적용 기법에 따른 강우침식인자 산정 결과의 시공간적 불확실성

황세운,김동현,신상민,유승환,Hwang, Syewoon,Kim, Dong-Hyeon,Shin, Sangmin,Yoo, Seung-Hwan 한국농공학회 2016 한국농공학회논문집 Vol.58 No.6

RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) is the empirical formular widely used to estimate rates of soil erosion caused by rainfall and associated overland flow. Among the factors considered in RUSLE, rainfall erosivity factor (R factor) is the major one derived by rainfall intensity and characteristics of rainfall event. There has been developed various methods to estimate R factor, such as energy based methods considering physical schemes of soil erosion and simple methods using the empirical relationship between soil erosion and annual total rainfall. This study is aimed to quantitatively evaluate the variation among the R factors estimated using different methods for South Korea. Station based observation (minutely rainfall data) were collected for 72 stations to investigate the characteristics of rainfall events over the country and similarity and differentness of R factors calculated by each method were compared in various ways. As results use of simple methods generally provided greater R factors comparing to those for energy based methods by 76 % on average and also overestimated the range of factors using different equations. The variation coefficient of annual R factors was calculated as 0.27 on average and the results significantly varied by the stations. Additionally the study demonstrated the rank of methods that would provide exclusive results comparing to others for each station. As it is difficult to find universal way to estimate R factors for specific regions, the efforts to validate and integrate various methods are required to improve the applicability and accuracy of soil erosion estimation.

CMIP5 GCM의 동아시아 해안지역에 대한 공간적 강우특성 재현성 평가

황세운,조재필,윤광식,Hwang, Syewoon,Cho, Jeapil,Yoon, Kwang Sik 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.8

기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다. Future variability of the spatial patterns of rainfall events is the point of water-related risks and impacts of climate change. Recent related researches are mostly conducted based on the outcomes from General Circulation Models (GCMs), especially Coupled Model Intercomparison Project, phase 5 (CMIP5) GCMs which are the most advanced version of climate modeling system. GCM data have been widely used for various studies as the data utility keep getting improved. Meanwhile the model performances especially for raw GCM outputs are rarely evaluated prior to the applications although the process would essential for reasonable use of model forecasts. This study attempt to quantitatively evaluate the skills of 29 CMIP5 GCMs in reproducing spatial climatologies of precipitation in East Asia. We used 3 different gridded observational data as the references available over the study area and calculated correlation and errors of spatial patterns simulated by GCMs. As a result, the study presented diversity of the GCM evaluation in the performance, rank, or accuracy by different configurations, such as target area, evaluation method, and observation data. Yet, we found that Hadley-centre affiliated models comparatively performs better for the meso-scale area in East Asia and MPI_ESM_MR and CMCC family showed better performance specifically for the korean peninsula. We expect that the results and thoughts of this study would be considered in screening suitable GCMs for specific area, and finally contribute to extensive utilization of the results from climate change related researches.

미래 기상 시나리오에 대한 편의 보정 방법에 따른 지역 기후변화 영향 평가의 불확실성

황세운,허용구,장승우,Hwang, Syewoon,Her, Young Gu,Chang, Seungwoo 한국농공학회 2013 한국농공학회논문집 Vol.55 No.4

It is now generally known that dynamical climate modeling outputs include systematic biases in reproducing the properties of atmospheric variables such as, preciptation and temerature. There is thus, general consensus among the researchers about the need of bias-correction process prior to using climate model results especially for hydrologic applications. Among the number of bias-correction methods, distribution (e.g., cumulative distribution fuction, CDF) mapping based approach has been evaluated as one of the skillful techniques. This study investigates the uncertainty of using various CDF mapping-based methods for bias-correciton in assessing regional climate change Impacts. Two different dynamicailly-downscaled Global Circulation Model results (CCSM and GFDL under ARES4 A2 scenario) using Regional Spectial Model for retrospective peiod (1969-2000) and future period (2039-2069) were collected over the west central Florida. Total 12 possible methods (i.e., 3 for developing distribution by each of 4 for estimating biases in future projections) were examined and the variations among the results using different methods were evaluated in various ways. The results for daily temperature showed that while mean and standard deviation of Tmax and Tmin has relatively small variation among the bias-correction methods, monthly maximum values showed as significant variation (~2'C) as the mean differences between the retrospective simulations and future projections. The accuracy of raw preciptiation predictions was much worse than temerature and bias-corrected results appreared to be more significantly influenced by the methodologies. Furthermore the uncertainty of bias-correction was found to be relevant to the performance of climate model (i.e., CCSM results which showed relatively worse accuracy showed larger variation among the bias-correction methods). Concludingly bias-correction methodology is an important sourse of uncertainty among other processes that may be required for cliamte change impact assessment. This study underscores the need to carefully select a bias-correction method and that the approach for any given analysis should depend on the research question being asked.

Assessing the Utility of Rainfall Forecasts for Weekly Groundwater Level Forecast in Tampa Bay Region, Florida

황세운,아세파 터루소,장승우,Hwang, Syewoon,Asefa, Tirusew,Chang, Seungwoo The Korean Society of Agricultural Engineers 2013 한국농공학회논문집 Vol.55 No.6

미래 기후 정보를 이용한 수문 환경의 단기 미래 예측은 안정적 수자원 공급을 위한 필수적 과제이다. 미국 플로리다 주 중서부 템파지역에서는 주요 수자원 중 하나인 지하수의 효과적 활용을 위해 지하수위 인공신경망 모델 (GWANN)을 개발하여 피압 대수층과 비피압 대수층에 대한 주 단위 평균 지하수위를 월별로 예측하고 그 결과를 수자원 공급 의사 결정에 반영하고 있다. 본 논문은 템파지역에 대한 GWANN 모델을 이용한 지하수위 예측 시스템을 소개하고 모델의 기후 입력 자료의 민감도를 분석함으로써 양질의 기후 정보에 대한 현 시스템의 활용성을 검토하였다. 2006년과 2007년에 대한 연구 결과, 관측 자료를 최적 예측 시나리오 (the best forecast)로 가정하여 적용한 결과는 지하수위 관측 지점에 따라 큰 차이를 보였지만 일반적으로 현 시스템 (현 시점의 실시간 주 단위 평균 강우량을 향후 4주간 동일하게 적용함) 에 비해 예측 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 더불어 강우 관측 자료의 백분위 (percentile forecast; 20분위, 50분위, 80분위)를 강우 예측 자료로 활용한 경우에도 현 시스템과 비교하여 일부 나은 결과를 보여주었다. 그러나 지하수위 예측 모델을 활용하지 않고 현 시점의 지하 수위가 지속된다고 가정하는 경우 (na$\ddot{i}$ve model) 향후 2주간의 예측 결과가 best forecast 경우에 비해 높은 정확도를 보이는 등, GWANN 모델의 단기 예측에 대한 양질의 강우 예측 정보의 활용성은 낮으며, 향후 3주 이상에 대한 예측 성능에 있어 best forecast결과가 na$\ddot{i}$ve model 결과에 비해 높은 정확도를 보이기 시작하는 것으로 나타났다. 또한 GWANN 모델의 예측 성능은 적용 기간과 지역 및 지하대수층의 특성에 따라 큰 다양성을 가지는 단점을 보여 강우 예측 자료 활용에 앞서 모델 개선의 필요성이 있다고 판단된다. 본 연구는 단기수자원 공급 계획 수립을 위하여 사용되는 지역 모델링 시스템에 대한 기후 예측정보의 활용성 평가를 위한 방법론으로 고려될 수 있을 것으로 기대된다.

강우량 자료 공간해상도에 따른 수문반응에 관한 연구

황세운 ( Syewoon Hwang ),성충현 ( Chunghyun Sung ),박찬우 ( Chanwoo Park ) 한국농공학회 2018 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2018 No.-

강우의 공간분포는 면적강우량 도출, 유출 및 침식·퇴적 해석에 영향을 미치는 중요한 인자이다. 최근 기후변화의 영향으로 우기의 시·공간적 집중강우 발생으로 강우사상의 공간분포 특성에 대한 중요성이 강조되고 있다. 새만금 유역은 복잡한 농업수자원 이용체계와 오염원 분포를 비롯하여 간척지 개발에 따른 호소수질 관리에 대한 높은 관심으로 만경·동진 유역의 양적·질적 유출 특성에 대한 많은 연구가 수행된 지역이다. 본 연구에서는 새만금 유역을 대상으로 고해상도 오염원 및 기상자료를 활용할 수 있는 소유역 단위 수문 모델링 시스템을 구축하고 이를 기반으로 강우의 공간변동성에 따른 유출 반응을 분석하고자 하였다. 수문·수질 모형으로 새만금 유역 주요측점에 대한 수문·수질/기상자료(2009∼2013년)를 이용하여 선행연구에서 검·보정한 HSPF 모형을 적용하였다. 다른 공간해상도의 기상자료 생산을 위해 과거재현기간 (1970년∼2005년) 기상청 표준시나리오 격자자료를 이용하여 1)1km×1km 격자단위, 2)리동 단위, 3)기초지자체 단위, 3)유역평균 기상자료로 가공하고 각각을 모델링에 적용한 결과와 물수지 분석을 통해 수문모의 반응을 분석하였다. 연구결과 고해상도 강우자료를 적용하여 공간변동성을 고려하는 경우 비교적 낮은 증발산이 발생하며 이에 기인하여 시기별 유출 특성이 다르게 나타나는 것을 확인하였으며 다른 해상도의 기상자료 적용에 따른 비교·분석 결과를 제시하였다. 이는 수문·수질 모델의 보·검정과 정밀한 수문해석을 위한 모델링 구축 시 강우분포 고려의 필요성을 시사한다. 이와 관련하여 분포형 모형을 적용함으로서 다양한 응용 분야 모의해석에 있어 보다 합리적인 기상정보의 최적 공간해상도를 결정하는 연구가 이루어질 수 있을 것이다.

지점별 최대강우강도에 대한 임의시간-고정시간 환산계수 산정 연구 -1998~2014년 분 단위 종관기상관측 강우자료 이용-

황세운 ( Syewoon Hwang ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-

특정 지속시간에 대한 최대강우강도 및 연최대치 강우계열은 농업수리 및 수공구조물 설계를 위한 확률강우량 산정 또는 강우침식인자 추정 등에 필요한 수문량이다. 이와 관련하여 실무에서는 자료 수집과 분석의 용이성을 고려하여 주로 시단위 또는 일단위 자료로부터 산정된 강우 정보에 기 제안된 임의시간-고정시간 환산계수를 일관적으로 적용하여 이하 단위(10분, 30분)에 대한 정보를 추정하는 경우가 일반적이다. 이 때 사용되는 환산 계수는 분단위 자료 분석을 통해 산정되며, 지역별 강우 특성의 차이 및 기후 특성 변화에 따라 변동될 수 있으므로 양질의 최신자료를 적용하여 지점별 환산계수의 시공간적 변동성을 분석하고 통계량을 갱신하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 품질관리과정(Quality Control)을 거친 종관기상관측 분단위 최근(1998~2014) 강우지점자료를 이용하여 임의-고정시간 환산계수를 계산하고 지점별 환산계수의 시공간적 다양성에 대해 고찰하고자 한다. 더불어 강우침식인자 추정에 활용도가 높은 다른 지속시간에 대한 사상별 최대강우강도의 관계를 지점별로 도출하여 제시하고자 한다. 도출된 환산계수 지도는 향후 재현빈도별 임의시간 또는 다른 지속시간에 대한 최대강우강도 및 강우계열을 추정하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

남한지역 일단위 강우량 공간상세화를 위한 BCSA 기법 적용성 검토

황세운 ( Hwang Syewoon ),정임국 ( Jung Imgook ),김시호 ( Kim Siho ),조재필 ( Cho Jaepil ) 한국농공학회 2021 한국농공학회논문집 Vol.63 No.6

BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.

기후 변화에 대한 다중 매개변수 및 모델 앙상블 수문 분석의 불확실성 비교

황세운 ( Syewoon Hwang ),허용구 ( Younggu Her ),유승환 ( Seunghwan Yoo ),박찬우 ( Chanwoo Park ) 한국농공학회 2017 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2017 No.-

Quantification of uncertainty in ensemble-based predictions of climate change and the corresponding hydrologic impact is necessary for the development of robust climate change adaptation plans. Although equifinality of hydrological modeling has been discussed for a long time, its impact on hydrologic analysis of climate change has not been studied enough to provide clear ideas that represent the relative contributions of uncertainty contained in both multi-GCM (general circulation model, hereafter multi-model) and multi-parameter ensembles toward the projections of hydrologic components. This study demonstrated that the uncertainty in multi-GCM ensembles could be an order of magnitude larger than that of multi-parameter ensembles for predictions of direct runoff, suggesting that selection of appropriate GCMs should be much more emphasized than calibration of hydrological model parameters when projecting direct runoff. When simulating soil moisture and groundwater, on the other hand, equifinality in hydrologic modeling was more influential than uncertainty in multi-GCM ensemble. In addition, the uncertainty in a hydrologic simulation of climate change impact was much more closely associated with the uncertainty in ensemble projections of precipitation than that in projected temperature, indicating a need to pay closer attention to precipitation data for the improvement of the reliability of hydrologic predictions. The uncertainty in the ensemble projections of the individual hydrologic components showed unique responses to the uncertainty in the precipitation and temperature ensembles. From among 35 GCMs incorporated, this study identified GCMs that contribute the most and least to uncertainty in an assessment of climate change impacts regarding hydrology of 61 Ohio River watersheds, thereby exhibiting a framework to quantify contributions of individual GCMs to the overall uncertainty in climate change modeling uncertainty.

강우침식인자 도출을 위한 강우에너지 산정 방법과 결과의 다양성에 관한 연구

황세운 ( Syewoon Hwang ),김동현 ( Donghyeon Kim ),신상민 ( Sangmin Shin ),장민원 ( Minwon Jang ),김의경 ( Euikyung Kim ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 강우강도의 특성을 고려하는 RUSLE 주요인자이다. 국내 실험을 통해 강우에너지 기반 침식인자 산정법이 개발된 바 있으며 현재까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 다양성을 분석하고자한다. 합리적 강우침식인자 산정을 위해 72개 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1998~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교·분석하였다. 연구결과 간편법 적용시 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점 간 차이를 보였으며 적용방법에 따른 침식인자의 공간분포 또한 다르게 나타남을 확인하였다. 지형·지역적 양상이 다르게 나타나는 토양유실량 예측에 있어 강우침식인자 산정을 위한 최적 방법론 선정 및 개발은 한계가 있는 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발과 신중한 적용이 필요하다고 판단된다.

BCSA를 적용한 남한지역 CMIP5 GCM 강수량 산출물 공간상세화

황세운 ( Syewoon Hwang ),정임국 ( Imgook Jung ),조재필 ( Jaepil Cho ) 한국농공학회 2018 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2018 No.-

GCM(General Circulation Model)은 전지구 표면, 대기를 대상으로 자료의 형태, 기상요소, 자료기간 등에 있어 일관성 있는 기상모의·예측정보를 제공한다. 한편 GCM의 원시산출물(raw data)은 농업·수자원분야 등 응용분야의 필요 기후 자료나 기후변화 영향평가를 위해 활용하기에 기후재현성과 기후정보 시공간 해상도에 있어 한계점을 가지고 있으며 이를 보완하기 위해 다양한 기법들이 응용분야와 과정별로 개발·적용되어왔다. BCSA(Bias-Correction and Stochastic Analog)는 GCM 산출물의 계통적 오차(systematic bias) 보정과 강우 공간변동성을 재현하는 고해상도 상세화를 위해 최근 고안되어 미국지역에 적용된 바 있는 기법이다. 본 연구에서는 강우의 공간변동성이 크며 시기별 강우특성이 다른 몬순기후대에 속하는 남한지역에 대해 BCSA의 적용성을 평가하고 공간상세화 미래기후 전망을 제시하였다. 기후모델 산출물로 CMIP5 GCM 29종 모형을 선정하여 RCP4.5, RCP8.5 시나리오에 대한 과거재현기간(1976∼2005)과 미래기간(∼2099) 전망자료를 60개 종관기상관측(ASOS)지점단위로 공간상세화 하였다. 과거기간에 대한 적용 결과로 ASOS 자료의 일단위 시·공간변동성에 대한 재현성을 평가하고 미래기간에 대한 상세화된 예측정보는 단·중·장기 미래기간으로 나누어 분석결과를 제시하였다. 관측자료 대비 공간상관성 비교결과, 남한지역의 강우 사상의 평균적 공간상관성(변동성)을 비롯하여 다양한 기후지수에 대한 재 현성이 높은 것으로 나타났으며 미래 전망 결과 또한 GCM 원시자료의 변동성을 보존하는 결과를 보였다. 더불어 심도 있는 분석을 바탕으로 계산시간 단축을 위한 알고리듬 보완, 시간적 강우 패턴에 대한 재현성 제고, 다른 기상요소에 대한 적용성 평가 등 BCSA 개선을 위한 향후 관련연구의 필요성에 대한 고찰이 이루어졌다. 본 연구 결과는 강우의 공간적 변동성이 중요한 인자로 작용하는 수문·수질 및 농업분야에 기후모델 기반 기상정보를 합리적으로 적용하기 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.