• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.52 no.4
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• pp.348-357
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• 2019

To investigate the changes of dominant species of benthic macroinvertebrates following summer precipitation variance, we surveyed twenty five sites of the main Seomjin River in May and September in 2014 and 2015. The temperature, precipitation, water quality factors and substrate composition, water depth and flow velocity, which are important factors in benthos habitat environment, were collected and measured. There is not much difference of the cumulative precipitation (CP) between 2014 (2,322.1 mm) and 2015 (2,371.0 mm) in May. However CP in september was decreased by more than half in 2015 (3,726.1 mm) than 2014 (7,678.2 mm). Due to washing effect by summer precipitation, total number of species and individuals for benthic macroinvertebrates were higher in May than in September. Chironomidae spp. and Choroterpes altioculus were dominated in May, Ecdyonurus levis, Ecdyonurus kibunensis were dominated in September. As a result of correlation analysis between community indices and environment factors, it was found that there is a significant correlation with flow velocity and substrate compositions. According to the results of cluster analysis and PCA based on environment fators and dominant species of benthic macroinvertebrates in Seomjin River, it was divided into four groups following CP and MT. Ecdyonurus levis and Ecdyonurus kibunensis reflect the effect of the decrease in summer precipitation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.947-958
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• 2014

Understanding extreme precipitation events is very important for flood planning purposes. Especially, the r-year return level is a common measure of extreme events. In this paper, we present a spatial analysis of precipitation return level using hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitations and daily precipitation above a high threshold at 62 stations in Korea with generalized extreme value(GEV) and generalized Pareto distribution(GPD), respectively. The spatial dependence among return levels is incorporated to the model through a latent Gaussian process of the GEV and GPD model parameters. We apply the proposed model to precipitation data collected at 62 stations in Korea from 1973 to 2011.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1053-1057
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• 2008

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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.4 s.165
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• pp.335-346
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• 2006

Among various input data to hydrologic models, rainfall measurements arguably have the most critical influence on the performance of hydrologic model. Traditionally, hydrologic models have relied on point gauge measurements to provide the area-averaged rainfall information. However, rainfall estimates from gauges become inadequate due to their poor representation of areal rainfall, especially in situations with sparse gauge network. Alternatively, radar that covers much larger areas has become an attractive instrument for providing area- averaged precipitation information. Despite of the limitation of the QPE(Quantitative Precipitation Estimation) using radar, we can get the better information of spatial variability of rainfall fields. Also, rain-gauges give us the better quantitative information of rainfall field. Therefore, in this study, we developed improved methodologies tu estimate rainfall fields using an ordinary cokriging technique which optimally merges radar reflectivity data into rain-gauges data.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.31 no.3
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• pp.383-386
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• 1986

To Study the relationships between rapeseed yield and meteorogical elements, the investigation into the important agronomic characters of Yudal cultivar and climate factors such as precipitation, and temperature from 1975 to 1984 was made. Yearly variation of C. V.(%) were highly significant for yield and the important agronomic character. Correlation coefficients between precipitation of May and Yield or agronomic character were significantly positive. Regression equations between the precipitation of Mayor minimum temperature of February and yield were Y=210.914+1.719X and Y=245.560-1.720X, respectively. Low temperature of February affected rapeseed yield reduction significantly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.268-272
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• 2012

현재 확률강우량을 산정할 때는 수문사상 자료계열이 정상성을 가지고 있다고 가정하고 산정하고 있다. 이는 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 자료계열이라 할지라도 이들 자료에 대해 해석을 할 수 있는 검증된 대안이 아직 없기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 증가경향성이 존재하여 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 지역에 대해서 경향성을 고려한 확률강우량을 산정하고, 기존의 방법에 의해서 산정된 확률강우량과 비교해보았다. 그리고 현재까지의 강우량 자료를 시계열분석을 이용하여 미래 강우량 자료를 예측하고 확률강우량을 산정함으로써 시계열분석을 통한 확률강우량 산정과 경향성을 고려하여 산정된 확률강우량을 비교했다. 우선 실제로 우리나라의 강우의 패턴이 변화하고 있는지 확인하고, 변화의 양상이 뚜렷한 지점에 대해서 시계열분석을 이용하여 가까운 미래의 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 2010년에 비해서 2020년의 확률강우량이 4~15%정도 증가하였다. 다른 방법과 비교해본 결과, 약 5%의 편차를 보였다. 본 연구에서는 최종적으로 우리나라 강우관측소 61지점의 경향성을 판별하여 전국 지도에 등고선으로 나타내어 경향성을 고려해야 할 지역들은 분류하였고, 이 지도를 활용하여 확률강우량을 산정함으로써 수공구조물의 계획 및 설계, 하천관리, 수자원 계획 등에 활용하고 전체적인 설계 빈도 상향조정으로 발생되는 예산 낭비 방지와 홍수피해 저감에 도움이 되고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1013-1017
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• 2008

이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1484-1487
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• 2007

본 연구에서는 우리나라를 주지적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 139개 태풍에 대하여, 중심 위치와 중심 기압 자료와 우리나라 강우관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍운 연평균 3.09회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 서울과 부산 지점을 대상으로 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법을 적용하여 태풍에 의해 발생할 수 있는 확률강우량을 산정하여, 빈도해석에 의한 확률강우량과 비교를 수행하였다. 그 결과, 서울 지점은 태풍에 의한 강우량이 그리 크지 않았으나, 부산 지점은 태풍에 의해서 발생할 수 있는 강우량이 매우 큰 것으로 분석 되었다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.35 no.2
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• pp.115-130
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• 2014

The growing possibility of the disaster due to severe weather calls for disaster prevention and water management measures in South Korea. In order to prevent a localized heavy rain from occurring, the rainfall must be observed and predicted quantitatively. In this study, we developed an adjustment algorithm to estimate the radar precipitation applying to the local gauge correction (LGC) method which uses geostatistical effective radius of errors of the radar precipitation. The effective radius was determined from the errors of radar rainfall using geostatistical method, and we adjusted radar precipitation for four heavy rainfall events based on the LGC method. Errors were decreased by about 40% and 60% in adjusted hourly rainfall accumulation and adjusted total rainfall accumulation for four heavy rainfall events, respectively. To estimate radar precipitation for localized heavy rain events in summer, therefore, we believe that it was appropriate for this study to use an adjustment algorithm, developed herein.