• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.152-163
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• 2020

실제적인 산사태 대응조치 단계 이전에 산사태위험지수를 통하여 산사태 발생 위험도를 모니터링하고 예측하기 위하여, LAMP의 고해상도 강우와 토양수분 예측 자료를 DB화 하고, 산사태 연구자들의 연구대상 지역에 적합한 지도 투영법과 공간해상도로 변환하는 절차를 ArcGIS를 이용하여 마련하였다. 이를 위하여 ERA5 재분석 강수와 농촌진흥청 10m 깊이 토양수분자료를 이용하여 LAMP 모델 강수 및 토양수분 자료를 정량적 그리고 정성적으로 평가하여 모델의 특성을 파악하였다. 또한, LAMP 강우, 토양수분, 증발산 등의 결과 자료를 10m 초고해상도 ArcGIS 포맷 자료로 변환하는 과정을 실무적으로 상세히 기술하여, 국내 지역에서 WRF 모델의 NetCDF 자료를 ArcGIS로 이용자들이 손쉽게 변환할 수 있도록 기술적 편의를 제공하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.196-196
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RCM 기후자료를 바탕으로 관측자료 및 시나리오의 온도, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하여 기상청 산하 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표 I:1979~2008년, 목표 II:2011~2040년, 목표 II:2041~2070년, 목표IV:2071~2100년) 적설량을 예측하였으며, 빈도별(20년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하고자 하였다. KMA-RCM 자료를 이용한 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였고, 58개 대상 지점의 30년 이상 관측기상자료 중 온도, 강수, 적설량 자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였다. 확률적설량에서 매개변수 추정은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정확률분포형으로는 시나리오적 방법 및 비시나리오적 방법에 대한 분포형 검정결과 가장 적합하다고 판정되는 Gumbel분포형을 선정하였다. 위의 방법론을 통하여 미래 목표기간별로 확률적설량을 확률적설량을 산정하였으며 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.648-648
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• 2015

이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.196-196
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• 2023

가뭄은 발생 시점과 종점을 정확히 파악하기 어려우며, 피해 면적이 광범위하기 때문에 수자원시스템 전반을 비롯한 사회, 경제적 측면에서 심각한 영향을 줄 수 있다. 우리나라의 가뭄 발생경향은 2000년 이후로 급증하고 있으며, 2022년 전라남도 지역의 경우, 평년 대비 강수량이 60%에 그쳐 50년 관측 사상에서 가장 낮은 수준으로 나타나면서 극심한 가뭄이 발생하여 현재까지도 지속되고 있다. 미래에도 기후변화로 인한 가뭄의 강도와 빈도가 증가될 것으로 예측됨에 따라 가뭄을 예방하기 위한 미래 가뭄 상황의 예측에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 다양한 기후모델 및 미래 기후변화 시나리오를 활용해 미래 가뭄에 대한 전망을 분석하고 적응 전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6)에서 제공하는 18개의 전 지구적 기후모델별로 산출한 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 기반으로 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI), 유효가뭄지수(Effectvie Drought Index, EDI)와 강수량 및 기온의 변화에 따른 증발산량을 고려하여 가뭄을 판단하는 표준강수증발지수 (Standardized Precipitation Evaportranspiration Index, SPEI), 증발수요 가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index, EDDI)를 적용하여 미래 가뭄지수별 가뭄 예측 및 변동성을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.255-255
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• 2020

아프리카 대륙에서 존재하는 가장 큰 사하라 사막(Sahara desert)의 면적은 지난 1세기 동안 기후변화로 인하여 10% 정도 증가하였고, 미래에도 기온상승으로 인하여 증가할 것으로 판단된다. 사하라 사막 면적의 증가로 인하여 아프리카의 자연식생과 수자원뿐만 아니라 아프리카에 거주하는 사람들의 삶에 많은 영향을 미치기에 사막의 면적 또는 경계선의 위치를 예측함은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5)의 36개 Global Climate Models (GCMs)과 ERA-interim 재분석 자료의 1979~2000년 강수 자료들을 이용하여 사헬(Sahel) 지대 서쪽(15W~15E, 10N~20N)과 동쪽(15E~35E, 10N~20N)의 강수량과 사막경계선을 비교하였다. 또한, 각 모델의 과거 모의 성능을 평가하여 미래 기후 예측성을 판단하고자 한다. 본 연구에서는 22년 평균 강수량이 200mm 이하인 지역을 사막이라 정의하고, 모델별로 연평균 강수량과 사막경계선에 대한 root mean square error(RMSE)를 산정하여 평가하였다. 또한, 습윤 정적 에너지(Moist. Static Energy; MSE), 바람(풍속 및 풍향) 자료를 이용하여 각 모델의 사막경계선의 오차에 대한 이유를 분석하였다. 이 연구를 바탕으로 하여 사헬 지대의 강수량 및 사막면적 모의의 불확실성 요소를 이해하고, 미래 상세 지역 수문기후 변화 예측에 활용 가능한 GCMs을 선별할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제35권2호
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• pp.87-92
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• 2002

북한 지역은 산이 많고, 경사지 밭이 많아 토양 유실이 심하므로, 토지를 보호하는 것이 토양의 지력 유지에 중요하다. 토양 보전 대책 마련을 위해서는 각 지역의 토양 유실 가능량을 예측하는 것이 필요하다. 토양 유실 예측에 USLE가 광범위하게 적용된다. 북한 지역의 토양 유실 예측에 필요한 강수 인자8의 산출이 시도되었다. 북한 지역의 수집 가능한 75개소의 월 강수량 자료를 이용하였다. 월 강수량의 7, 8월 강수 집중도(X)로부터 지역 보정 인자를 산출하였다. 지역 보정 인자($U_{adj}$) 산출을 위한 기본식은 남한의 중북부 지역 20개소의 $EI_{30}$와 월강수량 자료로부터 얻어 낸 식 $$U_{adj}=4.095{\cdot}X-0.878(r=0.689^{**})$$ 을 적용하였다. 북한 지역의 강수량은 606-1,520mm이었으며, 7, 8월 집중도는 34.4%~53.8%이었다. 이에 따른 지역 보정 계수 $U_{adj}$는 0.53~1.33이었으며, 동해안과 산간 지방의 $U_{adj}$ 값이 서해안과 내륙 지방의 $U_{adj}$ 값보다 낮았다. 지역 보정 계수를 고려한 USLE의 강수 인자 $R_{adj}$는 107 ~ 493으로 평가되었으며, 이는 평균 259.6으로 남한의 평균 R 값 434.5보다 낮았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.627-636
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• 1999

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해 보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용한 방법은 Todorovic과 Woolhiser(1975), katz(1977) 등의 일강수분포 관련 연구를 토대로 하여 월/연강수량의 변화에 다른 일강수의 특성을 매개변수의 변화로 고려하고 이를 통해 일강수의 분포변화를 예측하는 것이다. 본 연구에서는 두 일강수량(10mm,50mm)을 임계치로 하여 월/연강수량의 변화에 따른 10mm이하 및 50mm이상의 발생확률을 조사하였다. 이러한 발생확률의 변화가 바로 가뭄과 홍수의 변화로 직결되지는 않으나 그 양상을 짐작하게 하는 좋은 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 아울러 연강수량의 변화에 따른 일강수의 분포변화는 월강수의 변화를 고려하는 경우보다 그 정도가 작았으며, 특히 월강수량의 변화를 고려하는 경우 우기인 여름철에 그 발생빈도의 변화가 아주 큰 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.562-562
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• 2016

신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2007년도 춘계 학술발표회 발표논문집
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• pp.99-101
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• 2007

비종관 관측자료인 기상위성 및 레이더 분석자료에서 위성영상에서 볼 수 있는 서해남부 해상의 스콜라인 형태의 강한 대류운을 무안-진도 레이더 반사도에 의한 수평 및 연직 구조로 살펴보았는데 특히 발달한 대류운 영역이 보다 상세한 반사도 차이로 나타나고, 40 dBZ 이상 강한 반사도 셀이 고도 6km, 20km 정도의 수평규모를 갖는 여러 대류운시스템이 합쳐진 다중세포시스템으로 구성되어 있음을 알 수 있었다. 또한 연구용 X-대역 무안 레이더 반사도 분포를 보면 사이트 주면에 강한 dBZ의 대류운이 자리하고 있어 발달한 강수입자에 의한 감쇄효과 때문에 북서방향과 남서방향의 강한 대류운들이 약하게 잘못 관측되고 있음을 볼 수 있었지만 S-대역 진도 레이더는 발달한 강수 입자에 크게 영향을 받지 않고 고유의 강한 반사도를 제대로 관측하고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 태풍에 의한 직${\cdot}$간접적인 호우, 장마전선의 활성화에 따른 집중호우를 동반하는 중규모대류운시스템에 대해 정확히 정량적으로 판단할 수는 없지만, 관측자료 분석을 통해 중규모대류운시스템을 발달${\cdot}$유지시킬 수 있는 기구의 존재 가능성을 체계적으로 이해하는데 많은 도움이 되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 레이더 반사도와 3차원 바람장 그리고 마이크로강우레이더와 광학강우강계에 의한 연직 구름계와 순간적으로 발생하는 강수특성 등 섬세하고 다양한 비종관 관측자료를 이용하여 집중호우를 유발하는 중규모대류운시스템의 강수 구조와 특성 분석 및 예측에 활용될 수 있으리라 기대된다.