• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.331-331
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• 2021

수문학적 가뭄의 판단은 유출량과 저수지 수위 등을 비롯한 다양한 수문자료를 활용하여 가능하다. 가뭄판단을 위한 유량 자료로는 수위관측소 관측 유량, 유출모형을 통한 모의 유량 자료가 주로 활용된다. 최근에는 관측 유량 기반의 수문학적 가뭄 판단은 인위적인 용수 배분이 고려된 것이기 때문에 인간이 만든 수문학적 가뭄(Human-modified hydrological drought, 인위적 수문학적 가뭄)으로, 모의 유량 기반의 수문학적 가뭄 판단은 자연적인 수문과정이 반영된 자연유량을 활용한 것이기 때문에 기후영향 수문학적 가뭄(Climate-induced hydrological drought)이란 정의된다. 우리나라의 경우, 홍수기에 저류된 저수량을 비홍수기 동안, 특히 용수사용량이 많은 봄철 농번기에 활용하는 것이 수자원 관리의 기본방향이다. 따라서 우리가 직면하는 수문학적 가뭄은 대부분 댐 및 저류지에서의 용수 사용량 조절에 따라 영향을 받기 때문에, 기상인자가 직접적인 원인으로 작용되는 가뭄과는 다르다. 본 연구에서는 관측 유량과 자연유량 자료를 활용하여 위에서 정의된 두 종류의 수문학적 가뭄에 대하여 비교하고, 실제 발생되었던 가뭄 피해 정보와의 일치정도를 검토하였다. 가뭄의 판단은 각각의 가뭄지수를 표준유출량지수(Standardized Runoff Index, SRI)에 적용하며, 수정 Mann-Kendall 검증으로 두 지수들의 경향성을 비교하였다. 장기간의 관측 자료를 보유하고 있는 한강유역 일부지역에 적용한 결과 두 종류의 가뭄지수 모두 뚜렷한 경향성은 없으며, 댐 상류지역에서의 두 종류의 가뭄특성은 유사하게 나왔다. 하지만, 댐 하류지역에서는 인위적 수문학적 가뭄이 기후영향 수문학적 가뭄보다 발생빈도는 적으나, 지속기간은 약 한달 정도 짧고, 가뭄심도는 약 5~20 % 정도 증가하는 강도가 센가뭄이 발생되는 경향이 있음이 확인되었다. 이는 인위적인 용수 관리로, 약한 규모의 가뭄은 감소되고 있으나 큰 규모의 가뭄은 그 영향이 더 큰 것으로 예상할 수 있다. 해당 결과를 바탕으로 효율적인 용수 관리에 통하여 약한 가뭄 뿐만 아니라 대형 가뭄을 대비하기 위한 지속적인 노력이 필요함을 확인 할 수 있었다. 장기간의 관측 유량의 자료의 한계로 많은 지역에는 적용이 어려우나 해당 연구를 통하여 국내에서도 수문학적 가뭄의 개념을 재정립하고, 용수 공급 개념을 기반으로 하는 수문학적 가뭄 지수의 개발에 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.178-183
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• 2008

지구온난화로 인한 기후변화가 기정사실화 되면서 이러한 기후변화에 대비하기 위한 다양한 연구가 진행중이다. 수자원과 관련된 기후변화 연구를 살펴보면 초기에는 장기적 관점에서 기후변화가 유출에 미치는 영향에 대한 연구가 대부분을 이루고 있었으나 2003년을 기점으로 유럽을 중심으로 기후변화가 홍수량에 미치는 영향에 대한 연구가 시작되었다. 기후변화가 홍수에 미치는 영향을 평가하는데 가장 중요한 것은 수문시계열 자료의 해상도라고 할 수 있다. 이러한 시공간적 해상도 문제를 해결하기 위해서 세계 각국은 각국의 상황에 맞는 RCM을 개발하고 있으며 자국에 적합한 축소기법을 개발하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 수문기상자료의 생성을 위하여 기후변화 모형으로부터 생성된 일 단위 강우자료를 시자료로 분해하기 위한 기법을 제시하고자한다. 지난 수십년 동안 강우나 기타 수문시계열 자료를 다양한 해상도의 자료로 변환하기 위한 연구가 진행되어왔다. 그러나 이러한 연구의 가장 큰 한계점은 대부분의 시계열 자료가 추계학적 특성을 가지고 있다고 가정한 후, 분석을 진행했다는 것이다. 이렇게 되면 강우발생에 따른 물리적 과정을 모형의 구조에 반영하는데 한계점을 드러내게 된다. 따라서 본 연구에서는 해상도를 변화시키는데 따른 강우의 운동역학적 특성을 고려하기 위하여 카오스를 기반으로 한 분해기법을 제시하고자 한다. 우선 카오스 분석을 통해서 지점 강우자료의 카오스 특성을 확인한 후, 현재까지 관측된 강우를 기반으로 $2CO_2$에서의 일 강우를 일 단위 보다 작은 단위로 분해하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.264-264
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• 2020

최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.202-202
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• 2017

전 세계적으로 기후변화로 인해 슈퍼태풍 및 극한 강우, 폭설과 한파, 온난화 현상이 발생하고 있으며, 한반도의 기후변화는 전 세계 평균보다도 빠르게 진행되고 있다. 특히 북한지역은 오랜 식량난과 에너지난으로 산림생태계가 훼손되어 홍수 및 이수와 같은 기후변화 관련 자연재해에 매우 취약하며, 무분별한 도시화에 따른 불투수층의 증가로 인해 유역내의 수문순환요소가 변화하고 있다. 이러한 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상 및 기후정보의 활용이 중요하다. 하지만 본 논문의 대상지역인 북한지역은 우리가 수문자료를 구하기가 힘들고, 직접 측정 할 수 없기 때문에 수문순환분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 WMO에서 제공하고 있는 북한의 27개 기상관측소의 강수량, 기온자료를 제공 받아 분석에 사용하였다. 본 논문에서는 기상정보를 이용하여 각 관측소별 잠재 증발산량을 산정하였으며, 또한 lumped conceptual model 인 WASMOD 모형을 이용하여 북한 미계측 유역의 유출량을 산정 하였다. 이렇게 산정된 수문순환요소 시계열 자료를 이용하여 통계분석, BCP, 유황분석등 시계열 분석을 통해 북한지역의 수문순환특성을 파악하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.142-146
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• 2016

최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.405-414
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• 2021

This study predicted waxy corn harvest date in South Korea using 30-year (1991-2020) hindcasts (1-6 month lead) produced by the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. To estimate corn harvest date, the cumulative temperature is used, which accumulated the daily observed and predicted temperatures from the seeding date (5 April) to the reference temperature (1,650~2,200℃) for harvest. In terms of the mean air temperature, the hindcasts with a bias correction (20.2℃) tends to have a cold bias of about 0.1℃ for the 6 months (April to September) compared to the observation (20.3℃). The harvest date derived from bias-corrected hindcasts (DOY 187~210) well simulates one from observation (DOY 188~211), despite a slight margin of 1.1~1.3 days. The study shows the possibility of obtaining the gridded (5 km) daily temperature and corn harvest date information based on the cumulative temperature in advance for all regions of South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.139-139
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• 2019

지구 온난화 및 기후변화로 인해 비롯된 전 지구적인 기온 상승은 가뭄, 폭염, 한파 등의 이상 기후 현상을 야기하여 인류의 생존을 위협하는 환경 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 기후변화 및 이상기후 현상을 이해하고 파악하기 위해서는 정확하고 상세한 기온 정보가 필수적이다. 우리나라는 기상청에서 전국 590개소의 기상관측장비로 기온 정보를 생산하고 있지만 산림이 약 70%를 차지하는 복잡한 지형을 가지고 있어 지상관측밀도의 공간적 제약이 발생해 상세하고 균일한 기온 정보 생산에 제약이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 위성으로 측정한 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용해 두 자료간의 상관관계를 파악하고 지상기온을 예측하고자 한다. 위성자료로 Terra 및 Aqua MODIS 위성의 1000m 공간해상도를 가진 일별 LST자료 MOD11A1, MYD11A1의 Daytime 자료를 각각 2000년부터 2018년까지 총 19년의 기간에 대해 구축하였으며, 전국 92개의 기상청 관측소로부터 최고, 최저 기온 자료를 동 기간에 대해 구축하였다. LST를 이용한 이상기온 예측 알고리즘은 python을 이용해 구현하였으며 예측 결과는 실제 기온 자료를 통해 검증하였다. 또한, 예측 기온 자료의 연대별, 순별(상, 중, 하순) 분석을 실시하고, 2018년 극한 폭염 및 한파(2017년 12월~2018년 2월)의 예측 가능성을 검토하여 연구 결과에 대한 다양한 활용방안을 제시하고자 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.205-205
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• 2011

본 연구에서는 한반도의 유역별 대표 기상관측 지점을 선정하여 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 경향성을 분석하였다. 분석을 위한 자료는 실제 강수량 자료(1974~1999년)와 A2시나리오를 따르는 5개의 GCMs(General Circulation Model) 자료를 통계적 상세화한 강수량 자료(1974~2099년)를 이용하여 산정한 지속기간 6개월의 SPI(Standardized Precipitation Index)를 사용하였다. 분석을 위한 대표 기상관측 지점으로는 춘천, 서울, 대전, 대구, 전주, 광주, 부산 지점을 선정하였으며 GCM으로는 호주(CSIRO : MK3), 미국(GFDL : CM2_1), 독일/한국(CONS : ECHO-G), 일본(MRI : CGCM2_3_2), 영국(UKMO : HADGEM1)의 GCM을 선정하였다. 가뭄의 통계적 특성을 분석하기 위하여 Mann-Kendall 검정을 통한 경향성 분석과 Wavelet Transform 분석을 통한 주기성 분석을 하였으며 Drought Spell을 이용하여 가뭄심도별 발생빈도를 보았다. 그 결과, 경향성 분석에서는 각 GCMs의 차이를 볼 수 있었으며 CSIRO : MK3.0, GFDL : CM2_1, MIUB : ECHO-G 모델에서는 전체적으로 가뭄이 완화되고 MRI : CGCM2_3_2, UKMO : HADGEM1 모델에서는 가뭄이 심화되는 것으로 나타났다. 주기성 분석에서는 춘천, 서울에서는 낮은 주기를 대전, 대구, 전주, 광주, 부산지점에서는 다소 긴 주기를 보여주었다. Drought-spell에 의한 분석에서는 전 관측지점에서 SPI의 이론적인 확률밀도 함수값과 유사하게 나타나고 있었으며 이를 통해, 미래에는 극심한 가뭄의 빈도가 증가하고 있는 것을 예측할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.150-150
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• 2017

기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.271-271
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• 2022

해수면의 변화를 분석하는 대표적인 방법 중 하나는 관측된 조위자료를 평균하여 평균해수면을 산정하고, 이를 이용하여 해수면의 상승 혹은 하강 추세를 파악하는 것이다. 평균해수면의 산정시 별도의 분석없이 단순한 산술평균만으로 평균해수면을 산정할 수 있어 해수면의 변화를 간편하게 추정할 수 있는 장점이 있으나, 관측된 조위자료는 천문조, 기상조 및 기후변화 등에 의한 변화가 모두 반영된 자료이기 때문에 장래의 해수면 변화를 정확하게 추정하기에는 어려움이 있다. 인위적인 개발이 없는 상태에서의 장기적인 해수면 변화는 주로 기후변화에 기인하기 때문에 미래의 변화를 정확하게 추정하기 위해서는 기후변화에 의한 해수면 변화, 즉 장주기 성분만을 고려한 분석이 수행되어야 정확한 미래 해수면 변화 산정이 가능하다(Kang et al., 2008; Pugh, 2004; Yang et al., 2002). 이에 본 연구에서는 관측된 조위자료에 저역통과필터(Low-pass filter)를 이용하여 천문조, 기상조 등의 단주기적 변동성을 제외하고, 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 변화 분석이 수행되었다. 분석결과, 산술평균으로 산정된 평균해수면의 상승경향에 비해 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 상승량이 더 큰 것으로 나타났다.