모형이 갖는 불확실성의 정량화나 매개변수의 최적화는 계산시간의 기하급수적인 증가를 가져온다. 계산시간의 효율성을 극대화할 수 있는 기법으로 최근 대체모형이 개발되었으며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그러나 대체모형은 훈련된 데이터 공간에서 크게 벗어난 극한 사상를 정확하게 모의하기는 어려운 단점이 있다. 본 연구는 이와 같은 대체모형의 단점을 개선할 수 있는 새로운 PCK(polynomial chaos-krigging) 기법을 제시한다. PCK는 PCE(polynomial chaos expansion) 기법과 OK(ordinary krigging) 기법을 결합한 것이며, PCK의 효과는 기존의 PCE 및 OK 모형의 결과와 비교하여 입증하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. (1) PCK는 더 적은 수의 훈련 샘플만으로도 원래 모형을 더 정확하게 대체할 수 있다. (2) 원래 훈련 샘플보다 약 3배 더 큰 극한사상을 모의했을 때, PCE와 OK는 예측이 실패하였지만, PCK의 예측은 정확하였다. (3) 민감도 분석 결과 PCK의 매개변수 특성과 거동이 PCE 및 OK보다 원래 모형의 특성과 거동에 더 일치한다. 본 연구에서는 3개의 대체모형의 결과를 원래모형의 결과와 비교하였으며 그 적용성을 극한강우에 대해 검토하였다. 일반적으로 훈련 샘플의 범위와 비슷한 강우사상에 대해서는 모든 대체모형의 결과가 우수하였으나, 훈련 샘플의 범위에서 벗어난 극한 사상의 모의는 PCK만 적용이 가능하였다. 제안된 대체모형은 극한사상의 예측에 있어 기존 대체모형보다 매우 향상된 정확도를 제공함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 우리나라 61개 지점 기온 및 강수 자료에서 산출한 31개의 극한 기후 지수를 바탕으로 최근 35년 동안(1973-2007)의 계절 평균 값의 변화에 따른 우리나라 극한 기온 및 강수 사상의 시 공간적 변화 패턴을 조사하였다. 연구기간 동안 우리나라 평균적으로 기상학적 겨울철(12-2월) 일 최고기온(일 최저기온)은 $+0.60^{\circ}C$/10년($+0.54^{\circ}C$/10년)의 비율로 상승한 반면, 여름철(6-8월) 극한 기온 평균은 통계적으로 유의미한 변화를 나타내지 않았다. 기온 극한 사상의 경우에는 연구기간 동안 상 하위 10번째 퍼센타일 값을 기준으로 한 우리나라 평균 한랭한 밤과 낮의 발생빈도가 각각 -9.2 일/10년과 -3.3 일/10년의 감소추세를 보인 반면, 온난한 밤과 낮의 발생빈도는 각각 +4.9 일/10년과 +6.8 일/10년의 증가추세를 보였다. 이와 같은 극한 기온 사상의 변화는 계절적으로 겨울철에 더 크게 나타났지만, 오히려 일 최저 또는 일 최고 평균 상승에 따른 여름철 무더운 밤(+8.0 일/$^{\circ}C$)과 낮(16.6 일/$^{\circ}C$)의 증가율은 겨울철 추운 밤(-5.2 일/$^{\circ}C$)과 낮(-4.3 일/$^{\circ}C$)의 감소율보다 더 높게 나타났다. 이러한 패턴은 우리나라 기온 극한 사상의 변화가 주야간 그리고 계절별로 비대칭적으로 나타나고 있다는 것을 가리킨다. 한편 우리나라 평균적인 연 총 강수량은 연구기간 동안 85.5mm/10년의 비율로 증가추세를 보였는데, 특히 $7{\sim}8$월 강수량이 통계적으로 유의미하게 증가하여 여름 장마 이후의 이중 극대점의 강수분포가 다중 극대점 구조로 전환되었다. 이러한 여름 강수패턴의 변화는 주로 40mm 이상의 여름철 극한 강수일이 증가하면서 나타났고, 공간적으로 통계적으로 유의미한 극한 강수일의 증가 추세는 태백산맥 주변 지역을 중심으로 나타났다.
기후변화로 인하여 평균 기온 및 강수량이 증가하고 이에 따라 홍수의 발생 빈도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래 예측은 기후변화 시나리오로 분석하고 있으며, 현재 사용하는 기후변화 시나리오는 2013년에 발간된 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(AR5)에서 2007년에 발간된 IPCC 4차 평가보고서(AR4)에 사용한 SRES(Special Report on Emission Scenario) 온실가스 시나리오를 대신하여 대표농도 경로 RCP(Representative Concentration Pathways)를 사용한다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생 정도가 다르게 결정되며, 이에 따라 IPCC에서 제시하는 기후변화 취약성 평가 이론의 민감도 지수가 시나리오에 따라 증가하는 정도가 다르게 산정된다. 민감도 지수의 증가는 홍수위험지수의 증가로 이어지며, 이에 따라 치수대책 변화를 분석하여 치수안전도 개선 및 수재해에 의한 위험을 대비할 수 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 연평균강수량, 일최대강수량과 같은 극치 강수량과 치수 대책 변화 및 치수대책변수의 현황, 치수대책변수의 개선가능범위 분석을 통한 치수안전도 개선 효과를 분석하였다.
기후변화에 따른 기온과 강수량 등 기상조건의 변화로 인하여 기상·자연재해뿐만 아니라 작물의 수확량 감소, 병해충 및 잡초 발생의 증가, 흙과 물의 부족, 재배 적지의 변화와 같은 농업인프라 또한 기후변화의 피해가 발생하고 있다. 농업수자원 측면에서, 농어촌용수는 자연적으로 내리는 강우를 직접 작물성장에 사용하기 때문에 기후변화에 특히 민감하다. 또한 기온의 변화는 농업용 저수지의 증발량 및 유입량의 변화를 일으키며 이러한 변화는 곧 저수위 및 저수량의 변화를 유발하여 농업·농촌 수자원 관리의 어려움으로 이어질 것으로 판단된다. 이에 따라, 기후변화에 따라 예상되는 대규모 자연재해를 대비하고 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상·기후 정보의 활용이 중요하며 기후변화로 인한 농업 기상재해 최소화를 위해서는 다양한 기후변화 시나리오를 활용하여 미래 기상·기후의 변화에 대한 경향성 분석 및 예측을 통한 영향 평가가 필요하다. 본 연구는 전국 농어촌용수구역 517개 용수구역 중 접경·도시·도서지역을 제외한 511개 용수구역을 대상으로 증발산량 산정이 가능한 RCP 8.5 기후변화 시나리오 9개를 지역별로 상대적인 기후사상의 크기와 빈도 및 강도 정량적으로 평가할 수 있는 STARDEX 극한지수를 적용하여 시나리오의 미래 기상전망을 실시하였다. 기상전망 결과를 이용하여 Kendall-Tau 검정을 통해 시나리오의 순위를 적용하여 각 시나리오의 미래기후변화의 상대적인 정도를 평가하였고, 9개의 기후변화 시나리오를 DIROM(Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형에 적용하여 기후변화 시나리오의 높은 불확실성을 고려한 미래 농어촌용수구역의 농어촌용수 필요수량 변화를 지역적으로 분석하고 미래 농어촌용수량의 최대·최소 변화 범위를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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