풍력발전단지는 초기 투자비용이 높고 설치 후 이동이 용이하지 못하기 때문에 풍력발전단지 설계 과정에서 해당 지역의 생 산 가능 자원량을 정확히 예측하는 것이 필수적이다. 많은 연구자들이 풍력에너지 발전량을 예측하기 위해 수치기상예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 방법으로부터 얻은 장기간 기상데이터를 활용한다. 하지만 NWP 방법은 국지적 지형지물과 표면조도가 풍 황에 미치는 영향을 충분히 고려하지 못한다는 한계점이 존재하여 대부분의 육상풍력발전단지가 지형이 복잡한 산간지역에 설치되어 있는 한국에서 활용하기에 적합하지 않다. 이에 NWP 방법을 통해 얻어진 장기간 기상데이터를 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)의 경계조건으로 활용하여 지형지물과 표면조도의 영향을 고려하여 축소함으로써 공간해상도를 100m 급으로 고해상 도화 하였다.

동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구 파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.

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.

블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.

기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방 법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

We conducted dynamic downscaling using the RegCM4.0 with 25 km of horizontal resolution over CORDEX-East Asia phase 2 domain for the current climate (1981-2005) and evaluated its performance using various reference datasets. The HadGEM2-AO with about 110 km of horizontal resolution provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) was used as the forcing data of RegCM4.0. the RegCM4.0 generally well simulated the spatial patterns of temperature and precipitation by representing geographical and topographic conditions, compared with HadGEM2-AO. In particular, the warm biases in Mongolia, northern China, and Russia during summer and cold biases in Tibetan Plateau, Mongolia, northeast China, and northern India during winter were reduced. However, the systematic wet (dry) biases of summer precipitation in the most of model domain (South Korea) were still remained. It was associated with the southward shifting of low-level jet caused by the weakened North Western Pacific High in HadGEM2-AO. In South Korea, the RegCM4.0 showed a better performance than HadGEM2-AO in terms of the magnitude and spatial variability of both temperature and precipitation. In particular, the RegCM4.0 performed better in simulating the ratio of extreme precipitation over 100 mm/day to total precipitation than HadGEM2-AO. The RegCM4.0 reasonably reproduced the frequency and inter-annual variability of heavy rainfall, frost day, and tropical night over South Korea.

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나 는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대 적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형 을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성 된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

기후변화에 대비하기 위해 대기순환모형(GCM)이나 지역순환모형(RCM)을 활용해 가까운 미래에 발생할 다양한 기후변화 시나리오를 작성하여 미래 수문변화에 대비하고 있다. 그러나 GCM은 매우 낮은 해상도를 가지고 있으며, 시간적 규모도 수 십일에서 수개월의 분해능으로 인해 유역의 반응을 예측하는 데 있어 부정확성을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 멀티프랙탈 기법을 이용하여 시·공간 강우를 생산하고 검증하였다. 이를 위해 기상청에서 제공받은 레이더 자료의 시·공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포 함수와 3차원 웨이브렛을 적용하여 관측 레이더 자료가 나타내는 멀티프랙탈 특성을 반영한 각 사상별 10개의 격자단위 가상강우장을 생성하였다. 가상강우장의 검증은 각 격자에 나타나는 강우강도의 분포 빈도를 누적분포함수로 비교하였으며, 가상강우장의 강우 시계열을 작성하여 이를 비교하였다. 또한 베리오그램을 활용하여 가상강우장의 공간특성을 비교하였다. 최종적으로 가상강우장과 관측 레이더 강우장, 그리고 저해상도 강우장을 분포형 강우-유출 모형인 S-RAT 모형에 적용하여 가상강우장과 관측 강우장의 강우-유출을 비교하였으며, 이를 정량화하기 위해 RMSE, RRMSE, MAE, SS, NPE, PTE 방법을 적용하였다. 분석결과, 각 격자별 강우강도빈도는 유사하게 나타나지만 강우장의 시계열이나 공간적 특성에서는 뛰어난 모사능은 나타나지 않았다. 그러나 강우-유출 모의를 후, NPE와 PTE 분석 결과 평균적으로 첨두유량은 20.03% 증가하였으며, 첨두시간은 0.81% 감소를 나타내었다. 이는 미래 강우-유출의 정확성을 높일 수 있을 것이다.

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

본 연구에서는 멀티프랙탈 이론을 기반으로 시·공간 격자강우장 생산 모형을 충주댐 상류유역에 발생한 9개의 홍수 사상에 대하여 검증하였다. 이를 위하여 기상청의 레이더 강우자료에 대한 시공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포와 3차원 웨이브렛 함수 기반의 시·공간 격자 강우생산 모형을 활용하여 관측강우의 멀티프랙탈 특성을 재현하는 시·공간 가상강우장을 생산하였다. 생성된 가상강우장을 S-RAT 분포형 수문모형에 입력값으로 적용하여 유역출구에서의 반응을 관측강우 및 시공간적으로 균등한 분포를 가진 강우장에 대하여 산출된 유역출구에서의 반응과 비교하였다. 관측 강우장과 가상강우장, 관측 강우장과 저해상도 강우장에 대하여 RMSE, RRMSE, MAE, SS, 그리고 NPE, PTE 등을 이용하여 오차분석을 수행한 결과, 평균적으로 첨두홍수량은 20.03% 증가하였고, 첨두시간은 0.81% 감소하였다.

본 연구에서는 강우의 시공간적 멀티프랙탈 특성에 기반을 둔 다운스케일링 알고리즘(RDSTMF-Rainfall Downscaling in Space-Time Multifractal Framework)을 한반도에 적용하여 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 2008년부터 2012년까지 우리나라에 호우주의보를 일으킨 8개의 이벤트에 대한 레이더강우자료를 분석하여 각 이벤트에 대한 멀티프랙탈 지수를 판별하였으며, 이에 근거하여 RDSTMF의 모수들을 산정하고 이 모수들과 시공간강우장의 평균강우량과의 관계를 도출하였다. 이 관계에 근거하여 RDSTMF를 사용하여 가상의 시공간강우장을 생성, 관측 시공간 강우장과 비교하였다. 비교 결과, RDSTMF를 사용하여 생성된 가상의 시공간 강우장은 관측 시공간 강우장의 멀티프랙지수를 3차 모멘트까지 정확히 모사함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 비교적 정확히 모사함을 확인하였다.

정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

The objective of the current study is to compare the performances of a classical regression method (SWR) and the LASSO technique for predictor selection. A data set from 9 stations located in the southern region of Quebec that includes 25 predictors measured over 29 years (from 1961 to 1990) is employed. The results indicate that, due to its computational advantages and its ease of implementation, the LASSO technique performs better than SWR and gives better results according to the determination coefficient and the RMSE as parameters forcomparison.

In the current study, a temporal downscaling model that combines a nonparametric stochastic simulation approach with a genetic algorithm is proposed. The proposed model was applied to Jinju station in South Korea for a historical time period to validate the model performance. The results revealed that the proposed model preserves the key statistics (i.e., the mean, standard deviation, skewness, lag-1 correlation, and maximum) of the historical hourly precipitation data. In addition, the occurrence and transition probabilities are well preserved in the downscaled hourly precipitation data. Furthermore, the RCP4.5 and RCP8.5 climate scenarios for the Jinju station were also analyzed, revealing that the mean and the wet-hour probability significantly increased and the standard deviation and maximum slightly increased in these scenarios. The magnitude of the increase was greater in RCP8.5 than RCP4.5.

본 연구에서는 강우의 멀티프랙탈거동(multifractal behavior)에 기반을 둔 시공간 상세격자강우량 생산기법을 우리나라에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이를 위해, 우리나라에 2008년 7월부터 2012년 8월까지 호우주의보를 발생시킨 8 개의 주요 강우이벤트에 대한 기상청제공 레이더강우자료를 추출하여 강우의 멀티프랙탈 거동을 조사하였다. 조사 결과, 대상 레이더 시공간강우장이 강한 멀티프랙탈 거동의 특성을 가지고 있음을 확인하였고, 이에 기반을 두고 시공간 로그-프아송 무작위 분열모형(space-time log-Poisson random cascade model)과 3차원 웨이블랫(wavelet)을 모형을 결합한 다운스케일링 모형을 사용하여 한반도 전역에 대하여 7km-35분 해상도를 가진 시공간 강우장을 생성한 후, 이를 관측레이더 강우자료와 비교하였다. 비교 결과, 8개의 모든 강우 이벤트에 대하여 다운스케일링 모형에 기반을 두고 생성된 시공간 강우장이 레이더강우장의 멀티프랙탈 거동을 95% 이상의 정확도를 가지고 재현함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 매우 정확히 재현함을 확인할 수 있었다.

강우는수문순환에서중요한요소중에하나로시·공간적변동성이크므로정확한공간강우장의파악이요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1km의 공간 해상도로 생성하였다.Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간해상도1km)와강우자료의관계성을회귀식으로나타냈고상세화기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화기법을사용하여공간강우장을나타내었다. 우리나라의공간강우장결과를지점자료를기준으로비교검증을실시하였다.그결과GDA 상세화기법의경우가2009년(Bias=4.26mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로가장잘맞는것으로나타났다. 이를바탕으로우리나라의공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교‧평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.

기존의 정상성 Markov Chain 모형은 자료 자체의 Markov 특성만을 고려하여 모의하는 기법으로서 수자원 설계에서 여러 가지 목적으로 이용되어 지고 있다. 그러나 일강수량의 천이확률 및 매개변수 등이 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 하기 때문에 평균의 변동성 등과 같은 외부충격을 모형에 적용할 수 없다. 이러한 관점에서 본 연구의 가장 큰 목적은 기존일강수량 모형을 외부인자를 받아들일 수 있는 모형으로 개발하는 것이다. 즉, Marko