본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1) 월 단위의 면적평균강수량에 대한 추정오차는 대체로 강수량에 비례하여 나타나며, 따라서 강한 계절성을 나타낸다. 그러나 이를 평균 강수량으로 나눈 상대오차는 1월과 12월을 제외하면 대략 5 - 8% 정도로 유사한 값을 보인다. (2) 연 강수량에 대한 추정오차는 연강수량의 3% 정도인 것으로 나타났다. (3) 그러나, 강수량이 아닌 강수량의 표준편차를 기준으로 삼는 경우 면적평균강우의 추정오차는 월 단위 및 년 단위에서 동일하게 표준편차의 11% 정도로 계산된다. (4) 마지막으로, 공간상관을 고려하지 않는 경우의 추정오차는 고려하는 경우의 2배 정도까지 커짐을 확인할 수 있었다.
이수안전도의 기준이 되는 갈수량에 대해 기후변화 시나리오에 따른 전망을 제시하였다. 충주 댐 유역을 대상으로 기준기간(1986~2000년)에서의 기상청의 관측 기상자료와 IPCC 보고서의 RCP 4.5/8.5 시나리오를 대상으로 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 5개의 모델(ACCESS1.3 CanESM2, CNRM-CM5, GFDL-ESM2G, HadGEM2-AO)의 기준기간과 미래기간(2011~2100년)의 기상자료를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성/비정상성 분위사상법과 베이지안 모델 평균기법을 통해 불확실성과 통계적 오차를 저감하였다. 미래기간에서, 강우는 RCP 4.5에서 1.74mm/year, RCP 8.5에서 3.22mm/year, 실제증발산은 RCP 4.5에서 1.09mm/year, RCP 8.5에서 1.78mm/year의 증가율을 보였다. 실제증발산을 입력자료로 활용할 수 있도록 IHACRES모델의 CMD(Catchment Moisture Deficit) 비선형 모듈의 매개변수를 변이하여 유효강우량 산정 과정을 개선하였다. 기준기간에서 관측유량자료와 IHACRES의 시뮬레이션을 통해 산정된 유량자료의 R-squared는 0.65이다. 기준기간에서의 매개변수를 고정하여 미래기간의 유량을 산정하고 유황분석을 통해 갈수량 전망하였다. 유량은 RCP 4.5에서 4.41MCM/year, RCP 8.5에서 9.66MCM/year의 증가율을 보였다. 갈수량은 RCP 4.5에서 0.30MCM/year, RCP 8.5에서 -0.47MCM/year의 증감율을 보였다. 연간 강수량 대비 실제증발산의 비율의 추세분석 결과, RCP 4.5에서는 홍수기에는 0.014%/year, 비홍수기에는 0.027%/year의 증가율을 보이며 거의 변화가 없는 추세를 확인할 수 있었다. RCP 8.5의 홍수기에는 -0.042%/year, 비홍수기에서는 0.167%/year의 증감율을 보이며 홍수기에는 실제증발산에 비해 강수량의 증가가 확연히 보였으며 비홍수기에는 강수량에 비해 실제증발산의 증가가 뚜렷이 확인되었다. RCP 8.5에서 비홍수기의 강수량 대비 실제증발산의 증가가 갈수량의 감소로 반영된 것을 확인할 수 있었다. 미래기간의 RCP 4.5/8.5에서 실제증발산의 증가로 인하여 강수량이 증가함에 따라 유입량이 증가함에도 불구하고 갈수량의 증가로 이어지지 않았다. 미래 갈수량의 감소는 하천의 건전성과 이수안전도의 위협이 될 수 있다.
우리나라의 지하수 개발가능량은 10년 빈도에 해당하는 갈수시의 강수량에 함양율을 곱한 값으로 정해져 왔다. 하지만 실무에서는 강수량의 빈도 해석을 생략하고 최근 10년 중 최소 강수량에 평균 함양율을 곱한 값을 개발가능량으로 사용하고 있다. 따라서 실제 10년 빈도의 갈수시 강수량이 적용되기 보다는 기간 선택에 따라 적용하는 강수량이 정해지는 모순이 발생한다. 이에 본 연구에서는 이동 10년 최소강수량 평균과 강수량의 규모를 고려한 함양량을 이용하여 개발가능량을 산정하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 의왕 과천 성남지역에 적용하여 개발가능량을 산정하고 보편적으로 이용되고 있는 기존 방법에 의한 결과와 비교 검토하였다. 그 결과 극심한 가뭄해를 포함한 기간에서 10년 최소강수량을 선택할 경우 개발가능량이 과소하게 산정되는 문제를 이동 평균 최저 강수량을 사용함으로써 극복할 수 있는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 기상청 기상관측소 325개소(기상관서:61개소, 자동기상시스템(AWS):264개소)의 관측자료를 이용하여 우리나라 최근 10년간의 강수 현황, 평년대비 변화 추세, 그리고 전국적 가뭄년도의 강수 특성에 대한 분석을 수행하였다. 최근 10년간의 연강수량은 평년 대비 7.3% 증가하는 추세로서 7월의 경우 평년 대비 25% 증가하나 11월의 경우 34% 감소하여 가뭄과 홍수의 자연재해 발생 위험도가 높아지고 있음을 보여주고 있다. 최근 10년간의 언론보도 조사결과, 가뭄이 발생하지 않은 2003년을 제외하고 매년 지역적 강수부족으로 제한급수가 실시되어져 지역적 강수부족은 매년 존재하고 있음이 확인되었다. 가뭄년도와 비가뭄년도의 월별 강수 변화 분석결과, 최근 20년 전국적 가뭄이 발생한 연도에는 2-5월사이 10년 평균강수량에 못미치는 강수가 발생하고 있음이 나타났고 이 특성을 이용한 누적강수량의 지속적 감시는 가뭄 조기경보 가능성을 보여주고 있다고 사료된다. 이에 관하여 최근 90일 누적 강수량과 댐 수위 상황도를 산출하고 이를 사례분석하여 보았다. 이 방법을 사용할 때 현재(2011년 3월말) 강수부족이 지속된다면 낙동강 중 상류지역에 물부족이 발생 가능성이 높을 것으로 예상된다.
기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.
기후변화로 인한 온도 상승이 대기 중 수분량을 증가시키면서 극한 강우가 전 세계적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 대규모 홍수 피해가 지속적으로 초래되고 있다. 본 연구에서는 이러한 현상에 대응하기 위한 노력으로, 대기 연직 기둥 내 총 수분량을 나타내는 총가강수량(Total Precipitable Water, TPW)과 극한 강우사상(Extreme Precipitation, EP) 간의 연관성이 강우지속기간에 따라 어떻게 변하는지 분석하였다. 관측 및 재해석(reanalysis) 데이터를 활용하여 동시극한지수(Concurrent Extremes Index, CEI, 0~1, 1에 가까울수록 강한 연결)로 두 변수 간의 정량적 연결 강도를 살펴보았다. 분석 결과, CEI의 지속 시간에 따른 변동 경향성은 지역에 따라 상당한 차이를 보였다. 지중해와 중앙아시아와 같은 대부분의 중위도 지역에서는 강우의 지속 기간이 길어질수록 CEI 값이 급격히 감소하였다. 그러나 한반도를 포함한 동아시아 지역은 중위도임에도 불구하고 긴 지속 기간의 강우 사상에서도 높은 수준의 CEI 값을 유지하였다. 이러한 동아시아 지역의 경향성은 열대지역과 매우 유사하게 나타났으며, 이는 동아시아 지역의 극한 강우 증가가 기후변화의 직접적인 영향을 받을 수 있음을 시사한다.
지구온난화에 의해 야기된 기후변화로 인하여 최근 국지성 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있는 추세이며, 또한 기온, 강수량 등의 변화로 농경지 재배작물과 시설재배와 같은 재배방법의 변화 등 농경지의 재배환경이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 극한기상의 발생 빈도 및 강도의 증가와 농경지 재배환경의 변화는 홍수로 인한 하천수 범람, 지하수위 상승, 배수불량, 도달시간의 감소 등 저지대 재배지 및 농경지에서의 침수 위험을 증가 시키는 원인이다. 이로 인해, 매년 농경지 침수로 인하여 많은 농가들이 피해를 겪고 있으며 피해 규모와 빈도 또한 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 농경지 침수 피해 저감을 위하여 다양한 관계기관과 연구자들이 배수개선사업 및 침수 예측 및 피해 저감을 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 기후변화 및 재배환경의 변화가 농경지 침수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기상청 종관기상관측장비(ASOS) 및 방재기상관측장비(AWS)의 지점 강수량 자료를 수집하고 기후변화의 변동 특성을 분석하였다. 또한 과거 농경지 재배 현황 및 침수 피해 발생 자료를 수집하여 농경지 재배환경의 변화와 농경지 침수 피해를 분석하였다. 본 연구에서 수행된 기후변화 및 농경지 재배환경 변화 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 농경지 침수 피해에 대한 분석을 통하여 추후 기후변화 및 재배환경 변화를 고려한 배수시설물의 효율적인 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
1971년부터 2001년까지 해양 및 기상관측 자료를 활용하여 한국 서해에서 기상인자(기온, 바람, 강수량)가 수온과 염분 변화에 미치는 영향을 분석 하였다. 그 결과 수온-기온, 수온-강수량, 염분-풍속은 정상관(+)을, 수온-풍속, 염분-기온, 염분-강수량은 역상관(-)의 관계를 보였다. 기상인자와 해양인자간의 시간지연(time lag)은 표층에서 $0{\sim}4$개월, 저층까지 기상의 영향이 도달하는 데에는 표층보다 $0{\sim}4$개월의 시간지연이 더 있었다. 수온은 같은 해의 기온 변화의 영향을 크게 받는 반면, 염분은 그 직전해의 강수량의 영향을 크게 받았다. 풍속의 강약에 따라 수온, 염분의 변동 폭 또한 함께 변하였다.
현재 전 세계적으로 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 수 있다고 경고되고 있으며, 우리나라에서도 남해안지역과 경기북부지역에서 호우빈도가 증가하는 반면, 충정도 내륙지역과 경상북도에서는 호우빈도가 감소하고 5일 누적 강수량 또한 감소하여, 해당지역에서 가뭄이 발생할 경우 심화될 가능성이 높아진다고 보고된 바 있다. 기후변화 시나리오에 분석결과에서도 우리나라의 경우 평균적으로 강우일수는 작아지며, 강우강도는 커지는 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 가뭄의 발생가능성이 높아지고 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생된 가뭄의 특성을 분석하고 가뭄의 특성과 기상인자간의 관계를 Quantile regression 분석을 통해 살펴보고자 한다. 가뭄의 특성과 기상인자(엘니뇨, 강수량 등)의 관계에 있어서 기상인자들의 평균을 이용하는 일반적인 회귀분석은 전체 데이터의 영향에 따른 가뭄특성인자와의 관계를 보여준다. 하지만 강수량과 가뭄과의 관계에서와 같이 강수량의 극값보다는 적은 강수량 혹은 무강우일수가 가뭄과 밀접한 관련을 보여준다. 이러한 점에서 이상치들에 영향을 배재할 수 있는 Quantile regression을 사용하여 Quantile에 따른 기상인자와 가뭄특성과의 관계를 규명하고 평가해 보고자 한다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 아래와 같은 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 로버스트 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 아래식은 Quantile regression의 회귀계수 추정식을 나타낸다. $$arg\;in\;{n\\\;p(y_i-f(x_i,\;z_i,\;{\cdots}))\\ =1}$$ 여기서, $y_i$는 가뭄특성값을 $x_i$, $z_i$, $\cdots$는 기상인자를 나타낸다. $$p(y-q)={{\beta}(y-q)\;y{\geq_-}q \\ (1-{\beta})(q-y)\;y<q}$$${\beta}$는 quantile을 나타내며 0< ${\beta}$ <1범위를 갖는다.
기후변화에 따른 기상변화가 집중호우 및 돌발홍수 등의 형태로 가시화 되고 있으며, IPCC 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하였다. 이러한 예측의 대응으로 전 세계는 $CO_2$ 감축을 위한 노력이 진행중에 있으며, $CO_2$ 변화에 따른 미래 강수의 빈도해석을 해야한다는 주장이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3) A1B시나리오의 강우 자료를 이용하여 Quantile-Mapping을 실시한 후 지역빈도해석을 실시하였다. 대상지역은 국내 전역에 위치한 기상청 산하 58개 관측소를 선정하였다. Hosking(1997)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 A2 시나리오보다 상대적으로 $CO_2$ 배출량이 낮은 A1B시나리오 역시 모든 지역에서 확률강수량이 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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