한발에 대한 정도와 기간을 예측하기위한 추계학적인 한 방법으로서 RUNS의 이론이 오래전부터 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 RUNS 이론을 이용하여 우리나라의 강수량 형태를 년과 월로 구분하고 NORMAL, LOG-NORMAL, GAMMA 등의 이론적 분포와 비교, 분석 하여 실제 우리나라 강우량 특성이 이들 이론적 분포함수, 모멘트, 기타 다른 통계적 특성들과 어떠한 관계에 있는지 조사하는 것이다. 비교적 그 기간이 긴 대구, 부산, 서울, 전주등 8개 지점의 자료로부터 년 강수량은 정규분포, 대수정규분포, GAMMA 분포의 가정하에 그리고 월 강수량은 자료를 1차 표준화하여 우리나라 강수량의 RUNS 특성, 즉 RUN-LENGTH, RUN-SUM, RUN-INTENSITY 을 분석해 본 결과 대체로 GAMMA 분포에 가까운 경향을 보일수 있었다.
최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.
GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.
기후변화 연구의 주요 요소 중 하나는 온도, 강수량 및 증발과 같은 기후 요인의 변화를 연구하는 것이다. General Circulation Model(GCM)은 다양한 기후 요인의 변화를 연구하는 데 일반적으로 사용되고 있다. Coupled Model Intercomparison Project(CMIP)는 전 세계의 30여 개 이상의 기관에서 개발한 GCM의 모의 결과를 연구 및 공유하기 위해 개발되었다. 기후 연구에서 대표적으로 사용하고 있는 CMIP5의 GCM은 미래 시나리오인 Representative Concentration Pathway(RCP)를 기반으로 전망 기간의 기후요소를 예측한다. 현재 개발하고 있는 CMIP6의 미래 시나리오인 Shared Socioeconomic Pathways(SSP)는 인구, 경제개발, 생태계, 자원, 제도 및 사회적 요인에 대한 미래의 사회적, 경제적 변화에 따른 기후변화에 대한 대응을 포함하고 있으며, CMIP6의 미래 시나리오는 사회적 및 경제적 결합을 통해 기후변화에 대한 정책 영향에 대한 증진된 결과를 도출할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 연구는 CMIP5의 INM-CM4와 CMIP6의 INM-CM5를 사용하여 대한민국의 과거 기간(1970-2005)의 월 강수량에 대한 성능을 비교하였다. 격자형 자료인 GCM을 Inverse distance weight를 사용하여 대한민국 22개 관측소로 거리 보간을 수행하였으며, 편이보정 방법으로는 분위사상법(Quantile mapping) 방법 중 Smoothing Spline 방법을 사용하여 관측소와의 오차를 수정하였다. 산정된 강수량을 토대로 6개의 평가지표(NRMSE, Pbias, NSE, PRCP100, PRCP200, PRCP300)를 사용하여 GCM의 성능을 평가하여 INM-CM4와 INM-CM5의 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 년 최대치 계열을 이용한 빈도분석이 지구온난화의 영향을 반영하기 어렵다는 단점을 극복하기 위한 목적으로 혼합분포의 개념(유철상 등, 2002) 및 GCM 시나리오를 이용하여 향후 10년후에 설계강수량이 어떻게 변할 것인가 대해서 혼합감마분포에 대해서 살펴보았다. 이렇게 추정된 확률강수량의 변화폭$(\%)$은 GUMBEL 년 최대치에 의한 확률강수량에 적용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 혼합감라분포를 이용한 설계강수량 추정치는 GUMBEL 분포를 적용하여 년 최대치 자료를 분석한 결과 유사한 것으로 파악되었다. (2) 혼합감마분포의 매개변수와 우기 강수량간의 상관은 통계학적으로 유의한 것으로 파악되었다. (3) $2{\times}CO_2$ 조건에 대한 5개의 GCM 예측치를 적용한 결과 향후 10년후의 100년 빈도 설계강수량은 현재에 비해 GCM에 따라 천안($-0.011\~0.021\%$ 변동, 평균 $0.005\%$ 증가), 부여($-0.036\~0.078\%$ 변동, 평균 $0.012\%$ 증가), 보령($-0.041\~0.089\%$ 변동, 평균 $0.014\%$ 증가), 서산($-0.040\~0.085\%$ 변동, 평균 $0.013\%$ 증가)를 나타내는 것으로 파악되었다. 이러한 변화는$2{\times}CO_2$ 상황이 50-100년 사이에 도래한다는 일반적인 관측을 고려하면 아주 미미한 결과라 판단된다.
2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.
시계열의 예측은 통상 추계학적 모형에 의해 수행하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 퍼지 개념을 이용한 퍼지 시계열 모형에 의해 강수량 예측을 수행하였다. 기존에 제안된 퍼지 시계열 모형을 이용하여 예측을 수행하고, 예측 능력을 향상시키기 위하여 퍼지 시계열과 뉴로-퍼지 시스템을 연계한 새로운 방법론을 제안하여 상호 비교ㆍ분석하였다. 이를 위하여 미국 일리노이주의 강수량 시계열 예측에 적용하였으며, 예측 결과, 기존의 모형보다 본 연구에서 제안한 방법론의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.
인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.
기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화는 에너지 수지와 물 수지의 변화를 초래하여 육상 생물권에 영향을 미칠 것이다. 기온과 강수량의 변화와 대기중의 탄산가스 농도 변화는 작물의 생육환경을 크게 변화시킬 것이다. 본 연구에서는 FAO AquaCrop 모형을 이용하여 기온과 강수량의 변화와 대기중 탄산가스 농도의 변화가 짐바브웨의 옥수수 수확량에 미치는 영향을 분석하였다. 미래 기후 값은 HadCM3 모형 예측 값을 change factor 기법으로 상세화 하였다. 배출 시나리오는 A2와 B2를 선정하였으며 시간대는 2020s, 2050s 및 2080s의 30년 기간을 선정하였다. 기준작물 증발산량은 Penman-Monteith 식으로 산정하였다. 관개용수 공급이 충분한 것으로 가정하고 전통적인 보충관개를 실시하였을 때 기준년도 (1970s)에 비해 옥수수 증발산량은 최대 26 %, 옥수수 잠재 수확량은 최대 93 %까지 증가할 것으로 예측되었으며 물의 생산성은 최대 53 %까지 증가할 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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