미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
해안 지역은 종종 도시화, 인구 증가 및 환경 오염으로 인해 해안대수층의 지하수의 염도가 증가하는 현상인 해수침투가 발생한다. 본 연구는 국내 제주도 해안대수층을 대상으로 GIS 기법을 이용한 수리지질학적 변수의 지수화 방식으로 해안대수층의 해수침투 취약성 평가를 적용하였고 국내 해수침투 특성을 더욱 명확하게 반영할 수 있도록 취약성 평가 방식을 개선하고자 하였다. 취약성 평가를 수행하기 위해 대수층 특성, 수리전도도 특성, 지하수위, 해안으로부터의 거리, 염도분포, 대수층 깊이 등의 자료를 확보하여 취약성 평가의 주요 인자로 활용하였으며 특히 다년간에 걸친 국내 해수침투 관측망 관측 자료를 사용한 것을 특징으로 한다. 취약성 평가 인자 중 지하수위를 지수화 하는 과정에서 지하수위의 평가 구간 범위를 개선하였고, 염도 적용 방식을 해수침투 관측망 데이터 유형인 전기전도도를 이용한 새로운 평가 구간 범위를 설정하였다. 연구 결과 기존에 해수침투가 발생했던 지역에서의 취약성 지수가 높게 나타났으며 취약성 평가의 개선 작업 결과에 의해 지속적인 지하수위 하강이 발생하고 계절적 요인으로 해수침투가 발생하는 지역에서 취약 지수의 증가세를 더욱 선명하게 구분할 수 있었다.
본 논문은 2010년을 기준으로 우리나라 고령화 현상의 지역적 특성을 밝히고 고령화에 대한 등질지역 구분을 시도한 것이다. 본 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 고령화지수를 통해 경북의 내륙 산악지대와 전남의 해안 농어촌 지역은 높은 고령화 수준을 나타내었으며, 수도권과 지방대도시에서 상대적으로 낮은 고령화 수준을 나타내었다. 고령화지수는 인구증가율, 유소년 인구비율, 아파트 비율, 신축건물 비율에 대해 낮은 부적 상관관계를 보이며, 단독주택 비율, 고령자 자가 비율, 기초생활수급자 비율, 노후주택 비율, 보건기관수 등과 높은 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 인자분석 결과 고령화 인자, 복지수준 인자, 제조업 및 경제활력도 인자, 신흥도시 인자의 4개 인자를 도출하였다. 반고령화적인 환경, 노인복지수준, 경제활력수준, 신흥도시적 특성이 강할수록 지역의 고령화 수준은 낮았다. 셋째, 군집분석 결과 농어촌 산간해안 유형, 비수도권 농어촌 유형, 대도시 유형, 대도시 인근 산업 지방중심도시의 4개 유형이 확인되었다.
수자원의 개발은 세계적으로 경제, 사회적 발전에 중요한 역할을 해왔으며, 특히 하천은 그 발전의 원동력이 되어 왔다. 하지만 우리나라의 경우, 급속한 산업화와 도시화로 인해 치수에 집중된 개발을 해왔기 때문에, 하천의 환경 생태적 기능은 중요시되지 않아왔다. 최근에서야 하천의 환경적 기능의 제고를 위한 연구의 필요성이 대두되고, 하천생태계의 서식공간을 가능한 한 자연상태로 보전하고자 하는 노력이 늘어나면서, 생태계를 고려한 하천유지유량(생태유량) 산정에 관한 연구가 진행되고 있다. 위와 같이 생태유량을 산정하는 방법으로는 유지유량증분법이 가장 널리 이용되고 있으며, 이를 위해서는 각 어종별 서식처적합도지수를 구축하여야 한다. 이는 수생 서식처 모델링에 사용되는 물리적 인자에 대한 정량적 지수이다. 국내의 경우도, 수계별 어류조사를 수행하고 있으나 대부분이 출현어종분류 및 출현율 등에 국한되어 있어 물리적 인자를 도출하기 어려운 실정이고, 장기간 실측자료의 부족으로 대부분 전문가의 판단에 의존하고 있다. 따라서 이러한 객관적인 서식처 적합도지수의 부재는 생태유량 산정에 있어 큰 어려움을 준다. 본 연구에서는 이런 부족한 국내의 서식처 적합도지수에 객관성을 부여하고, 좀 더 표준화된 방법론을 제시하기 위해 장기간의 현장모니터링 자료를 이용하여 전문가의 주관적인 판단이 배제된 추계학적 방법을 이용한 서식처 적합도 지수를 산정하고, 이를 이용해 적절한 생태유량을 구하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 사용된 자료는 2007-2010년, 'Ecoriver21사업단'의 '생태유량 산정 및 확보기술개발' 과제에서 한국수자원공사가 수행한 현장모니터링 자료이다. 자료 수집 대상지역은 한강과 금강 수계이며 41개 어종에 대한 자료가 수집되었으나 그 중 다른 어종에 비해 상대적으로 많은 현장 데이터가 존재하고, 본 모니터링에서도 한강과 금강 두 수계에서 모두 우점종으로 나타난 피라미를 이용하여 새로운 서식처 적합도 지수 산정 방법의 제안 및 기존 방법에 의한 지수와 비교하였다.
남한지역(南韓地域)에 있어서 80개소(個所)의 기상측정치(氣象測定値)를 기초로 하여 각지점(各地點)의 온도지수(溫度指數)와 한랭지수(寒冷指數)를 계산(計算)하고 이것을 도상(圖上)에 나타내었으며 등지선(等指線)을 추적(追跡)하여서 작도(作圖)하였다. 이때 30년간(年間)의 기상인자(氣象因子)를 평균(平均)하였다. 현재(現在) 일반적(一般的)으로 우리가 시인(是認)하고 있는 삼림대(森林帶)의 경계(境界)는 온량지수(溫量指數)보다는 한랭지수(寒冷指數)의 등지선(等指線)과 더 관련(關聯)이 있는 것으로 해석된다. 몇 조림수종(造林樹種)에 대한 온량지수(溫量指數)에 대(對)한 검토를 했다. 이와같은 내용은 생물기후(生物氣候), 재배가능지(栽培可能地)의 추측(推測) 생태(生態)등의 사실(事實)을 설명하는데 도움이 될 자료(資料)가 될 것으로 생각된다.
가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.
토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.395-403
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1995
본 논문에서는 서로 독립인 다수의 부품으로 구성된 질렬형 시스템의 부분적 고정충격 수명검사에 관한 최적 검사계획에 관하여 고찰하였다. 시스템을 구성하고 있는 부품의 수명이 서로 독립인 지수분포를 따른는 것으로 가정하여 각 부품을 고장류과 가속인자의 최우추정량을 구하였다. 또한 각 부품의 고장률과 가속인자에 관한 최우추정량의 일반화 점근분산의 합과 각 부품의 가속인자에 관한 최우추정량의 점근 분산의 합을 구하여 이를 최소가 되게 하는 최적 표본할당비율을 구하였다.
본 연구에서는 시민들이 하천에서 안전하고 쾌적하게 레크리에이션 활동을 할 수 있도록 종합 수질 정보를 제공하는 하천 레크리에이션 지수 산정 모델을 개발하였다. 하천 레크리에이션 지수 모델은 분변성 대장균 모델과 수질지수 모델을 통합하여 구성하였다. 분변성 대장균 모델에서는 로지스틱 회귀분석을 사용하여 분변성 대장균 등급을 예측하였고, 수질지수 모델에서는 DO, pH, 탁도, 클로로필 a를 퍼지 합성방법을 통해 종합화하여 수질 지수를 산정하였다. 최종 단계에서 분변성 대장균 등급과 수질 지수를 통합하여 하천 레크리에이션 지수를 산정할 수 있도록 모델을 개발하였다. 제안된 모델을 낙동강의 강정고령보 상류 지점에 적용한 결과, 하천 레크리에이션 지수는 개별 수질인자들의 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 특히 하천 레크리에이션 지수와 클로로필 a의 상관계수가 -0.85로 나타나 클로로필 a가 하천 레크리에이션 지수에 가장 많은 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 본 모델에서 산정한 종합수질지수는 기존 수질 정보 제공 시스템인 실시간 수질지수보다 보수적인 결과를 보였는데, 이는 등급에 따라 현재의 수질 상태가 어떠한 상태에 속하는지를 계산하고 수질 기준의 불확실성을 적절하게 고려하기 때문인 것으로 판단되었다. 나아가서, 분변성 대장균 등급이 낮을 경우 하천 레크리에이션 지수가 분변성 대장균을 고려하지 않고 있는 실시간 수질지수보다 낮은 결과를 제시하는 것으로 나타났다.
가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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