강수의 강도와 빈도의 변화는 물관련 자연재난과 밀접하게 연관되어 있다. 기후변화와 기후변동의 영향으로 국내 호우의 발생빈도와 강도가 증가세에 있으며, 이로 인한 사회경제적 손실은 국가경제에 악영향으로 작용하고 있다. 최근 배포된 IPCC 5차보고서에서도 호우의 빈도와 강도가 중위도와 적도지역에서 증가될 가능성이 매우 크다(very likely)고 전망하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 미래 강수의 변화가 국내 물관련 재난에 미칠 수 있는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 IPCC 5차보고서 작성에 이용된 20개 CMIP5 기후모델 결과를 이용하여 자연재난 발생과 관련된 강수지표의 변화를 분석하였다. 강수와 관련된 주요 지표로는 유럽의 STARDEX(STAtistical and Regional dynamical Downscaling of EXtremes for European regions)에서 제시한 6개 지표를 이용하였다. 6개 지표는 90분위에 해당하는 강수량(pd90), 5일 최대강수량(px5d), 평균강수강도(pint), 90분위 강수량을 초과하는 강수량의 비율(pfl90), 90분위 강수량을 초과하는 강수일수(pnl90), 최대 연속 무강수일수(pxcdd)이다. 분석기간은 과거 1976~2005년, 미래 2011~2040년으로 설정하였으며, 두 분석기간에서의 지표값을 비교함으로써 변동 가능성을 전망하였다. 분석결과 pd90, px5d, pfl90, pnl90 지표가 증가될 것으로 나타나 호우의 빈도와 강도가 기후변화로 인해 강화될 가능성이 큰 것으로 전망되었다. 이에 비해 pxcdd는 변화는 기후모델간 전망에서도 불확실성이 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화가 국내 호우발생에 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인한 피해도 증가될 수 있음을 시사하였다. 따라서 비록 기후변화 전망이 여전히 상당한 불확실성을 포함하고 있지만, 불확실성 범위 내에서 현재 방재시스템의 취약성과 적응능력을 평가하고 취약한 정도와 시급성을 고려하여 기후변화에 적응해 나가는 방재전략이 필요할 것으로 사료된다.

A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5∼8% larger than the estimate using stationary assumption.

In this study, we analyzed the characteristics of summer rainfall over South Korea during recent five(2009-2013) years using observation data. There was a significant contrast in interannual variability between July and August rainfall since 1998. Large increase of rainfall in July (2009 and 2011) and August (2010 and 2012) were found to be consistent over all 60 stations in South Korea. Enhanced precipitation over western tropical Paciÿc and anticyclonic anomaly to the east of Korean peninsula were the common features when there was rainfall increase both in July and August. Intraseasonal summer rainfall over South Korea evolves in time lag with intraseasonal Indian and Western North Pacific monsoon indices. The meridional tripole structure of intraseasonal convection from the Western North Pacific to East Asia and the baroclinic structure of intraseasonal circulation anomalies centered over Korean peninsula provided a favorable condition for the extreme rainfall(90 percentile) events to occur.

이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, ZDR 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, ZDR는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 ZDR는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.

In this study, instead of economic estimation of forecast value, we evaluated the value score(VS) of the user satisfaction using the concept of satisfaction/dissatisfaction. We compared the collective Value Scores (cVS) based on outputs of probabilistic forecasts of precipitation seasonally in Seoul and Busan during the period of 2004 to 2013 and ÿnally found the optimum threshold that can improve cVS of both cities. When using 30% threshold, the users can expect a higher cVS compared with those using other thresholds. When using the seasonal optimum threshold in Seoul, the cVS is additionally higher by 9%. These results show the level of satisfaction of the forecast that can be improved when the meteorological communities inform the users the correct threshold of the rainfall probabilistic forecast.

We found that, in 1984, there was a climate regime shift in April mean precipitation in Gwangju of Jeollanam-do province, Korea using a statistical change-point analysis. During the period of post-1984(1985-2013), the April mean precipitation in the years post-1984 showed a distinct decrease, compared to the pre-1984 period(1954-1984). This regime shift was also observed in China and Japan, excluding southern China. One of the major causes for the decreasing April mean precipitation during the recent three decades was the increased snow depth in the mid-latitude regions of continental East Asia. The increased snow depth resulted in strengthened cold and dry anticyclone anomaly over continental East Asia and a relatively weakened subtropical anticyclone anomaly over the western North Pacific. The anomalous synoptic conditious supported a continuation of the typical winter pressure pattern of ‘high-West and low-East’ over East Asia in April. The intensified northerly winds from this zonal pressure pattern anomaly played a significant role in restricting the northern movement of the subtropical anticyclone and there by preventing the inflow of warm and humid air into Korea.

본 연구에서는 과거 50년간(1961～2010)의 서울 기후관측지점의 월 및 연별 강수량대비 잠재증발산량의 비인 건조지수의 변화를 분석하고, 과거기간(1971～2000)의 건조지수 대비 기후변화시나리오(RCP 4.5, RCP 8.5)에 따른 미래기간별(2011～2040, 2041～2070, 2071～2100) 건조지수 변화율(%) 분석을 실시하였다. 또한 각기 다른 5개의 잠재증발산량 산정식(FAO P-M식, Penman식, Makkink식, Priestley-Taylor식, Hargreaves식)을 적용하여 잠재증발산량 산정식이 건조지수와 건조지수 변화율(%)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과에 의하면 RCP 4.5와 8.5 모두에서 과거기간에 비해서 기후변화시나리오에 따른 미래기간에서 월별 강수량, 평균기온 그리고 잠재증발산량이 증가하였다. 또한 잠재증발산량은 겨울철이 여름철과 비교하여 과거기간 대비 미래기간에서 큰 증가를 보였으나, 건조지수는 강수량의 영향으로 잠재증발산량과 다른 양상을 보였다. 따라서 수자원관리 측면에서 미래기후변화에 따른 겨울철 증발산량의 증가에 따른 적절한 대응이 필요하다. 기후변화시나리오를 반영하여 산정된 미래기간의 월 및 연별 건조지수 값은 각기 다른 잠재증발산량 적용식에 따라서 큰 차이를 보였다. 하지만 과거기간대비 미래기간의 월 및 연별 건조지수 변화율(%) 양상은 적용된 잠재증발산량 산정식에 따라서 큰 차이가 없었다.

유역의 물 환경을 분석하기 위해서는 수문관측 자료의 확보가 매우 중요하다. 그러나 유역의 수문 자료의 관측은 비용과 시간적인 문제도 존재하며, 정확한 관측이 어렵다는 문제 또한 존재한다. 따라서 유역의 물 환경을 분석하는데 필요한 수문 관측 자료가 부족한 상태에서는 수문반응을 간접적으로 표현할 수 있는 기후자료와 유역특성자료를 이용해야 된다. 이에 본 연구에서는 유역의 물 환경을 강수분할이라는 현상으로 대변하여 낙동강 유역의 강수분할에 기후 및 유역 특성이 미치는 영향을 분석하였다. 이 때, 강수분할은 Horton 지수로 정량화하여 연구에 적용하였다. 낙동강 유역의 Horton 지수는 기후요소 중 강수량에 의해 그 대부분이 결정되고 있음을 파악하였다. 또한 강수량 뿐 만 아니라 유역특성까지 함께 고려하여 Horton 지수를 예측한 결과, 강수량만을 이용하여 Horton 지수를 예측한 경우보다 Horton 지수의 예측력이 개선되었다. 특히 강수량과 유역의 평균경사를 함께 고려한 Horton 지수를 예측하였을 때 가장 높은 예측력을 가졌다. 이를 통하여 낙동강 유역의 강수분할에 있어서 기후특성 뿐만 아니라 유역특성 또한 일정한 영향력을 가지고 있음을 확인하였다.

일반적으로 국지성 집중호우로 인한 산지하천의 돌발홍수 및 도심지의 침수 피해 등을 방지하기 위한 설계에는 포아송 클러스터 강우생성 모형(Poisson Cluster Rainfall Generation Model)과 같은 강수모의발생기법이 이용된다. 그러나 강수량의 1, 2차 모멘트 이상의 통계적 특성을 효과적으로 재현되지 못하고 극치강수량이 관측값에 비해 현저하게 과소 추정되는 등의 문제점이 있으며, 평균적인 강수량과 극치강수량의 통계적 분포특성을 동시에 구현하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성 모형 중 공간상의 한 점에 대한 연속시간 강수모형으로 일 단위 이하 강수의 통계적 특성을 재현하는데 유용하다고 알려진 Modified Bartlet-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP) 모형에 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)기법을 연계한 Bayesian MBLRP 모형을 제안하고자 한다. Bayesian MBLRP 모형은 각 매개변수간 결합확률분포를 계산하여 매개변수의 사후분포를 추정하며 이들 사후분포로부터 Monte Carlo 모의를 통해 다양한 시간 규모에서 극치값을 효과적으로 복원할 수 있었다. 사후분포로부터 추정된 강우시나리오는 강우-유출모의 시 유출되는 홍수량 및 홍수위에 대한 불확실성 범위를 정량적으로 제공하는 등 다양한 수문학적 문제에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

강우빈도해석에서 가장 핵심적인 부분은 확률분포(probability distribution)를 결정하는 것이다. 이러한 점에서 국내외에서는 다양한 확률분포를 적용하여 빈도해석을 수행하고 있으나, 확률분포를 결정하기 위한 기준이 명확하지 않다. 상대적으로 자료연한이 짧은 수문자료를 활용하여 장기간의 재현기간의 수문량을 추정하는 이유로 추정되는 수문량의 불확실성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 국내에서는 일반적으로 40년의 관측자료를 대상으로 100년 빈도 이상의 확률수문량을 추정하게 됨으로서 재현기간의 큰 확률수문량 추정시 불확실성이 가중될 수 밖에 없다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우빈도해석시 주로 이용되는 Gumbel분포형과 GEV분포형을 대상으로 매개변수의 불확실성을 정량적으로 해석하기 위한 방안으로 Hierarchical Bayesian 기법과 연계한 매개변수 추정방안을 제시하고자 한다. 이와 함께 매개변수의 불확실성과 매개변수 수 등을 종합적으로 고려한 DIC(deviance information criteria) 기반의 확률분포형의 적합성 평가방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 주요 강수관측지점의 다양한 지속시간에 대해서 모형을 적용하고 검증하였다.

기후변화에 따라서 강수량과 강수의 강도는 지속적으로 증가하여 집중호우의 빈도가 높아질 것으로 예측되고 있으며, 이러한 집중호우에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 강수에 대한 지속적인 관측 및 그에 대한 특성 분석이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 집중호우 사례에 대한 종관기상상태에 따라 그 원인을 분류하고, 분류된 사례의 강수율, 수직낙하 속도, 강수입자의 크기 등에 대한 제반 특성을 분석하였다. 본 연구에서 경상남도 김해시를 대상으로 2011년 여름철 기간 동안(총 34일의 강수일) AWS와 2DVD를 이용하여 관측을 수행하였다. 집중호우 사례는 장마전선, 태풍, 기압골, 고기압 가장자리의 4가지 원인으로 분류되었다. 각 사례에 대한 대표사례일의 강수율, 빗방울 크기분포, 강수의 침강속도, 강수직경에 따른 입자의 편평도를 분석해본 결과, 강수 입자크기와 입자에 따른 수직 낙하 속도와 편평도의 변화를 알 수 있었다. 또한 각 시간대의 강수율은 평균 강수율이 아닌 수 차례의 peak를 나타내었는데 이를 10분 단위로 세분화 시켜 분석해본 결과, 시간 강수량의 강수율과 강수입자의 분포와 거의 유사하게 나타났으며, 10분 간격으로 나타나는 강수량의 편차가 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이는 강수에 의한 재해는 짧은 시간에 많은 비가 내리는 것이기 때문에 기후변화에 따른 집중호우의 특성을 밝히고, 대비책을 수립하는데 기초자료를 제시해 줄 것으로 판단된다. 향후 보다 장기적인 관측을 통해 많은 사례에 대한 분석이 이루어진다면 기후변화로 인해 변화하고 있는 강수의 특성에 대해 이해할 수 있을 것이며, 향후 집중 호우 등에 의한 재해를 예방하는데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

The seasonal variation of pH and ion components in precipitation were investigated from January to December 2009 at Busan, Korea. The precipitation was acidic with a volume-weighted mean pH concentration of 5.32, which ranged from 3.79 to 8.66. The volume-weighted mean conductivity showed 86.77 μS/cm and indicated higher concentration about 96.69 μS/cm in summer. The volume-weighted mean equivalent concentration of components followed the order: K+ > Ca2+ > nss-Ca2+ > NH4 + > Mg2+ > Na+ > Li+ in cations and Cl- > SO4 2- > nss-SO4 2- > NO3 - > NO2- > F- > Br- in anions. Particularly, concentration of K+ and Cl- showed 56 and 78 % in cations and anions. The higher concentration in K+, Na+, Mg2+ and Cl- were shown in Busan city as compared to the other cities. The neutralization factors have been found to have higher value for potassium ion in winter compared with different seasons, indicating significant neutralization of acidic components over the region by potassium. Therefore, the precipitation characteristics at Busan had both continental and coastal as consequence of pH, conductivity and ionic analyses.

In this study, spatio-temporal patterns of seasonal precipitation and extreme precipitation events around Mt. Halla (1,950m) and their associations with elevation and aspect are examined based on daily precipitation data for the recent decade(2003~2012) observed at 24 weather stations in Jeju Island. Regression analyses show that annul total precipitation and the annual frequency of extreme precipitation events exceeding 80mm of daily precipitation increase with height by approximately 242mm/100m and 1.0day/100m, respectively. Seasonally, extreme precipitation events over the high mountain area mostly occur in summer (June~August) and also appear in other seasons including winter (December~February). The frequency of annual or seasonal extreme precipitation events as well as precipitation is higher in the southeastern or northeastern slope than in the southwestern or northwestern slope of Mt. Halla. These patterns are associated with the flow direction of moist air that ascends the slope of Mt. Halla when anticlockwise circulation of low pressure systems prevails. These findings provide primary information for developing the proactive strategies to mitigate potential flooding in the low-elevated coastal areas by extreme precipitation events over Mt. Halla

본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree(CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 기상청 산하의 한강유역 강수네트워크에 대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의 된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량 모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.

본 논문은 강릉 지역에서 동일 기간에 기록된 공간 감마선량률과 강수량, 일조시간, 평균풍속 사이의 교차 상관 지수 pDCCA를 DCCA cross-correlation coefficient(DCCA p)방법으로 구하여 교차 상관성을 분석하였다. 우리는 이 연구를통해 다음의 사실을 알았다. 첫 번째, 공간 감마선량률과 강수량 사이 pDCCA는 일(4~7일), 달(30일), 계절(90일), 년(360일)에서 0.57~0.48, 0.39, 0.34, 0.26, 공간 감마선량률과 일조시간 사이 pDCCA는 일, 달, 계절, 년에서 –0.20~-0.23,-0.22, -0.17, -0.13, 공간 감마선량률과 평균풍속 사이의 pDCCA는 일, 달, 계절, 년에서 –0.10~-0.12, -0.11, -0.05, -0.05이다. 두 번째, pDCCA를 통하여 공간 감마선량률과 강수량은 교차 상관성이 있으며 공간 감마선량률과 일조시간, 평균풍속 사이에는 교차 상관성이 없다는 것을 확인하였다.

가뭄은 중요한 자연재해의 하나로서 수자원 관리 부분에서 매우 중요한 인자이다. 본 연구에서는 대한민국의 55개 기상청 관측소를 대상으로 SPI지수에 따른 가뭄기간과 가뭄심도를 정의하고, 코풀라 이론을 이용하여 두 가뭄변수의 결합 확률 분포를 유도하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄의 발생 양상을 고찰하고 가뭄의 재현기간으로 제시하였으며, 대한민국을 대상으로 가뭄의 공간적 분포를 분석하였다. 연구에서 도출된 가뭄의 재현기간별 SPI 지수로부터 대한민국의 충청도의 공주 및 충주 인근, 강원도의 원주, 인제, 정선, 태백 등의 지역이 상대적으로 가뭄에 취약한 것으로 도출되었다.

This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data. The proposed method integrated the two most widely used estimation methods, general linear model(GLM) and ordinary kriging(OK), by taking a weighted average of covariance matrices derived from each of the two methods. The proposed method was cross-validated using daily rainfall data at thirteen rain gauges in the Hyeong-san River basin. The goodness-of-fit of the proposed method was higher than those of GLM and OK, which can be attributed to the weighting algorithm that was designed to minimize errors caused by violations of assumptions of the two existing methods. This result suggests that the proposed method is more accurate in missing values in time series rainfall data, especially in a region where the assumptions of existing methods are not met, i.e., rainfall varies by season and topography is heterogeneous.

The purpose of this article is analyzing the impacts of climate change on red pepper yield in Korea, with employing a panel data regression model. Our results show that there is a negative impacts of high temperature and precipitation amount on red pepper yields. Especially high temperature and rainfall in July cause serious damage to red pepper yield. According to the reduction schedule on greenhouse gas emission(RCP 8.5 scenario.), red pepper yield would be 25.4% lower than it is, for reasons of high temperature and rainfall damages by the end of 21st century.

극한기후현상은 평균적인 기후변화보다 사회, 경제 및 자연환경에 더 큰 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 특히 과거 수십 년간 빠른 인구증가와 산업화가 진행된 거대도시 서울은 극한기후현상으로 인한 인명 및 재산 손실의 잠재성이 크다. 이에 본 연구에서는 분위회귀분석방법을 이용하여 1908~2011년 동안의 서울 극한강수 변화를 분석하였다. 분석기간 동안 서울의 연강수량 및 계절별 강수량, 6~9월의 일강수량 모두 분위별로 다른 변화 추세를 보였다. 연강수량은 모든 분위에서 증가 추세에 있으나 하위 분위보다 상위 분위에서 변화율이 더 크게 나타났다. 6~9월 일강수량의 경우 과거(1908~1972년)에는 모든 분위에서 변화가 없었으나 최근(1973~2011년)에 상위 분위로 갈수록 급격하게 변화율이 증가하여 최근 극한강수의 강도가 증가하고 있음을 보였다.

가뭄은 자연의 무시할 수 없는 재해이며, 비록 가뭄의 정의가 많이 있지만 가뭄은 장기간의 강우의 부족으로부터 기인한다. 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 널리 이용되는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수 이외의 기온과 관련된 변수를 고려하지 않기 때문에 기후변동으로 인한 강수, 증발산 등의 물수지 변화를 고려할 수 없다는 한계점이 있다. 그러나 최근에 SPI와 유사하지만 기후변동으로 인한 강수 변화뿐만 아니라 기온의 변동성이 미치는 영향을 반영할 수 있는 새로운 개념의 가뭄지수인 표준강수 증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 개발되었다. 본 연구에서는 기상청 산하의 60개 기상관측소의 1973～2011년까지 기상자료를 대상으로 SPEI를 적용하여 남한지역의 가뭄발생의 변화를 평가하였다. 적용 결과, 전국적으로 SPI와 SPEI 모두 봄과 겨울에 가뭄이 심화되고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으며, SPEI는 SPI보다 가뭄심도를 크게 나타내었다. 또한, 지속기간 12개월의 SPI와 SPEI는 전반적으로 6년 내외의 저빈도 주기성을 갖는 극심한 가뭄이 반복되고 있음을 보였다.