• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.229-233
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• 2008

기상청은 작년 말 전국 60개 지점 기상관측 자료 분석결과로부터 2007년 평균기온($13.5^{\circ}C$)이 1998년($13.6^{\circ}C$)에 이어 두 번째로 높게 나타났으며, 2007년 전국 강수량(1498.5mm)은 평년보다 13.9% 증가한 것을 확인하였다. 그리고 한반도 기후변화의 특징으로 기상 사상의 극값이 증가하고 있음을 추가로 언급한 바 있다. 과거에는 발생하지 않았던 고강도의 강우, 기온 상승과 같은 극치 사상의 잦은 출현빈도가 원인이 되고 있다. 그러나 이들 현상들은 일정한 패턴과 규칙에 따라 발생하지 않아 판단기준이나 경향성을 객관화 또는 정량화하기에 무리가 따른다. 본 논문에서는 기후변화가 우리나라의 극한 사상 변동과 그 영향을 분석하기 위하여 SRES B2 온난화가스시나리오와 YONU CGCM 으로부터 모의된 강우 시계열 자료를 이용하여 미래의 극치 사상의 경향성을 계절에 따라 비교 분석하였다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.31 no.B
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• pp.107-112
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• 2011

Recently, climate change around the world due to global warming has became an important issue and damages by climate change have a bad effect on human life. Changes of Sea Surface Temperature(SST) is associated with natural disaster such as Typhoon and El Nino. So we predicted daily future SST using Statistical Downscaling Method and CGCM 3.1 A1B scenario. 9 points of around Korea peninsular were selected to predict future SST and built up a regression model using Multiple Linear Regression. CGCM 3.1 was simulated with regression model, and that comparing Probability Density Function, Box-Plot, and statistical data to evaluate suitability of regression models, it was validated that regression models were built up properly.

• Journal of Environmental Science International
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• v.16 no.3
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• pp.261-267
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• 2007

In this study, the Slab Ocean Model (SOM) is coupled with an Atmospheric General Circulation Model (AGCM) which developed in University of Kangnung based on the land surface model of Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS). The purposes of this study are to understand radiative role of clouds considering of the atmospheric feedback, and to compare the Clouds Radiative Forcing (CRF) come from the analyses using the clear-cloud sky method and CGCM. The new CGCM was integrated by using two sets of the clouds with radiative role (EXP-A) and without radiative role (EXP-B). Clouds in this two cases show the negative effect $-26.0\;Wm^{-2}$ of difference of radiation budget at top of atmosphere (TOA). The annual global means radiation budget of this simulation at TOA is larger than the estimations ($-17.0 Wm^{-2}$) came from Earth Radiation Budget Experiment (ERBE). The work showed the surface negative effect with $-18.6 Wm^{-2}$ in the two different simulations of CRF. Otherwise, sensible heat flux in the simulation shows a great contribution with positive forcing of $+24.4 Wm^{-2}$. It is found that cooling effect to the surface temperature due to radiative role of clouds is about $7.5^{\circ}C$. From this study it could make an accurate of the different CRF estimation considering either feedback of EXP-B or not EXP-A under clear-sky and cloud-sky conditions respectively at TOA. This result clearly shows its difference of CRF $-11.1 Wm^{-2}$.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.205-205
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• 2011

본 연구에서는 한반도의 유역별 대표 기상관측 지점을 선정하여 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 경향성을 분석하였다. 분석을 위한 자료는 실제 강수량 자료(1974~1999년)와 A2시나리오를 따르는 5개의 GCMs(General Circulation Model) 자료를 통계적 상세화한 강수량 자료(1974~2099년)를 이용하여 산정한 지속기간 6개월의 SPI(Standardized Precipitation Index)를 사용하였다. 분석을 위한 대표 기상관측 지점으로는 춘천, 서울, 대전, 대구, 전주, 광주, 부산 지점을 선정하였으며 GCM으로는 호주(CSIRO : MK3), 미국(GFDL : CM2_1), 독일/한국(CONS : ECHO-G), 일본(MRI : CGCM2_3_2), 영국(UKMO : HADGEM1)의 GCM을 선정하였다. 가뭄의 통계적 특성을 분석하기 위하여 Mann-Kendall 검정을 통한 경향성 분석과 Wavelet Transform 분석을 통한 주기성 분석을 하였으며 Drought Spell을 이용하여 가뭄심도별 발생빈도를 보았다. 그 결과, 경향성 분석에서는 각 GCMs의 차이를 볼 수 있었으며 CSIRO : MK3.0, GFDL : CM2_1, MIUB : ECHO-G 모델에서는 전체적으로 가뭄이 완화되고 MRI : CGCM2_3_2, UKMO : HADGEM1 모델에서는 가뭄이 심화되는 것으로 나타났다. 주기성 분석에서는 춘천, 서울에서는 낮은 주기를 대전, 대구, 전주, 광주, 부산지점에서는 다소 긴 주기를 보여주었다. Drought-spell에 의한 분석에서는 전 관측지점에서 SPI의 이론적인 확률밀도 함수값과 유사하게 나타나고 있었으며 이를 통해, 미래에는 극심한 가뭄의 빈도가 증가하고 있는 것을 예측할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.709-720
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• 2010

This paper describes the modeling of climate change impact on drought using a conceptual soil moisture model and presents the results of the modeling approach. The future climate series is obtained by scaling the historical series, informed by CCCma CGCM3-T63 with A2 green house emission scenario, using a daily scaling method that considers changes in the future monthly precipitation and potential evapotranspiration as well as in the daily precipitation distribution. The majority of the modeling results indicate that there will be more frequent drought in Korea in the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.4
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• pp.379-394
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• 2008

Recently, extreme precipitation events beyond design capacity of hydraulic system have been occurred and this is the causes of failure of hydraulic structure for flood prevention and of severe flood damage. Therefore it is very important to understand temporal and spatial characteristics of extreme precipitation events as well as expected changes in extreme precipitation events and distributional characteristics during design period under future climate change. In this paper, climate change scenarios were used to assess the impacts of future climate change on extreme precipitation. Furthermore, analysis of future extreme precipitation characteristics and I-D-F analysis were carried out. This study used SRES B2 greenhouse gas scenario and YONU CGCM to simulate climatic conditions from 2031 to 2050 and statistical downscaling method was applied to establish weather data from each of observation sites operated by the Korean Meteorological Administration. Then quantile mapping of bias correction methods was carried out by comparing the simulated data with observations for bias correction. In addition Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse(MBLRP) model (Onof and Wheater, 1993; Onof 2000) and adjust method were applied to transform daily precipitation time series data into hourly time series data. Finally, rainfall intensity, duration, and frequency were calculated to draw I-D-F curve. Although there are 66 observation sites in Korea, we consider here the results from only Seoul, Daegu, Jeonju, and Gwangju sites in this paper. From the results we found that the rainfall intensity will be increased and the bigger intensity will be occurred for longer rainfall duration when we compare the climate conditions of 2030s with present conditions.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.107-120
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• 2010

The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1B
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• pp.23-33
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• 2009

Climate change, abnormal weather, and unprecedented extreme weather events have appeared globally. Interest in their size, frequency, and changes in spatial distribution has been heightened. However, the events do not display regional or regular patterns or cycles. Therefore, it is difficult to carry out quantified evaluation of their frequency and tendency. For more objective evaluation of extreme weather events, this study proposed a rainfall extreme weather index (STARDEX, 2005). To compare the present and future spatio-temporal distribution of extreme weather events, each index was calculated from the past data collected from 66 observation points nationwide operated by Korea Meteorological Administration (KMA). Tendencies up to now have been analyzed. Then, using SRES B2 scenario and 2045s (2031-2050) data from YONU CGCM simulation were used to compute differences among each of future extreme weather event indices and their tendencies were spatially expressed.The results shows increased rainfall tendency in the East-West inland direction during the summer. In autumn, rainfall tendency increased in some parts of Gangwon-do and the south coast. In the meanwhile, the analysis of the duration of prolonged dry period, which can be contrasted with the occurrence of rainfall or its concentration, showed that the dryness tendency was more pronounced in autumn rather than summer. Geographically, the tendency was more remarkable in Jeju-do and areas near coastal areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.189-193
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• 2008

본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 미래의 기후변화, 그에 따른 식생상태, 그리고 미래의 토지이용 변화를 고려한 상태에서 SWAT-K 모형에 의한 수문순환인자들의 변화가 댐의 유입량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. SWAT 모형의 검보정은 6년간($2000{\sim}2006$, 2001년 제외)의 댐유입량 자료를 이용하여 실시하였으며, Nash_Sutcliffe 모형효율은 $0.52{\sim}0.88$의 범위로 검보정되었다. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM들 중에서 CCCma CGCM2의 A2, B2 시나리오를 이용하였으며, 댐유역의 기후변화를 모의하기 위하여 과거 30년간($1977{\sim}2006$)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2030년, 2060년, 2090년 전후의 각 30년간의 미래 정보를 재생산하였다. 미래의 식생정보는 7년($2000{\sim}2006$)간의 MODIS 위성 영상에 의한 엽면적 지수를 월단위로 구축하여 엽면적 지수와 평균기온간의 상관회귀식을 도출하여 미래 기후변화에 따른 식생의 활력도를 예측하였다. 미래의 토지이용 변화는 CA-MArkov 기법을 개선, 적용하여 총 9개의 토지이용 항목에 대하여 각 항목별 예측을 실시하였다. 2000년의 기상자료 및 댐유입량을 기준으로 이상의 미래기후, 식생, 토지이용 에측 정보를 적용하여 미래의 댐유입량을 모의한 결과를 분석하였다. 그 결과 강수량 및 온도의 변동이 가장 크게 영향을 주어 유입량의 변화가 모의되었으며, 이에 따른 수문인자의 변동은 2000년 기준으로 증발산량, 토양수분의 변동을 분석하였다. 미래의 수문순환에 가장 큰 영향을 주는 수문인자는 토양수분으로 나타나, 미래에는 산림지역 및 토지이용 개발에 따른 토양수분의 함양량 유지를 위한 유역관리가 중요한 요인이 될 것으로 나타났다.