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.

Jeju Island relies on subterranean water for over 98% of its water resources, and it is therefore necessary to continue to perform studies on drought due to climate changes. In this study, the representative standardized precipitation index (SPI) is classified by various criteria, and the spatial characteristics and applicability of drought in Jeju Island are evaluated from the results. As the result of calculating SPI of 4 weather stations (SPI 3, 6, 9, 12), SPI 12 was found to be relatively simple compared to SPI 6. Also, it was verified that the fluctuation of SPI was greater fot short-term data, and that long-term data was relatively more useful for judging extreme drought. Cluster analysis was performed using the K-means technique, with two variables extracted as the result of factor analysis, and the clustering was terminated with seven-time repeated calculations, and eventually two clusters were formed.

유역의 신뢰성 있는 수자원계획을 수립하기 위해서는 장기간의 강수자료가 필수적으로 요구된다. 그러나 시간강수시계열의 경우 결측치가 상대 적으로 많으며, 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 대표적인 시간강수모의기법인 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM) 기반의 강수모의기법을 활용하여, 모의기반의 장기강수자료를 생산할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 이 와 더불어, 신뢰성 있는 면적강수량을 추정하기 위한 방안으로 유역 내 여러 지점의 강수량을 동시에 모의할 수 있는 다지점 시간강수모의기법을 개발하였다. 개발된 모형은 서울 우이천 유역 강수지점에 적용하여 모형의 적합성을 평가하였다. 모형 적용결과 다양한 지속시간에 대해서 강수량 의 효과적인 모의(평균, 분산, 1차 자기상관계수)가 가능하였으며, 지점간의 공간성도 효과적으로 복원 가능하였다.

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.

A novel disaggregation model that combines a machine learning model and kriging of residuals is presented to map precipitation at a fine scale from coarse scale precipitation data. Random forest (RF) and fine scale auxiliary variables are used to estimate trend components at a fine scale. Residual components are then estimated by area-to-point residual kriging. A case study of spatial disaggregation of TRMM monthly precipitation data acquired over the Korean peninsula is carried out to illustrate the potential of the presented disaggregation method. From the evaluation results, the presented method outperformed the RF-based disaggregation method that only considers trend components and ignores residual components, in terms of accuracy statistics and the ability of coherent predictions. This case study indicates that accounting for residual components by applying a proper spatial prediction method such as area-to-point kriging is very important in spatial disaggregation of coarse scale spatial data, even though advanced regression models such as RF could have high goodness of fit for the quantification of relationships between a target attribute and auxiliary variables.

In this study, global climate change scenario by Hadley Centre Global Environmental Model version 2-Atmosphere and Ocean (HadGEM2-AO) is dynamically downscaled using four regional climate models (RCMs). All RCMs with 12.5-km and 50-km resolution are integrated for continuous 27 years (1979-2005). In general, RCMs with higher horizontal resolution more reasonably capture the spatial distribution of precipitation over South Korea compared to those with lower resolution. In particular, heavy precipitation regions related to complex mountain ranges are well simulated due to detailed topography in RCMs with higher resolution. Difference between RCMs with dissimilar resolutions is relatively robust in summer compared to other seasons. This could be associated with that higher resolution and detailed topography lead to more realistic simulation of heavy summer precipitation related to mesoscale phenomena.

This study analyze the synoptic meteorological cause of rainfall, rainfall intensity, drop size distribution(DSD), fall velocity and oblateness measured by the 2D-Video distrometer(2DVD) by comparing two cases which are heavy rainfall event case and a case that is not classified as heavy rainfall but having more than 30 mm h-1 rainrate in July, 2014 at Gimhae region. As a results; Over the high pressure edge area where strong upward motion exists, the convective rain type occurred and near the changma front, convective and frontal rainfall combined rain type occurred. Therefore, rainrate varies based on the synoptic meteorological condition. The most rain drop distribution appeared in the raindrops with diameters between 0.4 mm and 0.6 mm and large particles appeared for the convective rain type since strong upward motion provide favorable conditions for the drops to grow by colliding and merging so the drop size distribution varies based on the location or rainfall types. The rainfall phases is mainly rain and as the diameter of the raindrop increase the fall velocity increase and oblateness decrease. The equation proposed based on the 2DVD tends to underestimated both fall velocity and oblateness compared with observation. Since these varies based on the rainfall characteristics of the observation location, standard equation for fall velocity and oblateness fit for Gimhae area can be developed by continuous observation and data collection hereafter.

본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온과 다양한 기상인자와의 교차상관관계 분석을 통해 대규모 기후변동이 우리나라에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 강수 및 기온자료의 경우 앞선 연구인 “경험적 모드분해법을 이용한 기상인자와 우리나라 강수 및 기온의 상관관계 분석 : I. 자료의 분 해 및 특성분석”의 연구결과를 통해 주기성, 경향성에 따라 분해한 강수 및 기온자료의 내재모드함수를 사용하여, 자료의 변동이 심하고 잡음이 포 함된 원 자료를 통한 상관관계 분석보다 좀 더 명확한 상관계수를 계산하였다. 이렇게 분해된 기상자료와 기상인자간의 교차상관관계 분석을 통해 그 시간차와 상관계수를 계산하여, 주기성과 경향성 측면에서 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다. 그 결과 주기성 측면에서 엘니뇨현상에 의 한 기후변동이 우리나라 기상현상과 밀접한 관련이 있으며, 경향성 측면에서 기후변화로 인한 해수면 온도 증가추세가 우리나라 기상현상과 밀접 한 연관이 있음을 알 수 있었다.

최근 기후변화로 인한 자연재해가 증가하면서 강수 및 기온자료의 시계열에 대한 변동성과 추세를 분석하여 그 변화를 예측하는 연구의 필요성 이 점점 커지고 있다. 하지만 강수나 기온의 경우 복합적인 요소에 의해 변동이 일어나 자료의 변동성이 매우 심하고 너무 많은 요소를 포함하게 되 어 그 특성을 정확히 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 자료의 시계열을 분해하게 되면 각 특성을 가진 요소를 추출할 수 있으므로, 정확한 변동 특성을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온자료를 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 통해 주기별로 분해 하여 각각의 내재모드함수(Intrinsic Mode Function, IMF)를 추출하였다. 또한, 추출된 내재모드함수의 에너지 밀도를 이용한 유의성 검정을 통 해 원자료로부터 유의미한 자료를 포함하고 있는 내재모드함수를 선별하고, 이들의 주기성, 경향성을 분석하였다.

미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는 다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주 요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확 실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다

본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관 측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시·공간 적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장·단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장·단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평 균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

In this study, we analyzed the characteristics of summer extreme rainfall over South Korea and their relationships with the synoptic and large-scale circulation anomalies during 1979-2014. Heavy rainfall (R90p) is related with the strong convection surrounded by dry zone over Korean peninsula and the moist air delivered from the convection area over Bay of Bengal-South China Sea-Philippine Sea. The upper-level anticyclonic flow with the low-level dipole of anticyclonic circulation in the Southeast and cyclonic circulation to the northwest of Korean peninsula are the main characteristics when the extreme rainfall occurs. The barotropic Rossby wave developed over the Korean peninsula transfers its energy farther downstream to the western coast of North America. It is also found that the dominant lowfrequency oscillation over the tropics (intraseasonal oscillation) play an important background role for the enhancement of extreme rainfall over South Korea.

본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011∼2040년) 극치 강수전망과 빈도분 석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행 하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2∼10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합 개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.

This study analyzes the correlation between Western Pacific (WP) teleconnection pattern index (WPI) in April during 1954-2008 and rainfall amounts in the same month. Based on the results, it is identified that there have been strong positive correlations between central China, Korea and the southwestern part of Japan in the East Asian region. Through differences between 10 positive WP years and 10 negative WP years selected from the April WPI excluding ENSO years, it is found that rainfall amounts increase in April of positive WP years due to the following characteristics. Increases in rainfall amounts are evident in the East Asian middle latitudinal region where the positive correlation between the two variables is the highest and this is because anomalous southwesterlies are strengthened in the East Asian middle latitudinal region due to the spatial pattern of a south-low-north-high anomalous pressure system centered on this region that is made by anomalous anticyclones centered on the southeastern side of the region and other anomalous anticyclones centered on the northeastern side of the region. In addition, anomalous westerlies (jet) are strengthen in the upper troposphere of the East Asian middle latitudinal region and as a result, anomalous upward flows are strengthened in this region and thus anomalous warm air temperatures are formed in the entire level of the troposphere in the region. In addition to atmospheric environments, anomalous warm sea surface temperatures are formed in the seas in the East Asian middle latitudinal region to help the rainfall amount increases in the East Asian middle latitudinal region.

This paper evaluates the applicability of a simple kriging with local means(SKLM) for highresolution spatial mapping of monthly mean temperature and rainfall in South Korea by using AWS observations in 2013 and elevation data. For an evaluation purpose, an inverse distance weighting(IDW) which has been widely applied in GIS and cokriging are also applied. From explanatory data analysis prior to spatial interpolation, negative correlations between elevation and temperature and positive correlation between elevation and rainfall were observed. Bias and root mean square errors are computed to compare prediction performance quantitatively. From the quantitative evaluation, SKLM showed the best prediction performance in all months. IDW generated abrupt changes in spatial patterns, whereas cokriging and SKLM ref lected not only the topographic effects but also the smoothing effects. In particular, local characteristics were better mapped by SKLM than by cokriging. Despite the potential of SKLM, more extensive comparative studies for data sets observed during the much longer time-period are required, since annual, seasonal, and local variations of temperature and rainfall are very severe in South Korea.

최근 기후 변화에 따른 게릴라성 호우에 의한 전 세계 도심 속 산지 지역에서 토석류의 발생 빈도수가 증가하고 있으며, 이 결과 더 많은 인명피해와 주요 시설물 파괴 등의 피해가 사회적 큰 문제로 대두되고 있다. 현재까지는 도심지역 재해 관리 및 피난 계획 수립 시, 토석류 범람은 별도로 취급되어 피난 권고 시스템이 구축되고 있으나 피난계획 수립 시, 재해 발생 가능성을 고려한 여러 재해를 기반으로 통합적인 대책 수립이 필요하며 향후, 현재보다 더 큰 강우가 발생 할 가능성이 굉장히 크며 이에 대한 대책 수립의 중요성 또한 강조되고 있다. 본 연구에서는 실제 지역에서의 토석류의 유동형태를 파악하고, 외력조건으로 DAD 분석을 통해 가능최대 강우량과 유출량을 산정하며 주거지 지역에서의 토석류 영향범위 파악을 목적으로 한다. 실제 지역에서의 토석류 특성을 분석하기 위해 토석류 흐름 패턴, 퇴적 깊이, 도달속도, 발생된 토사량 및 토석류 이동거리를 평가했다. DAD 해석 결과, 피크 시간 강우량은 국지성 호우에 의해 약 135 mm, 24시간 누적 최대강우량은 태풍에 의한 호우로 약 544 mm로 조사 되었다. 또한 토석류에 의한 영향범위를 파악 하였다.

최근 극심한 기후변화로 인하여 재해기상 현상의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라의 자연재해 피해는 대부분 극한 강수 현상과 연관되어 있기 때문에 미래 재해 피해를 줄이기 위해서는 기후변화로 인한 극한 강수 현상의 변화를 정확히 예측해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 지역기후모델을 이용하여 생산한 한반도 상세 기후변화 시나리오의 미래 극한 강수 지수 변화를 분석하였다. 5개의 지역기후모델로 생산한 현재 25년 실험값과 RCP8.5 기후변화 시나리오 기반의 미래 25년 실험값을 비교해 STARDEX 극한 강수 지수의 변화를 산출하였다. 지역기후모델이 모의한 격자 강수값을 230개 시군구 단위로 2중 선형 내삽한 후, 각 단위의 STARDEX 극한 강수 지수를 계산하였다. 그 결과 기상청 HadGEM3-RA 모델을 제외한 4개의 지역기후모델이 남한지역의 미래 극한 강수가 현재보다 증가한다고 예측하였는데, 특히 한반도 남부 지역에서 증가폭이 크게 나타났다. 또한 중부 지방의 가뭄지속기간이 현재보다 더욱 길어질 것으로 모의되었다. 본 연구를 통하여 산출된 미래 극한 강수 지수의 변화가 남부 지방의 집중 호우와 중부 지방의 가뭄과 같은 풍수해 대책 수립에 중요한 기초 자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 강우발생을 판단하는데 있어 그 정확성을 살펴보고, 이를 높이기 위한 방법으로 가강수량의 역할을 평가하고자 한다. 강우/무강우 정보는 재해 차원에서는 중요성이 덜하지만 농업, 건설 등의 산업분야나 우리의 일상생활에 많은 영향을 미치는 인자이다. 이러한 이유로 강우강도의 추정뿐만 아니라 강우발생 자체를 예측하는 기술도 기상예보의 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용한 강우발생 판단의 정확성을 파악하기 위하여 관악산 레이더 자료와 레이더 반경 내 분포되어 있는 30개 지점의 AWS 강우자료를 분석하였다. 또한, 레이더를 이용한 강우발생 판단의 정확성에 가강수량이 미치는 영향을 분석하기 위하여 오산 고층기상관측소와 백령도 고층기상관측소 자료를 이용하여 산정한 가강수량을 적용하였다. 가강수량의 경우 오산 고층기상관측소와 백령도 고층기상관측소의 영향권 내에 위치한 AWS 지점에 적용하여 강우 발생 판단을 위한 월별 기준을 결정하였다. 이러한 연구를 통해 본 연구에서는 (1) 레이더 자료를 이용한 강우발생 판단의 정확성을 검토하고, (2) 강우발생 판단의 정확성에 미치는 가강수량의 영향을 분석하였다.

컴퓨터의 발달로 인하여 분포형 입력 자료를 기반으로 복잡한 물리현상을 고려할 수 있는 수자원/수문 분야의 다양한 해석 모델이 활발하게 개발 및 연구되어지고 있다. 현재 우리나라에서 운영중인 지상관측장비는 AWS(Automatic Weather System), ASOS(Automated Synoptic Observing System)로 총 668개의 조밀한 자동 관측 장비가 운영 중이지만 공간적인 연속자료의 취득에 있어서 보간법의 적용이 불가피하며, 그에 따른 오차가 발생하고 있다. 위성 자료는 연속적인 자료의 취득이 가능하다는 장점이 있지만 지상 관측 장비와의 오차로 인하여 직접적인 기상 위성자료의 이용이 불가능한 상황이다. 이에 본 연구에서는 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성자료와 기상청에서 운영중인 80여개의 지상관측장비 자료, 한국의 지형자료를 이용하여 TRMM 위성자료를 이용한 고해상도 강수정보를 생성해보고자 한다. 본 연구는 지점 강우자료와 지형자료 또는 공간적 연속성을 갖는 위성자료(NDVI) 사이의 비교를 통하여 관계성이 큰 연속자료를 선택한다. 차후 선택된 자료와 TRMM 강우자료 사이의 관계식을 통하여 지점 관측자료와 상응하는 위치에 보정된 TRMM 강우 결과와 지점 관측 자료와의 적합성이 뛰어난 관계식을 도출한다. 마지막으로 도출된 결과에 대한 다양한 적합성 검정을 통하여 상세화 된 TRMM 강우정보의 적용성을 평가하고자 한다. 관계식을 활용한 보정된 TRMM의 상세화 정보는 미계측 지역의 공간적 상관성을 재현함으로서 지점자료가 갖는 한계를 보정할 수 있을 것으로 판단되며 다양한 분포형 기반의 수문/수자원 모형에 활용이 가능할 것으로 판단 된다.

우리나라는 사계절이 기후변화로 인해 봄이 짧아지고 여름이 길어지며 가을과의 경계가 모호하며, 겨울로 접어드는 기후로 변해가고 있다. 이러한 기후변화는 지구 주변에 있는 태양의 움직임과 관련이 있기 때문에 이를 24계절 부문은 태양 달력 즉, 절기(節氣)와 이에 따른 강수량과 기온의 변화가 발생하고 있다. 이러한 24절기(節氣)로 우리 조상들은 농경사회에서 농사를 짓고, 좋은 날씨에 추수를 해왔다. 허나 절기(節氣) 이 또한 옛날과 비교해 강수량과 기온의 변화가 많이 달라져 현재 24절기에 따른 기후의 양상이 과거와는 많이 다르게 느껴지고 있다. 본 연구에서는 강우와 기온의 변화양상을 24절기를 기준으로 분석하였다. 24절기사이의 강우량의 변화와 기온의 변화를 30년 이상의 관측소를 중심으로 평가한 결과 변화양상이 뚜렷하게 나타나는 절기가 여름에서 겨울로 변화하는 과정에서 강우량의 뚜렷한 증가 양상이 나타나는 것으로 분석되었다. 이러한 24절기는 용수공급문제에서 많은 양을 차지하고 있는 농업용수의 공급이 절기의 변화와 온난화로 인한 농업형태의 변화 등을 고려할 때 월별 또는 순별로 공급량을 분석하는 현재의 방법에서 변화를 모색할 방향을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.