According to previous research on evaluating vegetative value of wetland and RAM evaluation targeting the man-made wetland in Gunsan, Gunsan Reservoir and Gongchang Reservoir had been found to have satisfactory results while Anjeong Reservoir and Changan Reservoir had been found to have unsatisfactory results. Aimed at those reservoirs, a vegetation survey was conducted to analyze differences in terms of flora and growth habit. As for the flora, Gunsan Reservoir ranked first with 433 kinds of plants, followed by Gongchang Reservoir with 306, Changan Reservoir with 176 and Anjeong Reservoir with 167. As for specific plant species by floristic region, it was identified that Gunsan Reservoir had 18 species, larger than other wetlands and also, it had more species of naturalized plants than others. This phenomenon is related to various wetland environments resulted from wider area of Gunsan Reservoir. In the case of dormancy form, hemicryptophytes were mainly distributed in Gunsan Reservoir and Gongchang Reservoir while annual plants were mainly distributed in Anjeong Reservoir and Changan Reservoir with heavy disturbance.

본 연구에서는 전통적 수작업 형태로 작성되는 등치선도를 보다 객관적으로 작성하기 위한 GIS 기반 등치선도 제작 방법과 행정구역 기반의 지역 내삽방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 내삽 가능한 영역이 전체 영역이 될 수 있도록 극단 데이터를 형성하였다. GIS 기반의 등치선도 제작에는 여러 가지 내삽방법을 적용하여 검토한 결과 크리깅(Kriging)이 가장 적합한 내삽방법으로 선택되었다. 행정구역 기반의 지역 내삽을 위해서 최근린 내삽과 티센폴리곤(Thiessen polygon)을 적용한 결과 티센폴리곤에 의한 내삽이 적합한 것으로 선택되었다. 본 연구 결과는 GIS 기반의 기후지도제작에 활용될 수 있도록 모든 기후지도를 GIS의 벡터와 래스터 자료로 데이터베이스화하고, 행정구역별 기후값 역시 속성 데이터베이스로 저장할 수 있도록 하였다.

본 연구에서는 장기간(1954~2010년)의 일강수량 자료를 보유하고 있는 14개 지점을 대상으로 호우일(95와 99퍼센타일)과 미우일(1, 5, 30, 40, 50퍼센타일)에 해당하는 강수량의 규모, 발생빈도, 연강수량에서 차지하는 강수비율을 분석하여 극한강수의 특성과 변화를 분석하고자 하였다. 본 연구에서 강수일은 일강수량이 0.1㎜ 이상인 강수일로 정의하였다. 남한 평균은 14개 지점을 평균하여 산출하였다. 미우에 해당하는 강수사상의 규모는 감소하는 경향이 나타났고, 호우의 규모는 증가하였다. 일부 미우와 호우에 해당하는 강수사상의 빈도는 증가했다. 전체 강수량에서 미우가 차지하는 비율은 0.05~0.59%이고, 호우가 차지하는 비율은 11.8~34.6%이다. 연강수량에서 차지하는 비율은 미우에서는 감소하는 경향이 나타났고, 호우에서는 증가하고 있다. 추후 생태계와 수자원 관리 등에 유용한 정보를 제공하기 위하여 계절별로 극한강수사상에 대한 상세한 분석이 이루어 져야하며 장기 전망에 대한 연구가 필요할 것이다.

본 연구에서는 제주도 극한기후사상의 특성 및 변화를 파악하고, 이에 대한 전구연평균기온과 대규모 기후변동성의 영향을 조사하였다. 제주도의 연평균기온, 연평균 최고기온, 연평균 최저기온은 모두 상승하지만, 연강수량은 뚜렷한 변화경향이 나타나지 않았다. 더위 관련 지수 중 온난야율, 열대야일수는 제주와 서귀포에서, 열대일수는 서귀포에서 증가했고, 추위 관련 지수인 서리일수는 제주, 서귀포, 성산에서 감소하였다.호우관련 지수인 10mm 이상 강수일수, 5일 최대강수량, 95퍼센타일 호우율은 서귀포에서만 증가경향이 나타났다. 제주의 겨울 강수일수와 서리일수는 전구연평균기온, Niño 3.4 해수면온도 아노말리, 남방진동지수, 북극진동지수와 밀접한 관련이 있어서, 변동성의 설명력이 높게 나타났다. 또한 온난화가 지속될 경우 제주도의 온난야율과 열파지속일수가 모든 지점에서 증가할 것으로 전망되었다.

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 연구에서는 지역별 호우발생의 특성 및 변화를 파악하기 위하여 강릉, 서울, 부산을 사례로 35년 (1971~2005)의 일별 강수량 자료와 일기도를 분석하였다. 호우일은 일 강수량 80mm 이상인 날로 정의하였다. 세 지점에서 호우일은 부산(101일)이 가장 많았고, 그 다음 서울(95일), 강릉(86일)순으로 발생하였다. 종관패턴별로 강릉과 부산에서는 저기압형에 의한 호우 빈도가 각각 33일, 44일로 가장 많았고, 서울은 전선형에 의한 호우가 44일로 가장 많았다. 강릉이 태풍형에 의한 호우가 28일로 세 지점 중 가장 많았다. 강릉에서는 8, 9월에 태풍형과 저기압형에 의해 호우가 주로 발생하였고, 서울은 7, 8월에 전선형과 저기압형에 의해서, 부산은 6, 7, 8월에 저기압형, 태풍형, 전선형의 영향을 고루 받으며 호우가 발생하였다. 1971~2005년을 5년 단위로 분석한 결과 최근에 강릉과 서울에서는 호우일수가 가장 많았고, 부산에서는 두번째로 많았다. 종관패턴별로는 강릉에서는 태풍형과 전선형에 의한 호우가 증가하였고, 서울은 저기압형에 의한 호우가 증가하였다. 부산에서도 태풍형에 의한 호우빈도가 가장 많았다.

최근 대중매체를 통해 합천의 여름철 고온화에 대한 보도가 잇따르고 있다. 합천의 여름철 기온 특성을 파악하기 위해 1973~2007년 여름철(6~8월)의 기온자료를 사용하였고, 합천과 인접한 우리나라 대표적 혹서지 중 하나인 대구를 비교대상으로 선정하였다. 두 지점의 일최고기온 일최저기온, 일최고기온 극값, 열대일, 열대야를 비교하였다. 상대적으로 합천은 일최고기온, 대구는 일최저기온이 높게 나타났다. 열대일 시작일, 열대일 일최고기온, 열대일 수는 2002년을 기점으로 다른 양상이 나타났다. 일최고기온의 순별 분포에서 합천의 최고값은 8월로 7월인 대구보다 늦게 나타났고, 열대일 수는 비슷한 경향이었다. 열대야는 열대일과 다른 경향이 나타나서 열대야 수와 순별 열대야 분포 모두 합천이 상대적으로 적게 나타났다. 하지만 지난 2년간 합천의 열대야가 상당히 증가하는 것은 특징적이다. 최근 5년간 합천의 최고기온이 대구에 비해 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다.