• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.3
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• pp.413-420
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• 2013

Stochastic weather generator is a commonly used tool to simulate daily weather time series. Recently, a generalized linear model(GLM) has been proposed as a convenient approach to tting these weather generators. In the present paper, a stochastic weather generator is considered to model the time series of daily temperatures for Seoul South Korea. As a covariate, precipitation occurrence is introduced to a relate short-term predictor to short-term predictands. One of the limitations of stochastic weather generators is a marked tendency to underestimate the observed interannual variance of monthly, seasonal, or annual total precipitation. To reduce this phenomenon, we incorporate a time series of seasonal mean temperatures in the GLM weather generator as a covariate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.129-130
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• 2002

지구온난화를 유발하는 온실효과기체의 대표적인 성분으로는 이산화탄소, 메탄, 프레온류, 아산화질소 등을 들 수 있으며, 각 성분의 대기 중 농도는 산업화의 진행에 따라 지속적이고 철저한 증가 추세를 보이고 있다. 이에 따라 지구 온난화 현상은 점차 가속화되는 경향을 보이고 있으며, 온실효과기체가 현재와 같은 증가율로 증가하게 되면 2030년대에는 지구 전체의 평균기온이 현재에 비해 약 1.5-3.5$^{\circ}C$ 상승하게 되고, 기후 변동, 생태계의 교란, 해수면 상승, 토양침식 증가 등의 결과가 예측된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.193-193
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• 2011

국제기구인 정부간 기후변화협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, 이하 IPCC)에서는 기후변화가 기온 상승에 따른 증발산량의 증가, 강수량 및 유출량의 시공간적 분포의 변동 등을 초래하여 수자원의 효율적 관리 및 안정적인 공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망하였다. 또한 IPCC 4차 보고서에 따르면 21세기말 지구의 평균기온은 현재보다 최대 $6.3^{\circ}C$정도 더 상승할 것으로 전망하였다. 전구평균기온이 $3.0^{\circ}C$ 증가할 경우 아시아에서만 연간 700만 명이상이 홍수피해 위기에 직면할 것으로 예상되고 있다. 국내의 경우 기온은 전구평균기온에 비해 2배 이상 높은 $1.5^{\circ}C$ 정도 상승하였으며, 최근 50년간의 강우일수는 감소한 반면 일강수량이 80mm 이상인 호우일수의 발생빈도는 증가되고 있다고 보고되었다. 또한 최근의 물수지 해석과 관련하여 거시적인 관점에서 기온 및 강수량 증가에 따른 물순환 과정을 모의하고, 농업용수, 댐건설, 도시화, 토지이용의 변화 등 인위적인 환경 변화 및 기후변화에 따른 유출량의 변화를 정량화하려는 연구들이 수행되고 있다(한국건설기술원, 2007). 이를 위하여 단기적이 아니라 장기적인 측면에서 유출분석을 할 필요가 있으나, 현재까지 보유하고 있는 실측 자료의 한계 및 이러한 조사를 위해 요구되는 시간 및 비용의 한계 때문에, 유출해석 모형을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 장래 건설예정인 미계측 호소의 유량과 수질을 모의하기 위하여 하천, 하구, 호소 및 해역에 고루 적용할 수 있는 3차원 수리 동력학적인 모델인 EFDC 모형과 시간의 변화에 따른 수질을 모의하는데 가장 널리 이용하는 WASP 모형을 도입하였다. 향후, 내성천의 영주댐 건설과 같은 큰 변화가 발생하였을 기후 변화의 영향을 파악하기 위하여 EFDC와 WASP모형을 이용하여 대상유역에 대한 유출량과 수온의 변화를 통하여 A2, B1 기후변화 시나리오별로 2020년, 2050년, 2080년의 수질(BOD, TN, TP)변화를 분석하여 보았다. 연구의 결과는 다음과 같이 나타났다. EFDC 및 WASP 모형의 연계를 통한 기후 변화 시나리오에 따른 미래의 저수지 수질예측 모의를 수행한 결과, BOD, TN, TP 등 수질농도 변화는 2020년에서 2080년도로 갈수록 BOD, TN 다소 증가하는 경향을 나타내었고, TP농도는 감소하였다. 시나리오별 변화 특성은 TN, TP 농도는 A2 시나리오가 다소 높고, BOD 농도는 B1 시나리오가 A2보다 높은 것으로 나타났다. EFDC와 WASP을 이용하여 미계측 호소에 대한 기후변화 시나리오별로 적용하여 수질변화를 예측하여 보았는데, 향후 기후변화에 따른 기온, 유량변화와 수질 항목간의 상간관계 정립 및 수질 모의의 불확실성 등에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.363-363
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• 2012

최근 극심하게 변화하고 있는 기후에 적응하기 위해서 미래 기후를 좀 더 정확하게 예측하고자 많은 연구가 진행되어지고 있다. 결국, 기후변화에 따른 기온, 강수, 습도, 바람 등의 기후정보를 기후모형을 이용하여 얻게 되면 이에 따라 우리가 받게 되는 영향, 취약성 등을 평가하여 다양하게 활용하고자 하는 것이다. 우리나라는 지형적으로 육지의 70% 정도를 산악 지역이 차지할 만큼 복잡한 지형과 다양한 기후의 특성을 나타나고 있어 미래에 대한 기후변화 시나리오를 산출하는 기본적인 도구이면서 공간해상도가 약 400km인 전지구 기후모형(Global Climate Model; GCM)으로 그대로 활용하기에는 곤란하다. 따라서 지역기후모형(Regional Climate Model; RCM)을 통해서 추정된 A1B시나리오를 기본 기후변화 시나리오로 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 GCM이나 RCM 기반 기후변화 시나리오는 실제 강수의 특성을 제대로 재현하지 못하는 경향이 있으며 이러한 문제점을 개선하기 위해서 통계적인 상세화 기법을 통해서 수문학적으로 활용 가능한 기후변화 시나리오를 생산하여 이용한다. 본 연구에서는 새롭게 제공되는 RCP시나리오를 이용하여 북한을 포함하는 한반도 전체에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.474-474
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• 2015

Horton 지수는 유역에 대한 수문순환의 특성을 정량화하는 지수로서 유역의 습윤량과 기화량의 비로 산출된다. 습윤량과 기화량은 토양 수분과 밀접한 관계를 가지므로 추계학적 거동에 따른 토양수분의 동역학모형을 파악하여 Horton 지수를 산출할 수 있다. 본 연구에서는 추계학적인 토양수분수지 모형을 이용하여 서울, 부산, 대구, 제주 지역을 대상으로 30년간 일 기상자료(강우량, 일 평균기온, 풍속, 상대습도, 일조시간)을 이용하여 Horton 지수를 각각 산출하였으며 Horton 지수에 대한 변동성 분석을 실시하였다. 분석 결과, 모든 대상 유역에서 기후의 계절성에 의하여 Horton 지수가 작아짐을 확인할 수 있었다. 하지만 습윤한 기후를 가진 서울과 건조한 기후를 가진 대구에서는 각각 연 강우량이 많거나 연 강우량이 적은 해에 Horton 지수에 미치는 기후의 계절성의 영향력이 줄어듦을 살펴볼 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.1
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• pp.55-63
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• 2014

Near surface air temperature data which are one of the essential factors in hydrology, meteorology and climatology, have drawn a substantial amount of attention from various academic domains and societies. Meteorological observations, however, have high spatio-temporal constraints with the limits in the number and distribution over the earth surface. To overcome such limits, many studies have sought to estimate the near surface air temperature from satellite image data at a regional or continental scale with simple regression methods. Alternatively, we applied various Kriging methods such as ordinary Kriging, universal Kriging, Cokriging, Regression Kriging in search of an optimal estimation method based on near surface air temperature data observed from automatic weather stations (AWS) in South Korea throughout 2010 (365 days) and MODIS land surface temperature (LST) data (MOD11A1, 365 images). Due to high spatial heterogeneity, auxiliary data have been also analyzed such as land cover, DEM (digital elevation model) to consider factors that can affect near surface air temperature. Prior to the main estimation, we calculated root mean square error (RMSE) of temperature differences from the 365-days LST and AWS data by season and landcover. The results show that the coefficient of variation (CV) of RMSE by season is 0.86, but the equivalent value of CV by landcover is 0.00746. Seasonal differences between LST and AWS data were greater than that those by landcover. Seasonal RMSE was the lowest in winter (3.72). The results from a linear regression analysis for examining the relationship among AWS, LST, and auxiliary data show that the coefficient of determination was the highest in winter (0.818) but the lowest in summer (0.078), thereby indicating a significant level of seasonal variation. Based on these results, we utilized a variety of Kriging techniques to estimate the surface temperature. The results of cross-validation in each Kriging model show that the measure of model accuracy was 1.71, 1.71, 1.848, and 1.630 for universal Kriging, ordinary Kriging, cokriging, and regression Kriging, respectively. The estimates from regression Kriging thus proved to be the most accurate among the Kriging methods compared.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.61 no.3
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• pp.171-183
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• 2016

The effects of weather variations on winter hulless barley were analyzed using data obtained from winter crop situation test at Iksan from 1985 to 2015. The wintering stage in the 16 years from 2000 to 2015 has become colder and shorter than that in the previous 15 years from 1985 to 1999. This has resulted in an early sequence of regrowth date, heading date, and ripening date. Heading date of hulless barley was mostly influenced by regrowth date and period of stem elongation. Futher, the regrowth date and period of stem elongation were strongly negatively correlated with the average air temperature in February and the maximum air temperature in March, respectively. The number of spikes per $m^2$ and 1000-grain weight of Saechalssal cultivated from 2003 to 2015 showed strong positive correlations with yield. In early heading years, yield increased with extended ripening period and with increased 1000-grain weight. There was a strong negative correlation between 1000-grain weight and the average temperature during the ripening period. In the 15 years from 1985 to 1999, warm winters contributed to yield increase with increase in the number of spikes per $m^2$ and a long ripening period. In contrast, in the recent 16 years from 2000 to 2015, the large variability in air temperature during the wintering stage, the decreasing number of spikes per $m^2$ and the steadily increasing air temperature and decreasing precipitation during the ripening stage have caused high temperature stress and yield loss in late heading years.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.867-867
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• 2012

기후변화와 변동으로 인해 기온, 강수, 증발산 등의 수문순환 요소들이 과거와는 다르게 빠른 속도로 변하고 있다. 이에 따라 지난 수십 년간 기후변화가 수문학적 극한사상에 미치는 잠재적 영향은 수자원공학 관련 분야에서 관심 대상이 되어왔으며, 많은 선행 연구들은 극한 수문사상의 규모 및 빈도가 증가한다는 결과를 보여 주었다. 우리나라의 경우 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가했다. 2011년의 경우 7월초부터 8월 중순까지 지속적인 장마와 집중호우로 인해 1285.3mm의 누적강수량이 발생하였으며, 서울 및 수도권 지역에서 100년 빈도 설계강수량을 초과하는 집중호우 발생으로 서울의 도심지역 곳곳이 침수되어 많은 재산피해와 인명피해를 입혔다. A1B 기후변화 시나리오에 따르면 21세기말(2071~2100년)에는 20세기말(1971~2000년)에 비해 약 17%가 증가할 것으로 전망하고 있다. 이처럼 기후변화는 특히 도시수공시설물을 설계하는데 있어 가장 중요한 변수인 극한강우사상을 변화시키기 때문에 도시배수시설물을 계획하고 설계하는 수공기술자들에게 기후변화를 고려하는 일은 자명한 일이다. 또한, 기후변화로 인한 수문과정의 점진적 변화 영향은 도시배수관련 기반시설물의 첨두홍수량과 빈도를 변화시킬 것으로 예상하고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변동이 도시배수체계에 미치는 영향을 평가하기 위해 외부기상인자의 변동을 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석기법을 이용하여 지속시간 1기간, 3시간, 24시간 빈도별 설계강수량을 산정한 후 도시유출모형인 XP-SWMM 모형을 통해 도시배수체계에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통해 현재의 도시배수체계와 비교함으로써 기후변동이 도시배수체계에 미치는 영향을 정량화하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.203-203
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• 2018

기후변화로 인한 몬순 강수량 변동은 세계에서 가장 인구가 많은 몬순 지역의 농업, 수자원, 에너지, 경제 및 사회와 밀접한 관련이 있으므로, 미래의 몬순 강수량 변화를 예측하는 것은 매우 중요하다. 결합 모델 상호 비교 프로젝트의 5 단계(CMIP5)에서는 복사 강제력이 2100년 이후에 약 2.6, 4.5, 6.0 및 $8.5Wm^{-2}$의 증가로 안정화된다고 가정하는 4가지의 다양한 시나리오(RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5) 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 한반도의 강수량에 큰 영향을 미치는 동아시아 여름 몬순의 기후 변화에 대해 더욱 집중하고자 한다. CMIP5 모형 자료에 대하여 대표 GCM 모형 선정을 하기 위해, 수문 분야에서 활용 가능한 기후모델 성능 평가 matrix를 구축하였다. 본 연구에서 사용된 평가 matrix는 동아시아 및 한반도 지역을 대상으로 CMIP5 모형의 강수 및 최고?최저기온에 대한 평균 기후장(spatial climatology)과 연변동성(interannual variability)의 모사력을 각 모형별, 계절별 비교뿐만 아니라 극한기후 모사력도 함께 고려하여, 대표 GCM을 선정하였다. 기후변화에 따른 동아시아 지역의 몬순 특성을 더욱 자세히 살펴보기 위해, 대표 GCM으로 선정된 모형들의 2가지 시나리오(RCP4.5와 RCP.5)에 대해 동아시아 지역에서의 여름 몬순 강수 변동 및 특성을 분석 및 비교하였다.