• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2022

우리나라 친환경 에너지 생산의 주요 축을 담당하고 있는 양수발전댐의 홍수 시 정교한 수계운영을 위한 방안으로 강우-유량-댐 수위 매트릭스(이하, PDH Matrix)를 개발하고 양수발전소상-하부댐 연계 운영에 따른 홍수 영향을 분석하였다. 연구 대상지역은 강원도 양양군 서면에 위치하고 있는 국내 최대 양수발전소인 양양양수 발전소로 총 저수용량 92만 m³의 콘크리트 중력식댐으로 유역면적은 약 125 km²이다. 양양양수 발전댐의 수계운영을 위한 PDH Matrix는 지속기간별 강수량 규모에 따른 홍수량 및 댐 최고수위 추정치를 판단할 수 있는 조견표로 강우규모 30 - 360 mm (30분 간격, 12개 강우규모) 및 지속기간 1-24시간 (1시간 간격, 24개 지속기간)인 총 288개의 강우조건별 홍수수문곡선을 개발하였다. 개발된 홍수수문곡선을 입력자료로 기존 댐 운영 방식인 AutoROM을 적용하여 저수지 홍수추적을 HEC-ResSim 모형으로 수행하고 최종적으로 개별 강우사상에 대한 강수량-유량-댐 수위 테이블을 작성하였다. 홍수기 댐 운영에 따른 최고수위는 초기 댐 수위조건에 따라 변동되므로 초기 댐 수위 조건(EL. 115 - 117 m, 1 m 간격)별 PDH Matrix를 각 각 개발하였다. 또한, 양수발전소의 특성상 상부댐으로 양수 또는 발전 방류에 따라 홍수 시 댐의 치수안전성에 미치는 영향이 크므로 상, 하부댐 운영에 따른 홍수영향 분석을 수행하였다. 구체적으로 하부댐에서 상부댐으로 양수 시 시간에 따른 하부댐 저수지의 수위변화 양상을 추정하였으며 극한적 홍수상황을 고려하기 위하여 상부 저수지가 만수인 상황에서 불가피하게 하부댐으로 방류가 필요한 상황에 대비한 홍수기 운영방안을 제안하였다. 본 연구는 하부댐-상부댐을 연계하여 운영하는 양수발전댐의 홍수기 수계 운영 방안을 수립한 첫 연구로 향후 연구에서 개발한 강우-유량-댐 수위 매트릭스(PDH Matrix) 작성 기법을 타 양수발전소 수계 운영 시 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.29-29
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• 2022

기후변화로 인한 전지구 미래는 호우 및 가뭄 등 자연재해의 발생이 증가할 것으로 전망되고 있으며, 불투수율이 높은 도시의 경우 극한강우에 따른 유출량 증가할 것으로 전망된다. 환경부에서는 물순환 선도도시에서 유출량, 불투수면, 비점오염 등을 저감하기 위해 LID(Low Impact Development)를 도입하고 있다. 본 연구에서는 도심지 내 LID 기법 중 인공습지를 이용하여 용량변화에 따른 빗물 가용 수량을 정량적으로 분석하고자 하였다. 연구대상지의 면적은 444,081.5m²이며, 유출계수는 토지이용별 면적 및 토지이용별 기초 유출계수를 이용하여 평균유출계수 0.72를 적용하였다. 인공습지의 총 용량은 2,244.8m³이며, 강우 시 월류웨어로 유입되는 지표수를 집수매거로 빗물을 취수하는 방식으로 구축될 예정이다. 대상지의 계획취수량은 150m³/day이며, 70m³/day를 빗물로 취수하는 경우와 150m³/day를 빗물로 취수하는 경우 2가지 시나리오를 대상으로 최종 취수가능여부를 분석하였다. 연간 빗물 취수 가능한 인공습지 용량을 분석하고자 부산관측소 강우자료를 이용하였으며, 강수량이 많은 6월을 시작으로 취수 가능량을 산정하기 위해서 18.06.05 ~ 19.12.31(약 1년 6개월) 강우자료를 이용하였다. 또한, 장기분석을 위해 부산관측소의 2011년 ~ 2020년 자료를 활용하였으며, 총 강수일수는 979일로 총 강수량은 16,139.8 mm로 나타났다. 연간 빗물을 항시 취수하기 위해서는 70m³/day를 빗물로 취수하는 경우 2,357.0m³의 인공습지 용량이 요구되었으며, 150m³/day를 빗물로 취수하는 경우 5,567.8m³의 인공습지 용량이 요구되었다. 또한, 10년 강우에 의한 빗물 취수 특성 분석은 70m³/day를 빗물로 취수하는 경우만 고려하였다. 분석 결과 강우 시작일을 기준으로 58일 동안 빗물 취수가 불가능한 것으로 나타났으며, 2012년도 1일, 2017년도 32일, 2018년도 8일, 2019년도 13일 동안 취수가 불가능한 것으로 나타났다. 70 m³/day의 빗물을 취수하기 위해 인공습지는 4,356.5m³의 용량이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.327-327
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• 2022

지구온난화로 전 세계는 기후위기에 직면해있다. 특히, 아시아의 경우 복사강제력과 대규모 대기순환인 몬순이 지역기후에 영향을 주기 때문에 지리적 위치 및 계절에 따라 폭염, 홍수, 가뭄 등 다양한 기상이변 및 수재해 문제를 겪고 있다. 더욱이, 아시아 지역은 온난화가 심화됨에 따라 식량 및 물 안보위기가 더욱 증가할 것으로 전망됨에 따라 이와 직결되는 기후 및 수문특성에 대한 기후변화 영향평가 및 분석이 요구된다. 본 연구에서는 미래 기온상승 조건을 고려하여 아시아 지역의 기후특성을 전망하고, 수문모형(VIC)을 활용하여 수문전망을 수행하였다. 미래 기후전망을 위해 적정 CMIP6 기후모델과 공통사회경제경로(SSP5-8.5) 시나리오를 활용하였다. 시나리오로부터 산출된 기온자료 및 CPC (Climate Prediction Center) 전 지구 관측 기온자료를 활용하여 산업화 이전 대비 잠재적인 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 조건을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 아시아 지역에 대하여 기후변화 시나리오를 상세화하고, 기후구분법을 적용하여 기후대를 구분하였다. 미래 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후특성을 전망하고 기후대의 분포변화를 분석하였다. 전 지구 기온이 상승함에 따라 지역별 기후특성이 변화하였으며, 이는 기온 및 강수량 변화에 기인하는 것으로 분석되었다. 최고 및 최저기온은 모든 기후대의 전 지역에서 상승하며, 이는 평균적으로 전 지구 평균 기온을 상회하였다. 강수량 및 강수일수는 대체로 증가하였으나, 기후특성에 따라 지역별 편차를 보였다. 기상성분의 변화로 기후대별 수문성분(증발산량, 유출량)은 대체로 증가하였으며, 극한 유출량의 변화경향은 모든 기후대에서 증가할 것으로 전망되었다. 지속적인 지구온난화는 아시아 지역의 수문순환은 가속화할 것으로 전망되며, 기후대별 수문기상성분의 변화는 지역의 기후특성에 따라 편차가 있는 것으로 분석되었다. 지구온난화 조건별 아시아 지역의 미래 기후 및 수문기상성분 변화 특성은 기상 및 수자원에 대한 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권5호
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• pp.505-520
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• 2011

본 연구에서는 호우의 변화경향을 유역별로 분석하였다. 이를 위해 한국을 6개의 유역으로 나누고 호우와 관련된 7개의 극한강수지수를 분석하여 변화지속성을 파악하였다. 호우량은 호우일수보다 증가경향이 더 지속적이다. 일강수량이 50mm 이상 강수일수와 95 퍼센타일 이상 강수량의 증가경향이 가장 지속적이다. 호우관련지수는 분석기간 동안 대부분 증가경향이지만 한강 유역, 낙동강 상류지역, 동해안 지역이 다른 유역에 비해 증가경향이 뚜렷하다. 금강 유역과 섬진강 유역은 호우의 증가경향이 통계적으로 유의하지 않고 변동성이 크다. 호우의 증가경향은 1970년대 중반 이후 한강과 낙동강 유역에서 지속적이지만 2000년대 중반 이후 증가경향이 지속적으로 나타나는 지점들이 감소한다. 이는 최근 호우의 빈도와 강도가 더욱 불규칙해지고 있음을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.43-43
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• 2023

최근 기후변화로 인해 강수량 및 강우패턴이 변화하고 있으며, 기록적인 가뭄이나 홍수와 같은 극한사상의 발생빈도가 점차 증가하고 있다. 국외의 경우 2000년부터 2021년까지 미국 서부 지역에서 극한 가뭄사상이 발생하였으며, 호주에서는 2017년부터 2019년까지 호주 남동부와 뉴사우스웨일스 지역에 극심한 가뭄이 나타났다. 국내의 경우 2000년대에 들어서 가뭄이 국지적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 2022년부터 20023년까지 전라남도 지역에 극심한 가뭄이 발생하였다. CMIP6(Climate Model Intercomparison Project Phase 6)는 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 6차 평가보고서 (Sixth Assessment Report, AR6)에서 기후 모델 간의 비교와 평가를 위해 설립된 국제 협업 프로젝트로 기후변화를 예측하기 위해 다양한 기후 모델을 사용하여 미래의 기후 시나리오를 제시하였다. SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 CMIP6에서 사용되는 미래 사회경제적 발전 경로를 나타내며, 기후변화의 다양한 미래 상황을 평가 및 기후영향을 분석할 수 있다. 국내 논 용수는 주로 저수지와 같은 수리시설물을 통해 공급되는 반면, 밭 용수의 경우 수리시설물로부터 용수를 공급받는 관개전은 일부에 불과하고 대부분의 밭의 경우 용수공급을 강우에 의존하여 가뭄에 더욱 취약한 실정이다. 본 연구에서는 CMIP5 기후모델 기반 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 및 CMIP6 기후모델 기반 SSP 시나리오를 적용하여 미래 기후 데이터를 비교하고자 한다. 또한, 미래 기후변화 시나리오를 토양수분모형을 적용하여 미래 밭가뭄을 전망하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.400-400
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• 2021

다양한 기후 연구에서는 지속적인 기후의 변화로 인한 기후 위기는 전지구적으로 아열대화와 사막화를 전망하고 있으며, 우리나라도 기후 변화로 인하여 담수 자원에 악영향을 미치고 있다. 대부분 가뭄은 기본적으로 강수량 부족에 의해 발생되며, 기상변수와 높은 상관관계를 나타내고 있다. 따라서 가뭄을 정량화하기 위한 연구들이 빈번하게 수행되며 다양한 가뭄지수들이 개발되고 있다. 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)는 가뭄 연구에 대표적으로 사용되는 지표이며 특히, SPEI는 강수와 증발산 사이의 물수지에 대한 평균 조건을 고려할 수 있는 것이 장점이다. 미래 가뭄 연구는 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)의 미래 시나리오를 이용하여 연구가 수행되고 있는데 새롭게 개발된 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 미래의 완화와 적응을 기반으로 5개의 시나리오로 구분되며, 사회 및 경제적 요소를 함께 내포하고 있어 현실적인 미래 기후를 예측할 수 있다. 과거 미래 가뭄 연구는 CMIP5의 미래 시나리오인 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오를 사용한 연구가 대부분이다. 따라서 새롭게 개발된 SSP 시나리오를 이용하여 미래 가뭄 예측 연구가 필요하다. 본 연구는 SSP 시나리오의 중간 단계인 SSP2-4.5와 가장 높은 단계인 SSP5-8.5의 기후 요소를 토대로 사용하여 우리나라 미래 기간의 SPI와 SPEI를 4개(3-, 6-, 9-, 12-month)의 기간으로 구분하여 산정하였다. 시·공간적 분석을 하기 위해 가까운 미래(2025-2060)와 먼 미래(2065-2100)로 구분하였으며, 격자별로 가뭄의 심도와 발생 면적을 분석하였다. 연구 결과로 SPI의 근 미래 극한 가뭄(<-2.0)은 높았으나, 먼 미래는 오히려 전국적으로 가뭄이 줄어들었다. SPEI는 일부 지역에서 적당한 건조상태(-1.5 ~ -1.0)가 산정되었으나, 대부분 극한 가뭄이 발생하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.737-749
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• 2023

본 연구에서는 18개 기후모형으로부터 도출된 SSP 기반의 미래 기후변화 시나리오와 유역모델링(SWAT-K)을 연계하여 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수문학적 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 편차가 있으나 대체로 미래 기온의 증가에 따라 증발산량이 증가하고, 강수량의 증가로 인해 유출량과 함양량 또한 크게 증가할 것으로 전망되었다. 특히 SSP5-8.5 시나리오에서 이러한 증가가 더욱 뚜렷하게 나타났으며, 미래 후반기로 갈수록 GCM 모형 간의 차이가 크게 나타났다. 연평균 값에 대한 과거기간(1981~2010년) 대비 증감률로는 미래 후반기(2071~2100년)에 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량 +21.4%, 증발산량 +19.2%, 유출량 +40.9%, 함양량 +16.6%의 전망을 나타내었다. 월별로 변화율을 보면 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량은 9월에 24.5%, 증발산량은 4월에 34.1%, 유출량은 10월에 58.1%, 함양량은 9월에 33.8%까지 증가할 것으로 전망되었다. 또한 극한 기후 시나리오에 따른 전망을 위해, 미래에 최다 강수량을 예측한 CanESM5 모형과 최소 강수량을 예측한 ACCESS-ESM1-5 모형의 미래 기후자료를 사용하여 연평균 수문학적 변화를 비교하였다. 그 결과 강수량이 최대로 나타난 CanESM5 모형에서는 유출률과 함양률이 상대적으로 높게 나타난 반면, 강수량이 최저로 전망된 ACCESS-ESM1-5의 경우에는 증발산 비율이 높게 나타났다. 본 연구에서 적용한 기후변화 시나리오 기준으로 제주도 전체의 가용수자원은 증가한다고 전망할 수 있으나, 기후모형에 따라 계절별 지역별로 상이한 결과를 도출할 수 있기 때문에 가능한 다양한 시나리오를 활용한 종합적 분석과 대응방안이 필요하다고 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권4호
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• pp.393-407
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• 2012

본 연구에서는 과거에서부터 기록된 우리나라 65개의 관측소들을 대상으로 강수량 데이터를사용하여 강수빈도와 극한 지표들을 산출해 냄으로써, 지표에 따라 지역별 분포를 살펴보고 시공간적인 증 감율에 대한 결과를 제시하였다. 그 결과를 시계열로 도시함으로 쉽게 파악할 수 있지만경향이 뚜렷하게 나타나지 않는 경우에는 통계적 방법인 Mann-Kendall 경향성 분석을 실시하여 이에 대해 파악하였다. 더불어 FARD를 이용하여 100년과 200년의 빈도확률강수량을 산정하고 이를 비교하였다. 강우특성을 크게 Amount, Extreme, Frequency로 분류하고 각각의 지수를 강우량 지수(Rainfall Index for Amount), 강우극치 지수(Rainfall Index for Extremes), 강우빈도 지수(Rainfall Index for Frequency)로 정의하고 RIA, RIE, RIF를 산술평균하여 홍수에 대한 종합적인 강우 위험도를 나타내는 평균 강우지수(Average Rainfall Index, ARI)를 산정하였다. 그 결과 과거에 비해 최근 10년간 강우량의 정량적인 평가 특성은 양적으로 22.3%, 극치사상 발생측면은 26.2%, 빈도측면은 5.1% 증가하였음을 확인 할 수 있었다. 본연구의 결과는 최근 우리나라 기후변화 경향을 구체적으로 제시하고 있으므로 기후변화 대비 적응 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.