• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• 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.57-57
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적으로 설정된 레이더 반사도-강우강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 산정하기 때문에 실제지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 고해상도의 레이더 강수량을 활용한 신뢰도 높은 수문해석을 위하여 레이더 강수량의 편의보정이 필수적으로 선행되어야한다. 본 연구에서는 불확실성을 고려한 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형(generalized linear model)을 연계하여 레이더 강수량 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정(mean field bias) 기법에 비하여 통계지표가 개선된 레이더 강수량 편의보정 결과를 도출하였다. 추가적으로 지형학적 특성에 따른 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 연구는 레이더 관측전략 수립과정에 유용한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.438-438
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• 2015

기후변화 시나리오는 다양한 자연조건에 대한 불완전한 이해, 연산능력 등의 제한으로 매우 높은 불확실성이 내포되어 있으며, 국내의 다양한 연구에서도 제시되어 있듯이 매우 과소 추정되어 있는 문제점이 있다. 이러한 문제로 인하여 다양한 편의보정 기법을 통해 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이고자 하는 노력이 수행되었다. 그러나 편의보정 기법은 적용 방법이 서로 상이하기 때문에 보정에 따른 강우 특성이 다르게 나타나는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 편의보정 기법에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 분석하였다. Change Factor(CF)와 Quantile Mapping(QM) 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ)에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 Change Factor(CF)에서 연평균(CF_Y)/월평균(CF_M) 교정계수를 이용하는 방법과 Quantile Mapping(QM)을 총 편의보정기간(QM_E)과 우기와 비우기(QM_P)를 구분하여 누적확률분포를 고려하는 방법, 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ) 총 5가지에 대해서 편의보정을 수행하고 유출특성을 SWAT모형을 이용하여 분석하였다. 과거 기간에 대해 CF_M과 QM_P는 첨두유량이 실측 첨두유량에 비해 2배 이상 크게 나타났으며, 특히 QM_P는 최대 강우 발생 월이 다른 편의보정 기법과는 다르게 나타나 월별 유출 분석시 큰 오류가 발생될 것으로 판단된다. 5가지의 편의보정 기법 중에 CQ가 과거 강수 크기, 발생 분포 및 빈도 재현을 가장 잘 반영하며, 미래기간에 대한 기간별(2030s, 2050s, 2070s, 2090s) 평균유량을 비교한 결과 본 연구에서 사용한 SRES A1B 시나리오의 이산화탄소 배출 시나리오의 특성을 유지한 미래 강우-유출해석이 이루어지는 것으로 나타났다. 기후변화 시나리오에 편의보정 기법 적용으로 자연적인 현상을 정확하게 모의하기에는 어려움이 많고 불확실성 역시 매우 크지만, 과거 강수발생 경향이나 편의보정의 특성을 알고 활용목적에 맞는 편의보정을 수행한다면 수자원 관리 계획 수립 등에 큰 도움이 될것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.195-195
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• 2018

기상청에서는 영국 전지구기후모델인 HadGEM2-AO 기반의 영국 지역기후모델 HadGEM3-RA로부터 생산된 기후변화 시나리오를 기후변화예측을 위한 국가표준시나리오 자료로 제공하고 있다. 하지만, 기후모델의 특성상, 관측자료와 모의자료 간에는 통계적인 차이가 존재하며, 이러한 차이를 무시하고 원자료를 그대로 분석에 사용하는 것은 무의미 하다. 따라서 이러한 보정하기 위해서 주로 Quantile Mapping, Quantile Delta Mapping, Detrended Quantile Mapping 방법이 주로 사용된다. 하지만 어떠한 편의보정 방법이든 극값이 다수 존재하는 미래기간 모의자료를 보정할 때에는 외삽법(extrapolation)의 적용이 필요하다. 외삽법의 경우 constant correction 방법이 주로 적용된다. 본 연구에서는 기상청의 국가표준시나리오를 대상으로 이러한 편의보정 방법의 적용에 따른 미래 극한강우량의 차이를 분석하고자 하였다. 우선, 모의자료에서 우리나라 주요 기상관측지점에 해당하는 격자로부터 강우량자료를 추출하고 연최대강우시계열을 산정하였다. 그 후, 위의 세 가지 편의보정 방법을 이용하여 강우자료의 편의보정을 수행하였으며, constant correction 방법을 적용하여 이상치를 보정하였다. 그 후, 보정된 미래기간 모의자료의 추세를 분석하고, 이를 미래 확률강우량 산정방법인 scale-invariance 기법에 적용하여 미래 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 외삽법의 적용에 따라 편의보정 방법에 따라 미래 자료의 추세 또는 확률강우량의 변화패턴은 큰 차이를 나타내지 않았지만, 그 값 자체는 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 사용된 GCM과 RCM 조합으로 인한 오차와 더해져, 미래 예측결과의 불확실성으로 나타나기에 미래 극한강우량 예측을 위해서는 다수의 GCM, RCM 조합뿐만 아니라 다수의 편의보정 방법에 따른 결과도 함께 고려(ensemble)하여 결과를 나타내는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.234-234
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• 2016

본 연구에서는 기상청 RCM으로부터 생산된 미래 이슬점자료를 이용하여 편의보정 및 시간적인 규모내림방법의 적용에 있어서 그동안 간과하고 있었던 사항들을 살펴보고, 그러한 부분들에 대한 보완방법을 100년 빈도 12-시간 지속 이슬점 산출과정을 대상으로 제안하고자 한다. 우선 기후모델로부터 도출된 자료와, 관측된 자료 사이의 일치성 여부를 먼저 확인하기 위해 기후모델로부터 도출된 자료를 이용하여 과거 관측자료와의 재현성을 평가한다. 또한 기후모델의 여러 가지 한계로 인해 생기는 불일치성을 극복하기 위해 편의보정이라는 절차를 수행하여 모델로 부터 도출된 미래 기후자료를 보정하게 된다.본 연구의 경우 5월부터 10월까지의 자료를 대상으로 매월 1-15일 시기와 16-말일로 나누어 총 12개의 시기별, 지점별(62개 지점)별로 편의보정을 수행하였다. 또한 편의보정 되어진 이슬점 자료를 바탕으로 scale-invariance 기법을 적용하여 일-단위 이슬점자료로부터 시간-단위 이슬점 정보를 추출하였다. 먼저 62개 지점별로 1981-1997년(보정기간) 17년 동안의 과거관측자료를 이용하여 시기별 일 이슬점자료로부터 시기별 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하는 함수관계를 구축한 후 이를 이용하여 1998-2014년(검증기간) 17년 동안의 시기별 일 이슬점 자료로부터 시기별 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하여, 실제 검증기간의 시간자료를 이용한 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점과 비교해 보았다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.9
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• pp.589-601
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• 2019

Various applications of radar rainfall data have been actively employed in the field of hydro-meteorology. Since radar rainfall is estimated by using predefined reflectivity-rainfall intensity relationships, they may not have sufficient reproducibility of observations. In this study, a generalized linear model is introduced to better capture the Z-R relationship in the context of bias correction within a Bayesian regression framework. The bias-corrected radar rainfall with the generalized linear model is more accurate than the widely used mean field bias correction method. In addition, we analyzed variability of the bias correction parameters under various geomorphological conditions such as the height of the weather station and the separation distance from the radar. The identified relationship is finally used to derive a regionalized formula which can provide bias correction factors over the entire watershed. It can be concluded that the bias correction parameters and regionalized method obtained from this study could be useful in the field of radar hydrology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.202-202
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• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.