• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.309-309
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• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-17
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• 2017

최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.61-61
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• 2020

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 대류성 및 층상형 등과 같이 강수특성을 기준으로 레이더 반사도-강수량(Reflectivity-Rainfall, Z-R) 관계식 매개변수를 시공간적으로 동일하게 적용하여 레이더 강수량을 산정하는 방법론은 지상관측 강수량과 정량적인 편의 오차(systematic error)를 발생시킬 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 장기간의 레이더 합성장 반사도를 활용하여 Z-R 관계식 매개변수를 산정하였으며, 이 과정에서 Bayesian 추론 기법을 도입하여 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량화하였다. 추가적으로 편의 오차를 최소화하기 위하여 계절성을 고려한 Z-R 관계식을 산정하였다. 건기와 우기로 구분하여 산정된 Z-R 관계식 매개변수의 공간적으로 변동성과 더불어 강수의 계절적 특성에 기인하는 Z-R 관계식 매개변수의 역비례 관계를 확인하였다. 최종적으로, 제안된 방법론으로 산정된 레이더 강수장은 일반적으로 레이더 강수량 산정에 널리 이용되는 Marshall-Palmer Z-R 관계식으로 산정된 강수장에 비하여 우수한 통계지표를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.233-233
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• 2017

현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.455-455
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• 2017

최근 기후변화로 인한 도시홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA의 한반도(12.5km) 기후변화 RCP 4.5 및 RCP 8.5시나리오에 대해 편의보정 및 시간상세화를 실시하여 기후변화를 고려한 수문분석을 하였다. 기후변화 시나리오의 편의보정은 Gamma분포를 이용한 모수적 분위사상법과 관측자료의 누가확률분포를 이용하는 비모수적 분위사상법으로 수행하였으며, 관측된 분 단위 강우자료를 기반으로 기후변화 시나리오 미래기간에 대해 시간상세화를 실시하였다. 또한, 도림천유역을 중심으로 기후변화 시나리오 미래기간의 확률강우량과 설계홍수량을 산정하였다. 본 연구에 결과는 수문분석을 위한 기후변화 시나리오 시간상세화 방안에 크게 기여 할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.7
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• pp.575-584
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• 2018

An increase in heavy rainfall and floods have been observed over South Korea due to recent abnormal weather. In this perspective, the high-resolution weather forecasts have been widely used to facilitate flood management. However, these models are known to be biased due to initial conditions and topographical conditions in the process of model building. Theretofore, a bias correction scheme is largely applied for the practical use of the prediction to flood management. This study introduces a new mean field bias correction (MFBC) approach for the high-resolution numerical rainfall products, which is based on a Bayesian Kriging model to combine an interpolation technique and MFBC approach for spatial representation of the error. The results showed that the proposed method can reliably estimate the bias correction factor over ungauged area with an improvement in the reduction of errors. Moreover, it can be seen that the bias corrected rainfall forecasts could be used up to 72 hours ahead with a relatively high accuracy.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.10 no.2
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• pp.163-188
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• 1993

On the framework of Tolman spacetime model, the caustics around a local perturbed region in redshift is due to the local expansion rate induced by a local density inhomogeneity in real space. We have compared the caustics in redshift space, which are analytically obtained, with the observed redshift-distance patterns of galaxies which are belonging to Coma and Perseus clusters. For the Abell density distribution model and polytropic density profiles which are well-fitting the optical and X-ray observations, respectively, the size of caustics which is defined by "turnaround radius" of a local density perturbed region should give constraints on the sizes and masses of rich clusters and give also a clue to understand the state of hot X-ray emitting gas.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1317-1328
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• 2021

This study aims to provide a predictive model based on climate models for simulating continuous daily rainfall sequences by combining bias-correction and spatio-temporal downscaling approaches. For these purposes, this study proposes a combined modeling system by applying conditional Copula and Multisite Non-stationary Hidden Markov Model (MNHMM). The GloSea5 system releases the monthly rainfall prediction on the same day every week, however, there are noticeable differences in the updated prediction. It was confirmed that the monthly rainfall forecasts are effectively updated with the use of the Copula-based bias-correction approach. More specifically, the proposed bias-correction approach was validated for the period from 1991 to 2010 under the LOOCV scheme. Several rainfall statistics, such as rainfall amounts, consecutive rainfall frequency, consecutive zero rainfall frequency, and wet days, are well reproduced, which is expected to be highly effective as input data of the hydrological model. The difference in spatial coherence between the observed and simulated rainfall sequences over the entire weather stations was estimated in the range of -0.02~0.10, and the interdependence between rainfall stations in the watershed was effectively reproduced. Therefore, it is expected that the hydrological response of the watershed will be more realistically simulated when used as input data for the hydrological model.