• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.948-948
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• 2012

합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.347-347
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• 2023

홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.30 no.4
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• pp.663-671
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• 2020

Recently, there have been many natural disasters in Korea, not only in forest areas but also in urban areas, and the national requirements for them are increasing. In particular, there is no pre-disaster information system that can systematically manage the collapse of the slope of the national highway. In this study, big data analysis was conducted on the factors causing slope collapse based on the detailed investigation report on the slope collapse of national roads in Gangwon-do and Gyeongsang-do areas managed by the Cut Slope Management System (CSMS) and the basic survey of slope failures. Based on the analysis results, a slope collapse risk prediction model was established through Adaboost, a classification-based machine learning model, reflecting the collapse slope location and weather information. It also developed a visualization map for the risk of slope collapse, which is a visualization program, to show that it can be used for preemptive disaster prevention measures by identifying the risk of slope due to changes in weather conditions.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2014.10a
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• pp.1-24
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• 2014

This study uses geo-spatial crop modeling to quantify the biophysical impact of weather extremes. More specifically, the study analyzes the weather extreme which affected maize production in the USA in 2012; it also estimates the effect of a similar weather extreme in 2050, using future climate scenarios. The secondary impact of the weather extreme on food security in the developing world is also assessed using trend analysis. Many studies have reported on the significant reduction in maize production in the USA due to the extreme weather event (combined heat wave and drought) that occurred in 2012. However, most of these studies focused on yield and did not assess the potential effect of weather extremes on food prices and security. The overall goal of this study was to use geo-spatial crop modeling and trend analysis to quantify the impact of weather extremes on both yield and, followed food security in the developing world. We used historical weather data for severe extreme events that have occurred in the USA. The data were obtained from the National Climatic Data Center (NCDC) of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). In addition we used five climate scenarios: the baseline climate which is typical of the late 20th century (2000s) and four future climate scenarios which involve a combination of two emission scenarios (A1B and B1) and two global circulation models (CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2). DSSAT 4.5 was combined with GRASS GIS for geo-spatial crop modeling. Simulated maize grain yield across all affected regions in the USA indicates that average grain yield across the USA Corn Belt would decrease by 29% when the weather extremes occur using the baseline climate. If the weather extreme were to occur under the A1B emission scenario in the 2050s, average grain yields would decrease by 38% and 57%, under the CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2 global climate models, respectively. The weather extremes that occurred in the USA in 2012 resulted in a sharp increase in the world maize price. In addition, it likely played a role in the reduction in world maize consumption and trade in 2012/13, compared to 2011/12. The most vulnerable countries to the weather extremes are poor countries with high maize import dependency ratios including those countries in the Caribbean, northern Africa and western Asia. Other vulnerable countries include low-income countries with low import dependency ratios but which cannot afford highly-priced maize. The study also highlighted the pathways through which a weather extreme would affect food security, were it to occur in 2050 under climate change. Some of the policies which could help vulnerable countries counter the negative effects of weather extremes consist of social protection and safety net programs. Medium- to long-term adaptation strategies include increasing world food reserves to a level where they can be used to cover the production losses brought by weather extremes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.425-425
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• 2022

동아시아 지역은 몬순 영향으로 계절적인 수자원 변동성이 매우 크고 홍수 및 가뭄과 같은 수재해 피해가 빈번히 발생하고 추세이다. 본 연구에서는 동아시아의 수자원 관리에 활용하기 위해 수문 모형 중 하나인 WRF-Hydro (Weather Research and Forecast and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 구축하였다. WRF-Hydro 모형은 미국 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델로 미국 등에서 활발히 사용되고 있으나, 동아시아 지역에 적용된 연구는 없다. 따라서 모형의 동아시아 적용 가능성에 대한 불확실성이 높다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 0.25°의 공간해상도로 동아시아 대상으로 구축하였고, 기상 및 지면 특성과 유역자료를 활용한 머신러닝 방법으로 파라미터 보정을 시행하여 2006년부터 2015년까지 구동하였다. 머신러닝을 통해 지역특성이 고려된 WRF-Hydro 모형은 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기, 표면 기울기와 같은 매개변수를 보정하였다. 모형 평가를 위해 GRDC (Global Runoff Database Center (GRDC), GLDAS (Global Land Data Assimilation System), ESA-CCI (European Space Agency Climate Change Initiative), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)에서 제공하는 관측 유출량, 토양수분, 증발산량을 비교, 분석하여 동아시아 적용 적절성에 대해 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.202-202
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• 2017

전 세계적으로 기후변화로 인해 슈퍼태풍 및 극한 강우, 폭설과 한파, 온난화 현상이 발생하고 있으며, 한반도의 기후변화는 전 세계 평균보다도 빠르게 진행되고 있다. 특히 북한지역은 오랜 식량난과 에너지난으로 산림생태계가 훼손되어 홍수 및 이수와 같은 기후변화 관련 자연재해에 매우 취약하며, 무분별한 도시화에 따른 불투수층의 증가로 인해 유역내의 수문순환요소가 변화하고 있다. 이러한 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상 및 기후정보의 활용이 중요하다. 하지만 본 논문의 대상지역인 북한지역은 우리가 수문자료를 구하기가 힘들고, 직접 측정 할 수 없기 때문에 수문순환분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 WMO에서 제공하고 있는 북한의 27개 기상관측소의 강수량, 기온자료를 제공 받아 분석에 사용하였다. 본 논문에서는 기상정보를 이용하여 각 관측소별 잠재 증발산량을 산정하였으며, 또한 lumped conceptual model 인 WASMOD 모형을 이용하여 북한 미계측 유역의 유출량을 산정 하였다. 이렇게 산정된 수문순환요소 시계열 자료를 이용하여 통계분석, BCP, 유황분석등 시계열 분석을 통해 북한지역의 수문순환특성을 파악하고자 한다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• v.10 no.E
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• pp.357-370
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• 1994

This paper introduces an Eulerian long- range transport model coupled with a mesoscale atmospheric model. The model has been applied to the simulation of tracer distribution during two cases of Cross Appalachian Tracer Experiment (CAPIEX). Meteorological fields are Predicted by CSU RAMS with four-dimensional assimilation and tracer transport is computed from an Eulerian dispersion model. The atmospheric model with a four-dimensional assimilation has produced meteorological fields that agree well with observation and has proved its high potential as a generator of meteorological data for a long-range transport model. The Present transport model Produces reasonable simulations of observed tracer transport although it was partially successful in the case with complicated structure in observed concentration. Model with Bott's 2nd-order scheme performs as well as that with Bott's 4th-order scheme and increased explicit horizontal diffusivity. Diagnosis of the model results indicates that the Present long-range transport model has a good potential as a framework for the acid deposition model with detailed cloud and chemical processes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.420-424
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• 2010

기상재난들은 고도의 경제성장 및 인구증가에 따른 도시화와 공업화가 진행됨에 따라 사회 경제적 파급효과도 점점 커지고 있으며 경제의 불확실성을 크게 증가시켜 국가경제의 안정성을 저해하는 요인이 되고 있다. 그러나 기상재해의 직접피해에 비해 간접피해는 정량화하기 어려워 정성적인 분석에 그치는 경우가 많이 있다. 기상재난에 대한 간접피해를 정량적으로 추정하는 것은 지역공동체나 국가의 취약성을 가늠하게 하며, 재해방지를 위한 투자에 대한 경제적 타당성에 근거가 된다. 재해의 간접피해추정은 불확실한 재난발생에 대해 리스크 관리 측면에서 예상가능한 피해범주의 정보를 제공하며 공공적인 측면에서도 재난에 취약한 계층을 보호하기 위한 국가의 공적자금의 당위성을 제공한다. 본 연구는 가상적인 시나리오를 통해 우리나라의 기상 재난의 국민경제적 간접피해를 추정하기 위한 모형과 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.357-361
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• 2008

홍수는 인간이 지구상에 생존하기 전부터 발생하여왔다. 그러나 최근 들어 홍수 규모가 대형화되었고, 그 발생빈도도 증가하고 있다. 최근에는 지구온난화가 가속화 되면서 전 세계적으로 높은 강도의 기상이변들이 속출하고 있다. 우리나라도 예외는 아니어서 지난 100년 동안 기온이 약 $1.5^{\circ}C$ 가량 상승하였고, 집중호우나 태풍과 같은 극단적인 기상현상들로 인한 피해가 날이 갈수록 심해지고 있다. 이러한 이상기후에 따른 태풍, 집중호우 등의 대규모 호우로 인해 댐 및 제방 붕괴와 같은 비상상황이 초래될 수 있다. 잇따른 피해들을 통해 홍수침수 범위의 예측 분석을 통한 홍수위험 및 다양한 홍수위험지도 작성의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 종류의 홍수위험지도의 개발을 위해 금호강과 태화강을 대상유역으로 선정하고, 1차원 분석(하천흐름)에는 미국 기상청의 FLDWAV 모형을 적용하였고 2차원 분석(범람흐름)에는 2차원 비정형 격자기법 침수해석 모형을 적용하였다. 1차원 및 2차원 수치해석 모형을 대상유역에 적용한 모의를 통하여 실제 홍수에 대한 제방의 붕괴 및 월류에 따른 유량을 산정하였고, '침수심 지도'와 '홍수유속 지도'를 작성하였으며, 또한 홍수위험 강도를 표현하기 위해 유속과 수심을 이용하여 홍수위험에 대한 '홍수위험강도 지도'를 작성하였다. 다양한 홍수위험지도는 홍수방어대책에 대한 평가와 개발, 또한 개발지역에 대한 선택에 이용될 수 있으며, 실제 홍수시 홍수위험지도에 나타난 긴급대피지역의 모든 주민들에 대해서 피난경고를 미리 발령하는 등의 방법으로 이용이 가능할 것으로 판단된다.