강우량계에 대한 바람의 영향은 우량의 감소와 강우자료의 일관성에 영향을 미치게 된다. 이러한 강우량을 보정하기 위해서는 강우의 감소율을 산정 할 수 있는 연구가 필요하다. 이러한, 강우의 감소에 대한 연구는 거의 수행되지 않았으며, 적절한 보정기법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 강우의 입자 크기에 따른 낙하속도를 산정하였다. 이를 이용하여 강우의 입자크기에 따라 강우의 감소율을 보정할 수 있는 모형을 실험을 통하여 검토하였다. 실험결과 강우의 감소율은 강우의 강도와는 상관없고 강우의 입자크기에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 강우감소율은 실험결과와 잘 일치하고 있으며, 보정계수로 사용가능 한 것으로 판단된다.

본 연구에서는 수자원 계획 및 설계에 기본자료로 활용되는 월강수량 자료를 모의발생하는 코플라 기반 마코프 모형을 개발하였다. 월강수량의 시간지체 의존성을 고려하기 위해서 코플라 함수를 이용하여 결합확률을 추정하여 마코프 모형에 결합하였으며, 기존의 강수모의발생 모형인 마코프 모형과 비교분석하여 모형의 효율성을 검토하였다. 통계적 특성(평균, 표준편차 등)과 계열상관도를 바탕으로 모의된 결과를 분석한 결과, 코플라 기반 마코프 모형이 보다 효율적인 모형임을 확인할 수 있었다.

본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.

While the assessment of mean flow field is very important to characterize the hydrodynamic aspect of the flow regime in river, the conventional methodologies have required very time-consuming efforts and cost to obtain the mean flow field. The paper provides an efficient technique to quickly assess mean flow field by developing and applying spatial averaging method utilizing repeatedly surveyed acoustic Doppler current profiler(ADCP)’s cross-sectional measurements. ADCP has been widely used in measuring the detailed velocity and discharge in the last two decades. In order to validate the proposed spatial averaging method, the averaged velocity filed using the spatial averaging was compared with the bench-mark data computed by the time-averaging of the consistent fix-point ADCP measurement, which has been known as a valid but a bit inefficient way to obtain mean velocity field. The comparison showed a good agreement between two methods, which indicates that the spatial averaging method is able to be used as a surrogate way to assess the mean flow field. Bed shear stress distribution, which is a derived hydrodynamic quantity from the mean velocity field, was additionally computed by using both spatial and time-averaging methods, and they were compared each other so as to validate the spatial averaging method. This comparison also gave a good agreement. Therefore, such comparisons proved the validity of the spatial averaging to quickly assess mean flow field. The mean velocity field and its derived riverine quantities can be actively used for characterizing the flow dynamics as well as potentially applicable for validating numerical simulations.

Wind power energy is one of the favorable and fast growing renewable energies. It is most important for exact analysis of wind to evaluate and forecast the wind power energy. The purpose of this study is to improve the performance of numerical atmospheric model by data assimilation over a complex coastal area. The benefit of the profiler is its high temporal resolution and dense observation data at the lower troposphere. Three wind profiler sites used in this study are inhomogeneously situated near south-western coastal area of Korean Peninsula. The method of the data assimilation for using the profiler to the model simulation is the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR). The experiment of two cases, with/without assimilation, were conducted for how to effect on model results with wind profiler data. It was found that the assimilated case shows the more reasonable results than the other case compared with vertical observation and surface Automatic Weather Station(AWS) data. Although the effect of sonde data was better than profiler at a higher altitude, the profiler data improves the model performance at lower atmosphere. Comparison with the results of 4 June and 5 June suggests that the efficiency with hourly assimilated profiler data is strongly influenced by synoptic conditions. The reduction rate of Normalized Mean Error(NME), mean bias normalized by averaged wind speed of observation, on 4 June was 28% which was larger than 13% of 5 June. In order to examine the difference in wind power energy, the wind power density(WPD) was calculated and compared.

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법

본 연구에서는 한국 기온자료에 적용할 품질검정 알고리즘을 개발하고 알고리즘에 적용되는 기준값 및 기준값 도출 방법을 제시하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 부산 기상관측지점에 적용하여 검증하였고 그 검증결과를 제시하였다. 부산 기상관측지점은 극한값 검사와 기후범위 검사에서는 오류와 의심자료가 검출되지 않았고, 내적일치성 검사와 공간분포 검사에서 오류 및 의심자료가 검출되었다. 본 연구의 기온자료 품질검정 알고리즘은 구조적으로 명백한 오류자료 뿐만 아니라 자료의 시·공간적인 비교를 통해 잠재적 오류 의심자료를 분석자에게 제시하는 장점이 있다.

본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry and Hartigan (BH)의 베이지안 변화시점 추정방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 어떠한 자연 현상도 완전히 동일하게 재현되지 않기때문에 시간적인 순서를 고려하지못하는 통계적 방법은 구체

본 연구에서는 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도 작성을 위하여 지상관측 토양수분, 강수량, 지면온도, NDVI, 토지피복, 유효토심 등과 같은 보조자료와 CART기법을 이용한 새로운 추정기법을 제시하였다. 먼저 신뢰성 높은 토양 수분 관측자료를 가진 용담댐 유역(4개 지점)에 대하여 토양수분을 추정하여 적용 가능성을 분석하였다. 3개 지점(부귀, 상전, 천천2)의 토양수분 관측치는 토양수분 추정 모형 수립에 사용하였으며, 검증에 1개 지점(계북2)이