• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.268-279
• /
• 2021

The geospatial schemes based on topo-climatology have been developed to produce digital climate maps at a site-specific scale. Their development processes are reviewed here to derive the needs for new schemes in the future. Agricultural and forestry villages in Korea are characterized by complexity and diversity in topography, which results in considerably large spatial variations in weather and climate over a small area. Hence, the data collected at a mesoscale through the Automated Synoptic Observing System (ASOS) operated by the Korea Meteorological Administration (KMA) are of limited use. The geospatial schemes have been developed to estimate climate conditions at a local scale, e.g., 30 m, lowering the barriers to deal with the processes associated with production in agricultural and forestry industries. Rapid enhancement of computing technologies allows for near real-time production of climate information at a high-resolution even in small catchment areas and the application to future climate change scenarios. Recent establishment of the early warning service for agricultural weather disasters can provide growth progress and disaster forecasts for cultivated crops on a farm basis. The early warning system is being expanded worldwide, requiring further advancement in geospatial schemes and digital climate mapping.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.337-357
• /
• 2021

Because the growth of paddy rice is affected by meteorological factors, the selection of appropriate meteorological variables is essential to build a rice yield prediction model. This paper examines the suitability of multiple meteorological datasets for the rice yield modeling in South Korea, 1996-2019, and a hindcast experiment for rice yield using a machine learning method by considering the nonlinear relationships between meteorological variables and the rice yield. In addition to the ASOS in-situ observations, we used CRU-JRA ver. 2.1 and ERA5 reanalysis. From the multiple meteorological datasets, we extracted the four common variables (air temperature, relative humidity, solar radiation, and precipitation) and analyzed the characteristics of each data and the associations with rice yields. CRU-JRA ver. 2.1 showed an overall agreement with the other datasets. While relative humidity had a rare relationship with rice yields, solar radiation showed a somewhat high correlation with rice yields. Using the air temperature, solar radiation, and precipitation of July, August, and September, we built a random forest model for the hindcast experiments of rice yields. The model with CRU-JRA ver. 2.1 showed the best performance with a correlation coefficient of 0.772. The solar radiation in the prediction model had the most significant importance among the variables, which is in accordance with the generic agricultural knowledge. This paper has an implication for selecting from multiple meteorological datasets for rice yield modeling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.2-2
• /
• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.413-413
• /
• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.184-184
• /
• 2021

2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.259-259
• /
• 2020

증발산량은 수문학적으로는 강수량으로부터 지표 유출량과 지하수 함양량을 추정하는 등 전체 물수지를 해석하는데 있어서 매우 중요하며, 농업적 측면에서는 작물의 용수 수요량을 결정하는 중요한 인자이다. 그러나 증발산량의 직접적인 계측이 쉽지 않기 때문에 물수지 방법에 의한 간접적인 추정이나 관련된 기상자료를 이용한 경험적이고 물리적인 해석을 통해 산정하고 있다. 일반적으로 특정조건의 작물(기준작물)을 기준으로 가용수분이 충분한 상태에서 주어진 기상조건에 대해 기준증발산량을 산정하며, 여기에 대상작물별 특성이나 토양의 실제수분상태 등을 고려하여 실제증발산량을 추정하고 있다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 가장 일반적으로 활용되고 있는 Penman-Monteith 방법을 비롯하여, Thornthwaite 방법, Hamon 방법, Priestly-Taylor 방법, Hargreaves-Samani 방법, Hansen 방법 등 총 6종의 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 각 방법에 필요한 기상자료는 한강권역 및 인근에 위치한 기상청 관할의 33개 ASOS 지점에 대한 60년간(1960~2019년)의 관측자료를 이용하였다. Penman-Monteith 방법에 의한 값을 기준으로 나머지 5가지 방법들에 의한 결과를 분석한 결과, 전반적으로 다른 방법들이 기준증발산량을 크게 산정하는 것으로 나타났으며, temperature-based 접근법인 Hamon과 Hargreaves-Samani에 의한 연평균 값은 Penman-Monteith 방법 대비 각각 28.5%, 19.3% 정도 크게 산정되었다. 특히 Hamon 방법에 의한 결과는 다른 방법과 비교하여 여름철에 크게 차이를 보였다. 반면 Hansen 방법은 상대적으로 Penmna-Monteith 방법과 가장 적은 편차를 나타내었다. 지역별로 분석했을 때는 서울/인천지역과 강원도 동해안 지역을 제외하고는 Penman-Monteith 방법 대비 다른 방법들의 기준증발산량이 큰 것으로 나타났다. 중권역별로는 Penman-Monteith 결과와 비교하여 -158 mm/yr 에서 최대 +307 mm/yr 정도의 편차를 나타내었으며, 월별로는 -13 mm에서 +73 mm의 편차가 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.414-414
• /
• 2022

본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.

• Journal of the Korean earth science society
• /
• v.35 no.4
• /
• pp.215-224
• /
• 2014

Data assimilation effect of mobile rawinsonde observation was evaluated using Unified Model (UM) with a Three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system during the intensive observation program of 2013 summer season (rainy season: 20 June-7 July 2013, heavy rain period: 8 July-30 July 2013). The analysis was performed by two sets of simulation experiments: (1) ConTroL experiment (CTL) with observation data provided by Korea Meteorological Administration (KMA) and (2) Observing System Experiment (OSE) including both KMA and mobile rawinsonde observation data. In the model verification during the rainy season, there were no distinctive differences for 500 hPa geopotential height, 850 hPa air temperature, and 300 hPa wind speed between CTL and OSE simulation due to data limitation (0000 and 1200 UTC only) at stationary rawinsonde stations. In contrast, precipitation verification using the hourly accumulated precipitation data of Automatic Synoptic Observation System (ASOS) showed that Equivalent Threat Score (ETS) of the OSE was improved by about 2% compared with that of the CTL. For cases having a positive effect of the OSE simulation, ETS of the OSE showed a significantly higher improvement (up to 41%) than that of the CTL. This estimation thus suggests that the use of mobile rawinsonde observation data using UM 3DVAR could be reasonable enough to assess the improvement of prediction accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.35-35
• /
• 2018

본 연구의 목적은 한강유역을 대상으로 다중 GCMs (General Circulation Models)을 이용하여 장기유출량을 분석하는 데 있다. 기후변화 전망을 분석하기 위해 총 13개의 GCMs을 선정하여 사용하였다. SDQDM (Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping) 방법을 이용하여 GCMs을 60개 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observing System, ASOS)에 대해 상세화하였다. GCMs은 총 6개의 변수(강수, 최고 기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량)를 제공하였다. 장기유출량 분석은 투수지역과 불투수지역을 모두 고려할 수 있는 HSPF 모형을 선정하여 수행하였다. 장기유출량의 공간적인 범위는 한강유역의 16개 중권역을 기준으로 선정하였고, 시간적인 범위는 과거 기준 기간 (Reference period: 1976-2005), 미래 3개 기간 (Near future period: 2011-2040, Mid-century period: 2041-2070, Distance future period: 2071-2099)으로 30년 단위로 구분하여 선정하였다. 본 연구는 13개의 GCM을 사용하여 추정된 장기유출량의 연간 및 계절적 평균과 변동성을 분석하였다. 본 연구에서 HSPF 모형을 활용하여 분석한 결과는 복잡한 한강유역의 특성을 적절히 반영하여, 기후변화에 따른 수자원 계획 및 통합 유역 관리를 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.188-188
• /
• 2018

최근 들어 우리나라에서는 봄부터 여름까지 가뭄과 폭염이 빈번하게 발생하고 있다. 가뭄 또는 폭염의 발생빈도가 높아질 것으로 예상되고 있는 바, 점차 사회, 경제적 피해 규모가 커질 것으로 예상된다. 따라서 가뭄 또는 폭염의 심도(severity)나 지속기간의 영향에 대한 분석을 통해 가뭄 또는 폭염의 위험도를 고려하여 대응할 필요가 있다. 가뭄의 경우에는 다양한 가뭄지수, 가뭄 빈도 및 심도 등에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있으나, 폭염에 대해서는 그러한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 최근 우리나라에서 발생한 가뭄을 동반하는 폭염의 크기(magnitude)에 대한 분석을 수행하기 위해 폭염지수(heat wave magnitude index)를 산정하고자 한다. 일반적으로 우리나라 기상청에서는 폭염 주의보와 폭염 경보의 발령을 일최고기온이 각각 $33^{\circ}C$ 및 $35^{\circ}C$ 이상인 날이 2일 이상 지속될 것으로 예상되는 경우를 기준으로 하고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 동반한 폭염 사상의 크기 분석을 위해 폭염이 지속되는 기간을 우리나라 기상청에서 정의하는 2일, 3일로 구분하여 적용하고, 폭염으로 정의하는 기준(threshold)의 경우는 기존의 $33^{\circ}C$ 및 $35^{\circ}C$와 함께 상대적인 기준을 적용하여 적용성을 알아보고자 한다. 적용 대상은 우리나라 종관기상관측소(ASOS)의 일최고기온 자료이며, 4월에서 10월 사이의 일최고기온을 대상으로 하였다. 이를 통해 폭염의 정도에 대해 정량화하고 이를 이용한 위험도 분석도 가능해지리라 판단된다.