여름철 집중 강우량 감소에 따른 저서성 대형무척추동 물 군집 변화를 알아보기 위하여 섬진강 본류 25지점을 대상으로 2014년과 2015년 각각 5월과 9월 총 4회 조사를 실시하였다. 서식환경에 중요하게 작용하는 요인인 강우량, 기온, 수질, 수심, 유속, 하상구성을 수집하고 측정하였다. 섬진강의 5월 누적강우량 (CP)은 2014년 2,322.1 mm, 2015년 2,371.0 mm로 큰 차이를 보이지 않았으나, 9월 CP 는 2014년 7,678.2 mm, 2015년 3,726.1 mm로 반절 이상 감소하였다. 여름철 집중강우로 인한 유실효과로, 개체밀도와 종 수는 5월이 9월보다 높았다. 5월은 깔따구류와 세 갈래하루살이, 9월은 네점하루살이, 두점하루살이, 세갈래 하루살이가 우점을 차지하였다. 생물지수와 환경요인과의 상관성 분석 결과, 하상구성 및 유속과 상관성이 있는 것으로 나타났다. 저서성 대형무척추동물 우점종과 환경요인과의 집괴분석한 결과 5월과 9월의 CP와 MT에 따라 4 그룹으로 나뉘었다. 주성분 분석 결과 집괴분석으로 나뉘어진 그룹의 특성을 잘 반영하였으며, 특히 네점하루살이와 두점하루살이는 강우량의 변동을 잘 반영하였다.

현재 최고 수준의 대순환 모형에서 북동아시아 여름몬순 강도의 계절예측 능력은 낮으나 북서태평양 아열대 고기압 강도의 예측률은 상대적으로 높다. 북서태평양 아열대 고기압은 북서태평양 지역 및 동아시아 지역에서 가장 주된 기후 변동성이다. 본 연구에서 NCEP 계절예측시스템에서 예측된 북서태평양 아열대 고기압의 예측성에 대해 논의될 것이다. 한편, 북동아시아 여름몬순의 경년변동성은 북서태평양 아열대 고기압과 높은 상관성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이 관계에 근거하여, NCEP 계절예측시스템과 정준상관분석을 이용한 계절예측 모형을 제안하고 그 예측률을 평가하였다. 이 방법은 북동아시아 지역 여름철 강수량 편차에 대한 계절예측에 있어 통계적으로 유의한 예측성능을 제공한다.

동아시아 여름몬순의 강도와 북서태평양 여름몬순의 강도는 음의 상관을 갖는 것으로 알려져 왔다. 여기서 우리는 이 관계를 이용하여 북동아시아 여름철 강수의 잠재예측성을 조사하였다. 북서태평양 아열대 고기압은 북서태평양 여름몬순을 적절히 나타내며, 북서태평양-동아시아 지역 여름철 기후편차에 주된 성분이다. 그리고 북서태평양 아열대고기압 변동성을 이용한 북동아시아 여름철 강수 편차의 추정값은 북서태평양 여름몬순지수를 이용하는 것보다 더 낫다.

To elucidate the mechanism associated with the development of heavy precipitation system, a field experiment was carried out in Jejudo (or Jeju Island) and Marado, Korea from 22 June to 12 July 2006. The synoptic atmospheric conditions were analyzed using the National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research's (NCEP/NCAR) reanalyzed data, weather maps, and sounding data. The kinematic characteristics of each precipitation system were investigated by dual Doppler radar analysis. During the field experiment, data of four precipitation events with more than 20 mm rainfall were collected. In F case (frontal precipitation), a typical Changma front was dominant and the observation field was fully saturated. However there was no convective instability near the surface. LF case (low pressure accompanied with Changma front) showed strong convective instability near the surface, while a strong convergence corresponded to the low pressure from China accompanied with Changma front. In FT case (Changma front indirectly influenced by typhoon), the presence of a convective instability indicated the transport of near surface, strong additional moisture from the typhoon 'EWINIAR'. The convergence wind field was ground to be located at a low level. The convective instability was not significant in T case (precipitation of the typhoon 'EWINIAR'), since the typhoon passed through Jejudo and the Changma front was disappeared toward the northeastern region of the Korean peninsula. The kinematic (convergence and divergence) characteristics of wind fields, convective instability, and additional moisture inflow played important roles in the formation and development of heavy precipitation.

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역(110˚E-145˚E, 25˚N-55˚N)의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

아시아의 동안에 위치한 한반도는 수리적, 지리적 요인에 의해 지역에 따라 강수현상 및 탁월 일기의 다소와 그 계절변화가 크다. 이러한 탁월한 날씨의 특징은 한국의 하계의 강수출현율과 그 순변화에 잘 반영되고 있다. 본 논문은 한국의 78개 관측지점의 하계강수량(1991~2003)의 순별 평균값에 대해 주성분분석법을 응용하여 하계강수량의 순변화형을 추출하고, 그의 공간스케일과 강수량의 다소에 따라 강수지역구분을 한 것이다. 주성분 분석에 의해 추출된 주성분 벡터와 진폭계수(Rs)에 따라 하계 강수량 순변화의 전형적인 특징은 두 개의 순변화형으로 표현되며 그 누적기여율은 64.3%이다. 또한 한국의 하계 강수량의 순변화형은 A~K형까지 9개가 추출되었고, 강수지역은 17개형으로 분류되었다.

This study evaluates the quality of surface air temperature, relative humidity, and precipitation detection observed by 22 internet of thing (IoT)-based mini-weather stations in Seoul in 2020 summer. The automatic weather station (AWS) closest to each IoT-based station is used as reference. The IoT-based observations show surface air temperature and relative humidity are about 0.2-4.0°C higher and about -1--22% lower than the AWS observations, respectively. However, they exhibit temporal variability similar to the AWS observations on both diurnal and daily time scales, with daily correlations greater than 0.90 for temperature and 0.82 for relative humidity. Given these strong linear relationships, it show that temperature and relative humidity biases can be effectively corrected by applying a simple bias correction method. For IoT-based precipitation detection, we found that precipitation conductivity value (PCV) during precipitation events is well separated from that during non-precipitation events, providing a basis for distinguishing precipitation events from non-precipitation events. When the PCV threshold is set to 250 for precipitation detection, the highest critical success index and the bias score index close to one, suitable for operational precipitation detection, are obtained. These results demonstrate that IoT-based mini-weather stations can successfully measure surface air temperature, relative humidity, and precipitation detection with appropriate bias corrections.

We examined the ocean forcing, associated with the different trends in precipitation between North and South Korea, using GPCC V2018 precipitation and OISST V2 sea surface temperature (SST) for the recent thirty years of 1982-2011. As a result of linear regression, the precipitation trends in the monsoon (June and July) and post-monsoon (August and September) seasons were different between North and South Korea, respectively, with increased and decreased trends, during the both monsoon seasons. During the monsoon season, the results of detrended correlation and composite analysis showed the opposite relationships of precipitation with SSTs in the equatorial Pacific and Arctic Oceans between North and South Korea. It was identified that large-scale atmospheric circulation linked to ENSO can differently affect the Korean Peninsula. On the other hand, during the post-monsoon season, the correlation and composite patterns across the oceans in the Northern Hemisphere were generally similar for the two Koreas. It was suggested that near the ocean of the Korean Peninsula and the land surface forcings might affect the precipitation variability during the post-monsoon season, especially in North Korea.

The APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources) data has been widely used for the evaluation of the numerical model due to its higher spatial and temporal resolutions. However, some studies have indicated that it significantly underestimates the extreme precipitation values for several regions such as South Asia compared with station-based observation. In this study, therefore, the 25 year (1981-2005) APHRODITE precipitation data over South Korea during June to September was improved using Automated Synoptic Observing System (ASOS) data from Korea Meteorological Administration (KMA). After the spatial resolution and temporal interval of the ASOS data were changed to be same as those in the APHRODITE data, the GEV (Generalized Extreme Value) distribution for each data was calculated. After then, the GEV distribution of the APHRODITE data was corrected through the quantile mapping method with ASOS data. The corrected APHRODITE data was similar to the annual mean precipitation of the ASOS data. In particular, the corrected annual mean precipitation over South Korea reasonably increased by ~10% and the extreme value of precipitation have significantly improved compared to those from the original APHRODITE data.

High temporal resolution precipitation data can provide information about rainfall intensity, and can better reveal the essential physical process of precipitation intensity than daily totals do. Using hourly precipitation data at 14 stations during 1961-2014, the changes in the characteristics of summer precipitation in South Korea analysed. Although the precipitation amount in summer has increased at all stations, hourly precipitation in summer shows different directions and magnitudes of changes at each station in South Korea. Results showed that the change pattern of hourly precipitation is mostly attributed to change in the frequency of hourly precipitation of 10mm or more.

This study is carried out in order to bridge the gap to understand the relationships between South Asian and East Asian monsoon systems by comparing the summer (June-September) precipitation of Nepal and South Korea. Summer monsoon precipitation data from Nepal and South Korea during 30 years (1981-2010) are used in this research to investigate the association. NCEP/NCAR reanalysis data are also used to see the nature of large scale phenomena. Statistical applications are used to analyze these data. The analyzed results show that summer monsoon precipitation is higher over Nepal (1513.98 ± 159.29 mm y-1) than that of South Korea (907.80 ± 204.71 mm y-1) and the wettest period in both the countries is July. However, the coefficient of variation shows that amplitude of interannual variation of summer monsoon over South Korea (22.55%) is larger in comparison to that of Nepal (10.52%). Summer monsoon precipitation of Nepal is found to be significantly correlated to that of South Korea with a correlation coefficient of 0.52 (99% confidence level). Large-scale circulations are studied to further investigate the relationship between the two countries. wind and specific humidity at 850 hPa show a strong westerly from Arabian Sea to BOB and from BOB, wind moves towards Nepal in a northwestward direction during the positive rainfall years. In case of East Asia, strong northward displacement of wind can be observed from Pacific to South Korea and strong anticyclone over the northwestern Pacific Ocean. However, during the negative rainfall years, in the South Asian region we can find weak westerly from the Arabian Sea to BOB, wind is blowing in a southerly direction from Nepal and Bangladesh to BOB.

본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성 자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.

1961년 이전에 관측이 시작되어 30년 이상의 관측자료가 있는 기상청의 15개 관측소의 강수량 자료를 이용하여 우리나라의 여름철 강수량 분포 특성을 조사하였다. 특히 이 연구에서는 우리나라 강수량 기후 평년값을 이용하여 기후적 특성을 조사하였으며, 지역별로 연 강수량, 여름철 강수량, 장마기간중 강수량의 연도별 변동을 비교 분석하고 그 상관을 조사하였다. 대체로 우리나라의 경우 연 강수량의 반 이상이 6, 7, 8월의 여름철에 집중되어 있고, 또 이