본 연구의 목적은 월강우량을 이용하여 강우침식인자를 추정하는 기존의 방법인, Fournier 지수, modified Fournier 지수, IAS (Institute of Agricultural Sciences) 지수 등의 적용성을 확인하고 더 합리적인 월강우량 기반의 강우침식인자 추정모델을 제시하기 위한 것이다. 본 연구에서는 월강우량 기반의 수정 IAS 지수를 새롭게 제안하였다. 이것은 연중가장 비가 많이 내린 두 달의 강우량의 합으로써 강우침식인자를 추정하는 기존의 IAS 지수의 개념을 확장한 것이다. 본 연구에서는 25년 이상의 21개 지점에 대한 월강우량 및 연 강우침식인자를 토대로 각 추정방법에 대한 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 수정IAS 지수가 기존의 연강수량 및 월강우량을 이용한 추정방법 보다 우리나라 중서부 및 남서부 지역의 강우침식인자의 변동을 잘 나타내는 합리적인 지표임을 알 수 있었다.
강수량은 시공간적으로 변화하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석을 위한 범주화 과정에서 기존의 강수량과 관측소 위치좌표만을 이용한 범주화를 통해 해결할 수 없는 강우 발생의 계절적 변화와 집중에 대한 고려를 반영하기 위하여, 기존의 양적 범주화 과정에 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소로서 극치강수량 발생 시기 통계치를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하였다. 본 연구에서는 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 수정 K-means 방법을 이용하여 군집화 해석을 수행하였으며, 전국을 다섯 개의 군집으로 분류하였다. 기존의 양적 범주화 결과와의 비교를 통해 발생 시간 통계치를 결합한 범주화 결과가 지형 및 권역을 반영하는 결과를 보임을 확인하였다.
Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.
BACKGROUND: The Doam watershed in Korea has been managed for the reduction and the prevention of non-point source pollution since 2007. Especially, the water quality of the Doam reservoir is a primary issue related to the Doam dam reoperation. We have carried out the modeling to evaluate the water quality based on suspended solids (SS) of the Doam watershed and the Doam reservoir. Two powerful hydrological and water quality models (HSPF and CE-QUAL-W2) were employed to simulate the combined processes of water quantity and quality both in the upland watershed of the Doam reservoir and the downstream waterbody. METHODS AND RESULTS: The HSPF model was calibrated and validated for streamflow and SS. The CE-QUAL-W2 was calibrated for water level, water temperature, and SS and was validated for the only water level owing to data lack. With the parameters obtained through the appropriate calibration, SS concentrations of inflow into and in the Doam reservoir were simulated for three years (2008, 2004 and 1998) of the minimum, the average, and the maximum of total annual precipitation during recent 30 years. The annual average SS concentrations of the inflow for 2008, 2004, and 1998 were 8.6, 10.9, and 18.4 mg/L, respectively and those in the Doam reservoir were 9.2, 13.8, and 21.5 mg/L. CONCLOUSION(s): The results showed that more intense and frequent precipitation would cause higher SS concentration and longer SS's retention in the reservoir. The HSPF and the CE-QUAL-W2 models could represent reasonably the SS from the Doam watershed and in the Doam reservoir.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.3-6
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2002
In this study, we investigate the atmospheric environment changes in the aspect of optical remote sensing using surface observation data from 1971 to 2000 of Korea Meteorological Administration. Visibility, spatially averaged over Korean peninsula, is systematically reduced from about 28km to 18km during the last 30 years. It means that atmospheric conditions for the optical remote sensing over Korean peninsula are growing worse and worse due to the degradation of air quality. The 30-year average of cloud amount shows a strong seasonal variation, maximum(75%) in summer and minimum (35%) in autumn. Precipitation also shows a very similar variation pattern with cloud. The temperature and sea level pressure show a opposite seasonal change pattern, maximum(minimum in SLP) in summer and minimum(maximum in SLP) in winter, respectively. Relative humidiy(RH) is one of the variables mostly affected by urbanization or urban heat island. As a results, annual mean RH is decreased from 73% to 68% during last 30 years. When we take into account the favorable and unfavorable factors all together, summer and autumn are the worst and the best season for optical remote sensing in Korea.
미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다.
본 연구에서는 우리나라 61개 지점 기온 및 강수 자료에서 산출한 31개의 극한 기후 지수를 바탕으로 최근 35년 동안(1973-2007)의 계절 평균 값의 변화에 따른 우리나라 극한 기온 및 강수 사상의 시 공간적 변화 패턴을 조사하였다. 연구기간 동안 우리나라 평균적으로 기상학적 겨울철(12-2월) 일 최고기온(일 최저기온)은 $+0.60^{\circ}C$/10년($+0.54^{\circ}C$/10년)의 비율로 상승한 반면, 여름철(6-8월) 극한 기온 평균은 통계적으로 유의미한 변화를 나타내지 않았다. 기온 극한 사상의 경우에는 연구기간 동안 상 하위 10번째 퍼센타일 값을 기준으로 한 우리나라 평균 한랭한 밤과 낮의 발생빈도가 각각 -9.2 일/10년과 -3.3 일/10년의 감소추세를 보인 반면, 온난한 밤과 낮의 발생빈도는 각각 +4.9 일/10년과 +6.8 일/10년의 증가추세를 보였다. 이와 같은 극한 기온 사상의 변화는 계절적으로 겨울철에 더 크게 나타났지만, 오히려 일 최저 또는 일 최고 평균 상승에 따른 여름철 무더운 밤(+8.0 일/$^{\circ}C$)과 낮(16.6 일/$^{\circ}C$)의 증가율은 겨울철 추운 밤(-5.2 일/$^{\circ}C$)과 낮(-4.3 일/$^{\circ}C$)의 감소율보다 더 높게 나타났다. 이러한 패턴은 우리나라 기온 극한 사상의 변화가 주야간 그리고 계절별로 비대칭적으로 나타나고 있다는 것을 가리킨다. 한편 우리나라 평균적인 연 총 강수량은 연구기간 동안 85.5mm/10년의 비율로 증가추세를 보였는데, 특히 $7{\sim}8$월 강수량이 통계적으로 유의미하게 증가하여 여름 장마 이후의 이중 극대점의 강수분포가 다중 극대점 구조로 전환되었다. 이러한 여름 강수패턴의 변화는 주로 40mm 이상의 여름철 극한 강수일이 증가하면서 나타났고, 공간적으로 통계적으로 유의미한 극한 강수일의 증가 추세는 태백산맥 주변 지역을 중심으로 나타났다.
본 연구에서는 전국의 8개 주요 도시지점 강우관측 자료를 대상으로 다양한 분류 기준을 적용하여 Quantile Regression (QR)에 의한 기준강수량 초과 강우의 선형추세분석과 Mann-Kendall, Sen 검정을 실시하였다. 분석결과 봄철과 여름철 강수의 뚜렷한 증가경향이 있으며, 가을철과 겨울철 강수는 감소하는 경향이 있음을 확인하였고, 폭우 사상은 최근 30년 평균 3.1~15% 증가 하였다. 또한, 연도별 발생강우의 Ranking에 따른 Top $10^{th}$ 백분위 강수의 3IQR (inter quartile range)의 최근증가경향을 분석한 결과, 대부분 지점에서 강수의 증가경향을 확인하였으며, Quantile 90%의 평균 백분위 강수량은 43.5mm, 증가경향은 0.1412mm/yr, Quantile 99%의 평균 백분위 강수량은 68.0mm, 증가경향은 0.1314mm/yr로 분석되었다. 본 연구의 결과는 매년 발생한 연최대치계열에 대한 분석뿐만 아니라 기준값 이상의 수문 사상정보에 대한 반영과 최근 변화하는 기후의 증가경향을 반영한 수공구조물 설계의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
이 연구는 동아시아 (중국, 한국, 그리고 일본) 여름몬순과 그 변동성을 MME (multi-model ensemble)을 이용하여 IPCC AR4 (Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report) 실험의22개 접합 기후모델 결과 자료로 분석하였다. 결과자료들은 사용 가능한 모든 모델의 평균값을 이용하였다. 여름 몬순 기간 동안 최대 강수를 가지는 연주기는 모델에 의해 모의되었으나 장마(Meiyu-Changma-Baiu) 강수밴드의 이동(북쪽)과 연관되어 7월에 나타나는 최소값은 모의하지 못했다. MME 강수 패턴은 북태평양아열대 고기압과 장마전선대의 위치와 연관된 강수의 공간적 분포를 잘 나타내었다. 그러나 중국, 한반도, 그리고 일본의 동해와 인근 해역의 강수는 과소 예측되었다. 마지막으로 $CO_2$ 농도 배증시나리오의 복사 강제에 대한 미래예측을 분석하였다. MME는 $CO_2$ 농도가 배증될 때 동아시아지역에서 강수는 평균 7.8%로 나타났고, $5{\sim}10%$의 변화폭을 보였다. 그러나 이러한 강수의 증가는 통계적으로 한반도와 일본, 그리고 인근 북중국 지역에서만 중요한 의미를 가진다. 강수 예측에서 나타난 변화는 아열대 고기압의 강도 변화에 비례하는 것으로 나타났다. 그리고 봄에서 초가을까지 여름 몬순의 지속기간이 길어짐을 확인하였다.
본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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