• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1173-1181
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• 2020

최근 단기간의 국지성호우가 빈번하게 발생하면서 단순 1차적 피해를 넘어 경제적, 사회적 영향이 커지고 있다. 기상선진국에서는 단순 기상예보로서의 정보전달이 아닌 사회 경제적 영향을 분석하여 현실적이고 신뢰할 수 있는 영향예보를 실시하고 있다. 본 논문에서는 사람의 보행에 영향을 미칠 수 있는 영향한계강우량을 산정하기 위해서 Spatial Runoff Assessment Tool (S-RAT), FLO-2D 모델을 사용하여 침수정도를 도출하였고 Grid to Grid (G2G)개념의 한계강우량을 산정하였다. 또한, 과거 의학 분야에서 많이 사용하였지만 현재는 가뭄이나 홍수 등의 자연현상 및 머신러닝에 많이 사용하는 ROC 분석 기법을 통해 정량적인 정확도분석을 실시하였다. 분석 결과 실제 침수와 모의 침수가 비슷한 시간대의 결과가 나왔으며 ROC 곡선의 결과 0.7이상으로 Fair 단계의 적정성을 확보하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권4호
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• pp.220-237
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• 2001

Over the 20th century global temperature increase has been 0.6$^{\circ}C$. The globally averaged surface temperature is projected to increase by 1.4 to 5.8$^{\circ}C$ over the period 1990 to 2100. Nearly all land areas will have higher maximum temperature and minimum temperature, and fewer cold days and frost days. More intense precipitation events will take plate over many areas. Over most mid-latitude continental interiors will have increased summer continental drying and associated risk of drought. By 2100, if the annual surface temperature increase is 3.5$^{\circ}C$, we will have 15.9$^{\circ}C$ from 12.4$^{\circ}C$ at present. Also the annual precipitation will range 1,118-2,447 mm from 972-1,841 mm at present in Korea. Consequently the average crop periods for summer crops will be 250 days that prolonged 32 days than at present. In the case of gradual increase of global warming, an annual crop can be adapted to the changing climate through the selection of filial generations in breeding process. The perennial crops such as an apple should be shifted the chief producing place to northern or high latitude areas where below 13.5$^{\circ}C$ of the annual surface temperature. If global warming happens suddenly over the threshold atmospheric greenhouse gases, then all ecosystems will have tremendous disturbance. Agricultural land-use plan, which state that farmers decide what to plant, based on their climate-based advantages. Therefore, farmers will mitigate possible negative imparts associated with the climate change. The farmers will have application to use agricultural meteorological information system, and agricultural long-range weather forecast system for their agroecosystems management. The ideal types of crops under $CO_2$ increase and climate change conditions are considered that ecological characteristics need indispensable to accomplish the sustainable agriculture as the diversification of genetic resources from yield-oriented to biomass-oriented characteristics with higher potential of $CO_2$ absorption and primary production. In addition, a heat-and-cold tolerance, a pest resistance, an environmental adaptability, and production stability should be also incorporated collectively into integrated agroecosystem.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.743-750
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• 2008

최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2016

2016년 2월 5일, 짐바브웨는 극심한 가뭄으로 인해 인구의 4분의 1이상이 식량난을 겪고 있다며 '국가 재난 사태'를 선포하였다. 한때 아프리카 곡창지대로 불리던 짐바브웨가 극심한 가뭄을 겪게 된 데에는 2015/16년 슈퍼엘니뇨의 영향이 크게 한 몫을 하였는데, 이는 남반구의 여름인 11월부터 이듬해 3월까지인 짐바브웨의 우기가 2015/16년 슈퍼엘니뇨 강도가 절정에 달했던 시기(10월에서 2월)와 겹쳐져 짐바브웨의 강수량이 슈퍼 엘니뇨의 영향을 받게 되었기 때문이다. 게다가 4월부터는 엘니뇨의 영향을 받은 우기가 끝나고 건기가 시작되기 때문에 앞으로 가뭄이 얼마나 더 악화될지 우려되는 상황이다. 짐바브웨의 기후를 살펴보면, 증발량이 강수량보다 많은 건조기후 중에서도 비교적 그 정도가 약한 기후인 반건조 지대에 속한다. 하지만 연강수량 변동에 따라서, 비가 내리는 해에는 토양 수분이 과잉되고 비가 적게 내리는 해에는 심한 물 부족 현상이 일어나게 되기 때문에, 건기가 시작되는 4월부터 짐바브웨 강수 예측은 가뭄이 얼마나 지속될지를 파악하는 데에 아주 중요한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강수 예측 결과를 중심으로 2016년 짐바브웨의 가뭄이 얼마나 지속되고, 또 가뭄의 강도는 어떻게 될지 알아보는 것에 목적을 두고, GCM을 이용하여 2016년 3월에서 10월까지 장기예측을 수행하였다. 경계 자료로는 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts)에서 제공하는 Sea Ice자료와, NOAA OI (National Oceanic and Atmospheric Administration Optimum Interpolation) Weekly SST자료를 사용하였고 엘니뇨의 영향을 고려하기 위해 IRI (International Research Institute)의 ENSO forecast를 참고하여 SST아노말리에 월별 가중치를 적용하였다. 초기 입력 자료로는 1월 21-30일 10일간의 ECMWF의 재분석 자료를 이용하여 총 10개 멤버의 앙상블 예측을 수행하였고, 8개월(3-10월) 기간에 대해 약 한 달간의 spin-up time을 주었다. 예측 자료를 모델 climatology와 비교하여 월 평균 강수 전망을 분석하였고, 기온과 해면기압의 월 평균자료도 추가 분석하였다. 또한 짐바브웨 지역의 강수 관측 자료와 모델 예측 자료를 이용하여 특정 도시들의 1년 누적강수를 예측 및 분석하였고, 최종적으로 이 결과를 통해 짐바브웨의 가뭄지속가능성을 살펴보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2017

최근 지속적인 심한 가뭄의 발생은 사회적 이슈가 되고 있으므로 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄 모니터링 뿐만 아니라 경감할 수 있는 가뭄전망이 되어야 한다. 이를 위해 우선적으로 우리나라 실정에 맞는 최적화된 가뭄지수의 선정 혹은 개선이 필요하며, 다음으로 개선된 가뭄지수를 기반으로 한 다양한 가뭄정보들이 수자원확보를 위한 관리와 정책에 활용되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 기존에 활용되고 있는 수문학적 가뭄지수인 MSWSI를 개선하였으며, 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기법 기반의 확률론적 가뭄전망을 수행하였다. 대상 유역은 낙동강 유역을 선정하였으며, 연구내용을 살펴보면, 첫 번째로 MSWSI의 개선에 있어서는 (1) 유역 내 공식적으로 수집되는 모든 수문기상인자를 조사하여 중권역 유역별로 기존 MSWSI에서 적용한 4개 인자(강수량, 하천유량, 댐 유입량, 지하수량) 뿐만 아니라 사용 가능한 적합한 인자(댐 저수위, 댐 방류량)를 추가 선정하여 반영; (2) 각 수문인자들에 대해 기존에는 정규분포만 적용하였으나 본 연구에서는 각각 인자별 적합한 확률분포를 추정하였다. 두 번째로 극심한 가뭄이 발생한 2006년과 2014년을 대상으로 개선된 MSWSI를 이용한 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 수행하고 검증하였다. 분석 결과를 살펴보면, 개선된 MSWSI를 과거 실측 수문기상자료를 이용하여 검증한 결과 기존 MSWSI보다 개선된 MSWSI가 과거 발생한 가뭄현상을 더 잘 나타내어 개선된 MSWSI가 효용성이 있음을 확인하였다. 또한 앙상블 기반의 확률론적 가뭄 전망 결과, 기존보다 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망이 우수한 결과를 나타냈다. 또한 대부분의 유역에서 실제 가뭄의 가뭄지수가 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망 범위에 속하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.40-40
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• 2017

최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.116-130
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• 2019

우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-14
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• 2021

양파는 생산량 변동에 따른 가격 변화폭이 커 수급조절 대책이 필요한 대표적인 농산물로 대책의 실효성 증대를 위해서는 정확한 생산량 예측이 요구된다. 양파는 주로 노지에서 재배되기 때문에 기상변화로 인해 생산량의 정확한 추정이 어렵다. 많은 선행연구가 다양하게 시도되었지만 신뢰도 높은 분석결과를 도출하기 위한 양질의 생육 실측자료가 부족한 실정이었다. 선행연구는 기상여건을 통제한 실험설계를 통해 얻어낸 자료를 분석하거나 기상자료와 생육자료 간 지역적 범위가 동일하지 않는 연구가 대다수여서 생육요인과 기상요인 간의 관계를 명확하게 규명하기에는 한계가 있었다. 본 연구는 자연적으로 노출된 환경에서 수집한 생육 실측조사 자료와 함께 실측 대상 지역의 추정 기상자료를 사용하여 생육요인과 기상요인 간 관계를 실증적으로 분석하였다. 양파의 생산량은 구중으로 결정되지만 지상부 생육상황에 따라 구의 생장이 부진할 수 있기 때문에 본 연구에서는 구중뿐만 아니라 지상부 생장과 어떤 기상요인이 중요한지 탐색하였다. 시기별로 생육요인과 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 기상요인을 탐색한 후, 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 요인들의 영향력 및 중요도를 분석하였다. 주목할만한 결과로 3월 초에는 일사량이 지상부 생육에 긍정적인 영향을 주었으며, 3월 말에는 강수량과 지상부 생장 간 음의 상관관계에 있어 가뭄에 의한 피해를 언급한 기존 문헌과 상이하였다. 또한 수확기에는 강수량과 일조시간이 지상부와 지하부 생육에 미치는 영향이 유의하게 반대로 나타났다. 본 연구에서 밝혀낸 생육시기별 중요 기상요인은 양파의 생육모형과 생산량 예측모형 개발 연구를 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.