최근 기후변화로 인해 전 지구적인 기후 특성이 변화하고 있으며, 기후 특성의 변화는 수문순환에도 큰 영향을 미친다. IPCC (Intergorvernmental Panel on Climate Change) 6차 기후변화 평가 보고서(2022)에 의하면 AR5 (Assessment Report 5)와 비교해 AR6 (Assessment Report 6)에서는 높은 신뢰도로 기후변화 영향의 범위 및 규모는 보다 확대되었으며, 단기적인 리스크로 극한기후 현상의 빈도와 강도 및 기간이 증가할 것으로 예측하였다. 또한, 중장기적인 리스크로 하천 유량의 규모와 관련한 극한 현상의 변화에 따라 수자원 관리 측면에서 어려움을 겪을 것으로 전망하였다. 위와 같은 기후변화에 대응하기 위해 국내에서는 기후변화와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 국내 기후변화 관련 연구로는 ArcSWAT 모형을 활용한 RCP4.5, RCP8.5 시나리오 기반 미래 유출량 추정에 관한 연구와, SWAT, IHACRES, GR4J 모형을 이용한 용담댐 유역의 미래기간 유출량 변화 모의, SWAT과 VIC 모형을 활용한 미래 저유량 예측 시 관측 자료와 비교해 모형이 가지는 불확실성 평가 등 기후변화 영향을 평가 및 예측하기 위한 연구는 활발히 진행 중이다. 하지만, 최근 연구의 주요 동향은 유출 모형을 활용한 미래 유출량 모의에 초점이 맞추어져 있으며, 관측 자료를 통한 기후변화 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 5대 수계(한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강) 유량 관측소의 실측 유량을 활용해 과거기간의 기후변화에 따른 유출특성의 변화와, 미래기후변화 시나리오 자료를 활용한 미래기간 유출특성의 변화를 분석하였다. 분석 인자로 연 유출량, 1일 최대 유출량, 상위 90%에 해당하는 유출량, 하위 10%에 해당하는 유출량 등을 연도별로 분석하였다. 분석 결과 연도별 총 유출량의 큰 변화는 없지만, 홍수 기간의 첨두유량이 증가하는 동시에 갈수 기간 또한 빈도와 규모가 증가하는 양극화 현상이 진행되고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 우리나라의 극한고온, 극한저온, 극한강수의 발생 빈도 및 규모를 지역별로 분석하고 이에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수는 해안보다 내륙에서 많았고, 서리일수는 고도와 위도의 특성이 잘 나타났다. 호우 일수는 남해안과 제주도에서 많았고, 경상북도 일대에서 적게 나타났다. 이후 주성분 분석과 군집분석을 통해 연구기간의 전 후반기 시기별 변화와 최근 30년 평균(1981~2010년)에 대한 극한기후지수에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수의 경우 남북 방향으로 구분된 특징을 보였으며, 서리일수는 동해안 및 서해안, 제주도가 하나의 지역으로 구분되었고 호우일수는 경기도 및 강원도 이남 지역에서 동서 방향으로 구분된 특징을 보였다. 본 연구를 통하여 다양한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대응체계 마련에 도움이 될 것으로 기대된다.
기후변화의 영향으로 인하여 우리나라를 포함한 세계 곳곳의 기후는 빠르게 변화하고 있으며, 변화는 더욱 뚜렷하고 빈번하게 나타나 막대한 재산 피해로 이어지고 있다. 이에 따라, 기후변화에 적응하기 위하여 선진국을 중심으로 많은 투자와 연구가 진행되고 있다. 기후변화 시나리오를 기반으로 생산된 강우량 자료를 이용하여 수문 현상을 분석하는 것은 미래에 기후변화로 인하여 나타날 수 있는 위험을 최소화시키고 대응방안을 모색하는데 매우 중요한 절차라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CORDEX-EA(Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment in East Asia) 자료를 이용하여 우리나라 기상청 강우 관측 지점을 대상으로 미래 극한 강우량 산정하고, 각 모델별 변화량을 계산하여 비교 분석하였다. RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 실현되지 않는 RCP 8.5 시나리오와 상당히 실현되는 RCP 4.5 시나리오 이용하여 연구를 수행하였다. 시나리오 기반의 미래 극한 강우량의 변화를 비교 분석한 결과는 기후변화로 발생할 수 있는 위험에 능동적으로 대응하고, 적응하기 위한 정책 방향을 정하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
대기 중 온실가스 농도는 인간의 인위적 활동에 의해 증가하고 있으며, 이로 인하여 발생하는 기후변화는 극한 수문 사상에 상당한 영향을 미치고 있다. 특히, 기후변화로 인한 강수 특성의 변화는 홍수, 가뭄, 태풍 등과 같은 극한사상의 변화로 이어지며, 급격한 도시화와 복잡한 사회기반시설물 등과 맞물려 더욱 취약한 홍수위험 문제로 대두된다. 기후변화에 따른 미래의 불확실한 변화에 적응하기 위하여 다양한 기후모델들이 개발되었고, 기후변화와 관련된 많은 응용 연구들이 기후모델에서 모의된 자료를 기반으로 미래를 전망하고 있다. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 제6차 평가보고서(The 6th Assessment Report: AR6)에서는 사회경제 구조의 변화를 반영한 공통사회경제경로 시나리오(Shared Socioeconomic Pathways, SSP) 개념을 도입하였다. SSP 시나리오는 사회경제 변화를 기준으로 기후변화에 대한 완화와 노력에 따라 5개의 시나리오로 구별된다. 기상청 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 4개 조합의 시나리오(SSP1-RCP2.6, SSP2-RCP4.5, SSP3-RCP7.0, SSP5-RCP8.5) 결과가 제공된다. 자료는 동아시아 지역에 대해 생산한 자료로 25km의 공간해상도를 가지고 있으며, 현재모의기간(1979-2014, SHIST)과 미래시나리오기간(2015-2020, SSSP)으로 구분된다. 본 연구에서는 전술한 SSP-RCP 시나리오 조합 중 SSP1-RCP2.6, SSP5-RCP8.5 조합을 이용하여 광주지역 극한강우의 미래 변화를 분석하였다. 시나리오 기반 강우자료의 통계적 특성 분석을 위해 연최대 자료를 추출하여 경향성 및 변동성 분석을 수행하였고, 광주지역 강우 자료에 내재된 특성 변화를 정량적으로 분석하였다.
기후변화에 따른 수문 순환의 변화로 인해 전 지구적으로 수문현상의 규모와 빈도가 변화할 것으로 예상되고 있다. 하지만 북한의 미래의 극한 강수량에 대한 정량적인 평가는 거의 시도되지 않았다. 본 연구에서는 25개 GCM을 활용하여 북한의 극한 강수량의 변화를 전망하였다. 참조기간(1980-2005년)의 20년 빈도의 강수량은 RCP8.5 시나리오에서 F1(2011-2040년) 기간에서 21.1년으로 증가하였고, F2(2040-2070년) 기간에서 16.2년으로 감소하였으며, F3(2071-2100년) 기간에서는 8.8년으로 감소하였다. 참조기간에 대한 각 미래에서의 20년 빈도 강수량의 지역평균을 비교한 결과, RCP4.5의 F3 기간은 참조기간에 비해 43.4 mm 증가하였고, RCP8.5에서는 80.7 mm로 RCP4.5보다 20년 빈도 강수량의 증가가 더욱 커질 것으로 전망되었다. 기후변화로 인해 극한 강수량 발생빈도는 증가할 것으로 전망된다. 또한 남북 국경지역의 강수량의 변동성이 커질 것으로 예상되며, 이로 인해 발생할 수 있는 피해를 저감하기 위해 남북이 공유하고 있는 북한강과 임진강에 대한 공동적인 대응이 필요할 것이다.
기후변화가 산업단지에 미치는 영향은 지자체에까지 확산될 수 있으며 물리적, 경제적인 영향이 미쳐지므로 어떠한 물리적, 경제적 변수에 의해 산업단지의 피해가 초래되는지 규명될 필요가 있다. 따라서 본 연구는 국가 산업단지를 대상으로 산업단지 및 입지 시군구의 물리적, 경제적 특성을 기반으로 한 기후변화 취약성 평가를 수행하고 산업단지 입지에 영향을 미치는 시간, 공간별 극한기후를 규명하고자 하였다. 산업단지의 극한기후에 의한 취약성은 IPCC에서 제안한 상향식 취약성 평가 방법을 따라 분석되었으며 전력요구도, 위험지역유무 등 단지의 물리적 입지조건과 입지 지자체의 기반시설 현황, 지자체와 산업단지의 경제적 특성 등이 평가 기준으로 연구되었다. 기후노출, 민감도, 적응 능력의 항목별 가중치와 항목내 변수들의 가중치 분석에 AHP가 적용되었다. 본 연구는 홍수, 가뭄, 혹서, 혹한, 해수면상승에 대해 취약 입지 시군구를 밝혔고 홍수와 가뭄, 혹서와 혹한별로 대비되는 취약성 결과가 나옴을 고찰하였다. 또한, 각 극한기후별로 적응능력 함양이 시급한 시군구를 밝혀 지자체 차원의 노력이 필요한 시군구를 규명하였다. 서울시 금천구는 산업단지 입지에 가장 취약한 지역으로 나타났으며 홍수, 혹한에서 높은 취약성을 보임이 분석되었다. 한편, 극한기후의 발생에도 불구하고 전반적으로 낮은 취약성을 보인 산업단지 입지 지자체는 광주광역시, 전라북도 익산, 제주시 등으로 분석되었다. 따라서 본 연구는 산업단지의 업종에 따라 적합하지 않은 입지 지역을 규명하였으며 향후 산업단지 입지의 잠재 기후변화 영향을 고려한 의사결정을 지원할 수 있다.
본 논문에서는 미래 극한기후의 변화를 확인하고자 지역기후모형을 이용하여, STARDEX에서 제시한 극한지수를 계산하고 경향성 분석을 통해 미래 극한기후의 지속성과 공간적 분포의 변화양상을 파악하였다. 강수관련 극한지수를 분석한 결과, 수도권과 경기도, 강원도 영동지역, 남해안 지역에서 증가경향성이 확인되었고, 중부 내륙지역에서는 감소경향성이 전망되었다. 기온관련 극한지수를 분석한 결과 기후변화로 인해 미래 우리나라의 평균 기온이 현재보다 증가하는 것을 알 수 있었다. 강수관련 극한지수 중 집중호우 한계점은 경향성에 대한 기울기 값이 서귀포에서 0.229, 지속기간 5일 최대 강수량은 서귀포에서 5.692, 최대 건조지속기간은 속초에서 0.099로 확인되었다. 기온관련 극한지수 중 Hotdays 한계점의 경향성에 대한 기울기 값은 인천에서 0.077, 최대혹서기기간은 울진에서 0.162, Coldnight 한계점은 인제에서 0.075, 동결일수는 통영에서 -0.193으로 확인되었다.
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.
본 연구는 강우 관련 극한지수(STRARDEX)를 적용해 분류된 시나리오(습윤, 중간, 건조)와 MODSIM 모형을 이용하여 극한 기후변화 사상에 따른 금강유역(9,645.5 km2)의 미래농업용수 공급능력을 평가하고자 하였다. 하천유역 네트워크 물수지 모형인 MODSIM 모형은 금강유역 14개의 소유역으로 구분하고 다목적댐과 농업용 수리시설을 고려하여 물수지 분석을 수행하였으며, MODSIM의 유역별 유입량 자료는 유역단위 준 분포형 모형인 SWAT 모형의 소유역별 유출 결과를 사용하였다. SWAT 모형의 유출량 검·보정의 경우 14년(2005-2018) 동안의 유역 내 위치한2개의 다목적댐(용담댐, 대청댐) 및 3개의 보지점(세종보, 공주보, 백제보)의 일별 유입량 및 저수량 자료를 이용하여 모형의 보정(2005-2011)과 검증(2012-2018)을 실시하였다. 이후 MODSIM 모형을 이용하여 각 극한 기후변화 시나리오에 따른 물수지 분석을 수행하였다. 최종적으로 농업가뭄에 취약한 지역을 파악하고 농업용수 공급량 및 부족량을 정량적으로 검토하는 연구가 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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