• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.293-293
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• 2018

관망내 흐름의 수치 모델링은 도시 침수 분석, 하수도 관의 손상 탐지 또는 하수도 시스템 설계와 같은 넓은 분야에 적용되는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 관망내 흐름상태는 자유수표면이 존재하는 개수로 흐름과 자유수표면이 관내에 존재하지 않는 관수로 흐름, 그리고 개수로 흐름과 관수로 흐름의 경계지점에 혼합흐름상태가 존재한다. 개수로 흐름과 관수로 흐름의 해석을 위해서는 일반적으로 다른 지배방정식의 적용이 필요하며 이는 관망내 흐름해석을 어렵게 만드는 원인 중 하나가 된다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서 관망의 흐름해석에는 일반적으로 Preissmann slot 모델이 널리 사용되고 있다. 그러나 그럼에도 불구하고, Preissmann slot 모델의 수치해석 시 수치진동으로 인한 수치적 불안정이 발생하기 쉬우며, 특히 개수로 흐름에서 관수로 흐름으로 넘어가는 혼합흐름상태에서 이러한 수치진동이 쉽게 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 수치진동은 수치적 불안정성을 유발할 뿐만 아니라, 해의 정확성을 크게 저하시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 Preissmann slot 모델의 새로운 수치기법을 제안하였다. Approximate Reimann flux solver와 Centred flux solver를 결합하여 하이브리드 해석기법을 개발하였다. 수지진동 발생하기 쉬운 실험들의 모의를 통하여 수치기법의 성능을 검증하였다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.1
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• pp.31-45
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• 2018

This study implemented the prediction of drought properties (number of drought events, intensity, duration) using the user-oriented systematical procedures of downscaling climate change scenarios based the multiple global climate models (GCMs), AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) program. The drought properties were defined and estimated with Effective Drought Index (EDI). The optimal 10 models among 29 GCMs were selected, by the estimation of the spatial and temporal reproducibility about the five climate change indices related with precipitation. In addition, Simple Quantile Mapping (SQM) as the downscaling technique is much better in describing the observed precipitation events than Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM). Even though the procedure was systematically applied, there are still limitations in describing the observed spatial precipitation properties well due to the offset of spatial variability in multi-model ensemble (MME) analysis. As a result, the farther into the future, the duration and the number of drought generation will be decreased, while the intensity of drought will be increased. Regionally, the drought at the central regions of the Korean Peninsula is expected to be mitigated, while that at the southern regions are expected to be severe.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.153-153
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• 2020

우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.195-195
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• 2020

이 연구는 기후변화 위험에 노출되어 있는 북한에 대한 잠재증발산량의 미래 변화를 전망하였다. 이를 위해 IPCC AR5의 RCP 기후변화 시나리오로부터 모의된 미래 기온자료를 APCC (APEC Climate Center) Integrated Modeling (AIMS)를 사용하여 25개 관측 지점에 대해서 상세화하여, McGuinness-Borne 방법으로 잠재증발산량을 추정하였다. 6개의 성능 지표와 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)로 27개 GCMs 간의 과거 기후 재현성을 비교하여, 관측 지점 규모에서 적정 GCM을 선정하였다. 마지막으로 각 지점에서 선정된 대표 시나리오(representative climate change scenarios, RCCS)로 북한 지역의 잠재증발산량의 미래 변화를 3개의 구간(F1: 2011-2040; F2: 2041-2070; F3: 2071-2100)에서 all CCS(climate change scenario)와 비교하고, 미래 변화를 정량적으로 제시하였다. 그 결과 공간 해상도가 더 높은 GCM이 RCCS로 선정되었으며, 미래로 갈수록 잠재증발산량이 증가하리라 전망되었다. 또한, 여름철 잠재증발산량의 모델 간 변동성은 미래 구간에 따라 점진적으로 증가되었고, 연 평균 증발산량은 과거 기후대비 1.4배(F1), 2.0배(F2) 및 2.6배(F3) 증가하였다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.61 no.6
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• pp.81-92
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• 2019

The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.105-105
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• 2018

2017년 이상기후 보고서에 따르면, 지난해 장마기간(6월 24일~7월 29일) 동안 전국 평균 강수량은 291.7mm로 평년(356.1mm)의 81%에 그쳤고, 7월 전국 평균기온은 $26.4^{\circ}C$로 평년($24.5^{\circ}C$) 보다 $1.9^{\circ}C$ 높았으며, 폭염일수는 평년대비 1.5배 많았음을 보고했다. 이러한 극심한 기후변화는 유역환경에 영향을 미쳐 미래 수자원 계획과 관리에 어려움을 가중시킬 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모형과 RCP(Representative Concentration Pathway) 기후변화 시나리오를 이용하여 극한 기후변화 사상에 따른 수문 수질 거동을 평가하고자 하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강 유역을 표준단위유역으로 구분 하였고, 기상자료와 다목적댐 2개(대청댐, 용담댐)과 다기능 보 3개(공주보, 백제보, 세종보)의 운영 자료와 국가 수자원관리 종합 정보 시스템(WAMIS)에서 관측 및 관리하고 있는 수문, 기상 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 및 수질 보정을 위해 금강 소유역 내 위치하는 다목적 댐 2개 및 다기능 보 3개의 실측 방류랑을 이용하여 댐 운영모의를 하였으며, 댐 운영 자료와 수질 자료를 이용하여 모형의 검정 및 보정(2000~2015)을 실시하였다. 미래 극한 기후변화 사상을 모의하기 위해 기후변화 시나리오는 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP 8.5 시나리오를 활용했으며, 극한 기후 시나리오 선정을 위해 STARDEX에서 제시한 강우관련 극한지수를 이용했다. 선정된 홍수 및 가뭄 시나리오에 대해 Historical기간(1976~2005)과 미래기간(2006~2099)을 설정하여 미래 극한 기후변화 사상에 따른 금강유역의 수문 및 수질의 거동을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.24-24
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• 2018

최근 10년간 우리나라에 빈번하게 발생한 가뭄 가운데 2014년과 2015년에 발생한 가장 극심한 가뭄으로 금강유역은 평년의 84.4%의 강수량을 기록하였고, 특히 2015년 6월부터 9월까지의 강수량은 343.1 mm로 평년 대비 38.3% 수준에 머물렀다. 금강유역 내에 위치한 보령댐은 충남 서부지역 8개 시 군에 생활용수와 공업용수를 공급하고 있는 중요한 수원으로 현재 심각한 물 부족으로 저수율이 30%를 밑돌고 있어 대상지역의 현재 및 장래 물 부족 대책이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 보령댐 유역($297.4km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델과 GCM(General Circulation Model) 기후변화 시나리오를 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 내한능력을 평가하고자 하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2017)을 실시하였다. 기후변화에 따른 내 저수지 내한능력평가를 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 RCP 8.5 시나리오 특성을 분석하여 극한 기후 시나리오를 선정하여 Historical 기간(1980~2017)과 미래 기간(2000~2099)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 보령댐 유역의 내한능력을 평가하였다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.1
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• pp.1-12
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• 2018

There is an emphasis on the importance of adaptation against to climate change and related natural disasters. As a result, various climate information with different time-scale can be used for science-based climate change adaptation policy. From the aspects of Global Framework for Climate Services (GFCS), various time-scaled climate information in Korea is mainly produced by Korea Meteorological Administration (KMA) However, application of weather and climate information in different application sectors has been done individually in the fields of agriculture and water resources mostly based-on weather information. Furthermore, utilization of climate information including seasonal forecast and climate change projections are insufficient. Therefore, establishment of the Cooperation Center for Application of Weather and Climate Information is necessary as an institutional platform for the UIP (User Interface Platform) focusing on multi-model ensemble (MME) based climate service, seamless climate service, and climate service based on multidisciplinary approach. In addition, APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) was developed as a technical platform for UIP focusing on user-centered downscaling of various time-scaled climate information, application of downscaled data into impact assessment modeling in various sectors, and finally producing information can be used in decision making procedures. AIMS is expected to be helpful for the increase of adaptation capacity against climate change in developing countries and Korea through the voluntary participation of producer and user groups within in the institutional and technical platform suggested.

• Atmosphere
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• v.31 no.5
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• pp.637-656
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• 2021

The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.