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문제 정의
- 40으로 값이 낮아졌5. 결 론 본 연구에서는 ESP 기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 수문모 델로 VIC 모델을 선정하였으며, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 예보시점에서의 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별 PR을 생산 및 평가하였다.
- 3 전망결과 분석 및 평가방법 ESP 결과는 초기조건의 영향이 미치지 못할 정도로 시 간규모가 커질 경우 과거 기상자료의 영향에 지배되며, 변동성이 높은 만큼 정확도는 낮아지게 된다. 본 연구에 서는 예보시점을 기준으로 시간규모에 따른 입력자료(IHC 및 과거 30년 기상자료)의 영향을 검토하기 위해 모의기간 (1996～ 2010년) 동안 예보시점별 30개의 강수량과 전망된 지표유출량 및 기저유출량의 변동성을 분석하고자 하며,ergy balance) 등으로 구성되어 있으며, 각 모듈은 독립적으로 수행된다. 모델에서 적용 가 능한 격자의 범위는 1/8°〜2° 정도로 다양한 공간분해능이 가능하여 기상모델(Global Climate Model, GCM)과의 직 접적인 연계에 용이하다(Liang et al.
- RMSE가 0에 가까울수록, CC가 +1에 가 까울수록 전망결과가 관측에 잘 일치한다고 평가된다. 본 연구에서는 PR_SRI 및 HR_SRI를 이용하여 두 통계치를 계산하고자 하며, 선행시간에 따라 이를 월별 및 계절별 로 제시하고자 한다. 여기서, 계절별 평가는 해당 계절에 속한 각 월별 통계치들의 평균값을 의미한다.
제안 방법
- 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 우리나라 전역에 관측기상 및 지형자료를 이용하여 VIC 모델을 구축하고 관측 유출량이 존재하는 8개 댐 상류유역에 대한 모의결과의 정확도를 평가하였 다. CC 0.
- 96% 이하로 정확도가 높 은 것으로 나타났다. 2) 모의기간 동안에 PR을 생산하고 상관계수를 이용하 여 ESP 강수량 전망과 예측성능을 비교평가 하였 다. 선행시간별(1, 2, 3개월) 강수량의 상관계수는 평 균 -0.
- 건조기 가뭄예보의 경우 수문학적 가뭄전망이 기상학적 가 뭄전망에 비해 활용성이 더 높음을 알 수 있었다. 3) PR_SRI로부터 선행시간에 따른 CC 및 RMSE를 계 산하고 월별, 계절별 가뭄예보의 정확도를 평가하였 다. SRI의 경우 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고 려되어 기존 ESP 예측에 비해 정확도가 크게 개선 됨을 알 수 있었다.
- 여기서, 계절별 평가는 해당 계절에 속한 각 월별 통계치들의 평균값을 의미한다. 3. ESP 기법을 이용한 유출전망 및 평가 3.1 VIC 모델 구축 및 평가 본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 VIC 모델을 구축 하고자 입력자료인 지형정보와 기상정보를 수집하였다. 지형정보는 국토교통부에서 제공하는 100 m 간격의 DEM (Digital Elevation Model)과 환경부에서 제공하는 100 m 간격의 토지피복도를 이용하였으며, 농업과학기술원으로 부터 정밀토양도(1:25000)와 토양 속성자료를 제공받아 토 양특성인자를 산정하였다.
- 이와 같은 이유로 ESP는 조건부 모의로 간주되 기도 한다(Kim and Bae, 2006). ESP 해석을 위한 수문모델로는 국내외적으로 대륙 규 모의 유출해석에 있어 그 활용성이 검증된바 있는 VI)은 주성분 분석을 이용하여 기후 학적 패턴을 고려한 ESP의 예측수문전망정보의 보정기술 을 개발하였다. Warner et al.
- PR_SRI의 예측 성능 검증하고자 시계열 분석, 상관계수 및 RMSE(Root Mean의 유동(water & energy flux)을 모의하는 분포형 모형 으로써 크게 물수지(Water balance), 하도추적(channel routing), 에너지수지(en은 예보시점까지 관측 기상자료로부터 모의된 토양수분량 자료를 이용하였으며, 최종 예측값은 각 멤버를 대표하는 평균 유출량을 활용하였다.
- 수문모 델로 VIC 모델을 선정하였으며, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 예보시점에서의 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별 PR을 생산 및 평가하였다. 가뭄지수는 국내 적 용성이 검증된 SRI를 활용하였으며, PR_SRI 및 HR_SRI 에 대한 비교분석을 통해 가뭄예보의 성능을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 우리나라 전역을 대상으로 예보시점의 초기수문조건, 선행시간별 과거 30년 관측된 일단위 기상 정보들을 앙상블로 적용한 후, 지면모델을 구동하여 유출 전망정보(Predicted Runoff, PR)를 생산한다. 또한 매 해의 관측기상자료로부터 유출해석정보(Historical estimated Runoff, HR)를 생산한다. 수문학적 가뭄전망을 위해 가뭄 지수인 SRI(Standardized Runoff Index)를 선정하였으 며, PR_SRI 및 HR_SRI를 각각 산정한다.
- PR_SRI의 예측 성능 검증하고자 시계열 분석, 상관계수 및 RMSE(Root Mean의 유동(water & energy flux)을 모의하는 분포형 모형 으로써 크게 물수지(Water balance), 하도추적(channel routing), 에너지수지(en은 예보시점까지 관측 기상자료로부터 모의된 토양수분량 자료를 이용하였으며, 최종 예측값은 각 멤버를 대표하는 평균 유출량을 활용하였다. 또한, 모 의기간은 1996～2010년으로 선정하였으며, 매월 예측선 행시간(1, 2, 3개월)별 유출전망정보(Predicted Runoff, PR)를 생산하였다. ESP 기법은 앙상블 PR 생산이 가능하 여 확률론적 예보에 주로 활용되어 왔으며, 최근에는 정확 도 개선을 위해 다양한 정보로부터 적정 멤버 선정 및 가중 치 추정에 관한 연구가 다수 수행되어 왔다.
- 3과 같이 예보시점까지는 과거 관측기상정 보로부터 모의된 HR, 이후에는 PR을 이용하였다. 또한, 지속기간은 기존 문헌에서와 같이 국내 가뭄특성을 고려 하여 3개월을 활용하였으며(Ryu et al., 2002; Son et al., 2011), 매월 예보시점을 기준으로 1, 2개월 전망은 과거 2 개월 및 1개월, 3개월 전망은 미래 3개월의 HR 값을 이용 하였다. 누가확률값 산정을 위해 빈도해석이 수행되며, 적 정 확률분포형으로는 Log-Pearson type-3을 선정하였다 (Son et al.
- 또한, 과거 기 상자료의 활용 기간은 문헌마다 다소 상이하지만 주로 과 거 30년을 이용하였으며, 30년은 WMO (World Meteorological Organization)에서 제시한 기후값(Climatology) 계산을 위해 활용되는 기간이다. 본 연구에서 구축한 ESP 기법은 과거 30년 동안의 격 자별 일단위 기상(강수량, 최고기온, 최저기온 및 평균풍 속) 자료를 LSM에 입력하여 앙상블 유출전망정보를 Square Error) 분석을 통해 가뭄전망의 활용성을 평가한다. 2.
- 4의 결과에 비해 더 높게 산정됨을 볼 수 있 으며, 가을철이 봄철 보다 상관성이 더 높은 것도 이의 영 향 때문이다. 본 연구에서는 HR의 영향을 분석하고자 Fig. 7과 같이 HR 활용 유무에 따른 PR의 상관계수 변화 를 월별로 분석하였다. Fig.
- SRI 산정절차는 해당 시점을 기준으로 지 속기간별 누가 시계열값 산정, 빈도해석, 매개변수 추정, 적합도 검정 그리고 누가확률값에 대한 표준화 순으로 이 루어지며, Table 1과 같이 지수의 범위에 따라 심도가 구 분된다. 본 연구에서는 SRI의 산정을 위해 격자별 일단위 유출 량으로부터 해당시점을 기준으로 과거 특정 지속기간에 따른 연도별 누적 유출량값을 산정하였다. 여기서 유출량 의 경우 Fig.
- (2010) 은 2004년까지 8개 댐유역(소양, 충주, 괴산, 임하, 안동, 합천, 대청, 섬진강댐)별 관측된 유출량으로부터 VIC 모 델의 매개변수를 추정하고 남한 전역을 대표할 수 있는 대표매개변수를 산정 및 검증한 바 있다. 본 연구에서는 모의 기간을 2010년까지 확장하고 기존 연구에서의 매개 변수를 이용하여 격자별 유출량을 생산하였다. 각 댐별 통계분석 결과는 Table 2와 같다.
- 결 론 본 연구에서는 ESP 기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 수문모 델로 VIC 모델을 선정하였으며, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 예보시점에서의 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별 PR을 생산 및 평가하였다. 가뭄지수는 국내 적 용성이 검증된 SRI를 활용하였으며, PR_SRI 및 HR_SRI 에 대한 비교분석을 통해 가뭄예보의 성능을 평가하였다.
- 또한 매 해의 관측기상자료로부터 유출해석정보(Historical estimated Runoff, HR)를 생산한다. 수문학적 가뭄전망을 위해 가뭄 지수인 SRI(Standardized Runoff Index)를 선정하였으 며, PR_SRI 및 HR_SRI를 각각 산정한다. PR_SRI의 예측 성능 검증하고자 시계열 분석, 상관계수 및 RMSE(Root Mean의 유동(water & energy flux)을 모의하는 분포형 모형 으로써 크게 물수지(Water balance), 하도추적(channel routing), 에너지수지(en은 예보시점까지 관측 기상자료로부터 모의된 토양수분량 자료를 이용하였으며, 최종 예측값은 각 멤버를 대표하는 평균 유출량을 활용하였다.
- 1과 같다. 우리나라 전역을 대상으로 예보시점의 초기수문조건, 선행시간별 과거 30년 관측된 일단위 기상 정보들을 앙상블로 적용한 후, 지면모델을 구동하여 유출 전망정보(Predicted Runoff, PR)를 생산한다. 또한 매 해의 관측기상자료로부터 유출해석정보(Historical estimated Runoff, HR)를 생산한다.
- 유출량은 DJF 1개월 전망에 서는 유의수준을 만족하였으나, 그 외 계절에서는 모두 만족하지 못한 것으로 확인되었다. 통상 유출량의 거동은 강수량에 영향을 받기 때문에 상 관성은 유사할 것으로 판단되지만 본 연구의 경우 1개월 전망에선 MAM과 DJF를 중상도로 구분하여 총 586개 격자에 대한 기상 및 지형정보를 격자에 맞게 재구성 하였다. 가뭄해석에 유출량을 활용하기 위해서는 모델의 매개 변수를 추정하여 모의 유출량을 생산하고 관측된 유출량 과의 비교 및 검증이 선행되어야 한다.
대상 데이터
- 1 VIC 모델 구축 및 평가 본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 VIC 모델을 구축 하고자 입력자료인 지형정보와 기상정보를 수집하였다. 지형정보는 국토교통부에서 제공하는 100 m 간격의 DEM (Digital Elevation Model)과 환경부에서 제공하는 100 m 간격의 토지피복도를 이용하였으며, 농업과학기술원으로 부터 정밀토양도(1:25000)와 토양 속성자료를 제공받아 토 양특성인자를 산정하였다. 최대 및 최저기온과 평균풍속은 기상청 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 59개소, 강수량은ASOS 59개소와AWS(Automatic Weather System) 461개소, 국토교통부 350개소로 총 1976∼2009 년 동안의 자료를 수집하였다.
- 최대 및 최저기온과 평균풍속은 기상청 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 59개소, 강수량은ASOS 59개소와AWS(Automatic Weather System) 461개소, 국토교통부 350개소로 총 1976∼2009 년 동안의 자료를 수집하였다.
데이터처리
- , 2011), 매월 예보시점을 기준으로 1, 2개월 전망은 과거 2 개월 및 1개월, 3개월 전망은 미래 3개월의 HR 값을 이용 하였다. 누가확률값 산정을 위해 빈도해석이 수행되며, 적 정 확률분포형으로는 Log-Pearson type-3을 선정하였다 (Son et al., 2011). 확률분포형의 매개변수 결정은 기존 국내에서 갈수유량자료에 대한 빈도해석 시 활용된 Lmoment 법(Hosking and Wallis, 1993)을 적용하였으며, 추정된 분포의 적합도를 검정하였다.
이론/모형
- , 2008; Wood and Lettenmaier 2008). 2.2 수문학적 가뭄지수 ESP 기법을 이용한 수문학적 가뭄전망을 위해 가뭄지 수인 SRI(Standardized Runoff Index)를 선정하였다. 이 지수는 지표 및 지하수 유출과 융설 등의 영향이 고려된 유출량이 활용되며, 다양한 지속기간 구분(1, 3, 6, 9 및 12 개월 등)이 가능하여 장단기 수문학적 가뭄해석에 있어 매 우 유용하다(Shukla and Wood, 2008; Wang et al.
- , 2011). 확률분포형의 매개변수 결정은 기존 국내에서 갈수유량자료에 대한 빈도해석 시 활용된 Lmoment 법(Hosking and Wallis, 1993)을 적용하였으며, 추정된 분포의 적합도를 검정하였다. 마지막으로 해당기 간에 대한 누가확률값을 계산하고 이를 표준정규분포와 동일한 누가으로 어느 정도의 오차가 발생하는지를 나타내는 일종의 평균치라 할 수 있다.
성능/효과
- 47% 의 범위로 나타나 활용성이 높은 것으로 확인되확률값의 변수(Z)로 변환하여 최종 가뭄지수 를 산정하였다. 2.3 전망결과 분석 및 평가방법 ESP 결과는 초기조건의 영향이 미치지 못할 정도로 시 간규모가 커질 경우 과거 기상자료의 영향에 지배되며, 변동성이 높은 만큼 정확도는 낮아지게 된다. 본 연구에 서는 예보시점을 기준으로 시간규모에 따른 입력자료(IHC 및 과거 30년 기상자료)의 영향을 검토하기 위해 모의기간 (1996～ 2010년) 동안 예보시점별 30개의 강수량과 전망된 지표유출량 및 기저유출량의 변동성을 분석하고자 하며,ergy balance) 등으로 구성되어 있으며, 각 모듈은 독립적으로 수행된다.
- 45로 확인되었다. 2개월 전망에서는 강수 량 상관계수의 중간값이 MAM -0.05, JJA -0.23, SON -0.35, DJF -0.23, 유출량은 0.08, 0.02, -0.08, 0.14로 나타 났으며, 3개월 전망에서는 강수량이 -0.06, -0.26, -0.34 및 -0.23, 유출량은 0.13, -0.02, -0.20, 0.01로 유출량의 상관 계수가 강수량에 비해 모두 높게 격자별 산정된 PR_SRI에 대한 CC, RMSE를 추정 및 평가하였으며, 이를 월별 및 계절별로 구분하여 Table 3에 명시하였다. 표에서 *는 유의수준 ( )을 만족하는 상관계수를 의미한다.
- 20 정도 낮 은 것으로 확인되었다. 2개월 전망에서는 건조기에 0.33～ 0.86으로 11월과 2월에 대한 결과가 0.70 이상으로 높지만 3월, 4월 및 5월은 0.38 이하로 1개월 전망에 비해 상관계 수가 절반정도 낮아졌으며, 습윤기인 8월 및 9월의 경우 0.18, 0.23으로 산정되어 예측성능이 거의 없는 것으로 확 인되었다. 3개월 전망의 경우 모든 월R에 비해서는 모두 높게 나타났다.
- 40으로 나타나 4계절 중 지역별 RMSE가 가장 낮은 것으로 나타 났다. 2개월 전망에서는 봄철의 경우 충청도 및 전라도를 중심으로 RMSE가 0.40～1.00의 범위로 분포하였으며, 여 름철에는 거의 모든 지역이 0.60～1.30의 범위를 보여 정 확도가 가장 낮은 것으로 확인되었다. 가을철에는 경기도 및 강원도 일부를 제외하고는 모든 지역이 0.
- 2의 범위로 가장 낮게 나 타났다. 3개월 전망부터는 모두 상관성이 없거나 음의 상관성을 갖는 지역이 발생하여 예보성능이 매우 낮은 것으로 확인되었다. 봄철 1개월 전망의 RMSE(Fig.
- 1) 우리나라 전역에 관측기상 및 지형자료를 이용하여 VIC 모델을 구축하고 관측 유출량이 존재하는 8개 댐 상류유역에 대한 모의결과의 정확도를 평가하였 다. CC 0.83, 모형효율성 계수 0.68 이상, RMSE 3.55 mm/day, 유출용적오차 7.96% 이하로 정확도가 높 은 것으로 나타났다. 2) 모의기간 동안에 PR을 생산하고 상관계수를 이용하 여 ESP 강수량 전망과 예측성능을 비교평가 하였 다.
- 그러 나 3개월 전망에서는 모두 유의수준을 만족하지 못한 것 으로 나타났다. RMSE 결과에서는 1개월 전망의 경우 건 조기 0.15～0.64, 습윤기 0.64～0.77로 건조기의 값이 더 낮게 산정되었으며, 이 중, 가을철 및 겨울철의 RMSE가산정되인 가뭄 상태로 해석하였으며, 이는 기존 MOLIT(2002) 및 KMA(2011)이 제시한 과거 기록된 가 뭄피해기간과 동일한 것으로 확인되었다. PR_SRI의 경우 1개월 전망에서는 2000년 및 2008년 5월, 1996년, 1997년, 2006년, 2008년 및 2009년 11월, 1996년 및 2009년 2월을 HR_SRI와 같이 -1.
- 3) PR_SRI로부터 선행시간에 따른 CC 및 RMSE를 계 산하고 월별, 계절별 가뭄예보의 정확도를 평가하였 다. SRI의 경우 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고 려되어 기존 ESP 예측에 비해 정확도가 크게 개선 됨을 알 수 있었다. 선행시간별 CC는 평균 0.
- 43으로 높고 여름철은 가장 낮은 것으로 나 타났으며, 주요 원인은 LSM에 입력되는 IHC인 초 기토양수분량과 상대적으로 강수량에 덜 민감한 기 저유출의 영향 때문인 것으로 확인되었다. 건조기 가뭄예보의 경우 수문학적 가뭄전망이 기상학적 가 뭄전망에 비해 활용성이 더 높음을 알 수 있었다. 3) PR_SRI로부터 선행시간에 따른 CC 및 RMSE를 계 산하고 월별, 계절별 가뭄예보의 정확도를 평가하였 다.
- 80 이상의 높게 나타났다. 겨울철의 경우 거의 모든 지역의 상관계 수가 0.80 이상으로 나타나 4계절 중 지역별 가뭄예보의 성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 그러나 2개월 전망에서는 겨울철을 제외하고는 상관계수가 모두 0.
- 따라서 수집 된 자료는 모델에서 요구하는 적정해상도인 1/8°(약 12.5 km)로 전환해야하며(Liang, 2004), 본 연구에서는 남한전 체를 1/8° 해.26, -0.12, 가을철(SON)은 -0.32∼-0.21, 0.01∼0.22, -0.27, 0.11, 겨울철(DJF)은 -0.26∼-0.04, 0.29 ∼0.51, -0.17, 0.45로 확인되었다.
- 90으로 가 장 높게 산정되었다. 또한 겨울철, 가을철 및 봄철 순으로 건조기 정확도가 높게 나타나 ESP를 활용한 가뭄예보의 활용성은 높다고으며, 특히 강원도 북부지역의 경우 0.20 이하로 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 겨울철에 는 전라남도 일부 지역을 제외하고는 모두 0.
- 01로 유출량이 강수량에 비해 정확도가 높게 산정되었다. 또한, 1개월 전망의 건조기인 봄철 및 겨울철의 상관 계수가 0.43으로 높고 여름철은 가장 낮은 것으로 나 타났으며, 주요 원인은 LSM에 입력되는 IHC인 초 기토양수분량과 상대적으로 강수량에 덜 민감한 기 저유출의 영향 때문인 것으로 확인되었다. 건조기 가뭄예보의 경우 수문학적 가뭄전망이 기상학적 가 뭄전망에 비해 활용성이 더 높음을 알 수 있었다.
- 0 이하인 가뭄었다. 또한, 강수 량의 상관계수는 선행시간별로 차이가 미비하였으나 유 출량의 경우 MAM, SON 및 DJF 기간에서 선행시간이 늘어날수록 상관계수가 낮게 나타났으며, 그 중 1개월 전 망의 MAM 및 DJF의 상관성이 높은 것으로 확인되었다. 또한, 격자평균 상관계수에 대한 유의수준을 검토한 결과 강수량의 경우 본 연구에서 선정한 유의수준을 모두 만족 하지 못한 것으로 나타났다.
- 또한, 강수 량의 상관계수는 선행시간별로 차이가 미비하였으나 유 출량의 경우 MAM, SON 및 DJF 기간에서 선행시간이 늘어날수록 상관계수가 낮게 나타났으며, 그 중 1개월 전 망의 MAM 및 DJF의 상관성이 높은 것으로 확인되었다. 또한, 격자평균 상관계수에 대한 유의수준을 검토한 결과 강수량의 경우 본 연구에서 선정한 유의수준을 모두 만족 하지 못한 것으로 나타났다. 유출량은 DJF 1개월 전망에 서는 유의수준을 만족하였으나, 그 외 계절에서는 모두 만족하지 못한 것으로 확인되었다.
- 분석 결과 CC와 모형효 율성계수(ME)의 경우 각각 0.83∼0.89, 0.70∼0.80, RMSE 는 3.26∼3.80 mm/day, 유출용적오차(VE)는 -9.87∼9.47% 의 범위로 나타나 활용성이 높은 것으로 확인되확률값의 변수(Z)로 변환하여 최종 가뭄지수 를 산정하였다.
- SRI의 경우 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고 려되어 기존 ESP 예측에 비해 정확도가 크게 개선 됨을 알 수 있었다. 선행시간별 CC는 평균 0.71, 0.48, 0.00, RMSE는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 그 중 1개월 전망의 11월의 상관계수가 0.90으로 가 장 높게 산정되었다. 또한 겨울철, 가을철 및 봄철 순으로 건조기 정확도가 높게 나타나 ESP를 활용한 가뭄예보의 활용성은 높다고으며, 특히 강원도 북부지역의 경우 0.
- 2) 모의기간 동안에 PR을 생산하고 상관계수를 이용하 여 ESP 강수량 전망과 예측성능을 비교평가 하였 다. 선행시간별(1, 2, 3개월) 강수량의 상관계수는 평 균 -0.15, -0.20, -0.20, 유출량은 0.20, 0.03, -0.01로 유출량이 강수량에 비해 정확도가 높게 산정되었다. 또한, 1개월 전망의 건조기인 봄철 및 겨울철의 상관 계수가 0.
- 표에서 *는 유의수준 ( )을 만족하는 상관계수를 의미한다. 월별 상관계 수의 범위를 살펴보면 1개월 전망의 경우 건조기인 1～5 월, 10～12월에 0.66～0.90으로 11월(0.90)이 가장 높고 4 월(0.65)이 가장 낮은 것으로 나타났으며, 습윤기인 6～9 월에는 0.48～0.66으로 건조기에 비해 평균 0.20 정도 낮 은 것으로 확인되었다. 2개월 전망에서는 건조기에 0.
- 또한, 격자평균 상관계수에 대한 유의수준을 검토한 결과 강수량의 경우 본 연구에서 선정한 유의수준을 모두 만족 하지 못한 것으로 나타났다. 유출량은 DJF 1개월 전망에 서는 유의수준을 만족하였으나, 그 외 계절에서는 모두 만족하지 못한 것으로 확인되었다. 통상 유출량의 거동은 강수량에 영향을 받기 때문에 상 관성은 유사할 것으로 판단되지만 본 연구의 경우 1개월 전망에선 MAM과 DJF를 중상도로 구분하여 총 586개 격자에 대한 기상 및 지형정보를 격자에 맞게 재구성 하였다.
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