Long term observational analysis by climatologists has confirmedthat the global warming is no longer a topic of debate among scientists andpolicy makers. According to the report of IPCC-2001 (Intergovernmental Panelon Climate Change), the global mean surface air temperature is increasinggradually. The reported increase of mean temperature is by 0.6 degree in the end of twentieth century. This could represent severe threat for propertylosses especially due to increase in the number of extreme weather arising out of global warming. period of model integration from 2001 to 2100 using output of ECHAM4/HOPE-G of Max Planet Institute of Meteorology (MPI) for IPCC SRES (Special Report on Emission Scenarios). The main results of this study indicate increase of surface air temperature by 6.20C and precipitation by 2.6% over Korea in the end of 21st century. Simulation results also show that there is increase in daily maximum and minimum temperatures while decrease in diurnal temperature range (DTR). DTR changes are diminished mainly due to relatively rapid increase of daily minimum temperature than that of daily maximumtemperature. It has been observed that increase in precipitation amount anddecrease in the number of rainy days lead to increase of pre precipitationintensity.
Neglecting the vertical transport from the surface, most of the previous studies on the long-range transport of pollutants have only considered the horizontal transport caused by the free atmosphere wind. I used a three dimensional numerical model, MM5 (The fifth generation Penn State Univ./NCAR Mesoscale Model) for the simulation of vertical transport of pollutants and investigated the mechanism of the vertical transport of atmospheric pollutants between planetary boundary layer(PBL) and free atmosphere by fronts. From the three dimensional simulation of MM5, the amount of pollutants transport from PBL to free atmosphere is 48% within 18 hour after the development of front, 55% within 24 hour, and 53% within 30 hour. The ratios of the vertically transported pollutant for different seasons are 62%, 60%, 54%, and 43% for spring, summer, fall, and winter, respectively. The most active areas for the vertical transport are the center of low pressure and the warm sector located east side of cold front, in which the strong upward motion slanted northward occurs. The horizontal advection of pollutants at the upper level is stronger than at the lower level simply because of the stronger wind speed. The simulation results shows the well known plum shape distribution of pollutants. The high concentration area is located in the center and north of the low pressure system, while the second highest concentration area is in the warm sector. It is shown that the most important mechanism for the vertical transport is vertical advection, while the vertical diffusion process plays an important role in the redistribution of pollutants in the PBL.
Hydrometeor type and Drop Size Distribution (DSD) in cloud are the fundamental properties that may help explain the rain formation processes and determine the parameters of radar meteorology. This study presents a preliminary analysis of hydrometeor types and DSD data of cloud measured with a PARSIVEL (PARticle SIze and VELocity) optical disdrometer at the site of Cloud Physics Observation System (CPOS, $37^{\circ}41^{\prime}N$, $128^{\circ}45^{\prime}E$, 843 m from sea level) in Daegwallyeong mountainside of Korea. The method has been validated by comparing the observed rainfall rates with the computed ones from the fitted distribution, using the physical data such as DSD, terminal velocity, and rain intensity which were measured by a Micro-Rain Radar (MRR) and a PARSIVEL optical disdrometer. The analysis period started in three cases: on rainy days with light rain (15.5 mm), moderate rain (76 mm), and heavy rain (121 mm), from March to November 2007, respectively.
본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.
기상청에 따르면 1980년대에 비해 평균 여름철 누적강수량은 약 350 mm가 증가했고, 평균 여름철 강수일수도 12일이 증가했다. 강수량의 증가 추세가 계속될 것으로 예측됨에 따라 여름철 강수량의 증가로 인한 산사태의 위험성 또한 커질 것으로 예상된다. 이에, 기후변화를 고려한 적응대책수립이 시급하다. 환경부는 지자체의 기후변화적응 세부이행계획 수립지원을 위하여 2011년에 기후변화 취약성 평가를 실시하고 지자체에 보급하였다. 그러나 수행된 연구는 국가에서 선택한 기준 시나리오인 기상청의 시나리오를 사용하지 않았다는 점, 대용변수의 일괄적인 표준화 방법을 적용하였다는 점, 상대적인 취약성을 도출하였다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 한계를 개선하고자 하는 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 기상청의 새로운 시나리오인 RCP 8.5 시나리오를 적용하는 것이다. 둘째, 과학적 신뢰성 확보를 위한 대용변수 표준화 방법을 개선하는 것이다. 셋째, 산사태 취약성의 정량적 평가기준을 설정하는 것이다. 연구결과, RCP 8.5 시나리오에 따르면 미래 산사태 취약성은 크게 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 개선된 대용변수 표준화 방법을 적용한 결과, 지역 간의 취약성 차이가 더욱 뚜렷하게 나타나서 중점 취약지역 파악이 용이할 것으로 판단된다. 연구결과, 도출된 산사태 취약성의 정량적 평가기준을 적용함으로써 적응대책 수립의 우선순위 도출에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 지자체 적응대책 수립 시 취약성 평가결과를 보다 효과적으로 활용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
한반도 남서해안에 위치한 흑산도 고층관측이 2003년 6월 1일부터 실시되고 있다. 이러한 흑산도 관측자료에 의한 수치예보개선효과를 보기 위하여 광주의 관측자료와 비교 분석하였다. 분석에는 MM5를 기본으로 제작한 호남지방 고밀도 예측시스템을 이용하였다. 먼저 지표면 마찰과 현열플러스의 차이에 의하여 광주와 흑산도의 바람장과 온도장은 다르게 나타났으며, 광주와 흑산도의 자료를 모두 동화시킨 수치예측 바람장과 기상장이 관측과 제일 잘 일치하였다. 강수면에서 비록 강수량은 과소평가를 하고 있으나, 강수시간과 강수구역은 흑산도자료를 포함하여 자료동화를 시킨 경우 관측과 유사하게 나타났다.
The rainfall amount data measured by 'Wootaek', a method of measuring how far the moisture had absorbed into the soil when it rains during the Joseon Dynasty, were estimated with the Chugugi data in the 12 sites where both the 'Wootaek' and 'Chugugi' data are available. Excluding the 5 sites (Ganghwa, Jinju, Jeonju, Chuncheon, Hamheung) poor in sample data, the 'Wootaek' data 1 'Ri' and 1 'Seo' in 'Chugugi' unit (Bun) in the 7 sites; Suwon, Gwangju (Gyeonggi-do), Gongju, Daegu, Wonju, Haeju and Pyeongyang, were 11.1/5.6 Bun, 9.4/3.2 Bun, 14.0/5.7 Bun, 9.3/3.9 Bun, 13.6/4.3 Bun, 11.3/4.8 Bun and 16.8/7.4 Bun, respectively. The Chugugi unit 1 'Bun' is equall to approximately 2 'mm'. The average of the 7 sites is 13.1/5.7 Bun, however it becomes small to 11.7/4.5 Bun when the Pyeongyang of which data is considerably distributed over wide range is excluded, showing that the 'Wootaek' data 1 'Ri' is approximately the 2.3~2.6 times of 1 'Seo'. It is recommended to use the individual estimates of the sites in utilizing the 'Wootaek' rainfall data of 352 stations across the country restored from the "Gaksa-deungnok".
기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다.
The main objective of this study was to evaluate Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios-based flood risk at a Si-Gun level. A bias correction using a quantile mapping method with the Generalized Extreme Value (GEV) distribution was performed to correct future precipitation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA). A series of proxy variables including CN80 (Number of days over 80 mm) and CX3h (Maximum precipitation during 3-hr) etc. were used to carry out flood risk assessment. Indicators were normalized by a Z-score method and weighted by factors estimated by principal component analysis (PCA). Flood risk evaluation was conducted for the four different time periods, i.e. 1990s, 2025s, 2055s, and 2085s, which correspond to 1976~2005, 2011~2040, 2041~2070, and 2071~2100. The average flood risk indices based on RCP4.5 scenario were 0.08, 0.16, 0.22, and 0.13 for the corresponding periods in the order of time, which increased steadily up to 2055s period and decreased. The average indices based on RCP8.5 scenario were 0.08, 0.23, 0.11, and 0.21, which decreased in the 2055s period and then increased again. Considering the average index during entire period of the future, RCP8.5 scenario resulted in greater risk than RCP4.5 scenario.
In order to evaluate water balance at upland according to RCP8.5 climate change scenario distributed by Korean Meteorological Administration (KMA), we simulated soil moisture using estimation model, called AFKAE0.5 for 66 sites from 2011 to 2020, and established the water balance maps. The amount of annual average precipitation by RCP8.5 scenario was highest in 2016 as recorded 2,062 mm and lowest in 2011 with 1,134 mm. As result of analysis for monthly precipitation and runoff, the amounts of precipitation and runoff have been especially intensive in July in 2014, 2016, 2019, and 2020. Overall, the area of Kyeongbuk and Gyeonggi was estimated more dried status of soil compared with precipitation. Except 2015 and 2020, soil water balance was recorded as negative value in other years which was calculated by subtracting output from input. The status of soil moisture was the most dry in 2020 among those in other years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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