본 연구에서는 저류함수법과 Loopnet(부정류해석모형) 모형으로 홍수예측 시스템을 구성하여 대청댐의 방루에 따른 하류지역의 홍수영향을 에측하여 보았다. 대청댐 하류부에 지역빈도 분석방법(L-모멘트)으로 강우량을 산정하고, 홍수예측시스템으로 금강 하류부의 홍수추적을 실시하여 빈도별 홍수량을 산정하였다. 또한 대청댐의 방류에 따른 금강 하루 주요지점의 홍수량, 홍수위 및 방류량 도달시간을 산정하여 홍수발생시 대청댐 운영의 지표포 활동할 수 있도록 하였다.
Non-contacting, laser-based resonant ultrasound spectroscopy (L-RUS) was applied to characterize the microstructure of a material. L-RUS is widely used by virtue of its many features. Firstly, L-RUS can be used to measure mechanical damping which related to the microstructural variations (grain boundary, grain size, precipitation, defects, dislocations etc). Secondly, L-RUS technology can be applied to various areas, such as the noncontact and nondestructive quality test for precision components as well as noncontact and nondestructive materials characterization. In addition, L-RUS technology can measure the whole field resonant frequency at once. In this paper, we evaluated material characteristics such as resonant frequency, nonlinear propagation characteristic through the development of Laser-Based Resonant Ultrasound spectroscopy (Laser-RUS) System for the detection of Micro Crack in Materials.
본 연구에서는 CORDEX 동아시아 영역에서 경계조건(ERA-Interim, NCEP/DOE2) 및 적운모수화방안(Grell, Emanuel)이 2010년 7월에 공개된 지역기후모델(RegCM4)의 모의성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 1989년에 대해 총 4개의 민감도 실험(EG, EE, NG, NE)을 수행하였다. 남한에서의 기온, 강수에 대한 RegCM4의 모의성능을 분석하기 위해 기상청의 기온, 강수자료를 이용하였다. RegCM4는 경계조건 및 적운모수화방안에 관계없이 기온의 공간분포, 계절변동을 잘 모의한 반면, 모든 실험에서 강수의 시 공간 분포를 적절히 모의하지 못하였다. 특히, EG, NG, NE 실험은 여름 강수를 관측보다 현저히 적게 모의하는 등 강수의 계절변동을 전혀 모의하지 못하고 있다. 하지만 EE 실험에서는 여름 강수를 포함하여 계절변동을 상대적으로 잘 모의하였다. 동아시아 여름 몬순 및 강수강도별 강수량, 강수빈도 모의에서도 EE 실험이 우수한 모의성능을 보였다. RegCM4는 경계조건에 관계없이 기온, 강수 모두 여름보다는 겨울에, Grell 보다는 Emanuel 방안을 적용할 때 높은 모의성능을 보였다. 또한 전체적으로 모의성능은 경계조건보다는 적운모수화방안에 더 큰 영향을 받는다.
According to the standard guidelines of design flood (MLTM, 2012; MOE, 2019), the design flood is calculated based on past precipitation. However, due to climate change, the frequency of extreme rainfall events is increasing. Therefore, it is necessary to analyze future floods' volume by using climate change scenarios. Meanwhile, the standard guideline was revised by MOE (Ministry of Environment) recently. MOE proposed modified Huff distribution and new CN (Curve Number) value of forest and paddy. The objective of this study was to analyze the change of flood volume by applying the modified Huff and newly proposed CN to the probabilistic precipitation based on SSP and RCP scenarios. The probabilistic rainfall under climate change was calculated through RCP 4.5/8.5 scenarios and SSP 245/585 scenarios. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System) was simulated for evaluating the flood volume. When RCP 4.5/8.5 scenario was changed to SSP 245/585 scenario, the average flood volume increased by 627 ㎥/s (15%) and 523 ㎥/s (13%), respectively. By the modified Huff distribution, the flood volume increased by 139 ㎥/s (3.76%) on a 200-yr frequency and 171 ㎥/s (4.05%) on a 500-yr frequency. The newly proposed CN made the future flood value increase by 9.5 ㎥/s (0.30%) on a 200-yr frequency and 8.5 ㎥/s (0.25%) on a 500-yr frequency. The selection of climate change scenario was the biggest factor that made the flood volume to transform. Also, the impact of change in Huff was larger than that of CN about 13-16 times.
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.
North Korea has frequently suffered from extreme agricultural crop droughts, which have led to food shortages, according to the Food and Agriculture Organization (FAO). The increasing frequency of extreme droughts, due to global warming and climate change, has increased the importance of enhancing the national capacity for drought management. Historically, a meteorological drought index based on data collected from weather stations has been widely used. But it has limitations in terms of the distribution of weather stations and the spatial pattern of drought impacts. Satellite-based data can be obtained with the same accuracy and at regular intervals, and is useful for long-term change analysis and environmental monitoring and wide area access in time and space. The Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used to detect drought response as a index of the droughts occurring rapidly over short periods of time. It is more accurate and provides faster analysis of drought conditions compared to the Standardized Precipitation Index (SPI), and the Palmer Drought Severity Index (PDSI). In this study, we analyze drought events during 2015-2017 in North Korea using the ESI satellite-based drought index to determine drought response by comparing with it with the SPI and SPEI drought indices.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 이용한 가뭄 빈도해석을 통하여 남한지역에서 발생했던 과거가뭄사상의 시, 공간적 분포 특성을 정량적으로 평가하고자 한다. 가뭄의 심도별, 지역별 발생빈도를 추정하기 위하여 Drought Spell 분석을 실시하였고, 또한 남한지역을 대상으로 심한 가뭄에 대한 가뭄우심지역의 공간적 분포특성을 평가하기 위하여 가뭄의 지속기간별 가뭄빈도해석을 통해 기상관측소별 SDF (severity-duration-frequency) 곡선을 작성하고 이를 이용하여 남한지역을 대상으로 하는 가뭄우심도(Potential Drought Hazard Map)를 작성하였다. 가뭄단계별 과거의 발생빈도를 분석한 결과, 금강, 낙동강, 섬진강 유역에서 심한가뭄과 극한가뭄단계의 발생빈도가 매우 큰 것으로 나타났으며 가뭄빈도해석을 통해 작성된 SDF 곡선에서도 한강유역에 위치한 서울관측소에 비해 금강, 낙동강, 섬진강 유역에 위치한 대전, 대구, 광주 관측소의 재현기간별 가뭄심도가 심하게 나타났다. 가뭄빈도해석을 통해 작성된 가뭄우심도에서는 한강 유역과 낙동강 유역의 상류 지역에 비해 금강, 섬진강, 영산강 유역이 가뭄에 취약했던 지역으로 분석되었으며 가뭄단계별 발생빈도와 유사한 결과를 나타내었다. 계절별 가뭄우심도의 경우 봄철에 가장 자주 가뭄이 발생하였으며 짧은 지속기간의 가뭄이 자주 발생했던 것으로 나타났다.
본 연구에서는 20세기 후반 관측자료를 분석하여 최근 한반도 겨울철 강수현상에 나타난 변화 양상과 그 원인을 밝히고, 21세기 후반 기후모델(GFDL 2.1) 자료를 바탕으로 미래의 겨울강수 변화추세를 예측해 보고자 한다. 61개 지점 관측자료를 분석한 결과 에 따르면, 지난 35년 동안$(1973/74\sim2006/07)$ 우리나라 겨울철($11\sim4$월) 총 강수량은 변화가 없었지만, 강설량은 약 4.3cm/10년의 비율로 감소하였다. 1980년대 후반 이후 강설일수가 감소하고, 강설강도가 약해지고, 강설계절의 길이가 줄어들면서 설수일율(전체 강수일 수에서 강설일이 차지하는 비율)도 낮아졌다. 이러한 패턴은 겨울철 강수형태가 점차 강설에서 강우의 형태로 바뀌어가고 있음을 보여준다. 이러한 우리나라 겨울철 강수 형태의 변화는 겨울철 양(+)의 북극진동(Arctic Oscillation)에 의해 한반도 주변의 겨울철 기압이 상승함에 따라 나타난 기온상승과 관련되어 있다. 1980년대 후반 이후의 동북아시아 지역의 기압 상승은 한반도 주변의 대기와 해양 온도를 차별적으로 상승시킴으로써 대기안정도 증가에 의한 눈구름 형성 감소와 관련된 대기-해양간 온도경도를 감소시켰다. 모델생산 미래$(2081\sim2100)$ 기후자료와 20세기 후반$(1981\sim2000)$ 기후자료 비교 분석 결과, 21세기 말에는 대기 중 온실기체의 양이 증가할수록 온난화가 강화되어 겨울철 강설기간이 더 짧아지고 강설불가능일이 더 증가할 것으로 예상된다.
This study is intended to investigate that it is possible to analyze the public awareness and satisfaction of the weather forecast service provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) through social media data as a way to overcome limitations of the questionnaire-based survey in the previous research. Sentiment analysis and association rule mining were used for Twitter data containing opinions about the weather forecast service. As a result of sentiment analysis, the frequency of negative opinions was very high, about 75%, relative to positive opinions because of the nature of public services. The detailed analysis shows that a large portion of users are dissatisfied with precipitation forecast and that it is needed to analyze the two kinds of error types of the precipitation forecast, namely, 'False alarm' and 'Miss' in more detail. Therefore, association rule mining was performed on negative tweets for each of these error types. As a result, it was found that a considerable number of complaints occurred when preventive actions were useless because the forecast predicting rain had a 'False alarm' error. In addition, this study found that people's dissatisfaction increased when they experienced inconveniences due to either unpredictable high winds and heavy rains in summer or severe cold in winter, which were missed by weather forecast. This study suggests that the analysis of social media data can provide detailed information about forecast users' opinion in almost real time, which is impossible through survey or interview.
본 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오를 적용한 GCM으로부터 생산된 기상자료를 이용하여 남한지역 미래가뭄의 시공간적인 분포를 전망하였다. 가뭄을 정량적으로 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)를 가뭄지수로 이용하였으며 가뭄빈도해석을 통하여 54개 기상관측소별 SDF(Severity-Duration-Fraquency) 곡선을 유도하여 남한지역의 지속기간별, 재현기간별 가뭄우심지역을 지도화하였다. 가뭄우심도에 의한 미래 가뭄전망 결과, 낙동강, 섬진강 유역이 과거와 동일하게 다른 유역에 비하여 가뭄이 심화될 것으로 전망되었으며 한강유역 역시 가뭄이 심화될 것으로 나타났다. 미래의 경우 A2 시나리오에서는 과거에 비해 낙동강 동해 유역에도 가뭄이 심화되는 지역이 확장되는 것으로 나타났으며 RCP8.5 시나리오에서는 중부지역에 위치한 한강유역의 가뭄이 심화될 것으로 예측되었다. 연구결과를 통해 미래 가뭄은 과거와 같이 남부지방에 국한되지 않고 한반도 전역에 걸쳐 광범위하게 나타날 것으로 전망되었고 기후변화 시나리오별, 기후모델별로 다소의 전망 차이를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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