• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.120-124
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• 2009

기후변화로 인한 사회, 경제, 자원, 환경, 수자원 등에 영향분석은 세계적인 연구 트렌드로 자리 잡고 있다. 다양한 모형들이 기후변화 영향을 효과적으로 평가하기 위해서 개발되고 있으나 주로 강우-유출 모형을 통한 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 이러한 관점에서 GCM 기후모형으로부터 유도된 기후변화 시나리오로부터 여러 단계로 가공하여 모형의 입력 자료로 사용하기 위한 강수량 자료를 생산하게 된다. 이러한 과정을 총칭해서 Downscaling이라고 한다. 본 연구에서는 기후모형으로 얻은 정보를 유역단위의 수문시나리오로 변환하기 위한 통계학적 Downscaling의 연구이론 변천 상황을 종합적으로 검토하고 각 모형이 갖는 장단점을 분석하고자 한다. 즉, Weather Generator, Single-site Nonstationary Markov Chain, Multi-site Nonstationary Markov Chain, Multi-site Weather State Based Markov Model 등 다양한 모델의 변화 및 진보 과정을 살펴보고 실제 국내 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가해보고자 한다. 이를 위해 IPCC 기후변화 시나리오를 활용하였으며 일강수량자료계열의 특성치, 극치수문량 변동특성 등 기후변화에 따른 영향분석을 일부 실시하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.349-349
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• 2022

기후변화가 고착화되면서 강우와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 점차 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 위에 제시된 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 airGR과 IHACRES를 이용하여 강우 및 온도 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, 각 모형을 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 및 KGE(Kling Gupta Effieicncy)를 목적함수로 하여 매개변수를 최적화를 하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년~2014년)의 유출 자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 6:4 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.7, KGE>0.8)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후 스트레스 시나리오를 구축하기 위해 위 20년 입력 자료를 바탕으로, 강우는 -50%에서 +50%의 범위를 1%씩 구분하였으며, 기온은 0℃에서 8℃까지 0.1℃ 범위로 하여 총 8,181개의 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 풍수량, 최대 유량, 평수량을 비교, 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 풍수량과 연최대유량의 경우, 강우 증가에 따른 유출 증가 등의 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강우와 기온의 변화가 커질수록 더욱 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 평수량의 경우 강우와 온도의 변화가 증가함에 따라 더욱 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.945-945
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.363-363
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• 2012

최근 극심하게 변화하고 있는 기후에 적응하기 위해서 미래 기후를 좀 더 정확하게 예측하고자 많은 연구가 진행되어지고 있다. 결국, 기후변화에 따른 기온, 강수, 습도, 바람 등의 기후정보를 기후모형을 이용하여 얻게 되면 이에 따라 우리가 받게 되는 영향, 취약성 등을 평가하여 다양하게 활용하고자 하는 것이다. 우리나라는 지형적으로 육지의 70% 정도를 산악 지역이 차지할 만큼 복잡한 지형과 다양한 기후의 특성을 나타나고 있어 미래에 대한 기후변화 시나리오를 산출하는 기본적인 도구이면서 공간해상도가 약 400km인 전지구 기후모형(Global Climate Model; GCM)으로 그대로 활용하기에는 곤란하다. 따라서 지역기후모형(Regional Climate Model; RCM)을 통해서 추정된 A1B시나리오를 기본 기후변화 시나리오로 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 GCM이나 RCM 기반 기후변화 시나리오는 실제 강수의 특성을 제대로 재현하지 못하는 경향이 있으며 이러한 문제점을 개선하기 위해서 통계적인 상세화 기법을 통해서 수문학적으로 활용 가능한 기후변화 시나리오를 생산하여 이용한다. 본 연구에서는 새롭게 제공되는 RCP시나리오를 이용하여 북한을 포함하는 한반도 전체에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.203-203
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• 2018

기후변화로 인한 몬순 강수량 변동은 세계에서 가장 인구가 많은 몬순 지역의 농업, 수자원, 에너지, 경제 및 사회와 밀접한 관련이 있으므로, 미래의 몬순 강수량 변화를 예측하는 것은 매우 중요하다. 결합 모델 상호 비교 프로젝트의 5 단계(CMIP5)에서는 복사 강제력이 2100년 이후에 약 2.6, 4.5, 6.0 및 $8.5Wm^{-2}$의 증가로 안정화된다고 가정하는 4가지의 다양한 시나리오(RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5) 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 한반도의 강수량에 큰 영향을 미치는 동아시아 여름 몬순의 기후 변화에 대해 더욱 집중하고자 한다. CMIP5 모형 자료에 대하여 대표 GCM 모형 선정을 하기 위해, 수문 분야에서 활용 가능한 기후모델 성능 평가 matrix를 구축하였다. 본 연구에서 사용된 평가 matrix는 동아시아 및 한반도 지역을 대상으로 CMIP5 모형의 강수 및 최고?최저기온에 대한 평균 기후장(spatial climatology)과 연변동성(interannual variability)의 모사력을 각 모형별, 계절별 비교뿐만 아니라 극한기후 모사력도 함께 고려하여, 대표 GCM을 선정하였다. 기후변화에 따른 동아시아 지역의 몬순 특성을 더욱 자세히 살펴보기 위해, 대표 GCM으로 선정된 모형들의 2가지 시나리오(RCP4.5와 RCP.5)에 대해 동아시아 지역에서의 여름 몬순 강수 변동 및 특성을 분석 및 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.83-83
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• 2012

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 토양수분과 유출량을 이용한 미래 기후변화에 따른 유역수문에 미치는 영향평가를 실시하였다. 미래 기후변화 영향평가는 용담댐 유역 ($930km^2$)을 대상으로 수행하였다. 모형의 검보정은 유출 3개 지점(용담, 동향, 천천)에서 2004~2008년으로, 토양수분 5개 지점(장수, 안천, 천천, 계북, 부귀)에서 2004~2008년으로 실시하였다. 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위하여 Nash-Sutcliffe 모형효율을 사용하였다. 미래 기후변화 시나리오는 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화 시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과 값을 이용하였다. 유역 규모의 기후자료 생성을 위해 추계학적 일 기상자료 생성 모형인 LARS-WG (Long Ashton Research Station - Weather Generator)를 사용하여 2040s (2020~2059년)와 2080s (2060~2099년) 기간에 대하여 강수와, 최고온도, 최저온도에 대하여 상세화하였다. 추후 토양수분의 변화를 통한 수문 영향 평가와 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 거동을 알아 볼 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.597-597
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• 2015

기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.18-18
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• 2019

역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.125-125
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• 2012

최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.