우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.
강수량은 농업과 수자원관리, 그 외 사회 기반 사업들에게 광범위하게 영향을 미치는 매우 중요한 기상요소이므로 강수량 관측자료는 사회전반에 활용되고 있다. 하지만 강수량은 공간적인 불연속성이 크기 때문에 조밀한 관측자료를 필요로 하고 있으며, 때문에 관측이 이루어지지 않은 미관측 지점의 강수량 자료를 복원하려는 연구도 계속 진행되고 있다. 관측자료를 이용하여 미관측 지점의 강수량을 복원하는 방법으로 지상 강수량 관측자료와 연직 상층기상자료 및 고해상도 지형자료를 이용하여 복원하는 정량적 강수량 진단 모형이 이미 개발되어 대한민국을 대상으로 강수량 복원이 이루어진 바 있다. 대한민국은 전국이 대략 10 km 정도로 비교적 조밀하고 일정한 지상 관측망을 가지고 있어 관측자료를 이용한 강수량 복원에 유리하다. 하지만 전 세계 많은 지역에서 강수량 관측자료는 매우 부족한 실정이며 가깝게는 북한과 중국에서부터 아프리카와 남아메리카 등 일부 강수량 관측이 전혀 이루어지지 않는 지역도 존재한다. 이러한 지역에 대한 강수량 복원 정확도에 대해서는 지금까지 연구된 바 없으며 관측자료 수에 따른 복원 민감도에 대한 연구도 이루어지지 않았다. 따라서 대한민국에 비해 관측자료가 부족한 지역에 대해 복원 정확도를 파악할 필요성이 있으므로 본 연구에서는 관측소 밀집정도에 따른 미관측 지역의 강수량 복원 민감도 분석을 하였다. 대한민국은 572개 지점의 지상기상관측망(자동기상관측장비 AWS 477개, 종관기상관측장비 ASOS 95개 지점)을 운영하고 있으며, 10개 지점의 기상레이더가 전국을 감시하고 있어 미관측 지점에 대해 검증자료로 활용할 수 있으므로 강수량 복원 민감도 분석 대상 지역으로 선정하였다. 강수량 복원 정확도 검증을 위해 강수량 복원자료의 격자점과 가장 근접한 관측지점을 검증지점으로 선정하고, 강수량 복원에는 검증지점을 제외한 관측자료만을 이용하였다. 관측자료 밀집정도에 따른 민감도 분석을 위해 관측자료를 100% 사용하였을 때와 일부만 사용하였을 때로 나누어 분석하였다. 관측소 밀집도에 따른 강수량 복원 정확도 민감성 분석을 통해 관측소가 부족한 북한, 중국, 아프리카 등지의 미관측 지점 복원 정확도를 추정할 수 있으며 관측소가 부족하거나 전무한 지역에서 강수량 복원 정확도를 늘리기 위해 필요한 관측소 수를 파악하는 데에 적용할 수 있을 것이다.
해외 사업에서 지구에 따라 기상 자료가 부족한 지역이 많다. 여기서는 에티오피아의 밭 관개 용수 공급을 위해 일 강우 자료와 월평균 기상자료를 이용하여 일 증발 자료를 생산하여 적정 저수지 위치와 규모를 정한 결과 다음과 결과를 얻었다. 첫째, 구글지도와 DEM을 이용하여 6개의 댐 후보지를 선정하였고, 표고별 저수면적, 저수량 관계식을 도출하였다. 둘째, 기상자료 수집의 어려움으로 한국 자료를 분석하여 현지의 장기간 기상 자료를 가공, 모의하여 적용하였다. 셋째, 현지 유량측정 자료와 한국 관측자료를 이용하여 현지의 합리적인 일 유입량 자료를 생산하였다. 넷째, 현지의 토양조건을 고려하고, 토양수분 물수지 모형을 개발하여 토양수분 부족량 공급 기준의 합리적 관개용수 필요수량을 산정하였다. 다섯째, 저수지 일 물수지 모형을 구축하여, 저수량 일별 모의에 의해 적정 댐 저수지 규모를 결정하였다. 여섯째, 국내 농업용 저수지의 실적 공사비 내역 자료를 참고하여 합리적 수준의 개략 공사비와 총 사업비를 산출하였다. 일곱째, 최적 저수지 위치와 규모로 유역면적 $739.57km^2$인 위치와 만수위 EL. 1,660 m, 총 저수량 3,529만 $m^3$인 규모를 제시하였다.
기후변화로 인한 강수량의 지역별, 계절별 불균형은 홍수로 인한 하천 범람피해뿐만 아니라 하천의 건천화로 인한 수생태, 수질, 경관 저해 등의 피해를 야기하고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수자원의 영향을 평가하기 위해 기상 현상을 재현하고 예측하기 위한 기후모형과 이와 연계하여 지표의 수문 순환과 에너지 순환과정을 모의할 수 있는 지표수문모형의 필요성이 대두되고 있다. 그러나, 하천유출에 대한 모니터링시스템 체계를 구축하기 위해 지표수문모형을 사용하여 하천의 장기유출을 모의하는 시도는 국내에서는 아직 일반화되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 횡방향 유출흐름 모의가 가능하도록 개선된 격자형 지표수문모형인 Common Land Model(CoLM)의 우리나라 하천유역에 대한 장기하천유출 모의 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 4대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강)의 자연유역을 대상으로 주요 댐 상류유역에 대하여 CoLM이 필요로 하는 지표경계조건자료와 기상입력자료를 구축하고 모형의 주요 매개변수에 대한 검보정을 수행하여 각 지점별 최적의 장기하천유출 모의결과를 도출하고자 한다. CoLM의 지표경계조건자료 구축을 위해서는 고해상도의 인공위성자료 및 지점측정자료를 수집하고, 기상입력자료 구축을 위해서는 기상청에서 제공하는 기상자료를 수집하여, 모형의 계산시간 및 지역예보모델에 많이 사용되고 있는 공간해상도를 고려한 모형의 입력자료는 30km 계산 격자망 자료로 구축될 예정이다. CoLM의 모의성능 평가 및 결과분석을 위해 총 30년(1990-2019) 기간에 대한 모의결과 중, 초기 10년은 초기조건 수립을 위한 안정화 기간으로 제외하고, 다음 10년(2000~2009)은 보정기간으로 설정하고 마지막 10년(2010~2019)은 검정기간으로 설정하여 지표수문모형의 장기하천유출모의 적용성이 평가될 예정이다. 본 논문의 결과는 향후 우리나라 주요 유역에 대해 이상기후로 인한 하천 수자원 및 수생태의 영향을 분석하고, 하천의 건천화 대책 수립 등에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
이 논문에서는 기상에 따른 고령 환자의 질병 발생빈도를 예측하는 방법을 비교한다. 분석을 위해 건강보험심사평가원의 고령 환자 의료 자료와 기상청 자료를 주별, 권역별로 병합한다. 기상에 영향을 받는 질병의 주별 발생 빈도를 ARMAX모형, VARMAX모형, TSCS회귀모형으로 분석하고 MSE, MAPE, MAE 기준으로 모형을 비교했다.
최근 기후변화에 따른 수자원 평가를 위해 장기유출모형이 적극 활용되고 있다. 또한, 장기유출모형의 입력자료인 기후변화 시나리오를 적용한 수문학적 기상자료 생성을 위해 추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)이 이용되고 있다. 이러한 장기유출모형의 수문학적 프로세스, 기상모형의 결과는 일단위에 기초하고 있다. 특히, 입력자료로 이용되는 강우량은 대상유역 단위의 면적강우량 산정, 즉 실제 강우의 공간적 특성이 반영된 강우생성이 무엇보다 중요한 것으로 판단된다. 따라서, 추계학적 기상모형을 이용하여 강우생성시, 강우의 공간적 특성이 고려된 호우(Storm) 생성이 중요하다. 이러한 호우생성을 위해 호우규모에 따른 면적감소계수에 대한 분석이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 일단위의 동시강우 자료를 수집하여, 호우규모에 따른 면적감소계수의 특성을 파악하여 논의하였다.
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.
본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온과 다양한 기상인자와의 교차상관관계 분석을 통해 대규모 기후변동이 우리나라에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 강수 및 기온자료의 경우 앞선 연구인 "경험적 모드분해법을 이용한 기상인자와 우리나라 강수 및 기온의 상관관계 분석 : I. 자료의 분해 및 특성분석"의 연구결과를 통해 주기성, 경향성에 따라 분해한 강수 및 기온자료의 내재모드함수를 사용하여, 자료의 변동이 심하고 잡음이 포함된 원 자료를 통한 상관관계 분석보다 좀 더 명확한 상관계수를 계산하였다. 이렇게 분해된 기상자료와 기상인자간의 교차상관관계 분석을 통해 그 시간차와 상관계수를 계산하여, 주기성과 경향성 측면에서 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다. 그 결과 주기성 측면에서 엘니뇨현상에 의한 기후변동이 우리나라 기상현상과 밀접한 관련이 있으며, 경향성 측면에서 기후변화로 인한 해수면 온도 증가추세가 우리나라 기상현상과 밀접한 연관이 있음을 알 수 있었다.
최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.79-84
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2000
해양 영역에 대한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 자료는 좋은 해상도로 기상조건이나 주야에 상관없이 wind vector를 구할 수 있는 장점이 있다. 해안지역의 scatterometer 자료는 육지의 영향으로 인하여 정확한 자료를 얻을 수 없지만, SAR자료를 이용하면, Scatterometer에 비해 좋은 해상도로 해안지역의 wind vector 추출이 가능하다. 본 연구에서는 SAR 자료로부터 풍속을 추출할 수 있는 CMOD_4와 CMOD_IFR2 알고리즘을 사용하였다. 이 알고리즘들은 정확한 sigma-naught 값과, 풍향, 그리고 local incidence angle을 입력변수로 요구한다. CMOD 알고리즘들은 ERS-1/2와 같이 C-band, VV-polarization을 위해 개발된 알고리즘이므로, C-band, HH-polarization을 가진 RADARSAT 자료에 바로 적용할 수가 없다. 이것을 해결하기 위해 본 연구에서는 두 CMOD 알고리즘을 몇 가지 polarization ratio와 같이 적용하여 보았다. 각 연구지역에 해당하는 자료에는 제주도 주변의 Fine mode 자료, 서해안과 제주도 근해의 Standard mode 자료, 그리고 동해안 지역의 ScanSAR 자료 등이다. 여러 가지 Polarization ratio와 CMOD 알고리즘의 조합, 그리고 2-DFFT로부터 추출된 풍향으로부터 각 연구지역의 풍속은 가까운 기상관측소 및, 부이의 관측값과 비교하였다. 그 결과 Fine mode 자료로부터 추출된 풍속은 실제 관측 값보다 항상 상당히 높게 나타났지만, Standard mode 나 ScanSAR 자료로부터 추출된 풍속은 현지 기상관측소 관측 값과 잘 일치한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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