증발수요 가뭄지수의 적용성 연구

원정은(Won Jeongeun),장수형(Jang Suhyung),김경민(Kim Kyungmin),김상단(Kim Sangdan) 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.6

Drought monitoring is necessary for water resource management. The drought monitoring currently operated by the Korea Meteorological Administration (KMA) is heavily dependent on the Standard Precipitation Index (SPI), which considers only precipitation. However, since SPI does not account for meteorological variables other than precipitation, it cannot account for the impacts of increases in evapotranspiration due to climate change. In order to overcome this limitation, studies on various drought indices that can reflect changes in potential evapotranspiration (E0) have been undertaken, and a new E0-based drought index, the Evaporative Demand Drought Index (EDDI), has recently been established. In this study, the applicability of EDDI for drought monitoring in South Korea was evaluated using meteorological data from the KMA for the period 1981-2017. The temporal behaviors of EDDI and SPI were investigated by comparing EDDI and SPI over various time-scales. The results indicated that EDDI reproduced past drought events well and showed high correlation with SPI. Therefore, EDDI is expected to be effective for drought monitoring. 수자원 관리에 있어 가뭄 모니터링은 반드시 필요한 항목이다. 현재 한국 기상청에서 운영 중인 가뭄 모니터링은 오직 강수량에 의해 좌우되는 가뭄지수인 표준강수지수(SPI)에 많이 의존되어 있다. 하지만 SPI는 강수 이외의 기상학적 변수를 고려하지 않기 때문에 기후변화로 인한 증발산량의 증가가 미치는 영향을 고려할 수 없다는 한계가 있다. 가뭄 모니터링 분야에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 잠재증발산의 변화를 반영할 수 있는 다양한 가뭄지수에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 잠재증발산 기반의 새로운 가뭄지수인 증발수요 가뭄지수(EDDI)가 개발되었다. 본 연구에서는 한국 기상청 산하의 기상관측소의 1981-2017년까지의 기상자료를 대상으로 EDDI를 적용하여 우리나라의 가뭄 모니터링을 위한 EDDI의 적용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 EDDI와 SPI를 다양한 지속기간에서 비교하여 EDDI와 SPI의 시간적인 거동을 살펴보았다. 분석 결과, EDDI는 과거 가뭄사상을 잘 재현하였으며 SPI와의 상관관계도 높게 나타났다. 따라서 EDDI는 가뭄을 모니터링하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

가뭄 모니터링을 위한 인공위성 원격탐사자료의 활용 가능성 평가

원정은 ( Jeongeun Won ),손윤석 ( Youn-suk Son ),이상호 ( Sangho Lee ),강임석 ( Limseok Kang ),김상단 ( Sangdan Kim ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

기후변화로 인해 가뭄의 발생 빈도가 증가함에 따라 광범위하게 발생하는 가뭄의 상황을 정확하게 판단할 수 있는 모니터링 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 그러나 지상 관측 기상자료만으로는 한국의 전 지역에 대한 복잡한 가뭄을 모두 파악하기에는 한계가 존재하는 반면, 인공위성 원격탐사자료는 광범위한 지역에서의 가뭄의 공간적 특성을 파악하고 가뭄을 탐지하는 데 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 남한의 가뭄 식별을 위한 원격탐사자료의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 다양한 측면의 가뭄을 모니터링하기 위해 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수인 강수량과 잠재증발산량의 원격탐사 및 지상 관측자료를 수집하였다. 원격탐사자료의 적용성 평가는 관측자료와의 비교를 중심으로 수행하였다. 먼저 원격탐사자료의 적용성과 정확성을 평가하기 위하여 관측자료와의 상관관계를 분석하고, 기상학적 가뭄 모니터링을 위해 강수량과 잠재증발산량을 이용하여 다양한 측면의 가뭄지수들을 산정하였다. 이후 원격탐사자료의 가뭄 모니터링 능력을 평가하기 위해 가뭄지수에 대한 ROC 분석을 적용하여 과거 가뭄 재현성을 확인하였다. 마지막으로 원격탐사자료를 이용한 고해상도의 가뭄 지도를 작성하여 남한의 실제 가뭄에 대한 원격탐사자료의 모니터링 활용 가능성을 평가하였다. 원격탐사자료의 적용을 통해 향후 미 계측 유역을 포함한 남한 전 지역에서 다양하게 발생하는 가뭄 상황을 파악하고 이해할 수 있을 것으로 판단되었다. As the frequency of drought increases due to climate change, it is very important to have a monitoring system that can accurately determine the situation of widespread drought. However, while ground-based meteorological data has limitations in identifying all the complex droughts in Korea, satellite remote sensing data can be effectively used to identify the spatial characteristics of drought in a wide range of regions and to detect drought. This study attempted to analyze the possibility of using remote sensing data for drought identification in South Korea. In order to monitor various aspects of drought, remote sensing and ground observation data of precipitation and potential evapotranspiration, which are major variables affecting drought, were collected. The evaluation of the applicability of remote sensing data was conducted focusing on the comparison with the observation data. First, to evaluate the applicability and accuracy of remote sensing data, the correlations with observation data were analyzed, and drought indices of various aspects were calculated using precipitation and potential evapotranspiration for meteorological drought monitoring. Then, to evaluate the drought monitoring ability of remote sensing data, the drought reproducibility of the past was confirmed using the drought index. Finally, a high-resolution drought map using remote sensing data was prepared to evaluate the possibility of using remote sensing data for actual drought in South Korea. Through the application of remote sensing data, it was judged that it would be possible to identify and understand various drought conditions occurring in all regions of South Korea, including unmeasured watersheds in the future.

도시지역 원격 모니터링 데이터를 활용한 물순환 정보 해석방안

원정은(Jeongeun Won),서지유(Jiyu Seo),최정현(Jeonghyeon Choi),김상단(Sangdan Kim) 대한환경공학회 2022 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.11

수문학적 추적 기반의 GI 시설 평가 모델 : 생태저류지, 침투도랑, 투수성포장, 식생수로를 대상으로

원정은(Jeongeun),서지유(Won･,Jiyu Seo),최정현(Jeonghyeon Choi),김상단(Sangdan Kim) 한국습지학회 2021 한국습지학회지 Vol.23 No.1

도시 개발로 인한 영향을 최소화하여 물 순환 체계를 개선하기 위해서는 적극적인 강우유출수 관리가 필수적이다. 최근에는 도시의강우유출수 관리를 위한 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법이 합리적인 대안으로 주목받고 있다. Storm Water Management Model(SWMM)은 LID 모듈을 통해 다양한 GI(Green Infra) 시설에 대한 모의 기능을 제공하고 있어 도시 물순환개선 사업에 적극 활용되고 있다. 그러나 SWMM을 이용하여 GI 시설을 모의하기 위해서는 복잡한 유역 설정과 GI 시설 배치에많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 GI 시설의 핵심적인 수문 프로세스를 구현하면서도 상대적으로 간단하게 GI 시설의 성능을평가할 수 있는 모형이 제안된다. 제안된 모형은 수문학적 추적을 기반으로 작동되므로 GI 시설의 침투, 저류, 증발산을 모두 반영할수 있을 뿐만 아니라 GI 시설에 의한 도시 물순환 개선 효과를 정량적으로 평가할 수 있다. 제안된 모형의 결과와 SWMM의 결과를비교함으로써 제안된 모형의 적용성을 검증하였다. 더붙여서 SWMM의 투수성 포장 모의에서 발생되는 오류에 대한 논의가 포함된다. Active stormwater management is essential to minimize the impact of urban development and improve the hydrological cycle system. In recent years, the Low Impact Development (LID) technique for urban stormwater management is attracting attention as a reasonable alternative. The Storm Water Management Model (SWMM) is actively used in urban hydrological cycle improvement projects as it provides simulation functions for various GI (Green Infra) facilities through its LID module. However, in order to simulate GI facilities using SWMM, there are many difficulties in setting up complex watersheds and deploying GI facilities. In this study, a model that can evaluate the performance of GI facilities is proposed while implementing the core hydrological process of GI facilities. Since the proposed model operates based on hydrological routing, it can not only reflect the infiltration, storage, and evapotranspiration of GI facilities, but also quantitatively evaluate the effect of improving urban hydrological cycle by GI facilities. The applicability of the proposed model was verified by comparing the results of the proposed model with the results of SWMM. In addition, a discussion of errors occurring in the SWMM s permeable pavement system simulation is included.

원격탐사자료를 활용한 기상학적 가뭄 시 식생의 생태학적 가뭄 상태 모니터링

원정은,정하은,강신욱,김상단,Won, Jeongeun,Jung, Haeun,Kang, Shinuk,Kim, Sangdan 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

기상학적 요인에 의해 발생하는 가뭄은 육상 생태계의 식생에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄이 식생에 영향을 미치는 상태를 식생의 생태가뭄으로 정의하고, 영향 정도를 정량적으로 감시하기 위한 식생의 생태가뭄 상태지수(ecological drought condition index of vegetation, EDCI-veg)를 제안하였다. EDCI-veg는 식생과 기상학적 가뭄 정보 사이의 copula 기반의 이변량 결합확률모델로부터 도출되며, 가뭄이 발생했을 때 현재의 식생 상태가 가뭄으로 인해 얼마나 영향을 받았는지를 수치로 표현할 수 있다. 과거의 기상학적 가뭄 사상과 그에 대응하는 식생 상태를 비교하여 제안된 지수를 살펴본 결과, EDCI-veg는 식생의 생태가뭄을 적절하게 모니터링할 수 있음이 확인되었다. 또한, 원격탐사자료를 활용하여 고해상도의 가뭄 지도를 작성함으로써 생태가뭄 상태를 공간적으로 식별할 수 있었다. Drought caused by meteorological factors negatively affects vegetation in terrestrial ecosystems. In this study, the state in which meteorological drought affects vegetation was defined as the ecological drought of vegetation, and the ecological drought condition index of vegetation (EDCI-veg) was proposed to quantitatively monitor the degree of impact. EDCI-veg is derived from a copula-based bi-variate joint probability model between vegetation and meteorological drought information, and can be expressed numerically how affected the current vegetation condition was by the drought when the drought occurred. Comparing past meteorological drought events with their corresponding vegetation condition, the proposed index was examined, and it was confirmed that EDCI-veg could properly monitor the ecological drought of vegetation. In addition, it was possible to spatially identify ecological drought conditions by creating a high-resolution drought map using remote sensing data.

인공위성 원격 감지 자료를 활용한 산림지역의 생태학적 가뭄 가능성에 대한 확률론적 평가

원정은,서지유,강신욱,김상단,Won, Jeongeun,Seo, Jiyu,Kang, Shin-Uk,Kim, Sangdan 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.9

Climate change has a significant impact on vegetation growth and terrestrial ecosystems. In this study, the possibility of ecological drought was investigated using satellite remote sensing data. First, the Vegetation Health Index was estimated from the Normalized Difference Vegetation Index and Land Surface Temperature provided by MODIS. Then, a joint probability model was constructed to estimate the possibility of vegetation-related drought in various precipitation/evaporation scenarios in forest areas around 60 major ASOS sites of the Meteorological Administration located throughout Korea. The results of this study show the risk pattern of drought related to forest vegetation under conditions of low atmospheric moisture supply or high atmospheric moisture demand. It also identifies the sensitivity of drought risks associated with forest vegetation under various meterological drought conditions. These findings provide insights for decision makers to assess drought risk and develop drought mitigation strategies related to forest vegetation in a warming era.

기계학습기법을 이용한 부산-울산-경남 지역의 증발수요 가뭄지수 예측

이옥정,원정은,서지유,김상단,Lee, Okjeong,Won, Jeongeun,Seo, Jiyu,Kim, Sangdan 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.8

Drought is a major natural disaster that causes serious social and economic losses. Local drought forecasts can provide important information for drought preparedness. In this study, we propose a new machine learning model that predicts drought by using historical drought indices and meteorological data from 10 sites from 1981 to 2020 in the southeastern part of the Korean Peninsula, Busan-Ulsan-Gyeongnam. Using Bayesian optimization techniques, a hyper-parameter-tuned Random Forest, XGBoost, and Light GBM model were constructed to predict the evaporative demand drought index on a 6-month time scale after 1-month. The model performance was compared by constructing a single site model and a regional model, respectively. In addition, the possibility of improving the model performance was examined by constructing a fine-tuned model using data from a individual site based on the regional model.

폭염사상의 비정상성 빈도해석 및 불확실성 분석

서지유(Seo, Jiyu),원정은(Won, Jeongeun),최정현(Choi, Jeonghyeon),이옥정(Lee, Okjeong),김상단(Kim, Sangdan) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.1

지구 온난화로 인하여 지속적이고 극심한 폭염사상에 대한 우려가 점점 증가되고 있다. 일 최고 기온 관측자료는 강한 비정상성을 나타내고 있으며, 폭염사상의 강도 및 지속기간의 증가가 여러 지역에서 현실화하고 있다. 다양한 지속기간에 대한 폭염사상의 강도를 재현기간과 연관시키는 폭염-지속일수-빈도(Heat wave - Persistence day - Frequency, HPF) 곡선은 폭염사상의 빈도해석을 위한 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 기온 증가의 경향성을 설명하기 위해 비정상성 HPF 곡선이 개발되고, 그에 대한 불확실성이 분석된다. 비정상성 HPF 모형은 공중보건, 공공안전 및 에너지 관리 분야와 같은 기후변화 적응관리 분야에 활용될 수 있을 것이다. Due to global warming, there is an increasing concern regarding persistent and severe heat waves. The maximum daily surface air temperature observations show strong non-stationary features, and the increased intensity and persistence of heat wave events have been observed in many regions. The heat wave persistence day frequency (HPF) curve, which correlates the intensity of a heat wave persistence event for days with return periods, can be a useful tool to analyze the frequency of heat wave events. In this study, non-stationary HPF curves are developed to explain the trend in the increase of the surface air temperature due to climate change, and their uncertainty is analyzed. The non-stationary HPF model can be used in climate change adaptation management such as public health, public safety, and energy management.

TANK 모형의 매개변수 추정을 위한 베이지안 접근법의 적용: MCMC 및 GLUE 방법의 비교

김령은 ( Ryoungeun Kim ),원정은 ( Jeongeun Won ),최정현 ( Jeonghyeon Choi ),이옥정 ( Okjeong Lee ),김상단 ( Sangdan Kim ) 한국물환경학회(구 한국수질보전학회) 2020 한국물환경학회지 Vol.36 No.4

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model’s prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.

낙동강 유역에서 하천 TP 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성

서지유 ( Jiyu Seo ),원정은 ( Jeongeun Won ),최정현 ( Jeonghyeon Choi ),김상단 ( Sangdan Kim ) 한국물환경학회(구 한국수질보전학회) 2021 한국물환경학회지 Vol.37 No.3

It is important to understand the factors influencing the temporal and spatial variability of water quality in order to establish an effective customized management strategy for contaminated aquatic ecosystems. In this study, the spatial diversity of the 5-year (2015 - 2019) average total phosphorus (TP) concentration observed in 40 Total Maximum Daily Loads unit-basins in the Nakdong River watershed was analyzed using 50 predictive variables of watershed characteristics, climate characteristics, land use characteristics, and soil characteristics. Cross-correlation analysis, a two-stage exhaustive search approach, and Bayesian inference were applied to identify predictors that best matched the time-averaged TP. The predictors that were finally identified included watershed altitude, precipitation in fall, precipitation in winter, residential area, public facilities area, paddy field, soil available phosphate, soil magnesium, soil available silicic acid, and soil potassium. Among them, it was found that the most influential factors for the spatial difference of TP were watershed altitude in watershed characteristics, public facilities area in land use characteristics, and soil available silicic acid in soil characteristics. This means that artificial factors have a great influence on the spatial variability of TP. It is expected that the proposed statistical modeling approach can be applied to the identification of major factors affecting the spatial variability of the temporal average state of various water quality parameters.