• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.65 no.1
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• pp.1-13
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• 2023

Various techniques for bias correction and statistical downscaling have been developed to overcome the limitations related to the spatial and temporal resolution and error of climate change scenario data required in various applied research fields including agriculture and water resources. In this study, the characteristics of three different statistical dowscaling methods (i.e., SQM, SDQDM, and BCSA) provided by AIMS were summarized, and climate change scenarios produced by applying each method were comparatively evaluated. In order to compare the average rainfall characteristics of the past period, an index representing the average rainfall characteristics was used, and the reproducibility of extreme weather conditions was evaluated through the abnormal climate-related index. The reproducibility comparison of spatial distribution and variability was compared through variogram and pattern identification of spatial distribution using the average value of the index of the past period. For temporal reproducibility comparison, the raw data and each detailing technique were compared using the transition probability. The results of the study are presented by quantitatively evaluating the strengths and weaknesses of each method. Through comparison of statistical techniques, we expect that the strengths and weaknesses of each detailing technique can be represented, and the most appropriate statistical detailing technique can be advised for the relevant research.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.2
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• pp.108-125
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• 2015

The agro-climatic index is one of the ways to assess the climate resources of particular agricultural areas on the prospect of agricultural production; it can be a key indicator of agricultural productivity by providing the basic information required for the implementation of different and various farming techniques and practicalities to estimate the growth and yield of crops from the climate resources such as air temperature, solar radiation, and precipitation. However, the agro-climate index can always be changed since the index is not the absolute. Recently, many studies which consider uncertainty of future climate change have been actively conducted using multi-model ensemble (MME) approach by developing and improving dynamic and statistical downscaling of Global Climate Model (GCM) output. In this study, the agro-climatic index of Korean Peninsula, such as growing degree day based on $5^{\circ}C$, plant period based on $5^{\circ}C$, crop period based on $10^{\circ}C$, and frost free day were calculated for assessment of the spatio-temporal variations and uncertainties of the indices according to climate change; the downscaled historical (1976-2005) and near future (2011-2040) RCP climate sceneries of AR5 were applied to the calculation of the index. The result showed four agro-climatic indices calculated by nine individual GCMs as well as MME agreed with agro-climatic indices which were calculated by the observed data. It was confirmed that MME, as well as each individual GCM emulated well on past climate in the four major Rivers of South Korea (Han, Nakdong, Geum, and Seumjin and Yeoungsan). However, spatial downscaling still needs further improvement since the agro-climatic indices of some individual GCMs showed different variations with the observed indices at the change of spatial distribution of the four Rivers. The four agro-climatic indices of the Korean Peninsula were expected to increase in nine individual GCMs and MME in future climate scenarios. The differences and uncertainties of the agro-climatic indices have not been reduced on the unlimited coupling of multi-model ensembles. Further research is still required although the differences started to improve when combining of three or four individual GCMs in the study. The agro-climatic indices which were derived and evaluated in the study will be the baseline for the assessment of agro-climatic abnormal indices and agro-productivity indices of the next research work.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.26 no.3
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• pp.227-239
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• 2008

Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.158-158
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• 2012

기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-519
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• 2015

2007년 발간된 IPCC의 4차 평가보고서에서 자연재해, 환경, 해양, 농업, 생태계, 보건 등 다양한 부분에 미치는 기후변화의 영향에 대한 과학적 근거들이 제시되면서 기후변화는 현세기 범지구적인 화두로 대두되고 있다. 또한, 기후변화에 의한 지구 온난화는 대규모의 수문순환 과정에서의 변화들과 연관되어 담수자원은 기후변화에 대단히 취약하며 미래로 갈수록 악영향을 받을 것으로 6차 기술보고서에서 제시하고 있다. 특히 우리나라는 지구온난화가 전 지구적인 평균보다 급속하게 진행될 가능성이 높기 때문에 기후변화에 대한 담수자원 취약성이 더욱 클 것으로 예상된다. 따라서 지표수에 용수의존도가 높은 우리나라의 댐 저수지를 대상으로 기후변화에 따른 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가는 필수적이다. 본 연구에서는 SRES A1B 시나리오를 적용하여 기후변화가 주암호 저수지의 수환경 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 지역스케일의 미래 기후시나리오 생산을 위해 인공신경망(Artificial Neural Network.,ANN)기법을 적용하여 예측인자(강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도)에 대해 강우-유출모형에 적용이 가능한 지역스케일로 통계적 상세화를 수행하였으며, 이를 유역모델에 적용하여 저수지 유입부의 유출량 및 부하량을 예측하였다. 유역 모델의 결과를 토대로 저수지 운영모델에 저수지 유입부의 유출량을 적용하여 미래 기간의 방류량을 산정하였으며, 최종적으로 저수지 모델에 유입량, 유입부하량 및 방류량을 적용하여 저수지 내 오염 및 영양물질 순환 및 분포 예측을 통해서 기후변화가 저수지 수환경에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 시나리오에 따른 상세기 후전망을 위해서 기후인자의 미래분석 기간은 (I)단계 구간(2011~2040년), (II)단계 구간(2041~2070년), (III) 단계 구간(2071~2100년)의 3개 구간으로 설정하여 수행하였으며, Baseline인 1991~2010년까지의 실측값과 모의 값을 비교하여 검증하였다. 강우량의 경우 Baseline 대비 미래로 갈수록 증가하는 것으로 전망되었으며, 2011년 대비 2100년에서 연강수량 6.4% 증가한 반면, 일최대강수량이 7.0% 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 집중호우의 발생가능성이 커질 것으로 예측되었다. 유역의 수문 수질변화 전망도 강수량 증가의 영향으로 주암댐으로 유입하는 총 유량이 Baseline 대비 증가 하였으며, 유사량 및 오염부하량도 증가하는 것으로 나타났다. 저수지 수환경 변화 예측결과 유입량이 증가함에 따라서 연평균 체류시간이 감소하였으며, 기온 및 유입수온 상승의 영향으로 (I)단계 구간대비 미래로 갈수록 상층 및 심층의 수온이 상승하는 것으로 나타났다. 연중 수온성층기간 역시 증가하는 것으로 나타났으며, 남조류는 (I)단계 구간 대비 (III)단계 구간으로 갈수록 출현시기가 빨라지며 농도 역시 증가하였다. 또한 풍수년, 평수년에 비해 갈수년에 남조류의 연평균농도 상승폭과 최고농도가 크게 나타나 미래로 갈수록 댐 유입량이 적은 해에 남조류로 인한 피해 발생 가능성이 높아질 것으로 예상된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.10
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• pp.903-915
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• 2020

Long-term high-resolution hydro-meteorological data has been recognized as an essential element in establishing the water resources plan. The increasing demand for spatial precipitation in various areas such as climate, hydrology, geography, ecology, and environment is apparent. However, potential limitations of the existing area-weighted and numerical interpolation methods for interpolating precipitation in high altitude areas remains less explored. The proposed PRISM (Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model) model can produce gridded precipitation that can adequately consider topographic characteristics (e.g., slope and altitude), which are not substantially included in the existing interpolation techniques. In this study, the PRISM model was optimized with SCEM-UA (Shuffled Complex Evolution Metropolis-University of Arizona) to produce daily gridded precipitation. As a result, the minimum impact radius was calculated 9.10 km and the maximum 34.99 km. The altitude of coastal weighted was 681.03 m, the minimum and maximum distances from coastal were 9.85 km and 38.05 km. The distance weighting factor was calculated to be about 0.87, confirming that the PRISM result was very sensitive to distance. The results showed that the proposed PRISM model could reproduce the observed statistical properties reasonably well.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.5
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• pp.361-372
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• 2016

Reliable long-term dam inflow prediction is necessary for efficient multi-purpose dam operation in changing climate. Since 2000s the teleconnection between global climate indices (e.g., ENSO) and local hydroclimate regimes have been widely recognized throughout the world. To date many hydrologists focus on predicting future hydrologic conditions using lag teleconnection between streamflow and climate indices. This study investigated the utility of teleconneciton for predicting dam inflow with 1-month lead time at Andong dam basin. To this end 40 global climate indices from NOAA were employed to identify potential predictors of dam inflow, areal averaged precipitation, temperature of Andong dam basin. This study compared three different approaches; 1) dam inflow prediction using SWAT model based on teleconneciton-based precipitation and temperature forecast (SWAT-Forecasted), 2) dam inflow prediction using teleconneciton between dam inflow and climate indices (CIR-Forecasted), and 3) dam inflow prediction based on the rank of current observation in the historical dam inflow (Rank-Observed). Our results demonstrated that CIR-Forecasted showed better predictability than the other approaches, except in December. This is because uncertainties attributed to temporal downscaling from monthly to daily for precipitation and temperature forecasts and hydrologic modeling using SWAT can be ignored from dam inflow forecast through CIR-Forecasted approach. This study indicates that 1-month lead dam inflow forecast based on teleconneciton could provide useful information on Andong dam operation.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.1
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• pp.64-75
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• 2012

To predict the future distribution of forest vegetation, the present forest stand distributions of South Korea were represented by multinomial logit model with the following environmental variables: summer average precipitation, the coldest month average temperature, elevation, degree of base saturation, and soil organic matter. The future forest community was predicted by applying the MIROC3.2 hires A1B scenario. The future climate data were downscaled by statistically method. The coldest month average temperature increased $4.4^{\circ}C$, $6.0^{\circ}C$, and $9.4^{\circ}C$, and 3 months average precipitation changed -1.2%, 5.7%, and 5.3% for 2020s, 2050s, and 2080s respectively. For the projected summer precipitation and the coldest temperature, the future deciduous and mixed forests in the study area increased 56.9% and 8.3% and the coniferous forest decreased 11.2% in 2080s based on present.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.26 no.1
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• pp.1-30
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• 2024

The international community adopts the SSP (Shared Socioeconomic Pathways) scenario as a new greenhouse gas emission pathway. As part of efforts to reflect these international trends and support for climate change adaptation measure in the agricultural sector, the National Institute of Agricultural Sciences (NAS) produced high-resolution (1 km) climate change scenarios for the Korean Peninsula based on SSP scenarios, certified as a "National Climate Change Standard Scenario" in 2022. This paper introduces SSP climate change scenario of the NAS and shows the results of the climate change projections. In order to produce future climate change scenarios, global climate data produced from 18 GCM models participating in CMIP6 were collected for the past (1985-2014) and future (2015-2100) periods, and were statistically downscaled for the Korean Peninsula using the digital climate maps with 1km resolution and the SQM method. In the end of the 21^st century (2071-2100), the average annual maximum/minimum temperature of the Korean Peninsula is projected to increase by 2.6~6.1℃/2.5~6.3℃ and annual precipitation by 21.5~38.7% depending on scenarios. The increases in temperature and precipitation under the low-carbon scenario were smaller than those under high-carbon scenario. It is projected that the average wind speed and solar radiation over the analysis region will not change significantly in the end of the 21st century compared to the present. This data is expected to contribute to understanding future uncertainties due to climate change and contributing to rational decision-making for climate change adaptation.