• 한국환경과학회지
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• 제13권12호
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• pp.1033-1039
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• 2004

The methodology developed by Soil Conservation Service for determination of runoff value from precipitation is applied to estimate the precipitation recharge in the Pyungchang river basin. Two small areas of the basin are selected for this study. The CN values are determined by considering the type of soil, soil cover and land use with the digital map of 1:25,000. Forest covers more than $94{\%}$ of the study area.. The CN values for the study area vary between 47 in the forest area and 94 in the bare soil under AMC 2 condition. The precipitation recharge rate is calculated for the year when the precipitation data is available since 1990. To obtain the infiltration rate, the index of CN and five day antecedent moisture conditions are applied to each precipitation event during the study period. As a result of estimation, the value of precipitation recharge ratio in the study area vary between $15.2{\%}\;and\;35.7{\%}$ for the total precipitation of the year. The average annual precipitation recharge rate is $26.4{\%}\;and\;26.8{\%}$, meaning 377.9mm/year and 397.5mm/year in each basin.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1260-1264
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• 2009

Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.115-125
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• 2012

The comparison between the spatial and temporal variability of aridity index, precipitation effectiveness and runoff during El-Nino and La-Nina periods and that of the normal period was conducted to evaluate the regional impacts of El-Nino, La-Nina in hydrologic variables. Aridity index and precipitation effectiveness were estimated using 59 nationwide weather stations data and runoff data of WAMIS were used. The ratio of the difference between El-Nino, La-Nina year value and that of normal year was analyzed. Temporal variation demonstrated that aridity index, precipitation effectiveness and run-off discharge increase in March, April, August, November, December and decrease in February, June, September, October according to El-Nino effect. Aridity index, precipitation effectiveness and run-off discharge increase in March, May, September and decrease in June, August, November, December according to La-Nina effect. The spatial variation of those variables analyzed for different basins showed that impacts in the Han river basin relatively higher than that of other basins.

• 대기
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• 제24권2호
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• pp.151-158
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• 2014

This study investigated a method for the discrimination of precipitation type using thickness of geopotential height at 1000~850 hPa and improved Matsuo's scheme over South Korea using 7 upper-level observations data during winter time from 2003 to 2008. With this research, it was suggested that thickness between snow and rain should range from 1281 to 1297 gpm at 1000~850 hPa. This threshold was suitable for determining precipitation type such as snow, sleet and rain and it was verified by investigation at 7 upper-level observation and 10 surface observation data for 3 years (2009~2011). In addition, precipitation types were separated properly by Matsuo's scheme and its improved one, which is a fuction of surface air temperature and relative humidity, when they lie in mixed sectors. Precipitation types in the mixed sector were subdivided into 5 sectors (rain, rain and snow, snow and rain, snow, and snow cover). We also present the decision table for monitoring and predicting precipitation types using model output of Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and observation data.

• 한국환경과학회지
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• 제29권10호
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• pp.1003-1010
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• 2020

In this study, the necessity for a village unit Automatic Weather System (AWS) was suggested to obtain correct agricultural weather information by comparing the data of AWS of the weather station with the data of AWS installed in agricultural villages 7 km away. The comparison sites are Hyogyo-ri and Hongseong weather station. The seasonal and monthly averaged and cumulative values of data were calculated and compared. The annual time series and correlation was analyzed to determine the tendency of variation in AWS data. The average values of temperature, relative humidity and wind speed were not much different in comparison with each season. The difference in precipitation was ranged from 13.2 to 91.1 mm. The difference in monthly precipitation ranged from 1.2 to 75.4 mm. The correlation coefficient between temperature, humidity and wind speed was ranged from 0.81 to 0.99 and it of temperature was the highest. The correlation coefficient of precipitation was 0.63 and the lowest among the observed elements. Through this study, precipitation at the weather station and village unit area showed the low correlation and the difference for a quantitative comparison, while the elements excluding precipitation showed the high correlation and the similar annual variation pattern.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.485-493
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• 2006

본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권5호
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• pp.851-858
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• 2009

In the last decades, there has been much interest in climate variability because its change has dramatic effects on humanity. Especially, the precipitation data are measured over space and their spatial association is so complicated. So we should take into account such a spatial dependency structure while analyzing the data. However, in linear models for analyzing the data, data sets show severely skewed distribution. In the paper, we consider the Box-Cox transformation to satisfy the normal distribution prior to the analysis, and employ a Bayesian hierarchical framework to investigate the spatial patterns. The data set we considered is monthly average precipitation of the third quarter of 2007 obtained from 347 automated monitoring stations in Contiguous South Korea.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.515-524
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• 2008

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서는 안정적인 확률강우량을 산정하는 것은 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량은 강우관측소에서 관측된 강우자료로부터 각 지속기간에 해당하는 연최대치 강우계열을 구성한 자료의 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 연최대치 강우 계열은 대부분 시간강우량 또는 일강우량 자료를 통해 추출하므로, 적절한 고정시간-임의시간 환산계수를 연최대치 강우 계열에 반영할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관측한 37개 지점의 분단위 강우자료와 시간 및 일 단위 강우자료를 활용하여 지속기간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 또한, 추정된 환산계수를 회귀분석하여 지속기간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 회귀식을 유도하였다. 추정된 환산계수를 연최대치 강우 자료에 반영함으로써 보다 안정적인 확률강우량을 산정하는 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제17권1호
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• pp.80-90
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• 2015

기후변화로 인해 강우 패턴과 강우강도의 변동성이 커지고 있으며, 도시화 및 산업화에 따른 불투수면적의 증가로 인해, 집중호우에 따른 도시침수와 홍수피해가 심화될 것으로 예상하고 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수방어 대안 설정을 위한 설계 강수량(design rainfall) 또는 확률강수량에도 변화가 예상되므로 지역빈도해석을 통해 미래 확률강수량을 산정 및 분석하고자 한다. 기상청 산하 30년 이상의 관측치를 갖고 있는 58개 지점을 대상으로 과거 관측자료를 수집하고, 기후변화를 고려한 미래 확률강수량 추정을 위해 대표농도경로(RCP) 시나리오에 의한 강수량 자료를 이용하여 지역빈도해석을 실시하였다. 기후변화에 따른 강수량 자료의 편의를 제거하기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping) 및 이상치 검정을 실시하였다. Hosking and Wallis(1997)가 제시한 L-moment방법을 이용하여 지역빈도 해석을 실시하였으며, 80년, 100년, 200년 빈도에 대한 미래 목표기간별 확률강수량을 산정하였다. 그 결과 21세기 말에 전국의 확률강수량이 현재의 관측 확률강수량에 비해 25 ~ 27% 상승하는 것으로 예측되며, 특히, 제주도 지역이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 따라서 미래 기후변화로 인한 강수량의 증가와 도시화에 따른 유출특성 변화로 자연재해 발생 및 피해는 더욱 증가할 것으로 예상되며, 미래 홍수안전도를 위한 대비책 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제28권3호
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• pp.143-157
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• 1995

대기중 $CO_2$ 배증에 따른 한반도 강수량 변화가 3개 GCM(CCC, UI와 GFDL)의 기후변화 실험에 따른 광역적 강수변동 자료로부터 Robinson과 Finkelstein이 제시한 혼합적 방법에 의하여 계산되었다. 계산 결과 도출된 대기중 CO$ 배증에 따라 예상되는 강수량 변화는 다음과 같다. 봄철에 예상되는 강수량 증가는 약 25mm/yr정도이며 여름철과 가을철의 강수량 증가는 50mm/yr를 상회하였다. 그러나 겨울철에는 13mm/yr 감소하였다. 현 강수량에 대한 백분율로 보면 봄철, 여름철과 가을철에 각각 10%, 13%와 24%의 강수량 증가를 보인 반면에 겨울철에는 현재보다 다소 감소할 것이 예상된다.