본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R2 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R2 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2~3개의 증발산량 방법을 고려하였다. 결과적으로 우리나라 109개 중권역 유역에 대해 312개의 결과가 제시되었으며, 이를 이용하여Gaussian kernel density function을 산정함으로써 평가결과의 앙상블 평균과 불확실성을 동시에 제시하였다. 분석 결과 여름철과 겨울철 유출량은 증가, 봄철은 감소할 것으로 전망되었다. 연평균유출량은 전체유역에서 증가할 것으로 전망되었으며, 공간적으로는 한강유역이 위치한 북쪽유역이 남쪽유역에 비해연 유출량이 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 연평균유출량의 증가는 여름철 유출량 증가에 따른 결과로, 기후변화의 영향은 한국에서 유출량의 계절편중을 심화시켜 수자원 관리를 더욱 어렵게 할 것으로 전망되었다. 평가결과에서 나타난 불확실성은 겨울철 유출량에서 가장 크고 여름철 유출량에서 가장 적은 것으로 나타났다.
전력수급계획은 소비자의 전력 사용량을 예측하고 적정한 공급능력을 확보하는 것이 목적인데, 수요예측 정확도를 향상시키고 전력설비를 적기에 준공시킬수록 적정공급능력 확보가 용이하다. 그러나 최근 전력수요는 계절적, 시간대별로 경향이 과거와는 상이하게 나타나고 있는데 이로 인해 발전기를 예방 정비할 수 있는 기간이 짧아지고 있다. 한편 향후 몇 년간은 준공되는 발전기가 적어 중/단기 수급계획이 더욱 어려울 전망이다. 따라서 최근 수요추세를 고려하여 수요예측 정확도를 향상시키고 현재보다 탄력적인 부하감축제도 시행이 요구된다.
IPCC(International Panel on Climate Change)는 이상기후에 따라 극심한 가뭄과 홍수가 빈발하여 수자원관리환경을 더욱 어렵게 할 것이라 예상하였고, 이에 따라 기후변화에 따른 수문환경은 변화될 것이다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기후변화 시나리오를 이용하여 유역유출을 분석하였다. 금강유역을 대상으로 유역유출모형인 SSARR(Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation Model) 모형을 구축하고 미래 유출량 전망을 분석한 결과, 지속적으로 유출량의 증가경향이 예측되었고, 물 순환 체계의 변동이 나타났으며, 이전과는 다른 계절적 특성이 발생한 것을 알 수 있었다.
태풍은 남서부태평양 해상에서 생성되어 한반도를 포함한 동아시아 지역에 강풍 및 폭우를 동반하여 상륙함에 따라 매년 수많은 인명 피해와 사회 경제학적 피해가 발생되고 있다. 또한 기후변화가 가속화됨에 따라 서북태평양지역의 기온상승 및 태풍 진로 해역의 열용량 증가로 인하여 태풍의 강도가 더욱 증가될 것으로 전망되고 있으며 한반도 역시 슈퍼 태풍에 대한 잠재적 위험에서 안전하지 않은 실정이다. 따라서 태풍에 대한 효율적인 치수 및 방재대책을 위해서는 객관적인 태풍자료 구축 뿐 아니라 한반도에 미치는 지역별, 계절별 태풍활동 및 태풍강우에 대한 정량적 분석을 실시하고자한다. 본 연구에서는 태풍강우 분리기법을 적용하여 한반도에 영향을 미치는 태풍강우 및 비태풍강우를 분리를 하였으며, 호우 특성에 따른 공간적 특성을 유형화하고 태풍정보를 고려한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 본 연구결과는 한반도에 영향을 주는 태풍에 대한 효율적인 치수 및 방재대책의 마련과 지역 내 사회기반시설 설계에 대한 기초 자료를 제공해 줄 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.
There are 34 mega-cities with a population of more than 10 million in the world. One of the highly populated cities in the world is Seoul in South Korea. Seoul receives $1,140million\;m^3/year$ for domestic water, $2million\;m^3/year$ for agricultural water and $6million\;m^3/year$ for industrial water from multi-purpose dams. The maintenance water used for water conservation, ecosystem protection and landscape preservation is $158million\;m^3/year$, which is supplied from natural precipitation. Recently, the use of the other water for preservation of water quality and ecosystem protection in urban areas is increasing. The objectives of this study is to develop the seasonal forecast method of environmental water in urban areas (Seoul, Daejeon, Gwangju, Busan) and to evaluate its predictability. In order to estimate the seasonal outlook information of environmental water from Land Surface Model (LSM), we used the observation weather data of Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites, forecast and hind cast data of GloSea5. In the past 30 years (1985 ~ 2014), precipitation, natural runoff and Urban Environmental Water Index (UEI) were analyzed in the 4 urban areas. We calculated the seasonal outlook values of the UEI based on GloSea5 for 2015 year and compared it to UEI based on observed data. The seasonal outlook of UEI in urban areas presented high predictability in the spring, autumn and winter. Studies have depicted that the proposed UEI will be useful for evaluating urban environmental water and the predictability of UEI using GloSea5 forecast data is likely to be high in the order of autumn, winter, spring and summer.
이 연구는 세계와 한국의 포도 생산 및 와인 산업을 살펴본 후, 강원도 영월 지역을 대상으로 하여 와인테마마을조성의 가능성을 알아보고자 한다. 한국은 1988년 수입와인시장이 형성되고 2011년 후에는 국산와인의 시장점유율이 소멸하는 것으로 전망된다. 한국의 와인시장이 외국산 와인의 수입국으로 전락하지 않고 와인 시장이 균형적으로 발전하기 위해서는 수입와인과 경쟁할 수 있는 전략이 요구된다. 이러한 전략의 하나가 그린튜어리즘인 와인 테마마을의 조성이다. 강원도 영월군 거운리 일대는 동강 지류를 따라 펜션과 래프팅 사업체가 집중하고 있어 관광객의 왕래가 빈번하다. 이들이 거운리 일대에 생산된 포도 품종으로 와인을 생산하여 음용하는 와인테마마을 성공가능성은 포도의 계절별 특수성을 고려한 다양한 체험 프로그램에 달여 있다. 포도의 출하 시기인 8월 하순$\sim$9월 하순에는 포도 따기를 비롯한 와인담기 체험프로그램을 운영하고, 포도 관련 직접체험을 할 수 없는 시기에는 영월 지역의 상징인 천문대와 동강의 이미지를 접목시킨 '와인과 시낭송', '와인과 별과 음악회', '영월 와인 영화제', '와인 박물관' 등 도시민들에게 언급될 수 있는 문화적 차원에서의 와인프로그램을 운영하도록 한다. 또한 생식용 캠벨 이외에 머루, 복분자 등 재배작물을 다원화하고 이들 품종으로 만든 와인으로 프랑스 등의 와인 맛에 길들여진 소비자의 입맛을 바꾸게 되면 4계절 와인테마마을의 조성이 가하다고 본다. 한국의 포도주산지인 충청북도 영동군과 경상북도 김천시도 연중 방문객을 모을 수 있는 프로그램을 운영하여 테마마을 조성이 성공을 거두게 되면 이들은 영월군과 함께 한국의 와인산업을 이끌어 갈 수 있게 된다.
항만산업의 발전은 저렴하고 효율적인 서비스 제공을 가능하게 함으로써 자국 경제발전을 지원하는 기능을 하는 동시에 독립된 산업으로 부가가치 및 고용창출을 기대할 수 있다. 그러나 국내 주요 항만들은 대내의적인 여건의 변화로 항만교역량 증가세가 둔화되고 있으며 국내 항만의 여건악화는 일시적인 현상이라기보다는 구조적인 현상이라는 점에 문제의 심각성이 있다. 즉, 향후 주요 항만들의 교역량 증가세가 회복될 가능성이 크지 않다는 것이 일반적인 견해이며, 역내 물류중심 기능을 수행할 수 있을 것인지에 대한 회의론 마저 대두되고 있는 실정이다. 항만개발에 소요되는 시간과 재원은 막대하다. 특히 신항개발의 경우 최소 10년 이상의 장기수요 전망 하에 개발계획의 수립이 이루어진다. 따라서 개발계획의 기본이 되는 교역량의 예측의 중요성은 최근 교역량과 관련한 대외적인 환경 변화에 따라 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이처럼 산업이 고도화되고 구조도 급격히 변화되고 있는 시대 흐름에 비추어 정확한 물동량예측은 유용하게 이용될 수 있다. 따라서 본고에서는 승법계절 ARIMA모형을 이용하여 국내항만과 중국항만간의 교역량 변화를 예측해보고, 이러한 예측을 통하여 우리나라 항만의 역할과 경쟁력을 갖추기 위한 필요성이 제기됨에 따라 항만의 교역량 중대를 위한 항만활성화 방안을 제시하고자 한다.
지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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