• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.11 no.1
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• pp.101-113
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• 2005

The seasonal variation and frequency of precipitation phenomenon of the Honam region in summer show strong local weather phenomena because of its topographical and geographical factors in southwestern area of Korea. The propose of this treatise is to induce variation patterns over a period 10 days of summer precipitation(that is one of the important elements of the precipitation characteristics), clarify the variations of their space scales, and study the subdivision of precipitation regions in Honam according to the combinations of precipitation amounts and variation pattern over a period of a 10 days of summer precipitation, using the mean values during the years 1994$\sim$2003 at 79 stations(the surface synoptic stations 16 AWS 63) of Honam region. The classified precipitation of a period of 10 days summer precipitation, and the principal component vector and the amplitude coefficient by the principal component analysis were used for this study. The characteristics of variation pattern over a period of 10 days of summer precipitation can be chiefly divided into four categories and the accumulated contributory rate of these is 78.0%. And the change patterns of summer precipitation during a period of 10 days in honam region are classified into 11 types from A to K And regional divisions of summer precipitation in Honam region can be classified into 18 types.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.26 no.5
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• pp.417-428
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• 2005

The seasonal variation and frequency of precipitation phenomenon of the Korean Peninsula in summer show strong local weather phenomena because of its topographical and geographical factors in the northeastern area of Asia. The characteristics of the prevailing weather patterns in summer precipitation in Korea have great influences on the variation patterns and the appearances over a ten-day period during the summer precipitation. The purpose of this paper is to induce variation patterns over a period 10 days during the summer precipitation, clarify the variations of their space scales, and study the subdivision of precipitation regions in Korea according to the combinations of precipitation amounts and variation pattern during the period, using the mean values during the years $1991\~2003$ at 78 stations in Korea. The classified precipitation of a period of 10 days of summer precipitation, and the principal component vector and the amplitude coefficient by the principal component analysis were used for this study. The characteristics of variation pattern over the ten-day period can be chiefly divided into two categories and the accumulated contributory rate of these is $64.3\%$. The variation patterns of summer precipitation during period of 10 days in Korea are classified into 9 types from A to K. In addition, regional divisions of summer precipitation in Korea can be classified into 17 types.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.38 no.7
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• pp.481-495
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• 2017

The purpose of this study is to investigate and analyze the relationship between meteorologicalclimatic factors and fruit property data from Aronia sampling points during May to August 2016 in the Danyang area. For this purpose, we investigated the meteorological factor, the physicalchemical property of fruit and soil, and the property change of fruit according to the setting of rain and daylight shielding from Aronia sampling points. The result indicate that first, meteorologicalclimatic factors such as the maximum air temperature, the accumulated precipitation, the relative humidity, and daylight hours are a positive influence on products and maintenance of quality of Aronia as well as a suitable field for cultivating Aronia in the Danyang. However, a strong wind in April and May deeply affects the falling phenomenon of the flowering and blooming season. Second, the quality and products of Aronia show the high correlation coefficients of more than 0.9 with agricultural meteorologicalclimatic factors such as daily maximum temperature, daily soil temp, daily soil pH, cumulated precipitation, and daily soil humidity. Also, they can be predicted by the regression equations using these factors. Third, it is necessary to maintain the rain shielding in these fields because antocyanin and saccharinity components within Aronia decreased in case of heavy rainfalls. And, the result of regression analysis saccharinity and antocyanin within aronia from normal fields and rain shieldingfields at Aronia sampling points show a high correlation, respectively.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.619-629
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• 2023

Recent intensification of climate change has led to an increase in damages caused by droughts. Currently, in Korea, the Standardized Precipitation Index (SPI) is used as a criterion to classify the intensity of droughts. Based on the accumulated precipitation over the past six months (SPI-6), meteorological drought intensities are classified into four categories: concern, caution, alert, and severe. However, there is a limitation in classifying drought intensity solely based on precipitation. To overcome the limitations of the meteorological drought warning criteria based on SPI, this study collected emergency water supply damage data from the National Drought Information Portal (NDIP) to classify drought intensity. Factors of SPI, such as precipitation, and factors used to calculate evapotranspiration, such as temperature and humidity, were indexed using min-max normalization. Coefficients for each factor were determined based on the Genetic Algorithm (GA). The drought intensity based on emergency water supply was used as the dependent variable, and the coefficients of each meteorological factor determined by GA were used as coefficients to derive a new Drought Severity Classification Index (DSCI). After deriving the DSCI, cumulative distribution functions were used to present intensity stage classification boundaries. It is anticipated that using the proposed DSCI in this study will allow for more accurate drought intensity classification than the traditional SPI, supporting decision-making for disaster management personnel.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.269-273
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• 2008

기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.8
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• pp.509-520
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• 2023

Various drought indices are widely used for assessing drought conditions which are affected by many factors such as precipitation, soil moisture, and runoff. The values of drought indices varies depending on hydro-meteorological data and calculation formulas, and the judgment of the drought condition may also vary. This study selected four calculation components such as precipitation data length, accumulation period, probability distribution function, and parameter estimation method as the sources of uncertainty in the calculation of standardized precipitation index (SPI), and evaluated their contributions to the uncertainty using root mean square error (RMSE) and linear mixed model (LMM). The RMSE estimated the overall errors in the SPI calculation, and the LMM was used to quantify the uncertainty contribution of each factor. The results showed that as the accumulation period increased and the data period extended, the RMSEs decreased. The comparison of relative uncertainty using LMM indicated that the sample size had the greatest impact on the SPI calculation. In addition, as sample size increased, the relative uncertainty related to the sample size used for SPI calculation decreased and the relative uncertainty associated with accumulation period and parameter estimation increased. In conclusion, to reduce the uncertainty in the SPI calculation, it is essential to collect long-term data first, followed by the appropriate selection of probability distribution models and parameter estimation methods that represent well the data characteristics.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.23 no.7
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• pp.587-596
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• 2002

A super ensemble model was developed for the seasonal prediction of regional precipitation in Korea using the lag correlated large scale predictors, based on the empirical orthogonal function (EOF) analysis and multiple linear regression model. The predictability of this model was also evaluated by cross-validation. Correlation between the predicted and the observed value obtained from the super ensemble model showed 0.73 in spring, 0.61 in summer, 0.69 in autumn and 0.75 in winter. The predictability of categorical forecasting was also evaluated based on the three classes such as above normal, near normal and below normal that are clearly defined in terms of a priori specified by threshold values. Categorical forecasting by the super ensemble model has a hit rate with a range from 0.42 to 0.74 in seasonal precipitation.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.105-105
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• 2011

전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.

• 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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• 2020.06a
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• pp.14-14
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• 2020

일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ², K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.