• 대한토목학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.659-668
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 극한가뭄(Extreme Drought)에 대한 통계학적 특성을 분석하기 위해서 측우기 강수량 자료(1777~1907년)와 기상청에서 관측된 강수량(1908~2015년) 자료 및 기후변화시나리오를 반영한 강수량(2011~2099년) 자료를 활용한 300년 이상의 장기 강수량 자료를 이용하여 서울지역의 가뭄특성을 분석하였다. 경향성 분석결과, 장기간에 걸쳐 연평균 강우량이 증가하는 것으로 분석되었으며, 기상학적 가뭄지수인 SPI에 대한 Wavelet transform 분석결과 측우기와 기상청자료에서 공통적으로 64~80개월(5~6년), 기후변화자료에서는 96~128개월(8~10년) 주기로 가뭄발생 주기가 길어지는 것으로 나타났다. Dry spell 분석결과에서는 고대기간에서 가뭄발생 빈도가 높은 반면, 근 현대, 미래기간에서는 발생빈도가 점차 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 가뭄규모 분석을 통해서 서울지역의 가장 극심한 가뭄사상으로 1901년이 극심한 가뭄연도로 분석되었고, 1899~1907년이 서울지역에서 발생한 가뭄사상 중 9년 연속의 가장 극심한 연속가뭄으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권3호
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• pp.47-57
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• 2021

Drought monitoring over paddy field area is an important role as the frequency and intensity of drought due to climate change increases. This study analyzed the applicability of drought monitoring on paddy crops using MODIS-based field surveys. As a satellite-based drought index using evapotranspiration for quantitative drought determination, ESI (Evaporative Stress Index), was applied and calculated through the ratio of MODIS- based actual and potential evapotranspiration. For the irrigated areas of Idong, Gosam, Geumgwang, and Madun reservoirs the availability of irrigation water supply, ponding depth, precipitation, paddy growth were investigated for the paddy field within one grid of MODIS. In addition, the percentile-based ESI drought severity was calculated to compare the growth process of paddy and changes in the drought category of ESI. The Idong area was irrigated about a week later than other reservoirs for the period of water supply, transplanting, and water drainage and the ESI drought category tended to be different. The Gosam, Geumgwang, and Madun area expressed moderate drought prior to the farming season, and indicated normal as the water was supplied. During the water drainage, the drought category intensified, indicating that the water available on land was decreasing. These results demonstrated that the MODIS-based ESI could be an effective tool for agricultural drought monitoring over paddy field area.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.47-57
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• 2015

Along with climate change, the occurrence and severity of natural disasters have been increased globally. In particular, the increase of localized heavy rainfalls have caused severe flood damage. Thus, it is needed to consider climate change into the estimation of design flood, a principal design factor. The main objective of this study was to estimate design floods for an agricultural reservoir watershed based on the RCP (Representative Concentration Pathways) scenarios. Gyeryong Reservoir located in the Geum River watershed was selected as the study area. Precipitation data of the past 30 years (1981~2010; 1995s) were collected from the Daejeon meteorological station. Future precipitation data based on RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 scenarios were also obtained and corrected their bias using the quantile mapping method. Probability rainfalls of 200-year frequency and PMPs were calculated for three different future spans, i.e. 2011~2040; 2025s, 2041~2070; 2055s, 2071~2100; 2085s. Design floods for different probability rainfalls were calculated using HEC-HMS. As the result, future probability rainfalls increased by 9.5 %, 7.8 % and 22.0 %, also design floods increased by 20.7 %, 5.0 % and 26.9 %, respectively, as compared to the past 1995s and tend to increase over those of 1995s. RCP4.5 scenario, especially, resulted in the greatest increase in design floods, 37.3 %, 36.5 % and 47.1 %, respectively, as compared to the past 1995s. The study findings are expected to be used as a basis to reduce damage caused by climate change and to establish adaptation policies in the future.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1039-1050
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• 2014

본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권3호
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• pp.25-35
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• 2009

Climate change due to global warming possibly effects the agricultural water use in terms of evapotranspiration. Thus, to estimate rice evapotranspiration under the climate change, future climate data including precipitation, minimum and maximum temperatures for 90 years ($2011{\sim}2100$), were forecasted using LARS-WG. Observed 30 years ($1971{\sim}2000$) climate data and climate change scenario based on SRES A2 were prepared to operate the LARS-WG model. Using these data and FAO Blaney-Criddle method, reference evapotranspiration and rice evapotranspiration were estimated for 9 different regions in South Korea and rice evapotranspiration of 10 year return period was estimated using frequency analysis. As the results of this study, rice evapotranspiration of 10 year return period increased 1.56%, 5.99% and 10.68% for each 30 years during $2011{\sim}2100$ (2025s; $2011{\sim}2040$, 2055s; $2041{\sim}2070$, 2085s; $2071{\sim}2100$) demonstrating that the increased temperature from the climate change increases the consumptive use of crops and agricultural water use.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.309-319
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• 2023

최근 기후변화로 인해 기상재해의 발생빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라는 지역별 기후 특성의 편차로 인해 기후변화에 따른 취약성 및 대응능력이 지역별로 차이가 크다. 특히 가뭄은 다양한 요인에 의해 발생하고, 기상학적, 수문학적, 농업적 영향 범위가 광범위하다. 따라서 가뭄에 효과적으로 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려할 수 있는 통합가뭄지수를 활용할 필요가 있으며, 기후변화를 고려한 미래 가뭄을 종합적으로 평가해야 한다. 본 연구에서는 베이지안 분류(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 미래 가뭄에 대한 수문학적 위험도(${\bar{R}}$)를 평가하였다. 우선, 관측자료와 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 부문별 가뭄지수(SPI, SDI, ESI, WSCI)를 DNBC에 적용하여 통합가뭄지수를 산정하였다. 산정된 통합가뭄지수의 심도와 지속기간을 대상으로 이변량 가뭄빈도분석을 실시하고, 이변량 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, S2(2021-2040) 기간에서 위험도가 가장 높게 나타났으며(${\bar{R}}$=0.572), 평균적으로 위험도가 가장 높은 지역은 밀양강(#2021)이었다(${\bar{R}}$=0.94). 단기 미래(2021-2040) 기간 동안 낙동강 유역의 수문학적 위험도는 전반적으로 큰 폭으로 상승하였으며, 중·장기 미래(2041-2070, 2071-2099) 기간 동안 낙동강 유역 북부의 위험도는 감소하고 남부의 위험도는 상승하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.403-407
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• 2006

본 연구는 매년 우리나라에 막대한 인명과 재산의 피해를 입히는 홍수 피해를 공학적인 측면에서 저감시키고자 한다. 이러한 항구적인 홍수 대책 수립을 위해 본 연구에서는 각종 댐 및 수리구조물의 설계지침인 설계홍수량을 분석함으로서 향후 우리나라 수리구조물의 안정적인 설계 지침을 제공하는데 있다. 본 연구는 한국의 기후학적 지형학적 특성을 고려한 동질한 지역으로 구분하였으며 L-모멘트비와 K-S 검정에 의해 적용분포의 적합성 검정을 실시한 결과 GEV분포가 절절한 것으로 판단되었다. 지점빈도분석과 지역빈도 분석의 결과를 비교하기 위해 Monte Carlo 모의를 실시하였고 최종적으로 적정 설계홍수량을 선정하기 위해 오차분석을 실시하였다. 그 결과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량이 적정한 것으로 판단되었다.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.13-21
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• 2012

우리나라의 동일강수지역에 대한 구분은 기상학적으로 의미를 지닐 뿐만 아니라 장기예보를 위한 자료로 활용된다. 또한 최근 들어 수문학에서는 확률강수량을 산정하기 위해 지금까지 사용되어 온 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석방법의 활용이 적극 제시되고 있다. 이에 따라 동일강수지역의 군집화에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 1980년부터 2010년까지 61개 지상관측지점의 자료를 이용하여 자기조직화지도 군집기법으로 동일강수 지역을 군집화하고 K-means Clustering과 Davies-Bouldin Index를 적용하여 우리나라의 동일강수지역에 대해 6개의 최적 군집 개수를 산출하였다. 그리고 최종적으로 GIS에 기반한 Thiessen Polygon을 활용하여 동질지역의 지역화 하였다.

• 지질공학
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• 제34권2호
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• pp.263-277
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• 2024

본 연구에서는 연천지역의 개발 가능한 지하수의 양을 추정하기 위해 분포형 수문모형 SWAT-K를 이용하여 토지이용, 토양분포 특성에 따른 함양량을 산정하였다. 모형의 검보정 결과 관측유량과 모의유량의 결정계수가 0.75~0.97로 양호하게 나타났으며 계산된 지하수 함양량은 겨울과 봄에 걸쳐 낮은 함양률을, 여름철에는 높은 함양률을 나타내는 시공간적 특성을 보였다. 계산된 연평균 함양률을 자연유량의 기저유출률과 비교하여 추정된 함양량의 타당성을 검토하였다. 지하수 개발가능량은 통계학적 빈도해석 기법을 이용한 10년 빈도 갈수시의 함양량으로 산정하여 연강수량의 11.5%인 것을 확인할 수 있었다.

• 통합자연과학논문집
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• 제17권3호
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• pp.93-103
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• 2024

Mongolia's diverse geographical landscape and harsh climate make it particularly susceptible to various natural disasters, including forest fires, heavy rains, dust storms, and heavy snow. This study aims to explore the relationships between key climatic variables and the frequency of these disasters. We collected monthly data from January 2022 to April 2024, encompassing average temperature, temperature variability (absolute temperature difference), average humidity, and precipitation across the capitals of Mongolia's 21 provinces and the capital city Ulaanbaatar. The data were analyzed using multiple statistical models: Linear Regression, Poisson Regression, and Negative Binomial Regression. Descriptive statistics provided initial insights into the variability and distribution of the climatic variables and disaster occurrences. The models aimed to identify significant predictors and quantify their impact on disaster frequencies. Our approach involved standardizing the predictor variables to ensure comparability and interpretability of the regression coefficients. Our findings indicate that climatic variables significantly affect the frequency of natural disasters. The Negative Binomial Regression model was particularly suitable for our data, which exhibited overdispersion common characteristic in count data such as disaster occurrences. Understanding these relationships is crucial for developing targeted disaster management strategies and policies to mitigate the adverse effects of climate change on Mongolian communities. This research provides valuable insights into how climatic changes impact disaster occurrences, offering a foundation for informed decision-making and policy development to enhance community resilience.