토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 순환을 이해하기 위한 중요한 기상인자일 뿐만 아니라 가뭄, 홍수, 산불 등과 같은 자연재해와 밀접하게 연관되어 있다. 그러나 위성기반 토양수분 자료는 공간해상도가 매우 떨어져서 국지규모 분석에 직접적 으로 적용하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 마이크로파 위성센서로부터 산출된 토양수분 자료가 가지는 공간해상도의 제약을 완화하기 위하여, 다양한 지면 변수와 공간통계법을 활용한 다운스케일링 기법을 도입하였다. 가장 정교한 다운스케일링 기법으로 평가되는 회귀크리깅을 이 연구를 통하여 토양수분 자료에 처음으로 적용하였다. 우리나라의 2013년과 2014년의 4월부터 10월까지 의 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 공간해상도 10km와 25km의 토양수분 자료를 각각 2km와 4km로 다운스케일링한 결과, 고해상도로 다운스케일링된 자료와 저해상도 원자료와의 일관성이 우수하게 유지되어, 다운스케일링 전후의 공간패턴과 자료특성이 잘 보존되는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 다운스케일링 기법은 토양수분뿐만 아니라 여러 기상요소에 적용될 수 있으며, 위성영상이나 모형자료의 공간해상도 한계를 극복하기 위한 방편이 될 수 있을 것으로 기대된다.
갯벌 패류양식장의 구조물 설치 및 지형적 공간배치에 따른 저서생물 현황을 파악하기 위해 고흥 남성리 양식장의 실제적인 사례를 조사하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 남성리 갯벌양식장의 지반 경사는 약 1˚ 미만으로 매우 평탄하며, 육지로부터 약 150 m까지는 §qcup형, 그 후는 §qcap형 지반형태를 가진다. §qcup형 지반은 간출시 해수를 가두고 §qcap형 지반은 외해 유출을 가로막을 뿐만 아니라 내부인자로서 해수 유출 시간을 지연시키는 작용/영향을 하게 될 것으로 생각된다. (2) 양식장 구분 시설물로 설치된 굴 패각 망태 또는 사석의 축제 형식은 총 5가지로 구분할 수 있으며, 양식장 대기 노출 시간과 침수시간은 각각 181분과 434분이었다. (3) 수치실험결과로서 대상해역의 내습 심해파랑은 최대파고 약 0.5m로서 매우 정온한 해역특성을 가지며, 탁월 입사파향은 나로대교 하단부는 S방향, 갯벌양식장 인근은 SE, SSW, S방향으로 조사되었다. (4) 고흥 남성리 주변 해역의 입도분석결과, 퇴적물은 Gravel 0.0~5.81(평균 1.70)%, 모래 14.15~18.39(평균 13.23)%, 실트 27.59~47.15(평균 30.84)%, 점토 35.79~55.73(평균 36.19)%로 구성되어 있으며, Folk 분류법에 의해 (g)M, sM(Sandy mud), gM(Gravelly mud)로 분류되었다. (5) 2010년 1월 남성리 패류 양식장 저서생물 현황조사에서는 총 11종이 1%이상의 우점종으로 출현하였으며 이 중 연체동물이 1종, 다모류가 8종, 갑각류가 2종이었다.
가뭄은 여러 가지 요인에 의해 복합적으로 발생하는 현상으로 자연적 원인과 인위적 원인으로 구분할 수 있다. 우리나라는 기후학적 특성상 여름철에 태평양 고기압의 발달 시기가 빠르거나 평년보다 강하면 장마 기간이 짧아져 자연적인 원인에 의해 가뭄이 발생한다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 ․ 간접적으로 다른 가뭄에 영향을 미친다. 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이라 한다. 본 연구에서는 국내의 가뭄 전이 발생여부와 발생 패턴을 검토하기 위해 수문기상 정보를 이용하여 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이 관계를 분석하였다. 가뭄 전이 발생 현황 및 특성 분석을 위해 가뭄 발생의 유형을 5가지로 구분하였으며, 유형에 따라 가뭄 전이가 발생하지 않거나 최대 3개월까지 지체되는 것을 확인하였다. 향후 더 많은 가뭄 지표들과의 분석을 통해 가뭄 전이 관계를 일반화한다면 기상학적 가뭄 발생 시 농업적 가뭄 예측을 위한 인자로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 SC-PDSI를 이용하여 잠재증발산량 산정 방법이 가뭄지수 산정 결과에 미치는 영향을 평가하였다. 잠재증발산량 산정 방법으로 월열지수법, Penman-Monteith 방법, Hargreaves 공식 등 세 가지 방법을 이용하였으며, 기상청 56개 지점을 대상으로 세 가지 잠재증발산량 산정 방법에 따른 SC-PDSI를 산정하고 그 결과를 비교하였다. 분석 결과, Penman-Monteith 방법에 의한 결과와 Hargreaves 공식에 의한 결과는 월별로 큰 차이 없이 유사한 가뭄지수 산정 결과를 나타내고 있음을 확인하였으며, 월열지수법에 의한 결과는 상대적으로 큰 차이를 보이고 있음을 알 수 있었다. 월별로는 봄철과 겨울철 기간에 대해 산정된 가뭄지수와 가뭄상황 판단 결과가 차이를 보이고 있음을 확인하였다. 결론적으로 우리 나라에서 PDSI를 산정하고자 할 경우에는 Penman-Monteith 방법이나 Hargreaves 공식을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발 하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015 년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
기후변화로 인해 강수의 불확실성이 증가하는 현 시점에서 효율적인 물 관리를 위한 계절예측 및 기상 예보의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 기상청에서 2014년 6월부터 시행하고 있는 범주형 확률장기예보를 Hit Rate, Reliability Diagram, Relative Operating Curve (ROC)의 평가지 표를 활용하여 예측력을 검증하였고, 추가적으로 확률예보를 활용하여 정량적인 예측 강수량을 생산하는 기법을 제안하였다. 확률장기예보의 예 측력 검증결과 최대 48%의 예측력을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 확률예보를 활용하여 예측 강수량을 추정한 결과, 정량적으로 관측 자료와 유사 하게 모의되는 것을 확인할 수 있었으며 예측 적합도 평가결과 100%의 정확도를 가진 예보의 경우 최대 0.98, 실제 예보의 경우 최대 0.71의 상 관계수를 보였다. 본 연구에서 제안하는 확률예보를 활용한 예측 강수량 추출기법은 강수의 불확실성을 고려한 물 관리를 가능하게 해줄 것으로 판 단되며 효율적인 수자원 장기 이수계획 및 저수지 운영의 의사결정지원 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
2014년부터 기상청에서 현업으로 활용하고 있는 전지구 계절예측시스템 GloSea5의 최대 6개월 예측 강수량을 수자원 및 여러 응용분야에 활 용하기 위해서는 예측모델이 가지는 관측자료와의 정량적인 편의를 보정할 필요가 있다. 본 연구에서는 GloSea5의 예측 강수량에서 나타나는 편 의를 보정하기 위해 확률분포형을 활용한 편의보정기법, 매개변수 및 비매개변수적 편의보정기법 등 총 11개의 기법을 활용하여 계절예측모델의 적용성을 평가하고 최적의 편의보정기법을 선정하고자 하였다. 과거재현기간에 대한 편의보정 결과, 비매개변수적 편의보정기법이 다른 기법에 비해 가장 관측자료와 유사하게 보정하는 것으로 분석되었으나 예측기간에 대해서는 상대적으로 많은 이상치를 발생시켰다. 이와는 대조적으로 매개변수적 편의보정기법은 과거재현기간 및 예측기간 모두 안정된 결과를 보여주고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수자원운영 및 관 리, 수력, 농업 등 계절예측모델을 활용한 여러 응용분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.