• 한국지역지리학회지
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• 제20권4호
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• pp.393-408
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• 2014

본 연구에서는 우리나라 여름철 극한강수현상 발생의 시 공간적 특성을 밝히고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 최근 10년간(2002~2011년) 기상청 산하 전국 약 360여개 방재기상관측장비 및 종관기상관측장비의 일강수량 자료이다. 일강수량 80mm 이상의 극한강수현상과 일강수량 극값은 여름장마기(6월 하순~7월 중순)에 전국적으로 높게 나타났지만, 장마전선이 북상하는 장마휴지기(7월 하순~8월 초순)에는 경기북부~강원 영서 북부 지역에, 장마전선이 남하하는 늦장마기(8월 중순~9월 초순)에는 경기도~강원 영서 남부 지역 및 지리산, 한라산 주변지역에서 높게 나타났다. 세부 지역별로 극한강수현상의 발생빈도와 극값 분포를 살펴보면, 종관규모인 장마전선의 위치뿐만 아니라 해발고도와 사면의 방향성과 같은 지형요소와 기류의 유입 등이 극한기후현상의 시 공간성에 영향을 미치는 기후인자임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 우리나라 각 지역과 여름철 시기별로 상이하게 나타나는 극한강수현상의 발생빈도와 강도를 고려하여 지역별로 차별화된 호우 피해 저감 대책이 필요함을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권10호
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• pp.691-701
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• 2017

본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.701-715
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• 2020

본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.