• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.272-272
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• 2023

기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.428-428
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• 2022

본 연구에서는 최근 RCM을 이용하여 생산된 미래 강우자료를 1시간강우량으로 변환하기 위한 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모델 기반의 강우분해기법을 개발하고 이를 기반으로 짧은 지속시간에 대한 확률강우량이 어떻게 변화하는지 전망해보고자 하였다. 강우분해기법의 성능평가는 관측자료를 이용하여 수행되었으며, 관측 시계열을 우수하게 모의했으나 일최대 시간 강수량이 20mm를 초과하는 경우 불확실성이 증가함에 따라 사용에 주의가 필요할 것으로 판단된다. 미래 확률강우량 전망결과는 모든 지점(울산, 부산, 창원, 밀양)에서 향후 재현기간별 1시간 확률강우량이 증가될 것으로 전망되었다. 울산과 밀양 지점의 경우, 재현기간에 클수록 증가율 또한 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났는데 이는 상대적으로 복잡한 산악지역 내 위치하고 있고, 다른 지점보다 산지효과 영향이 크기 때문으로 판단된다. 부산과 창원지점은 다른 두 지점에 비해 재현 기간별 확률강우량의 변동성이 크게 나타났는데, 이는 해안에 가깝에 위치해 있어 RCM별 불확실성이 다소 크게 작용한 것으로 판단된다. 특히 과거 200년 빈도 확률강우량 보다 미래 50년미만 빈도 확률 강우량이 더 커질 수 있는 가능성을 확인하였다. 다양한 불확실성이 포함되어 있는 결과이긴 하나 이러한 결과를 기반으로 곧 도래할 미래의 도시유역 방재성능 재정비가 필요할 것으로 사료된다. 아울러, 극한 강우발생 가능성이 높아질 수 있음을 의미하기 때문에 이에 대한 새로운 수자원의 이수와 치수 대비를 위한 구조적/비구조적 대책이 시급할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.342-342
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• 2019

수자원 분야에서 장기적인 수문현상을 모의하기 위해 장기유출모형이 적용되어 오고 있다. 이러한 수문모형의 가장 주요한 기상입력자료는 강수량이며, 일단위의 시간스케일을 요구하는 것이 대부분이다. 또한, 장기적인 기후 시나리오 기반의 강수자료 생성을 위해 추계학적 기상모형이 널리 이용되고 있으며, 유역단위의 수문모형 적용을 위해 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려한 기상모의모형이 개발되어 적용되고 있는 실정이다. 이러한 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려하여 발생된 강우자료는 합리적인 유출해석을 위한 유역수문모형에서의 주요한 고려사항이다. 따라서, 본 연구에서는 공간적인 강우의 분포특성을 고려하기 위해 Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX) 모형 내에 개발된 Spatial Rainfall Generator(SRGEN)를 중심으로, 충주댐 상류유역을 대상으로 국내 적용성 평가를 수행하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.24 no.3
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• pp.205-216
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• 2015

The CMIP5 climate change scenarios from 34 GCMs were analyzed to quantitatively assess future changes in temperature, precipitation, and solar radiation against the global region and the Northeast Asia region with a focus on South Korea, North Korea, or Japan. The resulting projection revealed that the Northeast Asia region is subjected to more increase in temperature and precipitation than the global means for both. In particular, temperature and precipitation in North Korea were projected to increase about $5.1^{\circ}C$ and 18%, respectively under the RCP 8.5 scenario, as compared to the historical means for 30 years (1971-2000), although a large uncertainty still exists among GCMs. For solar radiation, global mean solar radiation was predicted to decrease with time in all RCP scenarios except for the RCP 2.6 scenario. On the contrary, it was predicted that the amount of solar radiation in the Northeast Asia increases in the future period.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.296-296
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• 2021

제주도 하천유역은 경사가 급하고 투수성이 매우 좋은 현무암 지형의 특성으로 인해 일반적인 내륙의 하천과는 전혀 다른 유출 특성을 나타내고 있다. Chung et al. (2011), Kim et al. (2013), Kim and Kim (2016) 등의 연구에서도 언급된 것처럼 대부분의 하천이 특정 규모의 호우에서만 유출이 발생하고 유출된 강수량의 대부분은 중간유출 및 기저유출의 과정이 없이 지하수로 함양되며, 평상시에는 일부 하천구간을 제외한 대부분의 구간에서 건천의 형태를 이루고 있다. 이처럼 간헐적인 유출특성과 짧은 유출 지속기간, 하천단면의 불규칙성 등으로 정확한 관측자료의 확보가 쉽지 않고 관측자료에 의한 수문분석에 많은 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하고자 Chung et al. (2011)과 Kim et al. (2013)은 제주도 하천의 독특한 유출특성을 반영한 유출모의 알고리즘을 개발하여 유역 모델링을 수행한 바 있으며, Kim and Kim (2016)은 모델링 자료와 관측자료와의 비교를 통해 관측자료의 평가 및 보완을 위한 대안을 제안한 바 있다. 본 연구에서는 제주특별자치도에서 관리하고 있는 10분 단위의 관측유량자료를 이용하여 하천유역별로 호우사상별 유출률 및 한계유출 특성 등을 분석하였다. 2006~2014년 자료를 중심으로 분석한 결과, 외도천1과 천미천 지점에서의 유출률이 평균 50% 이상으로 상대적으로 높게 나타났으며, 외도천1과 천미천을 포함하여 금성천, 무릉배수로, 옹포천, 의귀천 등에서는 일부 호우사상의 유출률이 100% 이상으로 나타났다. 반면 월림배수로의 유출률은 0.1% 이내로 매우 낮게 분석되었다. 분석한 29개 지점의 평균 유출률은 약 21%로 나타났다. 평균 유출지속시간은 약 21.5시간이었으며, 유출이 발생한 최소 강수량은 6.5 mm였고, 대체로 최소 35 mm 이상의 강수량에서 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 일부 호우사상의 유출률에 대해서는 강우관측자료 및 수위-유량 관계식의 검토 등을 통해 보완되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Water for future
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• v.14 no.4
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• pp.53-72
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• 1981

In this study, South Korea is divided into 5 zones and is studied about the analysis of time-regional distribution of previpitation frequency and rainfall intensity in Korea. In the previpitation frequency analysis, the basic data groups of 39 stations were selected. The diagram of previpitation frequency was drawn, and the time-regional distribution of precipitation frequency was analized. In the rainfall intensity analysis, the basic data groups of 36 stations were selected. The probable rainfall, I-D-F curve, and regression equation between 24hr. and 10min.-18hr. areal depth were obtained. The results of this study are following; 1) The precipitation class of max. recurrence probability in every season except summer was commonly (1) 1-5mm, (2) 0.1-1mm, (3) 5-10mm in order. 2) The zone of max. recurrence frequency owing to the precipitation class was zone II in precipitation frequency of below 20mm, zone IV in precipitation frequency of 30-40mm, zone I in precipitation frequency of above 70mm for a year. 3) The recurrence probability of precipitation in Korea can be represented to the equation of exponential function; $$W(x)=e^{\alpha+\beta}$$ 4) The first and third zones were expected heavy rain for the short and long duration. 5) The I.D.F. curves were drawn, and established that the time interval for the least deviation of I.D.F curve is 10~40min., 40min. -4hr., 4~24hr. 6) The regression equations of areal mean depth between 24hr. and 10min.-18hr. for each zone were obtained. 7)The probable rainfall of 36 points were calculated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.38-38
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• 2016

기후변화로 인한 기온과 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 연구에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel) 모형을 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화된 주변셀로의 홍수전의를 위하여 주변셀과의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 셀에서 수위가 높아져 인접셀보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 셀들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD 모형은 지형도(DEM)와 유입 홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있다. 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 도심지에서 침수로 인한 대피 계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.125-125
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• 2012

최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1117-1120
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• 2009

최근 이상기후와 같은 기후변화로 인한 기온, 강수 등의 변화는 안정적인 수자원 확보에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되고 수자원을 필요로 하는 사회 모든 분야에 있어 큰 영향을 끼친다. 특히 농업, 공업, 도시의 용수 공급에 있어 변화는 더욱 심해질 것으로 판단되며 기후변화로 인한 기온, 강수 등의 변화의 정확한 분석이 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 동아시아 해수면 온도와 우리나라 강수량에 대한 MSSA (Multi-channel Singular Spectrum Analysis)를 실시함으로 두 시계열 사이에 공통적으로 나타나는 변화, 즉 특정 상관 주기 변동을 분석함으로 두 변수 사이에 변화 상관 분석을 실시하였다. 우리나라 강수량 자료로는 현재 기상청에서 운영 중인 지상 기상관측소 76개소 중 가용관측소 61개소 자료에 대하여 1973년 1월부터 2008년 12월까지의 자료를 수집하여 월 평균값을 사용하였고 동아시아 해수면 온도 자료로는 한반도 근해 해수면 온도 변화, 남중국해 해수면 온도 변화, 인도양 해수면 온도 변화, 적도 해수면 온도 변화 등을 선택하여 관측시점부터 2008년 12월까지 자료를 수집하여 사용하였다. 분석 자료에 대해 선형 회귀분석을 통한 선형추세 제거와 정규화한 자료를 사용하여 각각의 지수에 대해 MSSA 분석을 실시하였다. 이때 window length는 Vautard 등(1992)이 제시한 N/5$^{\sim}$N/3의 값인 108의 값을 사용하였고 이때 각각의 고유치는 전체 공분산에 대한 각 요소의 비율을 설명한다. 상관분석 결과는 각 지수와 강수자료 사이에 높은 상관성을 가지는 장단주기 변화가 존재함을 보여주었다. 그럼에도 불구하고 우리나라 월강수자료의 전체 변화는 계절변화를 제외하고도 장단 주기를 가지는 시간변화가 자료 전체 변화의 절반에 해당하며 장주기 변화가 나타내는 부분이 미미하다. 이는 계절 주기를 제외한 자료들 사이의 상관변화가 설명할 수 있는 부분이 미미 하며 여러 기상지수들과 국내 강수량사이의 MSSA 분석을 통하여 제시 할 수 있는 변화의 정량적 정도가 매우 제한됨을 보여준다. 그럼에도 불구하고 이러한 접근을 통하여 강수 변화의 불확실성을 줄여나가는 노력이 필요하다고 하겠다.