• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.687-701
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• 2014

해빙은 일반적으로 지구기후 변화 과정을 이해할 수 있는 중요한 요인으로 인식되고 있으며, 기후변화 분석 및 예측을 위한 지구시스템 모델의 기반이 되는 중요한 인자로 대표되고 있다. 수 km 급의 작은 규모로 발생하는 해빙의 변화를 지속적으로 파악하기 위해서는 현재의 제한된 해빙자료로부터 보다 정확한 격자자료를 생산할 것이 요구된다. 본 연구에서는 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)의 월간 해빙면적비(Sea Ice Concentration: SIC) 자료와 상관성이 높은 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 기반의 월간 해빙일수비율(sea ice days ratio)를 지점별 가중치로 이용하는 상세화 기법을 고안하여 10 km 공간해상도의 SIC 자료를 1 km 공간해상도로 상세화하였다. 오호츠크 해역의 분석 결과, 기존의 공간해상도 10 km 자료와 상세화한 1 km 자료에서 해빙면적은 동일하였으며, 월별 SIC 평균과 표준편차 역시 거의 동일한 값의 분포를 나타냈다. 또한 EOF 분석을 통해 기후모델의 SIC 재분석자료 및 AMSR2 상세화 전후 자료에서 공간적, 시간적 변동성의 주성분이 매우 유사한 경향을 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 상세화 기법은 다른 백분율 등으로 표현되는 연속형 비율자료의 상세화에 적용 가능할 것으로 사료되며, 보다 세밀한 해상도의 SIC 자료를 제공함으로써 작은 규모로 발생하는 해빙변화 감시에 기여할 가능성을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1057-1066
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• 2018

기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제22권10호
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• pp.1305-1316
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• 2013

A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.419-431
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• 2021

최근 서울시의 강수특성이 변하고 있으며, 폭우의 발생빈도와 강도가 점차 증가 추세임이 확인되고 있다. 또한, 대부분의 지역이 도시화가 이루어져 불투수 비율이 높고 인구와 재산이 밀집되어 있어 폭우 발생 시 직접유출에 의한 홍수피해가 가중되고 있는 실정이다. 서울시는 이러한 홍수피해에 적극적으로 대응하기 위하여 침수취약지역 해소사업을 추친 중이며, 구조물적·비구조물적 다양한 대응책을 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 미래 기후변화영향을 고려한 수공구조물의 방재성능 목표 설정을 위하여 29개의 GCM의 강수량자료를 활용하여 자료 기간을 단기(2006-2040, P1), 중기(2041-2070, P2), 및 장기(2071-2100, P3)로 구분하여 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 대한 시공간적 상세화를 실시하였다. 공간상세화는 기상청에서 관리하는 서울관측소의 강우량을 기준으로 GCM의 일자료를 Quantile Mapping을 통하여 처리하였으며, 시간 상세화는 K-Nearest Neighbor Resampling 방법과 유전자알고리즘 방법을 이용한 비매개변수 시간상세화 기법을 통하여 일자료를 시간자료로 상세화하였다. 시간상세화를 통해 각 GCM 시나리오별로 100개의 상세화 시나리오가 산출되어 총 2,900개의 상세화 시나리오를 바탕으로 IDF 곡선을 산출하고 이를 평균하여 미래 극치 강우량의 변화를 산출하였다. 산정결과, 재현기간 100년 지속시간 1시간의 확률강우량은 RCP4.5 시나리오에서 8~16%의 증가 특성을 보이고 있음을 확인하였으며 RCP8.5 시나리오의 경우 7~26%의 증가가 이루어짐을 확인하였다. 본 연구결과는 서울시의 미래 기후변화를 대비한 설계강우량 산정 및 수준목표별 수방정책을 수립하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1129-1140
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• 2013

강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권1호
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• pp.13-29
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• 2018

This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.120-124
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• 2008

본 연구에서는 대기대순환모형(GCM) 모의결과를 활용하여 한반도 지역의 강수량과, 온도에 대하여 분위사상법(Quantile mapping)과 상세화기법(downscaling)을 적용하였다. GCM 모의자료는 캐나다기후센터(CCCma; Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)의 CGCM2 A2, B2시나리오의 $2001{\sim}2100$년 자료를 사용하였으며, GCM 모의결과값과 국내관측값과의 계통적오차(systematic bias)를 보정하기 위하여 분위사상법을 적용하였다. 강수자료의 경우 한반도의 강수특성을 반영하기 위하여 홍수기, 비홍수기로 구분지어 감마분포를 이용하였고, 온도자료의 경우 계절적 특성을 반영하기 위하여 봄/가을, 여름, 겨울로 구분지어 표준정규분포를 이용하여 분위사상법을 적용하였다. 강수자료의 경우 과거($1965{\sim}1989$:25개년)의 31개소의 일평균강우 자료를, 온도자료의 경우 과거($1965{\sim}1989$)의 11개소의 일평균온도 자료를 사용하였다. 이러한 분위사상법의 적용으로 GCM 모의결과값과 관측값사이의 계통적오차를 보정하였으며, 그 결과 강수자료의 홍수기의 경우 모의결과값과 관측값의 차이가 3.79mm/day에서 0.62mm/day로, 비홍수기의 경우 0.24mm/day에서 0.02mm/day로 각각 83%, 92% 보정된것을 확인하였으며, 각각의 확률분포 매개변수를 추출하였다. Random Cascade 모형의 자기유사성 및 무작위 변동성계수를 추정하기 위하여 2002년 8월 6일 00:10부터 8월 9일 24:00까지 432장의 레이더 스캔을 사용하여 스케일분석을 실시하였으며, 모형적용결과 연평균 강우량의 변화는 A2의 경우 797.89mm에서 1297.09mm로 B2의 경우 815.02mm에서 1383.93mm로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권4호
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• pp.49-54
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• 2018

With increasing satellite-based RS(Remotely Sensed) techniques, RS soil moisture footprints have been providing for various purposes at the spatio-temporal scales in hydrology, agriculture, etc. However, their coarse resolutions still limit the applicability of RS soil moisture to field regions. To overcome these drawbacks, the LDA(Landsat-based Downscaling Algorithm) was developed to downscale RS soil moisture footprints from the coarse- to finer-scales. LDA estimates Landsat-based soil moisture($30m{\times}30m$) values in a spatial domain, and then the weighting values based on the Landsat-based soil moisture estimates were derived at the finer-scale. Then, the coarse-scale RS soil moisture footprints can be downscaled based on the derived weighting values. The LW21(Little Washita) site in Oklahoma(USA) was selected to validate the LDA scheme. In-situ soil moisture data measured at the multiple sampling locations that can reprent the airborne sensing ESTAR(Electronically Scanned Thinned Array Radiometer, $800m{\times}800m$) scale were available at the LW21 site. LDA downscaled the ESTAR soil moisture products, and the downscaled values were validated with the in-situ measurements. The soil moisture values downscaled from ESTAR were identified well with the in-situ measurements, although uncertainties exist. Furthermore, the SMAP(Soil Moisture Active & Passive, $9km{\times}9km$) soil moisture products were downscaled by the LDA. Although the validation works have limitations at the SMAP scale, the downscaled soil moisture values can represent the land surface condition. Thus, the LDA scheme can downscale RS soil moisture products with easy application and be helpful for efficient water management plans in hydrology, agriculture, environment, etc. at field regions.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.345-352
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• 2018

본 연구에서는 다양한 시간해상도(3-, 6-, 12-, 24-hr)를 가지는 강우자료를 1-hr 강우자료로 분해하여 강우 분해기법의 성능을 평가한다. 강우 분해기법은 추계학적 점 강우 모형인 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)에서 생성된 데이터베이스를 기반으로 수행된다. 기상청 울산, 창원, 부산, 밀양지점의 7월 시간강우자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 연구결과, 강우 분해기법은 강우의 주요 통계치뿐만 아니라 공간상관성도 고려할 수 있는 뛰어난 성능을 보여주었다. 또한, 일단위 시간해상도의 미래 기후변화 시나리오가 가지는 불확실성을 간접적으로 살펴보았다. 강우 분해기법은 미래 기후변화 시나리오에 적용된다면 효과적인 미래 유역관리에 도움이 되리라 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.215-224
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• 2008

SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.