기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.
TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.
최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
저수지의 정의는 물을 저장하여 홍수 시와 가뭄 시 물을 조절하는 인공적인 시설이며 우리나라는 예로부터 농경 사회로 농사를 짓기 위하여 전국에 저수지를 만들어 관리하여왔다. 도시화와 상수도의 보급으로 저수지의 중요성은 점차 떨어지게 되었으나 최근 물 부족 현상과 이에 따른 수자원 가격의 상승 등으로 물의 중요성이 점차 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 농업용 저수지에 대한 이용한계점의 분석을 통한 대책을 제시하고자 한다. 이를 위하여 먼저 강우자료 수집을 통한 홍수량 산정과 RCP 시나리오를 이용하여 2100년까지의 기후전망을 분석하였으며, 이를 통해 농업용 저수지의 일종인 오동댐의 이용 한계점과 여유고 부족현상을 판단해 여러 대책법을 제시하였다. 확률강우량의 증가가 가장 큰 RCP 8.5시나리오의 증가량을 현재의 확률강우량에 가산하여 계산한 결과 2028년 오동댐의 여유고가 한계시점에 이를 것으로 예측되었다. 따라서 이를 방지하기 위한 대책으로 여수로의 높이 하강, 가동보 설치 등의 대책을 통해 유효 저수량의 확보방안을 제시하였으며, 향후 본 연구를 활용하여 농업용으로 이용되고 있는 저수지에 대한 효과적 관리가 가능할 것으로 기대된다.
기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.
전 세계적으로 지구 온난화 등의 영향으로 인해 이상기후의 발생이 증가하고 있는 추세에 있다. 특히 엘니뇨 현상은 세계적으로 발생하는 홍수, 가뭄 등과 같은 재해와 많은 관련이 있음이 연구를 통해 확인되었다. 이러한 엘니뇨 현상을 판단하기 위해서는 다양한 자료들이 사용되고 있으며, 그 중 관측 인자의 하나로서 태평양 해수면 온도 자료 (Pacific sea surface temperature)를 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수량 자료와 태평양 해수면 온도의 원격상관 (Teleconnection) 관계를 분석하였다. 강수량 자료로는 우리나라 20개 기상관측소의 월강수량 자료를 사용하였으며, 태평양 해수면 온도 자료로는 Nino1+2 $(0-10^{\circ}S,\;90^{\circ}W-80^{\circ}W)$, Nino3 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $150^{\circ}W-90^{\circ}W)$, Nino4 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $160^{\circ}E-150^{\circ}W$) 그리고 Nino3.4 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $170^{\circ}W-120^{\circ}W$) 관측 지역의 해수면 온도 자료를 사용하였다. 우리나라 강수량의 경우 계절에 따라 큰 변동성을 보이고 있다. 따라서 자료의 계절적 영향을 파악하기 위해 봄 (3월, 4월, 5월), 여름 (6월, 7월, 8월), 가을 (9월, 10월, 11월) 그리고 겨울 (12월, 1월, 2월)의 4계절로 구분하여, 초과확률 등을 이용한 분석을 실시하였다. 분석 결과 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 유의한 상관관계를 나타냈으며, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 분석 결과는 최근 들어 우리나라에 발생하고 있는 이상기후발생과 관련된 연구에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
홍수나 가뭄 등 극한 사상을 예측하여 재해에 대비하거나 또는 수자원을 효율적으로 관리, 배분하기 위하여 강우-유출 모형이 이용되고 있다. 그러나 많은 수문학자들은 강우-유출 모형이 가질 수밖에 없는 불확실성에 대하여 언급하였다. 실제 유역에 내린 강우는 증발과 증산, 차단, 침투 등 여러 과정을 거쳐 유출로 이어지는데, 모형에서는 이러한 복잡한 물리적 과정을 단순화하여 표현하였으므로 불확실성이 반드시 존재할 수밖에 없는 것이다. 따라서 모형으로부터의 모의 결과를 신뢰할 수 있는지를 정량적으로 판단하는 과정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 현재까지 강우-유출 모형의 불확실성을 평가한 선행 연구 중 Montanari와 Brath(2004)가 제시한 Meta-Gaussian 기법을 이용하여 강우-유출 모형 모의 결과에 대한 불확실성을 검토하였다. 이 기법은 모형 오차의 확률 분포형으로부터 신뢰구간의 상한계와 하한계를 추정하는 방법으로 수문모형의 전역적 불확실성(Global Uncertainty)을 정량화할 수 있다. 본 논문에서는 동일한 강우사상에 대한 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 개념적 준 분포형 모형인 HEC-HMS 모형으로부터 모의된 유출량을 Meta-Gaussian 기법을 적용하여 불확실성을 분석하였다.
기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.
기후변화는 기상학적으로 강우량의 변동성을 증가시키는 특징이 있다. 이로 인해 2000년대 이후 전 세계적으로 집중호우와 가뭄의 발생횟수 및 피해규모가 크게 증가하고 있다. 2017년 우리나라에서는 인천광역시, 청주시, 부산광역시 등 도시지역에서 집중호우에 의한 피해가 매우 크게 발생하였다. 도시지역은 지역 내 불투수면적이 높아 호우 발생 시 농촌지역, 산림지역에 비하여 유출이 매우 크게 나타나는 특징이 있으며 인구와 자산, 산업체의 밀도가 높아 같은 크기의 호우에 대하여 타 지역에 비해 매우 큰 피해가 발생한다. 이러한 호우피해 저감을 위한 방안으로는 각 지역특성에 맞는 홍수예보방안이 필요하다. 하지만 국내의 홍수예보는 국가하천을 중심으로 하여 전국 53개 주요지점에서 수위를 예보하는 방식으로 시행되고 있어 홍수범람 피해가 빈번한 도심지와 시민들의 이용도가 높은 친수지구에 대한 홍수예보는 미흡한 실정이다. 국외의 경우에는 도시홍수 피해를 저감시키기 위하여 강우량과 강우량 별 발생확률, 예측 피해 규모, 피해 현상 등을 활용한 영향예보 방안을 수립하기 위한 다수의 연구가 진행되고 있으며 영국의 경우 영향예보를 활용하여 홍수예보를 시행 중에 있다. 본 연구에서는 호우에 의한 도시지역의 피해를 저감시키기 위하여 과거의 홍수 피해사례를 기반으로 피해 당시의 강우량, 피해액의 상관성을 바탕으로 강우량에 따른 피해 규모의 예보방안을 모색하고자하였다. 이를 위해 재해연보를 기준으로 피해 발생일자, 피해액 등 피해 관련 자료와 피해 발생 당시의 강우자료를 수집하였으며 수집한 자료를 바탕으로 강우량에 따른 피해규모를 선정하여 홍수예보 단계를 4단계로 구분한 홍수위험 판단기준을 작성하였다. 향후 본 연구의 홍수위험 판단기준 수립 방안에 피해 발생 당시의 현상자료 및 정확도 높은 강우 예측 자료를 결합한다면 효율적인 호우피해 저감을 위한 홍수예보 방안을 마련할 수 있을 것이라 판단된다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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