R-Z 관계식은 레이더 강우추정의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 캐나다 궤벡주의 셍레미에서 홍수를 야기한 폭우사례에서 관측된 우적계 및 레이더 자료를 이용하여 레이더 강우추정 시 우적계 자료에서 도출된 R-Z 관계식의 효과를 분석하였다. 이를 위하여 맥길 S-밴드 레이더에서 시간 분해능 2.5분과 공간 분해능 $1^{\circ}{\times}250m$로 관측된 레이더 반사도를 사용하였다. 레이더 반사도 자료에서는 폭우를 동반한 강우세포가 셍레미를 통과한 것으로 관측되었지만 우량계 관측망에서는 낮은 공간 분해능으로 인하여 이 세포가 관측되지 않았다. 셍레미에서 30분과 1시간 최대 누적 강우량은 각각 39 mm와 42 mm였다. 강우사례 동안 두 개의 우적계(POSS; Precipitation Occurrence Sensor System)가 사용되었다. 하나의 우적계는 레이더 반사도와 우적계 반사도를 비교하여 레이더 반사도를 보정하고 다른 우적계는 R-Z 관계식을 유도하는데 사용되었다. 기후학적 R-Z 관계식을 사용하였을 때 보다 반사도에 의존적인 우적계에서 유도된 관계식을 사용하였을 때 강우 추정 오차가 크게 줄었다. 일 누적 강우량에 대하여 편차는 +12%에서 -2%, 평균제곱근오차가 16%에서 10%로 줄었다. 우적계에서 도출된 R-Z 관계식으로 추정된 레이더 강우장을 이용하였을 때 홍수사례에 대하여 강우 발생 시간 및 강우량이 잘 일치하였다.
이 연구는 월평균 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 일 최저기온을 생성하는 방법을 개발하기 위하여 진행되었다. 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일기상자료를 분석하여 일 최고기온 및 일 최저기온의 연간 변동 경향을 나타내는 모수(중심값($\hat{U}$), 진폭(C), 편이(T))와 일간 변동을 반영하는 모수(A, B)를 탐색하였다. 그 중 중심값은 지점간의 연 평균자료로부터 도출하였고, 중심값을 제외한 모수들은 전국 평균을 기상생성과정에 적용하였다. 먼저 강우발생 유무에 따라 일 기상자료를 생성한 후 월 자료를 이용하여 보정하고 마지막으로 일 최고기온 및 일 최저기온을 생성하였다. 이 방법으로 전체 23개 지역에 대하여 월별로 생성하였을 때 전체 월별 분포의 95% 이상 관측된 분포와 유사한 일 자료를 생성할 수 있었다. 또 이 방법에 의해 과거 자료와 유사한 생장도일(Growing Degree Day)를 생성할 수 있었고, 조사대상이 아닌 지역에도 충분히 적용할 수 있었다. 이 방법은 기후변화시나리오 등 월 자료가 확보되어 있는 경우에 일기상자료를 생성하는데 유용할 것으로 판단되었다.
Varying dominant processes, including Tropical Cyclone (TC) and non-TC rainfall events, have been known to drive the occurrence of precipitation in South Korea. With the changes in the pattern of the Earth's climate due to anthropogenic activities, nonstationarity or changes in the magnitude and frequency of these dominant processes have been separately observed for the past decades and are expected to continue in the coming years. These changes often cause unprecedented hydrologic events such as extreme flooding which pose a greater risk to the society. This study aims to take into account a more reliable future climate condition with two dominant processes. Diverse statistical models including the hidden markov chain, K-nearest neighbor algorithm, and quantile mappings are utilized to mimic future rainfall events based on the recorded historical data with the consideration of the varying effects of TC and non-TC events. The data generated is then utilized to the hydrologic model to conduct a flood frequency analysis. Results in this study emphasize the need to consider the nonstationarity of design rainfalls to fully grasp the degree of future flooding events when designing urban water infrastructures.
The SWAT model developed by the USDA-Agricultural Research service for the prediction of rainfall run-off, sediment, and chemical yields in a basin was applied to Jeju Island watershed to estimate the amount of runoff. The research outcomes revealed that the estimated amount of runoff for the long term on 2 water-sheds showed fairly good performance by the long-term daily runoff simulation. The watershed of Chunmi river located the eastern region in Jeju Island, after calibrations of direct runoff data of 2 surveys, showed the similar values to the existing watershed average runoff rate as 22% of average direct runoff rate for the applied period. The watershed of Oaedo river located the northern region showed $R^2$ of 0.93, RMSE of 14.92 and ME of 0.70 as the result of calibrations by runoff data in the occurrence of 7 rainfalls.
A newly developed rainwater harvesting (RWH) system reliability model is evaluated for roof area of buildings in Haeundae District of Busan. RWH system is used to supply water for toilet flushing, back garden irrigation, and air cooling. This model is portable because it is based on a non-parametric precipitation generation algorithm using a markov chain. Precipitation occurrence is simulated using transition probabilities derived for each day of the year based on the historical probability of wet and dry day state changes. Precipitation amounts are selected from a matrix of historical values within a moving 30 day window that is centered on the target day. Then, the reliability of RWH system is determined for catchment area and tank volume ranges using synthetic precipitation data. As a result, the synthetic rainfall data well reproduced the characteristics of precipitation in Busan. Also the reliabilities of RWH system for each of demands were computed to high values. Furthermore, for study area using the RWH system, reduction efficiencies for rooftop runoff inputs to the sewer system and potable water demand are evaluated for 23%, 53%, respectively.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
The discharge within the basin in Jeju Island was calculated by using SWAT model, which a Semi-distributed rainfall-runoff model to the important rivers. The basin of Chunmi river of the eastern region of Jeju Island, as the result of correcting as utilizing direct runoff data of 2 surveys, appeared the similar value to the existing basin average runoff rate as 22% of average direct runoff rate for the applied period. The basin of Oaedo river of the northern region showed $R^2$ of 0.93, RMSE of 14.92 and ME of 0.70 as the result of correcting as utilizing runoff data in the occurrence of 7 rainfalls. The basin of Ongpo river of the western region showed $R^2$ of 0.86, RMSE of 0.62 and ME of 0.56 as the result of correcting as utilizing runoff data except for the period of flood in $2002{\sim}2003$. Yeonoae river of the southern region showed $R^2$ of 0.85, RMSE of 0.99 and ME of 0.83 as the result of correcting as utilizing runoff data of 2003. As the result of calculating runoff for the long term about 4 basins of Jeju Island from the above results, SWAT model wholly appears the excellent results about the long-term daily runoff simulation.
직접유출을 산정하기 위한 SCS Curve Number 방법에서 CN의 값에 영향을 주는 요소 중의 하나는 선행토양함수조건(AMC)이며, 실무에서도 가장 큰 유출량을 산정토록 하는 AMC-III 조건을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년까지 42년간의 서울 기상청관측소의 우기시(6월~9월) 일강우자료를 이용하여 AMC의 강우량 대비 발생분포를 분석하였다. 그리고 기후변화에 따른 AMC의 변동특성을 분석하기 위하여 대기대순환모형(GCM)의 예측치에 따른 강우량 대비 AMC의 확률질량함수를 분석하였다. 연구 결과, 본 연구에서 사용한 기후변화시나리오에 의하면 AMC-I의 발생비율은 감소하였고, AMC-III의 발생비율은 증가하는 것으로 파악되었다. 반면에 AMC-II는 커다란 변화를 보이지 않는 것으로 파악되었다.
본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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