• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2006년도 추계 학술발표회 발표논문집
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• pp.458-459
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• 2006

지구의 기후변화에 따른 생태계 변화를 예측하기위한 연구의 일환으로 월악산에서의 식물계절 연구를 위한 기초를 마련하고자 하였다. 그 결과, 기온의 변화 뿐만 아니라 단풍, 낙엽현삳과 같은 식물계절의 구성요소들이 다양하게 나타났다. 또한 같은 종에서도 국지적으로 분포하는 지형적 위치의 차이, 즉 능선인가 사면하부인가에 따라 큰 차이를 보였다. 따라서 사면, 능선과 같은 지형적 요소를 잘 고려하여 생물계절 연구의 장소를 선정하는 것과 기온변화에 잘 반응하는 식물 종을 골라 식물계절을 연구할 필요가 있으며, 이를 위한 보다 상세하고 구체적인 기초적 연구가 더욱 요구되고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1174-1177
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• 2008

이상기후기간동안 유역의 수문 변화는 강수변화와 기온변화 등 복합적인 상관관계에 의하여 나타난다. 우리나라 지역의 최근 강수변화는 연 강수량의 증가 추세를 보이나 기온 또한 상승하므로 강수효율의 연변화, 월변화 및 지역 변화특성의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강수변화와 기온변화의 상관관계로 나타나는 월강수량을 월 증발량으로 나눈 P-E비 즉 강수효율을 분석하였다. 이상기후기간과 평년에 대한 강수효율 분석 결과 강수량의 영향이 지배적이고 기온이 강수효율에 미치는 영향은 미미하다 하겠다. 일반적으로 연 강수효율은 엘리뇨>평년>라니냐기간 순으로 나타난다. 이러한 일반적 특성과 달리 도시화된 서울과 인천지역의 연강수효율은 기후에 따른 차이를 발견할 수 없으나 연 강수효율과 달리 월 강수효율변화는 매우 큼을 보였다. 고도 200m 이상인 점과 섬이라는 지역 특성으로 인하여 울릉도는 평년>라니냐>엘리뇨라는 타 지역과 상반된 강수효율 분포를 보였다. 남부지역으로 갈수록 엘리뇨해의 강수효율이 높은 것으로 보아 엘리뇨의 영향을 더 많이 받는 지역은 북부지역 보다는 남부지역 이라는 것을 알 수 있다. 엘니뇨해의 7, 8월의 강수효율이 높게 나타났으며 이는 엘니뇨해의 7, 8월의 강수량이 많다는 것을 의미한다. 또한 엘리뇨 기간 9, 10월 강수 효율은 평년에 비하여 낮게 나타났다. 라니냐해의 강수효율 분포를 살펴보면 6, 9월에 강수효율이 높게 나타났으며 11, 12월 강수효율이 평년에 비하여 낮게 나타났다. 서울, 강릉, 울릉, 부산, 광주, 여수, 제주지역의 강수효율이 타 지역에 비해 높게 나타났다. 서울, 부산, 광주 지역은 고도의 도시화로 인해, 강릉, 울릉도, 여수, 제주 지역은 해양과 인접한 지형적 특성 때문이라 판단된다. 강수효율 또한 강수량이 집중되는 5월부터 8월까지 증가하는 것으로 나타났다. 나머지 달은 대부분 감소하는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1575-1579
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• 2010

본 연구에서는 우리나라 6개 지점(강릉, 서울, 인천, 대구, 부산, 목포)에서 관측한 약 100년간(1912-2009년, 단 1950-1953년 제외)의 일최고/최저기온 및 일강수 자료를 이용하여 각 지점별로 다양한 기후지수를 산출하고 이들의 변화를 살펴보았다. 기온 관련 기후지수로는 여름일수, 영하일수, 결빙일수, 서리일수, 열대야일수, 냉방도일, 난방도일, 일교차, 식물성장일수, 일최고/최저기온의 월최고값 및 월최저값 등을 분석하였으며, 강수 관련 기후지수로 강수량, 강수일수, 강수강도, 호우일수, 미우일수, 최고 일강수 및 5일 연속 최고 강수량, 연속건조일수 및 연속습윤일수, 극한 강수일의 강수량 등을 계산하였다. 다음은 6개 지점의 기후지수를 평균한 결과이다. 6개 지점 모두에서 최저기온의 상승률이 최고기온의 상승률보다 크게 나타남에 따라 분석기간 동안 일교차는 점차 줄어드는 경향($-0.12^{\circ}C$/10년)을 보였고, 최저기온에 근거한 기후지수인 서리일수 (최저기온이 $-5^{\circ}C$ 미만, -2.6일/10년), 영하일수(최고기온이 $0^{\circ}C$ 미만, -1.0일/10년) 등의 감소와 평균기온의 상승에 따른 성장계절길이(growing season length)의 증가(+3.53일/10년)가 뚜렷하게 나타났다. 일강수와 관련된 주요변화로 미우일수(일강수량이 1 $mmday^{-1}$ 이하)는 감소(-0.75일/10년)했지만, 10 $mmday^{-1}$ (+0.32일/10년), 20 $mmday^{-1}$ (+0.27일/10년), 30 $mmday^{-1}$ (+0.25일/10년), 50 $mmday^{-1}$ (+0.17일/10년), 80 $mmday^{-1}$(+0.09일/10년) 이상 내린 강수일수는 증가하였다. 강수강도(강수량이 1 $mmday^{-1}$ 이상일 때의 강수량과 강수일수 기준)는 0.23 $mmday^{-1}$/10년로 증가했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.133-133
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• 2012

기후변화에 관한 정부 간 패널 IPCC의 4차 보고서에 의하면 지난 100년간 지구 평균 기온의 선형추세선 기울기가 $0.74^{\circ}C$/년을 보이고 있으며 21세기말 지구의 평균기온은 최대 $6.3^{\circ}C$까지 더 상승할 것으로 전망하고 있다. 이러한 대기기온의 상승은 저수지 및 하천의 수온과 밀접한 관계를 지니는데, 저수지 표층 수온 및 유입 하천의 수온을 증가시켜 저수지 수온 성층형성시기를 앞당겨 성층화 기간을 증가시키고 또한 성층강도도 증가하게 된다. 이러한 수온성층기간 및 강도의 증가는 심수층의 용존산소 고갈과 이에 따른 퇴적층의 영양염류 용출량을 증가시켜 저수지 수질관리에 어려움을 야기할 것으로 전망되고 있다. 특히 온대기후대에 속하는 우리나라의 대부분의 대형 인공 저수지는 여름철 뚜렷한 수온성층구조가 확인되고 있어 대기기온 상승이 수온성층구조에 미치는 영향을 분석하는 것은 미래 기후변화에 대비한 저수지 수질관리 전략 수립을 위해 필요한 기초 연구라 판단되어진다. 본 연구에서는 2차원 횡방향 평균 수치모형(CE-QUAL-W2)을 활용하여 대기 온도 변화에 따른 충주호의 수온분포를 모의하고 수온 성층구조의 변동경향을 분석하였다. 지구 온난화 영향 모의에 앞서 2010년과 2008년의 충주호 수문조건에 모형을 적용하여 수온 성층구조의 재현성을 확인하였다. 미래 대기기온 자료는 국립기상연구소에서 제공하는 한반도 기후전망 모의자료(RCM) 중 충주댐 유역의 평균 기온자료를 수집하여 사용하였으며, 모의연도는 2011, 2040, 2070, 2100으로 하였다. 또한, 대기기온과 유입수온 자료를 제외한 모든 입력자료는 보정년도인 2010년과 동일하다고 가정하여 대기기온 변화의 영향만을 고려하였다. 2011년에 비해 2100년의 대기기온이 연평균 $2.44^{\circ}C$ 증가하였을 때 표층수온은 평균 $1.72^{\circ}C$, 최대 $4.31^{\circ}C$ 증가하는 것으로 나타났으며, 심층수온은 평균 $0.36^{\circ}C$, 최대 $1.33^{\circ}C$ 증가하는 것으로 나타났다. 성층구조 형성기간의 비교를 위해 표층과 심층의 수온이 $5^{\circ}C$ 이상의 차이를 보이는 기간을 조사한 결과 2011년에 비해 2100년에서 5일 일찍 시작되어 11일 더 지속되는 것으로 나타났다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.516-517
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• 2003

IPCC 2001 보고서에 따른 최근 연구에 의하면, 20세기에 전 지구적으로 대략 0.4$^{\circ}C$~0.8$^{\circ}C$의 기온이 증가하는 결과를 보여주지만 이 증가경향이 시ㆍ공간적으로 일정하게 나타나는 것은 아니다. 지표기온의 변동성은 자연적인 원인과 인간의 활동에 의한 영향를 받을 수 있다. 한반도 온난화는 온실 기체와 도시화같은 원인에 의해 기온의 증가현상이 나타난다. 국지 혹은 지역적인 기후의 특성은 도시화와 같은 토지 이용도의 변화를 포함한 여러가지 인위적인 요소들에 의해 나타날 수 있다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2022

본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2011

국제기구인 정부간 기후변화협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, 이하 IPCC)에서는 기후변화가 기온 상승에 따른 증발산량의 증가, 강수량 및 유출량의 시공간적 분포의 변동 등을 초래하여 수자원의 효율적 관리 및 안정적인 공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망하였다. 또한 IPCC 4차 보고서에 따르면 21세기말 지구의 평균기온은 현재보다 최대 $6.3^{\circ}C$정도 더 상승할 것으로 전망하였다. 전구평균기온이 $3.0^{\circ}C$ 증가할 경우 아시아에서만 연간 700만 명이상이 홍수피해 위기에 직면할 것으로 예상되고 있다. 국내의 경우 기온은 전구평균기온에 비해 2배 이상 높은 $1.5^{\circ}C$ 정도 상승하였으며, 최근 50년간의 강우일수는 감소한 반면 일강수량이 80mm 이상인 호우일수의 발생빈도는 증가되고 있다고 보고되었다. 또한 최근의 물수지 해석과 관련하여 거시적인 관점에서 기온 및 강수량 증가에 따른 물순환 과정을 모의하고, 농업용수, 댐건설, 도시화, 토지이용의 변화 등 인위적인 환경 변화 및 기후변화에 따른 유출량의 변화를 정량화하려는 연구들이 수행되고 있다(한국건설기술원, 2007). 이를 위하여 단기적이 아니라 장기적인 측면에서 유출분석을 할 필요가 있으나, 현재까지 보유하고 있는 실측 자료의 한계 및 이러한 조사를 위해 요구되는 시간 및 비용의 한계 때문에, 유출해석 모형을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 장래 건설예정인 미계측 호소의 유량과 수질을 모의하기 위하여 하천, 하구, 호소 및 해역에 고루 적용할 수 있는 3차원 수리 동력학적인 모델인 EFDC 모형과 시간의 변화에 따른 수질을 모의하는데 가장 널리 이용하는 WASP 모형을 도입하였다. 향후, 내성천의 영주댐 건설과 같은 큰 변화가 발생하였을 기후 변화의 영향을 파악하기 위하여 EFDC와 WASP모형을 이용하여 대상유역에 대한 유출량과 수온의 변화를 통하여 A2, B1 기후변화 시나리오별로 2020년, 2050년, 2080년의 수질(BOD, TN, TP)변화를 분석하여 보았다. 연구의 결과는 다음과 같이 나타났다. EFDC 및 WASP 모형의 연계를 통한 기후 변화 시나리오에 따른 미래의 저수지 수질예측 모의를 수행한 결과, BOD, TN, TP 등 수질농도 변화는 2020년에서 2080년도로 갈수록 BOD, TN 다소 증가하는 경향을 나타내었고, TP농도는 감소하였다. 시나리오별 변화 특성은 TN, TP 농도는 A2 시나리오가 다소 높고, BOD 농도는 B1 시나리오가 A2보다 높은 것으로 나타났다. EFDC와 WASP을 이용하여 미계측 호소에 대한 기후변화 시나리오별로 적용하여 수질변화를 예측하여 보았는데, 향후 기후변화에 따른 기온, 유량변화와 수질 항목간의 상간관계 정립 및 수질 모의의 불확실성 등에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.278-284
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• 2014

연안 생태환경변화의 주요 지표로 이용되는 수온은 기온과 밀접한 상관관계가 있기 때문에 기온자료를 이용하여 기후변화에 따른 수온변화와 연안 생태환경변화를 추정할 수 있다. 기후변화는 기온 및 수온의 발생빈도 변화와 연안의 생태환경변화를 유발하기 때문에 기온과 수온의 발생 빈도분포 함수를 추정하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 장기 기온자료를 이용하여 빈도분포함수를 추정하였다. 빈도분포 함수는 조위 분포함수 추정(Cho et al., 2003), 수온 분포함수 추정(Jeong et al., 2013) 등에 사용된 Bi-modal 형태의 분포함수를 이용 하였으며, 분포함수의 매개변수는 최소자승법으로 최적 추정하였다. 최적 추정된 매개변수는 기온자료의 기본적인 통계정보에 해당하는 평균, 표준편차, 왜도계수와 강한 상관관계를 보이고 있는 것으로 파악되었으며, 통계정보를 이용한 매개변수 추정공식의 RMS 오차는 5% 정도로 파악되었다. 한편 본 연구에서 제시하는 Bi-modal 분포함수는 전체적인 기온 분포양상을 적절하게 표현하고 있으나, 고온 영역의 급격한 빈도감소 양상 및 관측 자료의 분포에서 보이는 작은 첨두 재현에는 한계가 있는 것으로 파악되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.34-41
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• 2008

미래 연안 생태환경변화 예측을 위한 기후변화에 따른 수온변화 예측이 필요하며, 연안 수온변화는 GCM 자료에서 제공하는 미래 기온변화 예측자료를 국지적인 기온자료로 Downscaling 기법을 적용하여 사용할 수 있다. 본 연구에서는 선형회귀분석기법을 이용하여 2000년${\sim}$2005년 우리나라 평균기온자료를 연안해역의 국지적인 기온자료로 Downscaling 하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 검증을 수행하였다. Downscaling 방법의 보정과정에서의 RMS오차 평균은 1.584정도이며, 2006년${\sim}$2007년 자료를 이용한 검정과정에서의 RMS 오차 평균은 1.675, 1.448 정도로 추정오차는 보정과정에서의 오차수준을 유지하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, NSC 값도 보정과정에서는 0.962, 2006년${\sim}$2007년 자료를 이용한 검정과정에서는 0.955, 0.963으로 보정과정에서의 일치수준을 유지하고 있는 것으로 파악되어 선형회귀분석 기법을 이용한 우리나라 연안의 국지적인 기온은 RMS 오차 $1.0{\sim}2.0^{\circ}C$ 수준으로 전국 평균기온을 이용하여 추정할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.54-60
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• 2009

본 연구의 목적은 토지피복의 입체적 분포가 도시기온의 변화에 작용하는 영향을 구명하여 열섬현상 완화에 기여할 도시조경의 전략을 모색하는 것이다. 연구대상지는 서울시 24개 AWS 지점별 직경 300m 공간이었고, 대상공간의 여름철 에너지 수지 및 기온에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수의 자료를 구득하였다. 또한, 춘천시에서 연구목적을 고려한 6개 지점을 선정하여 기온을 실측하고, 기온변화에 더 민감하게 반응할 30m 소공간의 지점별 토지피복을 실사하여 서울시 의 경우와 비교하였다. 서울시 AWS 지점의 여름철 기온을 추정하는 단순회귀모델을 도출한 결과, 식생체적, 녹지면적, 건물체적, 건물면적, 인구밀도, 포장로면적 등의 변수가 통계적으로 유의하게 여름철 기온변화에 기여하는 것으로 나타났다. 이들 중 기온변화의 설명력이 가장 높은 변수는 식생체적과 건물체적이었다. 기온변화에 유의한 변수들을 조합하여 유도한 다중회귀모델에서도 식생체적과 건물체적의 양 변수가 통계적으로 가장 적합한 모델을 생성하였다. 이 다중회귀모델에 따르면 식생체적의 10% 증가는 기온을 약 0.14% 감소시킨 반면, 건물체적의 10% 증가는 기온을 0.26% 증가시켰다. 소공간스케일에서 실측한 춘천시의 여름철 기온과 토지피복 간의 상관성 역시, 기온은 식생체적, 녹지면적 등의 증가에 따라 감소하는 반면 하드스케이프 면적의 증가에 비례하여 상승하는 경향이었다. 식생체적 변수를 적용하여 가장 적합한 단순회귀모델을 도출한 결과, 소공간스케일의 여름철 기온은 서울시 AWS 지점의 단순회귀모델과 유사하게 식생체적을 10% 증가시킴에 따라 0.32%($0.08^{\circ}C$)씩 감소하였다. 본 연구에 근거하면, 여름철 기온저감을 지향하는 도시조경은 식생체적을 증가시키면서 동시에 건물체적을 감소시키는 전략이 요구된다. 서울시 AWS 지점의 기온변화에 기여하는 건물체적의 영향력은 식생체적보다 약 2배 큰 것으로 분석된다. 따라서, 자연지반에서는 다층식재를 추진하여 식생체적을 확충하되, 건물의 입체적 표면에 의한 대기 가열을 제어하기 위해 벽면과 옥상의 녹화로 식물의 차양 및 증발산 효과를 증진해야 한다.