• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.406-406
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• 2021

극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_2
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• pp.1849-1858
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• 2021

We analyzed the monthly and annual trends of the meteorological factors(wind speeds and directions and air temperatures) measured at an automated synoptic observation system (ASOS) and fine particle (PM₁₀ and PM_2.5) concentrations measured at the air quality monitoring systems(AQMSs) in Suwon. In addition, we investigated how the fine particle concentrations were related to the meteorological factors as well as urban morphological parameters (fractions of building volume and road area). We calculated the total volume of buildings and the total area of the roads in the area of 2 km × 2 km centered at each AQMS using the geographic information system and environmental geographic information system. The analysis of the meteorological factors showed that the dominant wind directions at the ASOS were westerly and northwesterly and that the average wind speed was strong in Spring. The measured fine particle concentrations were low in Summer and early Autumn (July to September) and high in Spring and Winter. In 2020, the annual mean fine particle concentration was lowest at most AQMSs. The fine particle concentrations were negatively and weakly correlated with the measured wind speeds and air temperatures (the correlation between PM_2.5 concentrations and air temperatures was relatively strong). In Suwon city, at least for 6 AQMSs except for the RAQMS 131116 and AQMS 131118, the PM₁₀ concentrations were affected mainly by the transport from outside rather than primary emission from mobile sources or wind speed decrease caused by buildings and, in the case of PM_2.5, vise versa.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.5
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• pp.763-775
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• 2018

In this study, the effects of wind fences on the dispersion of the particles emitted from a constructing site located in the building-congested area in Busan, Korea, using geographic information system (GIS) and a computational fluid dynamics (CFD) model. We averaged the wind speeds observed for 10 years at the Busan automated synoptic observing system (ASOS) and we used the averaged wind speed as the wind speed at the reference height (10 m above the ground level). The numerical simulations were performed for 16 inflow directions, before and after the construction of wind fences with the heights of 5 m and 10 m (total 48 simulations). The detailed flows were analyzed for the northeasterly and south-southwesterly cases which predominantly observed at the Busan ASOS. In the northeasterly case, high concentration appeared at the elementary school next to the construction site due to transport by the airflow coming from the northeast. In the 5-m wind fence case, the wind speeds were slightly weaker and the spread of the fugitive dust was slightly less than those in the no wind fence case. In the 10-m wind fence case, the dust concentration at the elementary school has the maximum reduction of 37%. In the south-southwesterly case, the flow pattern became complicated in the construction site due to the terrain and buildings. Fugitive dust was stagnant at the south side of the construction site but rather spread to the north, increasing the concentration at the elementary school. After the wind fence was built, the concentrations inside the construction site became high as the wind speeds decreased inside, but, the concentrations in the elementary school rather decreased.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.5
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• pp.480-488
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• 2018

The development of information and communication technology has been carried out actively in the field of agriculture to generate valuable information from large amounts of data and apply big data technology to utilize it. Crops and their varieties are determined by the influence of the natural environment such as temperature, precipitation, and sunshine hours. This paper derives the climatic factors affecting the production of crops using the garlic growth process and daily meteorological variables. A prediction model was also developed for the production of garlic per unit area. A big data analysis technique considering the growth stage of garlic was used. In the exploratory data analysis process, various agricultural production data, such as the production volume, wholesale market load, and growth data were provided from the National Statistical Office, the Rural Development Administration, and Korea Rural Economic Institute. Various meteorological data, such as AWS, ASOS, and special status data, were collected and utilized from the Korea Meteorological Agency. The correlation analysis process was designed by comparing the prediction power of the models and fitness of models derived from the variable selection, candidate model derivation, model diagnosis, and scenario prediction. Numerous weather factor variables were selected as descriptive variables by factor analysis to reduce the dimensions. Using this method, it was possible to effectively control the multicollinearity and low degree of freedom that can occur in regression analysis and improve the fitness and predictive power of regression analysis.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.1
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• pp.434-439
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• 2019

Recently, interest in urban temperature change and ground surface temperature change has been increasing due to weather phenomenon due to global warming, heat island phenomenon caused by urbanization in urban areas. In Korea, weather data such as temperature and precipitation have been collected since 1904. In recent years, there are 96 ASOS stations and 494 AWS weather observation stations. However, in the case of terrestrial networks, terrestrial meteorological data except measurement points are predicted through interpolation because they provide point data for each installation point. In this study, to improve the resolution of ground surface temperature measurement, the surface temperature using satellite image was calculated and its applicability was analyzed. For this purpose, the satellite images of Landsat 8 OLI TIRS were obtained for Seoul Metropolitan City by seasons and transformed to surface temperature by applying NASA equation to the thermal bands. The ground measurement data was based on the temperature data measured by AWS. Since the AWS temperature data is station based point data, interpolation is performed by Kriging interpolation method for comparison with Landsat image. As a result of comparing the satellite image base surface temperature with the AWS temperature data, the temperature difference according to the season was calculated as fall, winter, summer, based on the RMSE value, Spring, in order of applicability of Landsat satellite image. The use of that attribute and AWS support starts at $2.11^{\circ}C$ and RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$, which reflects information from the extended NASA.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.3
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• pp.155-163
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• 2022

The optimization of long-range ensemble climate prediction for rice phenology model with advanced bias correction method is conducted. The daily long-range forecast(6-month) of mean/ minimum/maximum temperature and observation of January to October during 1991-2021 is collected for rice phenology prediction. In this study, the concept of "buffer period" is newly introduced to reduce the problem after bias correction by quantile mapping with constructing the transfer function by month, which evokes the discontinuity at the borders of each month. The four experiments with different lengths of buffer periods(5, 10, 15, 20 days) are implemented, and the best combinations of buffer periods are selected per month and variable. As a result, it is found that root mean square error(RMSE) of temperatures decreases in the range of 4.51 to 15.37%. Furthermore, this improvement of climatic variables quality is linked to the performance of the rice phenology model, thereby reducing RMSE in every rice phenology step at more than 75~100% of Automated Synoptic Observing System stations. Our results indicate the possibility and added values of interdisciplinary study between atmospheric and agriculture sciences.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.149-149
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• 2016

최근 전 세계적으로 이상기후가 발생하고 있으며, 국내에서도 과거에 경험하지 못했던 자연재해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 가뭄은 홍수와 더불어 그 피해가 가장 큰 자연재해 중 하나이며, 장주기적이고 광역적으로 발생함에 따라 구체적인 발생시기, 장소, 원인을 파악하는 것이 어렵다. 그동안 국내에서는 가뭄극복을 위해 다양한 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 가뭄피해는 지속적으로 증가하고 있다. 실례로 2014~2015 가뭄으로 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 피해가 발생한 바 있다. 이처럼 가뭄으로 인한 피해는 기후 변화의 영향으로 더욱 빈번할 것이라는 보고가 있어 가뭄해석을 위한 지속적인 노력이 필요하다. 가뭄해석에는 일반적으로 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격, 누적심도 등을 사용하며, 이를 가뭄특성인자라고 한다. 따라서 본 연구에서는 인위적인 시설물의 영향을 배제한 자연가뭄지수(Natural Drought Index, NDI)를 이용하여 국내 5개 행정구역의 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 자연가뭄지수의 산정을 위해 입력자료는 3개월 누적강수량, 누적유출량, 평균토양수분량을 사용하였으며, 강수량은 국내 ASOS 59개 지점 자료, 유출량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄특성 분석기간은 1977~2012년이며, 가뭄특성인자는 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격을 활용하였다. 과거 가뭄피해사례와, SPI, SRI, SSI 및 NDI의 가뭄특성인자를 비교하였으며, 정량적 비교를 위해 평균오차, 평균절대오차를 사용하였다. 가뭄특성인자 분석 결과 NDI는 가뭄의 시작과 끝을 가장 정확하게 반영하였다. 가뭄의 지속기간은 NDI, 발생간격은 NDI와 SPI가 정확한 것으로 나타났다. 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수에 비해 지역적 가뭄특성을 정확하게 재현한다는 점에서 추후 가뭄감시에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.406-406
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• 2019

최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하는 추세이다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 용수 공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄상황이 반복되면서 정부 지자체 공공기관 등에서는 가뭄의 규모 및 단계에 따른 공간적 범위를 표출하는 가뭄 모니터링과 가뭄 전망 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 다만 하천과 저수지를 연계하여 지역적 특성을 고려한 중규모 지역에 대한 가뭄전망 시스템은 부족한 실정이다. 이를 해결하고자 하천과 저수지에 대한 실시간 유출 및 물수지 분석기술을 이용하여 미래 무강수 조건에서 일단위 공급가능량, 공급량, 부족량, 잉여공급량, 가뭄위험등급을 전망하는 DOS(Drought Outlook System)을 개발하였다. 본 시스템은 지속적인 가뭄이 발생하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 대한 436개의 하천유역을 구성하고 129개의 저수지를 대상으로 구축하였다. 기상자료는 기상청 ASOS 일 관측자료를 실시간으로 수집하여 티센법 기반의 436개 유역평균 일단위 강우량과 잠재증발산량을 산정하고 미래 90일에 대해서는 무강우와 평균 잠재증발산량을 적용하였다. TANK 모델과 물수지분석을 통해 과거 400일과 미래 90일에 대한 일단위 하천유량, 저수량, 부족량, 가뭄위험등급 등을 산정하여 매일 14시에 GIS기반 웹시스템에 표출된다. 본 시스템을 통해 하천유역 및 저수지에 대한 미래의 물공급 변화 및 가뭄위험 변화를 판단하고 추정할 수 있으며 추후 타지역 확장을 통해 전국에 대한 가뭄위험을 전망하고 가뭄대책수립에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.spc
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• pp.123-133
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• 2019

This study analyzed the surface temperature mitigation effect of wetlands during cold waves (below -12℃ from January to February) and heat waves (above 33℃ from July to August) in 2018. We used Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST) product, and the maximum and minimum air temperature observed at 86 stations of Korea Meteorological Administration (KMA). For the cold wave analysis, the LST of Terra MODIS nighttime was the highest at forest area with -12.7℃, followed by upland crop and wetland areas of -12.9℃ and -13.0℃ respectively. The urban area showed the lowest value of -14.4℃. During the heat wave, the urban area was the highest with + 34.6℃ in Aqua MODIS LST daytime. The wetland area was + 33.0℃ showing - 1.6℃ decrease comparing with urban area.