• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.433-433
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• 2022

수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.372-376
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• 2010

기후변화에 의한 각 분야의 영향예측과 평가가 전 세계적으로 진행되고 있으며, 이 결과가 국제기관들에 의해 종합 정리되어 발표되고 있다. 또한 이를 토대로 범 지구차원, 국가차원의 대응방안에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 우리나라는 아시아 몬순 기후 지역으로 년 평균 강수량이 1,270mm 정도로 세계 평균의 1.3배 정도로 비교적 많은 편이나 1인당 강수 총량은 세계평균의 1/11로서 물부족 국가에 속하고 있다. 년간 강수량의 분포는 계절적, 지역적으로 큰 차이를 보여 다우기인 6월에서 9월까지의 강수량이 2/3을 차지하며 그 후 이듬해 3월 까지의 강수량이 전체의 1/5에 불과해 여름에는 집중호우로 인한 홍수가 빈발하며, 겨울과 봄에는 물 부족이 발생하게 된다. 또한 기후변화로 인한 강수량과 기온은 지역적으로 차이는 있으나 계속적으로 증가하는 것으로 분석됨에 따라 기후변화에 따른 농업수자원은 더욱 취약해 질 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 농업용저수지에 대한 필요저수량을 예측하였다. 그 결과 2020s, 2050s, 2080s 및 각 지역별로 많은 차이가 났다. MM5의 경우 13.1%~37.4%, CF방법에서는 -7.3%~36.2%, LARS-WG방법에서는 -33.1%~37.8%로 지역별 및 년도별로 남거나 부족한 것으로 나타났다. 이는 미래에 내리는 강우가 관개기에 얼마나 큰 영향을 미치느냐에 따라 크게 달라지는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2018

본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.

• 물과 미래
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• 제28권3호
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• pp.143-157
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• 1995

대기중 $CO_2$ 배증에 따른 한반도 강수량 변화가 3개 GCM(CCC, UI와 GFDL)의 기후변화 실험에 따른 광역적 강수변동 자료로부터 Robinson과 Finkelstein이 제시한 혼합적 방법에 의하여 계산되었다. 계산 결과 도출된 대기중 CO$ 배증에 따라 예상되는 강수량 변화는 다음과 같다. 봄철에 예상되는 강수량 증가는 약 25mm/yr정도이며 여름철과 가을철의 강수량 증가는 50mm/yr를 상회하였다. 그러나 겨울철에는 13mm/yr 감소하였다. 현 강수량에 대한 백분율로 보면 봄철, 여름철과 가을철에 각각 10%, 13%와 24%의 강수량 증가를 보인 반면에 겨울철에는 현재보다 다소 감소할 것이 예상된다.

• Spatial Information Research
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• 제15권3호
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• pp.267-278
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• 2007

국제사회는 기후변화에 따른 이상 현상의 징후가 발생함에 따라 이의 영향 예측을 위해 많은 모델들을 개발 및 적용하고 있다. 현재 우리나라에서도 여러 분야의 기후 영향모델 활용이 증가하면서 모델의 입력자료 중 특히 기후자료의 구축 방법 및 한반도 기후의 특성 파악에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 보간을 위하여 공간통계학방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighting:거리자승역산가중)를 적용하였다. 이 방법은 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하며, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영한다. 여기서 주변 관측지점 선정시 반경 100km내의 가장 인접한 순으로 최대 3개의 관측지점을 선택하게 제약을 두었다. 그 결과 한국의 기온과 강수량 모두 과거 30년 동안에 연평균 약 $0.4^{\circ}C$, 412mm 증가하는 것으로 나타났다. 또한 미래에도 2007년에 비해 2100년의 기온이 $3.96^{\circ}C$, 강수량이 319mm 증가하는 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 30년 동안 기온의 경우 강원도 일부지역이 높게 나타났으며 강수량의 경우 남부지역이 높게 나타났다. 변화 경향은 기온의 경우 강원도 지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 남동부부지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였다. 미래 30년간의 변이성 분석결과 기온은 중서부 지역에서, 강수량은 동부지역에서 높은 것으로 나타났고, 변화경향은 기온의 경우 남서부로 갈수록 변이의 정도가 증가되는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 중서부와 남부 일부가 변이가 증가되는 경향을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 장마, 태풍 등 극한사상의 발생빈도와 강도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있으며, 여름철 국지성 호우로 인한 농경지 및 도심 저지대 지역의 침수 피해가 발생하고 있다. 침수 피해에 대한 대책 마련을 위해서는 수공구조물 설계 기준을 초과하는 호우에 대한 홍수 영향을 분석할 필요가 있으며, 기후변화에 따른 강우자료의 변화 특성을 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary) 가정이 수반되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 빈도해석을 통해 중소하천을 대상으로 부정류 해석을 실시하고 미래 침수특성을 분석하고자 한다. 연구대상지는 상습 침수지역이 위치한 중소하천을 선정하였고, 각 유역에 가장 인접한 기상관측소로부터 강수량 자료를 수집하였다. 강수량 모의 자료는 국립기상과학원에서 제공하는 해상도 12.5 km의 지역 기후변화 시나리오를 이용하여 구축하였다. 구축한 강수량 자료는 정상성 및 비정상성 빈도해석을 각각 수행하였으며 비정상성 빈도해석 방법으로는 누적평균 방법 및 이동평균 방법을 적용하였다. 유역 유출량은 실무에서 설계홍수량 산정에 널리 이용되고 있는 HEC-HMS 모형으로 산정하였다. 유출량과 하천기본계획의 하천단면 측량자료를 1차원 부정류 해석 모형인 HEC-RAS 모형에 입력하고 부정류 해석을 실시하여 하천 홍수위를 모의하였다. 본 연구의 결과는 상습 침수 지역의 침수 피해에 대한 관리 대책을 수립하는데 기초자료로 사용할 수 있을 것을 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.337-337
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• 2019

지구 온난화에 따른 기후변화로 인하여 태풍, 폭염, 홍수 및 가뭄 등과 같은 다양한 자연재해는 해마다 증가하고 있으며, 이에 따른 사회적 우려의 목소리가 커지고 있다. 특히 극한 강우와 홍수는 막대한 재산피해와 인명사고 등과 같은 재난에 직결된다. 자연재해에 대한 피해를 사전에 방지하기 위해서는 수자원 시스템을 이해하고, 미래 기후변화를 고려하는 것이 중요하다. 이미 많은 국가들은 기후변화에 대한 영향을 분석하고, 이에 적응하기 위한 노력을 하고 있다. 일반적으로 기후 모델로부터 생산된 모의자료를 이용하여 현재기간에 대비한 미래기간의 변화를 분석하게 되며, 이미 수문통계학 분야에서는 미래 강수량 변화를 살펴보기위해 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구는 HadGEM3-RA 기후 모델의 강수 자료에서 연최대 자료를 추출하였고, 이를 이용하여 비정상성 지역빈도해석을 수행하였다. 지역빈도해석 방법은 홍수지수법(index flood method)을 이용하였고, 대상유역으로 한강유역을 선정하여 적용하였다. 또한 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였으며, 각 시나리오에 따른 강수량 변화율은 전망 기간(S0:1979-2005, S1:2011-2040, S2: 2041-2070, S3:2071-2100)에 따라 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.169-169
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• 2022

최근 기후변화와 도시화로 인해 집중호우, 홍수 등 극한 강우의 빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 또한, 극한 강우의 빈도가 증가함으로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)에 관한 관심도 증가하고 있다. 가능최대강수량의 경우 대규모 수공 구조물, 댐의 설계나 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF) 산정에 사용 되며, 세계 기상 기구(World Meteorological Organiztion, WMO)는 가능최대강수량 산정 방법으로 수문기상학적 방법, 통계학적 방법, 포락 곡선 방법을 제안하고 있으며, 통계학적 가능최대강수량 산정방법으로는 Hershfield가 제안한 방법을 제시하고 있다. Hershfield가 제안한 방법의 경우 빈도계수를 사용하며, Hershfield(1961)는 빈도계수의 값을 15로 제안하였으나, 1965년에 빈도계수는 강우 지속시간과 평균에 따라 5~20 값을 갖는 노모그래프를 제안하였다. 본 연구에서는 빈도계수 산정 방법, 노모그래프를 이용한 빈도계수의 값 2가지를 산정한 후 국내 가능최대강수량 보고서와 비교하여 통계학적 가능최대강수량 산정 방법을 결정한 후, 결정된 빈도계수 산정 방법을 SSP시나리오에 이용하여 미래의 통계학적 가능최대강수량을 산정하여 가능최대강수량의 변화를 분석하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.126-126
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• 2012

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 미치고 있으며 특히, 홍수나 대설로 인한 수문변화에 영향을 준다. 본 연구는 준분포형 연속 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 우리나라 3대 대설지역에 속하는 다목적댐인 충주댐유역(6642.0 m)의 기후변화에 따른 융설이 수문과 수질에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 먼저, 융설 모형의 매개변수인 적설분포면적감소곡선 (Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 구축하기 위하여 10년(2000-2010)동안의 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료와 6개 기상관측소(충주, 제천, 원주, 영월, 대관령, 태백)의 최심적설자료를 이용하여 연도별 SCDC을 구축하였다. 구축 결과, 눈이 50% 피복 일 때 snow volume은 연 평균 0.47로 분석되었다. 이를 SWAT 모형에 적용하여 수문과 수질에 대한 적용성 평가를 실시한 결과, 유출의 경우 NSE는 융설기간 동안 평균 0.8, 전체기간은 평균 0.6으로 나타났으며 수질(Sediment, T-N, T-P)의 경우 각각 평균 0.72, 0.70, 0.85을 나타내었다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES(Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화시나리오의 HadCM3 모델의 결과 값을 이용하였으며 기간은 과거 30년 기후자료(1981-2010, baseline)를 바탕으로 2040s(2020-2059), 2080s(2060-2099)의 두 기간으로 나누어 각각 분석하였으며 기후변화 결과 값의 불확실성을 줄이고자 과거 자료와 GCM의 1981년에서 2000년까지의 값을 비교하여 온도와 강수량의 보정을 실시한 후 LARS-WG를 이용하여 온도와 강수량 자료를 구축하였다. SWAT 모형을 적용한 결과, 평균 1.92 증가한 것으로 나타났으며 유출은 융설기간(Nov-Apr)이 비융설기간(May-Oct)보다 10% 더 증가하였다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 통한 유출 및 환경부하량 전망을 목표로 하여 미래 기후변화를 고려한 융설이 다목적댐에서의 유출과 수질 (Sediment, Total Nitrogen, Total Phosphorus)에 미치는 영향을 평가해 보고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.38-38
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• 2020

SPI지수는 강수량이 감소하기 시작하면 필요한 물수요에 비해서 상대적으로 물부족을 유발하게 되고, 가뭄발생의 발단이 된다는 것에 착안하여 개발된 지수이다. 하지만 다른 가뭄지수와 마찬가지로 강수량 또는 유출량 시계열을 상대적인 표준정규분포로 산정하였기 때문에 인근 지역에 비해 상대적으로 강수량이 많은 지역도 실제로 발생하지 않은 가뭄이 발생한다고 분석이 된다. 이러한 현상을 완화시키기 위해 수정된 가뭄분석 기법이 요구된다. 이에 Jeung et. al(2019)은 이런 현상을 완화시키기 위해 SPI지수 계산과정에서 해당지점의 시계열을 대상으로 계산되는 Gamma 분포를 전국으로 확장 시켜 산정 후 표준정규분포에 적용하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 과거 제한급수가 발생했던 지역을 대상으로 극한가뭄과 가뭄지속기간을 이용하여 M-SPI지수의 효용성을 확인한 결과, 제한급수 실시년도와 SPI, M-SPI 결과와의 비교결과 과거 가뭄을 정확하게 모사하는 것을 확인하였다. 하지만 M-SPI는 전국을 하나의 지역으로 가정하여 산정하였고, 증발산량과, 고도 등 지형의 특성을 고려하지 않았기 때문에 일부의 가뭄사상을 재현하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기상학적 인자와, 지형학적 인자를 고려하여 지역화를 하고, 각 지역별로 대표 확률분포를 산정하여 가뭄지수를 산정하고자 한다. 또한 한국 기상청에서 제공하고 있는 국가 표준기후변화 시나리오를 수집하여 M-SPI에 적용하여 미래 극한 가뭄빈도의 변화를 전망하고자 한다.