낙동강유역 여름강수량과의 공간 상관성이 높은 지역의 이전 겨울 SST와 6월 OLR을 예측인자로 활용한 7~9월 여름강수량 예측모형을 구성하였다. 모형의 검증은 결과를 알고 있는 2010년 여름 강수량을 대상으로 수행하였으며, 모형의 적용은 현재시점에서 관측된 2010년 겨울 SST와, 과거 관측 자료를 토대로 가정된 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름 강수량을 예측하였다. 결과적으로 모형 매개변수들의 사후분포로부터 불확실성 구간을 포함한 예측결과를 구할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.42 no.9
• /
• pp.681-690
• /
• 2009

In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.465-470
• /
• 2008

우리나라는 산림은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생하면 대형 산불로 확산될 우려가 크다. 이 때문에 산불 발생을 미리 예측하여 대응할 필요가 있다. 산불 발생예측을 위해서는 산불 발생에 영향을 미치는 인자와 산불 발생의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 1997년부터 2006년까지 발생한 전국에서 발생한 산불의 point data를 이용하였다. 산불 발생 지점의 지형인자와 지리인자, 그리고 산불 발생 당시의 기상인자로 DB를 구축하고 산불 발생과의 관계를 구명하였다. 지형인자 분석은 고도, 방위, 경사에 따른 산불 발생 빈도를 분석하였고, 그 상관관계를 분석하였다. 지리인자 분석에서는 인구밀도, 산불 발생지역의 접근성(도로에 따른 접근성, 대도시와의 거리에 따른 접근성)에 대한 산불 발생의 상관관계를 분석하였다. 기상인자와 산불 발생의 관계는 전국 76개소에서 관측된 온습도 데이터를 보간한 자료와 산불 발생과의 관계를 분석하였다. 기상인자 분석은 산불이 가장 빈번하게 발생하는 3월 하순, 4월 초순, 4월 중순 자료를 평균하여 산불 발생 빈도와의 상관관계를 분석하고 산불 발생 위험지역을 도출하였다. 본 연구를 통해서 각 인자와 산불 발생의 관계를 분석해보았다. 하지만 각 인자간의 관계를 분석하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 차후 연구에서는 각 인자간의 관련성을 분석하고 산불 발생의 원인과 인자간의 구체적인 인과관계를 밝히는 것도 필요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1245-1249
• /
• 2009

본 연구에서는 우리나라 수문기상인자의 특성변화 분석의 필요성을 지각하여 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 수문기상인자 중 연평균기온, 연평균상대습도, 연강수량, 연증발량, 연일조시간, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설일수 등의 자료를 수집하고 기본통계량에 해당하는 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 통하여 수문기상인자의 경년적 변화를 파악하였다. 또한 각종 통계학적 기법을 이용하여 이들 수문기상인자의 경향성, 주기성, 변동성 등을 분석하였으며, 그 결과는 우리 나라를 대표할 수 있는 서울지점을 중심으로 정리하였다. 기본통계량을 분석한 결과 연강수량, 연강수일수, 연강수계속시간의 표준편차와 변동계수가 다른 수문기상인자 비해 상대적으로 큰 것으로 나타나 강수관련 인자들의 경년별 변화가 두드러짐을 알 수 있다. 또한 선형회귀분석과 5년 이동평균 결과 연강수량과 연평균기온은 증가, 연평균상대습도, 연일조시간, 연강수일수, 연증발량은 감소하는 경향을 보였다. Mann-Whitney Test, Wald-Wolfowitz Test, Hotelling-Pabst Test, Wavelet Method와 같은 통계학적기법으로 동질성, 독립성, 검정, 경향성 검정을 수행한 결과 연강수량, 연증발량, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설 일수 인자가 각각의 검정에서 동질성 및 독립성을 보였고, 경향성 검정에서는 연평균기온, 연평균상대습도, 연적설일수 인자가 신뢰수준 내에서 유의함을 보였고, 주기성 검정결과 본 연구에 채택한 9개의 수문기상인자들의 연속된 주기성은 나타나지 않았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.237-240
• /
• 2017

지구온난화로 인해 세계 곳곳에서 기온상승이 관측되고 있으며, 이는 전지구적 기후시스템의 변화를 보여주는 대표적인 예이다. 온도를 비롯한 강수량, 풍속, 증발량 등의 기상학적, 수문학적 인자들이 각각 서로에게 영향을 주고 받으며 복잡하게 변화할 것이고, 그 변화폭도 점점 커질 것이다. 증발에 영향을 미치는 인자들은 크게 세 가지로 나뉘는데, 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적인자, 증발표면의 특성인자 그리고 수질인자로 분류할 수 있다. 증발에 영향을 주는 인자들은 예전부터 알려져 있지만 이들 간의 복잡한 상호작용에 대해 정확히 이해하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석과 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.107-107
• /
• 2011

최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.100-100
• /
• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.