• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.221-230
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• 2011

The climate change has been observed in Korea as well as in the entire world recently. The rainstorm has been gradually increased and then the damage has been grown. It is getting important to predict short-term rainfall. The Korea Meteorological Administration (KMA) generates numerical model outputs which are computed by Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) and Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS). The KMA predicts rainfall using RDAPS results. RDAPS model generates 48 hours data which is organized 3 hours data accumulated at 00UTC and 12UTC. RDAPS results which are organized 3 hours time scale are converted into daily rainfall to compare observed daily rainfall. In this study, 9 cases are applied to convert RDAPS results to daily rainfall data. The MAP (mean areal precipitation) in Geum river basin are computed by using KMA which are 2005 are used. Finally, the best case which gives the close value to the observed rainfall data is obtained using the average absolute relative error (AARE) especially for the Geum River basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.399-399
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• 2021

최근 전세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인해 가뭄, 홍수, 태풍 등 자연재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 강수량의 변동성이 커지면서 가뭄과 홍수가 단기간에 번갈아 가며 발생하는 경우가 자주 발생하고 있다. 가뭄과 홍수가 짧은 기간 동안에 교차해서 발생하는 급변사상은 예측하기 어려우며, 갑작스럽게 중첩되는 재난으로 인명과 재산피해 뿐 아니라 생태계에까지 심각한 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 일 강수량 자료를 바탕으로 표준가중평균강수지수(Standard Weighted Average Precipitation, SWAP)를 산정하고 한강 유역의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 특성을 분석하였다. 1966년부터 2018년까지의 한강유역 중권역별 면적평균강수량과 가중치, 이전 강수량의 영향을 받는 일수를 바탕으로 SWAP를 산정하였다. SWAP 지수가 10일 연속 -1 미만일 때를 가뭄이라 정의하고, 이후 SWAP 지수가 7일 연속 0.5 이상이면 가뭄사상이 종료된다고 판정하였다. 또한 SWAP 지수가 10일 연속 +1 초과일 때를 홍수라고 정의하고, SWAP 지수가 7일 연속 -0.5 이하가 되면 홍수사상이 종료된다고 판정하였다. 가뭄-홍수 급변사상이란 가뭄의 종료시점과 홍수의 시작시점의 차이가 5일 이내일 경우에 해당한다. 급변사상의 전·후로 강수량이 얼마나 급격하게 차이 나는지를 판단하기 위하여 급변 시점 전·후 5일의 누적 SWAP 지수인 심각도 K(Severity)를 분석지표로 활용하였다. K를 통해 한강유역 가뭄-홍수 급변사상의 시·공간적 분포를 분석하고 미래의 급변사상의 발생가능성을 예측할 수 있다. 본 연구 결과, 한강 유역의 24개 중권역 중에서 18개의 중권역이 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 점점 상승하는 추세이고, 가장 심각도 상승폭이 높은 중권역은 홍천강(1014)으로 첫 사상인 1967년부터부터 2015년의 마지막 사상까지 약 55% 정도 상승하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.209-214
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• 2004

국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.7
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• pp.469-480
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• 2020

This study analyzed the differences of mean basin precipitation between TM and radar based on the 51 standard basins in Han river and Nakdong river when large scale of heavy rains occurred in 2018. The result shows that the differences between radar and TM are -65.05 ~ 26.09% and -82.00 ~ 3.80% for accumulated and 10 min. maximum mean basin precipitation, respectively. The correlation analysis between the differences of estimated mean basin precipitation and basin characteristics such as average altitude of basin, area of basin, and shape factor of basin presents that there is no clear correlation between them. And the differences of point precipitation also shows the similar tendency with those of mean basin precipitation. In order to find out the correlation between them and meteorological conditions such as rainfall patterns, the reflectivity of radars according to the observation angles is analyzed at the selected basins, and then it is found that the differences of mean basin precipitation between TM and radar is more dominated by the meteorological conditions than by the topographic conditions such as basin characteristics.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.42-47
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• 2010

본 연구에서는 2005~2007년 여름철(JJAS; 6~9월) 기간에 한반도 부근의 위성관측(TRMM) 및 지상관측(AWS) 강수량 그리고 대기오염 관측 자료를 이용하여 이들의 공간적 분포와 일주기 특성을 분석하였다. 이 기간에 AWS 평균 강수량은 전국적으로 약 5 mm/day 이었고, 제주도, 중부 내륙, 그리고 영 호남 경계 지역에서 9 mm/day 이상으로 많았다. PM10 (${\mu}g/m^3$) 미세먼지의 농도는 $27{\sim}57\;{\mu}g/m^3$ 이었고, 특히 수도권과 경남의 산업지역에서 $45\;{\mu}g/m^3$ 이상으로 높았다. 위성관측과 지상관측 강수량간의 상관(~0.8)은 매우 유의적이었다. AWS는 지점 관측이고 TRMM 관측은 면적평균임을 고려할 때, 위의 상관값은 상당히 높은 것으로 판단된다. 일주기 분석에서 미세먼지는 수도권 지역에서 오전에, 그리고 영남 지역에서는 오후 늦게 많이 발생하였다. AWS 강수량은 영동 및 경북 지역에서 이른 오전(2~8시)에, 이 지역 외에서는 오후 늦게(16~22시) 주로 발생하였다. 중부 지방의 강수 주기는 전선이 오후 3시부터 다음날 오전 4시까지 서해안에서 동해안으로 동진하는 형태를 잘 반영하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.351-351
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• 2023

강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.3
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• pp.407-416
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• 2016

The purpose of this study is to develop regional regression models to estimate mean low flow for ungauged basins. The unregulated streamflow data observed at 12 multipurpose dams and 4 irrigation dams were analyzed for determining mean low flows. Various types of regression models were developed using the relationship between mean low flows and various sets of watershed characteristics such as drainage area, average slope, drainage density, mean annual precipitation, runoff curve number. The performance of each regression model for estimating mean low flows was assessed by comparison with the results obtained from the observed data. It was found that a regional regression model explained by drainage area, the mean annual precipitation, and runoff curve number showed the best performance. The regression model presented in this study also gives better estimates of mean low flow than the estimates by the drainage-area ratio method and the previous regression model.

• Journal of Climate Change Research
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• v.5 no.1
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• pp.47-59
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• 2014

This study was conducted to estimate of future productivity for major spicy vegetables by the change of meteorological factors, temperature and precipitation. Based on analysis of meteorological factors, incidence of major disease(phytophthora blight and anthracnose) for hot pepper was over 50% with temperature over $18.3^{\circ}C$ in May and precipitation over 532 mm in July. And the meteorological factors in the August have deeply related to the incidence of virus disease(CMV and BBWV2) for hot pepper, however, both the meteorological factors and the incidence of virus disease showed to the opposite tendency. An analysis of the relevance of the white rot disease and the meteorological factors for garlic, a disease was highly investigated with temperature $15.0^{\circ}C$ to $15.9^{\circ}C$ in April to May. On the onion, higher incidence of white rot was investigated with temperature over $4.0^{\circ}C$ in November to January and precipitation over 40 mm in March. The occurrence of major disease for spicy vegetables and meteorological factors as a result of regression analysis, the optimal cultivation area of peppers and onions will be gradually expanded to the central regions in the near future in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.352-352
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• 2017

2014~2015년에 걸쳐 발생한 가뭄으로 농업용수뿐만 아니라 생공용수 공급 측면에서도 어려움이 발생하였다. 기후변화 등의 요인으로 이러한 상황이 향후에도 발생할 것으로 예상됨에 따라 가뭄현황 및 전망 정보 생산을 통한 가뭄 대비의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 2016년 기상 및 수문상황을 분석하고, 생공용수 부문 가뭄예경보를 위해 활용중인 K-water 가뭄정보분석시스템을 통해 생산된 2016년 가뭄 정보를 분석하였다. 2016년 전국 강수량은 1966~2015년 평균 대비 92.2%에 해당하는 강수량을 기록하였다. 지역적으로는 중부지방은 대체로 평균에 미치지 못하는 강수량을, 중부이남 지역은 평균 이상의 강수량을 보였다. 경기도 남부 지역을 중심으로 강원도 일부 지역과 충남 서부 지역의 강수량 부족이 심했던 것으로 나타났다. 강수에 의한 2016년 자연유출량을 중권역 단위로 산정한 결과 1967~2015년 평균 대비 91% 수준의 유출량이 발생된 것으로 추정되었다. 이는 평균적으로 강수량이 많은 6월과 8월에 강수가 적었기 때문인 것으로 보인다. 특히 6개 주요 유역 중 유역면적이 가장 넓은 한강 유역은 낙동강 유역보다 약 6억톤 적은 값을 보였다. 생공용수 공급의 주요 수원인 다목적댐의 총저수량은 2014~2015년의 극심한 가뭄으로 2016년 1월 1일에 예년보다 10억톤 가량 적었다. 하지만 봄철에 예년보다 다소 많은 강수가 발생하고, 홍수기 초에도 많은 강수가 발생하여 저수상황이 다소 개선되었다. 8월의 적은 강수량으로 저수량이 지속적으로 하락하였으나 9, 10월에 걸쳐 태풍에 의한 많은 강수로 예년 대비 104.4% 수준의 저수량을 확보하였다. K-water 가뭄정보분석시스템을 통해 매월 초 생공용수 관련 가뭄현황 및 1 3개월 전망을 분석하였다. 매월 초 가뭄예경보를 위해 분석된 가뭄현황에서는 3월초, 9월초, 10월초, 11월초에 보령댐을 수원으로 하는 충남 서부 8개 시 군에서 가뭄상황 '주의'가 발생했고, 6월초 강원도 강릉시 상수원인 오봉저수지 저수량이 평년보다 낮아 가뭄상황 '주의'가 발생하였다. 언론보도를 바탕으로한 가뭄 발생 상황을 가뭄정보분석시스템을 통해 판단한 가뭄 상황과 비교한 결과 가뭄정보분석 시스템에 의한 가뭄인지가 신뢰할 수 있는 수준인 것으로 판단된다. 또한 가뭄정보분석시스템에 의한 1 3개월 가뭄전망과 1 3개월 후 실제 가뭄 상황을 비교한 결과 전망 정확도가 대체로 높아 가뭄정보분석시스템에 의한 가뭄전망이 신뢰할 만한 수준인 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.21-21
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• 2016

인천 영종도는 물부족 위험평가 분석을 위해 Smart Water Grid연구단에서 선정한 데모플랜트로섬으로 고립된 지역이다. 영종도는 공촌정수장으로부터 상수도를 공급받고 있으며 관로 파손 등의 사고가 발생할 경우 외부 수자원으로부터 수도를 공급 받기 어려운 실정이다. 따라서 상수도 공급의 어려움이 발생할 경우 대체 수자원을 활용한 가용수량 산정과 이를 적용하기 위한 물수급평가 프로그램이 영종도에 적용 될 예정이다. 본 연구에서는 물수급평가를 위해 수문분석의 기초자료인 장래 예측 강수량을 제공하는 프로그램을 개발하였다. 장래 강수예측자료는 기상청 기상예보와 기후변화시나리오를 활용하였으며 Visual Studio2013을 통해 강수제공 프로그램을 개발하였고, 데이터의 저장과 DB서버 연동을 위해 Oracle 프로그램이 이용되었다. 기상청에서는 3일, 10일, 1달, 3달로 기간을 구분하여 강수확률 예보를 제공하고 있기 때문에 3개월 이내의 중 단기 예측은 기상청에서 제공되는 기상확률예보를 사용하였고, 3개월 이후의 장기 예측은 RCP 8.5시나리오에 의한 일단위 강수량이 활용될 수 있도록 하였다. 기상청 확률예보의 경우 퍼센트 확률을 정량적 수치로 환산하여 일단위 강수량으로 변환하여 제공하였다. 연구를 통해 개발된 강수제공 프로그램에서는 영종도 지역 내 행정구역 별 면적평균강수량이 제공되며, 기후변화시나리오에 의한 강수데이터 취득 시 고해상도(1km 격자단위)로 추출이 가능하도록 하였다. 사용자는 위 경도 좌표에 따라 일 및 월 단위의 강수데이터를 텍스트 파일 형태로 취득할 수 있고, 프로그램 화면 내 표출되는 그래프를 통해 현재대비 장래 강수량 변화를 확인할 수 있도록 하였다. 향후 Smart Water Grid 연구성과로 개발된 물부족위험평가프로그램과 연동하여 물수급평가, 가용수량 산정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.