• 한국지구과학회지
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• 제32권7호
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• pp.750-760
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• 2011

본 연구에서는 신뢰성 있는 국가표준 지역기후변화 시나리오 생산을 위해 현재기후에 대한 SNURCM과 WRF의 재현성을 검증하였다. 국립기상연구소에서 생산된 HadGEM2-AO 전구자료를 지역기후모형의 경계조건으로 사용하여 CORDEX 규준 하에 28년(1978-2005)간의 장기적분을 수행하였다. 두 모형은 연평균 지표 온도 분포를 관측과의 공간상관계수가 0.98 이상으로 매우 높은 일치성을 나타내었지만, 모형 영역의 북쪽 경계를 중심으로 한랭 편차를 공통적으로 보였다. 강수의 경우 또한 육지 지역을 대상으로 한 관측과의 공간 상관 계수는 SNURCM이 0.85, WRF가 0.79로 나타나 우수한 모의 결과를 보였다. 두 모형에서 모의된 강수 분포는 적도와 중위도 지역 간에 상반되는 특성을 보였다. SNURCM은 WRF에 비교하여 중위도 동아시아 몬순 강수대의 분포를 적도 지역의 강수대보다 상대적으로 잘 모의하였으나, WRF는 그 반대의 결과를 나타내었다. 여름철(JJA) 보다 봄철(MAM)에 과다 모의되었지만 모의된 강수 분포의 일치성은 봄철에 높게 나타났다. 세부영역 별 분석에서 두 모형은 7월 강수 최대 시점과 양을 비교적 정확히 모의하였고, 특히 내륙 지역 강수량의 모의 정확도가 해양에 영향 받는 지역보다 높았다. 모의결과는 한반도 상의 높은 일평균 지표온도일수와 강한 강수일수를 표현하는데 한계를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.312-317
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• 2006

지역규모의 기후변화 모의결과를 이용하여 금강유역 용담댐의 홍수기 치수안전도에 대한 민감도분석을 수행하였다. 기후변화 모의에 사용된 SNURCM(Seoul National University Regional Climate Model)은 미국 National Center for Atmospheric Research의 Community Climate System Model의 전지구모형을 기반으로 spectral nudging 기법을 사용한 공간해상도 30 km, 연직 21층의 지역기후모형이다. 기후변화 시나리오로는 SRES 'B1'이 사용되었으며 과거 control run에 대한 기후모의 정확도 분석을 통하여 SNURCM 기상자료를 관측치와 비교한 결과 면적강우량을 다소 과소추정하였고 이점을 감안하여 SNURCM의 일 모의결과에 보정 계수를 적용하였다. 하천유출량은 SSARR 모형을 이용하여 SNURCM 모의가 수행된 전체기간을 $1980{\sim}1999$년과 $2000{\sim}2019$년으로 20년씩 나누어 용담댐 일 유입량을 산정하여 통계분석을 실시하였고 과거와 미래 20년 동안을 비교하여 본 결과 (1) 유량의 평균보다는 분산이 미래 20년 동안 증가하여 가뭄과 홍수에 대한 위험도가 증가함을 알 수 있었고, (2) 특히 연최대유량 또한 미래 20년 동안 상당히 증가하여 홍수기 치수대책이 더욱 중요해질 것으로 판단되었다. 마지막으로 용담댐 운영은 범용 시스템분석 도구인 STELLA(System Thinking Experimental Learning Laboratory with Animation) 상에서 GUI로 구현하여 유입량 변화에 따른 용담댐 치수안전도 변화를 모의해 보았다. 용담댐의 홍수기 운영은 저수지 수위가 제한수위를 초과하기 시작하면 Rigid ROM 발효하여 방류량을 결정하도록 구성하였고, 무효방류(spill)가 일어나는 현상을 실패로 가정하여 이에 대한 신뢰도(reliability), 회복도(resiliency), 그리고 심도(vulnerability)를 치수안전도 지표로 계산하였다. 전체기간을 1980년${\sim}$1999년, 2000년${\sim}$2019년, 2000년${\sim}$2009년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.

• 대기
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• 제18권4호
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• pp.387-395
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• 2008

The impact of horizontal resolution on a regional climate model was investigated by simulating precipitation over the Korean Peninsula. As a regional climate model, the SNURCM(Seoul National University Regional Climate Model) has 21 sigma layers and includes the NCAR CLM(National Center for Atmospheric Research Community Land Model) for land-surface model, the Grell scheme for cumulus convection, the Simple Ice scheme for explicit moisture, and the MRF(Medium-Range Forecast) scheme for PBL(Planetary Boundary Layer) processing. The SNURCM was performed with 20 km resolution for Korea and 60 km resolution for East Asia during a 20-year period (1980-1999). Although the SNURCM systematically underestimated precipitation over the Korean Peninsula, the increase of model resolution simulated more precipitation in the southern region of the Korean Peninsula, and a more accurate distribution of precipitation by reflecting the effect of topography. The increase of precipitation was produced by more detailed terrain data which has a 10 minute terrain in the 20 km resolution model compared to the 30 minute terrain in the 60 km resolution model. The increase in model resolution and more detailed terrain data played an important role in generating more precipitation over the Korean Peninsula. While the high resolution model with the same terrain data resulted in increasing of precipitation over the Korean Peninsula including the adjoining sea, the difference of the terrain data resolution only influenced the precipitation distribution of the mountainous area by increasing the amount of non-convective rain. In conclusion, the regional climate model (SNURCM) with higher resolution simulated more precipitation over the Korean Peninsula by reducing the systematic underestimation of precipitation over the Korean Peninsula.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.147-158
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• 2007

본 연구는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위해 적합한 수문모형을 선택하고 지역기후모형인 SNURCM에서 생성한 모의기상자료로 유출량을 생성하여 모의정확성을 평가하였다. 4개의 월 물수지모형과 두개의 일 유출모형을 이용하여 대청댐 상류유역의 유입량 모의능력을 비교한 결과 abcd모형이 월 물수지모형 중에서는 가장 뛰어났고, 국내에서 널리 사용되고 있는 일 유출모형인 SSARR와 비슷한 모의정확성을 보였다. 다음으로 abcd모형을 금강유역의 12개 소유역에 적용하기 위하여 매개변수 지역화기법을 사용하였다. 9개의 다목적댐에서 구한 매개변수를 미계측유역으로 가정한 4개 다목적댐에 대하여 지역화기법으로 매개변수를 추정하여 유출량을 모의한 결과 모든 지역에서 효율성계수가 최소 87% 이상으로 모의능력이 우수하였다. 마지막으로 금강유역 12개 소유역의 SNURCM모의강수를 실측강수와 비교한 결과 모든 소유역에서의 효율성계수는 60% 이상이었으며, SNURCM 모의강수자료를 abcd모형에 입력하여 생성한 모의유출량을 대청댐 실측유입량과 비교한 결과 효율성계수가 80% 이상으로 기후변화 연구에 활용 가능함을 확인하였다.

• 대기
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• 제25권4호
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• pp.669-683
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• 2015

In this study, we investigated the prediction skills of four multiple linear regression methods for monthly air temperature over South Korea. We used simulation results from four regional climate models (RegCM4, SNURCM, WRF, and YSURSM) driven by two boundary conditions (NCEP/DOE Reanalysis 2 and ERA-Interim). We selected 15 years (1989~2003) as the training period and the last 5 years (2004~2008) as validation period. The four regression methods used in this study are as follows: 1) Homogeneous Multiple linear Regression (HMR), 2) Homogeneous Multiple linear Regression constraining the regression coefficients to be nonnegative (HMR+), 3) non-homogeneous multiple linear regression (EMOS; Ensemble Model Output Statistics), 4) EMOS with positive coefficients (EMOS+). It is same method as the third method except for constraining the coefficients to be nonnegative. The four regression methods showed similar prediction skills for the monthly air temperature over South Korea. However, the prediction skills of regression methods which don't constrain regression coefficients to be nonnegative are clearly impacted by the existence of outliers. Among the four multiple linear regression methods, HMR+ and EMOS+ methods showed the best skill during the validation period. HMR+ and EMOS+ methods showed a very similar performance in terms of the MAE and RMSE. Therefore, we recommend the HMR+ as the best method because of ease of development and applications.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제18권2호
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• pp.79-88
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• 2015

Preparations need to be made for Korean pine(Pinus koraiensis) in anticipation of climate change because Korean pine is an endemic species of South Korea and the source of timber and pine nut. Therefore, climate change adaptation policy has been established to conduct an impact assessment on the distribution of Korean pine. Our objective was to predict the distribution of Korean pine while taking into account uncertainty and afforestation conditions. We used the 5th forest types map, a forest site map and BIOCLIM variables. The climate scenarios are RCP 4.5 and RCP 8.5 for uncertainty and the climate models are 5 regional climate models (HadGEM3RA, RegCM4, SNURCM, GRIMs, WRF). The base period for this study is 1971 to 2000. The target periods are the mid-21st century (2021-2050) and the end of the 21st century (2071-2100). This study used the MaxEnt model, and 50% of the presences were randomly set as training data. The remaining 50% were used as test data, and 10 cross-validated replicates were run. The selected variables were the annual mean temperature (Bio1), the precipitation of the wettest month (Bio13) and the precipitation of the driest month (Bio14). The test data's ROC curve of Korean pine was 0.689. The distribution of Korean pine in the mid-21st century decreased from 11.9% to 37.8% on RCP 4.5 and RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied from 32.1% to 45.4% on both RCPs. The areas at the end of the 21st century declined by 53.9% on RCP 4.5 and by 86.0% on RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied 23.8% on RCP 4.5 and 7.2% on RCP 8.5. Private forests showed more of a decrease than national forests for all subsequent periods. Our results may contribute to the establishment of climate change adaptation policies for considering various adaptation options.