• Title/Summary/Keyword: 기후변동성

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Development of Non-stationary Rainfall Simulation Method using Deep-learning Technique and Bigdata (기상 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 비정상성 강우량 모의 기법 개발)

  • So, Byung-Jin;Kim, Jang Gyeong;Oh, Tae-Suk;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.185-185
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    • 2020
  • 기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Comparison and Analysis of Characteristics of East Asian Monsoon Using Representative GCMs (대표 GCM을 이용한 동아시아 몬순 특성 비교 및 분석)

  • Lee, Eun-Jeong;Cho, Jaepil;Park, Jihoon;Jung, Imgook
    • 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.

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Selecting GCM scenarios for impact studies based on regional climate change information (지역 수문 영향분석을 위한 기후변화 시나리오 선정 기법의 개발)

  • Seo, Seung Beom;Kim, Youngil;Kim, Young-Oh;Eum, Hyung-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.22-22
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    • 2017
  • 일반적으로 기후변화 연구에서는 미래 기후변화 전망에 존재하는 불확실성을 고려하기 위해 다양한 Global Circulation Model (GCM) 시나리오를 고려하는 앙상블기법을 사용한다. 하지만 모든 GCM 시나리오들을 전부 사용하는 것은 많은 계산시간과 노력을 요구하기 때문에 비효율 적이다. 따라서 최소한의 시나리오로 최대한의 기후변화 변동성을 포함할 수 있는 대표 시나리오 선정 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 군집분석 기법 중에 하나인 KKZ 알고리즘을 활용하여 지역 수문 영향분석을 위한 대표 시나리오를 선정하였다. 먼저 27개 ETCCDI 기상변수들로부터 대표 기상변수들을 선정하고 미래 기간에 대한 상대변화를 90%이상 포함시키는 대표 시나리오를 선정하였다. KKZ 알고리즘을 활용할 경우 전체 26개 GCM에 대해 우선순위별로 시나리오를 하나씩 증가시켜 선정하기 때문에, 시나리오를 하나씩 증가시킬 때 마다 미래 기후변동성이 어느 정도 표현되는지 분석하였다. 그리고 선정된 GCM 시나리오들을 금강유역을 대상으로 수문 모형에 입력하여 미래 수문영향 분석을 실시하였다. 이를 통해 대표 시나리오를 통해 전망한 미래 수문변화량이 전체 상대변화량 대비 어느 정도의 변화량을 포함시킬 수 있는지 분석하였다. 그리고 홍수 및 가뭄과 관계된 기상변수 그룹을 각각 선정 한 후 이를 바탕으로 새롭게 대표 시나리오들을 선정하였다. 이를 바탕으로 수문 영향분석을 실시하여 각각의 시나리오들이 홍수 및 가뭄전망 상대변화량을 얼마나 잘 포함시킬 수 있는지도 분석하였다. 이와 같이, 본 연구는 적은 수의 대표 시나리오의 선정을 통해 미래 기후변화 변동성을 최대한 포함시킬 수 있음으로서 불필요한 수문모의 시간을 절약할 수 있음을 보여주었다.

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Analysis of River Topography Change in Lower Watershed of Nam River Using GSTARS Model (GSTARS 모형을 이용한 남강하류의 하천지형변화 분석)

  • Cho, Bu Geon;Lee, Jong Mun;Jung, Woo Suk;Kim, Young Do
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.277-277
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    • 2017
  • 하천은 하도상황의 변경, 토지이용의 변화, 골재채취, 댐과 저수지 건설 등에 의한 인위적인 요인과 대규모의 홍수, 홍수시에 발생되는 산사태와 같은 자연적인 요인에 의해 하천의 특성이 변화되고 있다. 기후변화로 인한 기록적인 집중호우가 자주 발생하고, 탁수로 인한 피해가 심각해지면서 탁수에 대한 체계적인 연구 및 적적한 관리, 저감기술의 필요성이 대두되고 기후변화로 인해 하천 내 수리적인 환경을 변화시킴으로써 침식으로 인한 제방파괴 및 시설물 파괴나 퇴사에 따른 하천의 유지관리비용 절감을 위한 최적의 하천 하상변동 예측 기술 개발 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 남강에 적합한 유사량 추정공식과 장, 단기 하상변동을 정량적으로 제시하고자 한다. 국외에서 하도의 준 2차원적인 변화에 대한 적용성이 검증된 수치모형인 GSTARS를 이용하여 남강유역인 남강댐 하류 ~ 낙동강합류부 구간의 기후변화에 따른 유량의 변화에 따라 시나리오를 구성하였다. 유사량 공식, 준 2차원 모형 활용시 사용하는 수류튜브의 개수에 따른 민감도 분석을 수행하였으며, 연구의 결과는 하천의 물리적 변화에 따른 흐름 및 하상변동을 예측하는 방법에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

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Variability and Changes of Wildfire Potential over East Asia from 1981 to 2020 (1981-2020년 기간 동아시아 지역 산불 발생 위험도의 변동성 및 변화 특성)

  • Lee, June-Yi;Lee, Doo Young
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.43 no.1
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    • pp.30-40
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    • 2022
  • Wildfires, which occur sporadically and irregularly worldwide, are distinct natural disturbances in combustible vegetation areas, important parts of the global carbon cycle, and natural disasters that cause severe public emergencies. While many previous studies have investigated the variability and changes in wildfires globally based on fire emissions, burned areas, and fire weather indices, studies on East Asia are still limited. Here, we explore the characteristics of variability and changes in wildfire danger over East Asia by analyzing the fire weather index for the 40 years-1981-2020. The first empirical orthogonal function (EOF) mode of fire weather index variability represents an increasing trend in wildfire danger over most parts of East Asia over the last 40 years, accounting for 29% of the total variance. The major contributor is an increase in the surface temperature in East Asia associated with global warming and multidecadal ocean variations. The effect of temperature was slightly offset by the increase in soil moisture. The second EOF mode exhibits considerable interannual variability associated with the El Nino-Southern Oscillation, accounting for 17% of the total variance. The increase (decrease) in precipitation in East Asia during El Nino (La Nina) increases (decreases) soil moisture, which in turn reduces (increases) wildfire danger. This dominant soil moisture effect was slightly offset by the temperature increase (decrease) during El Nino (La Nina). Improving the understanding of variability and changes in wildfire danger will have important implications for reducing social, economic, and ecological losses associated with wildfire occurrences.

Probability Precipitation Estimation according based on Sea Surface Temperature (해수면온도 변동에 따른 확률 강우량 산정)

  • Park, Myeong-Sun;Oh, Tae-Suk;Moon, Young-Il;Yoon, Sun-Kwon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1337-1340
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    • 2010
  • 본 연구에서는 최근에 발생하는 자연재해의 형태는 점차 대형화되고 있으며, 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 극한강우사상의 발생 빈도의 양상이 변화하고 있는 추세이다. 따라서 기후변화의 효과를 반영한 확률강우량을 산정하여 평가할 필요성이 있다. 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였으며, 지역가중인자를 이용하여 확률강우량을 산정하고, 마지막으로 수문기상인자인 해수면온도가 지구온난화에 따른 기후변화로 변화한다고 가정하여 미래의 확률강우량을 산정하여 비교하였다.

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Analysis on Spatio-Temporal Change of Extreme Rainfall Under Climate Change (기후변화에 따른 극치강수량의 시공간적 특성 변화 분석)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Byung-Sik;Kim, Bo-Kyung;Yoon, Seok-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1152-1155
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    • 2009
  • 기후변화로 인해서 발생하는 여러 영향 중 가뭄 및 홍수와 같은 극치강수량의 변동은 사회 경제적으로 파급효과가 크기 때문에 더욱 주목을 받고 있다. 이러한 점을 효과적으로 평가하기 위해서 본 연구에서는 지역규모기후변화시나리오와 비정상성 Markov Chain 모형을 이용한 Downscaling 기법의 적용 등 일련의 과정을 통해 기후변화를 반영한 지점별 일강수계열을 생성하고 이를 대상으로 다양한 분석을 실시하였다. 수문기후변화시나리오 작성 과정을 요약하면 다음과 같다. B1과 A2 지역규모 기후변화시나리오가 사용되었으며 이를 비정상성 Downscaling 기법의 입력 자료로 활용하여 일강수량 자료를 모의 발생하였다. 이러한 과정을 우리나라 기상청 산하 60개 강우지점에 적용하였으며 극치강수량의 빈도를 추정하기 위해 부분기간 계열과 전기간 계열 자료로 재생산하여 극치분석을 실시하였다. 극치분석결과 강수량에 대한 공간적인 편차가 심하게 발생하고 있으며 강수량의 변동성 또한 매우 크게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 선택된 시간 및 사용된 기후변화시나리오에 따라 다르게 나타나고 있으며 한 가지 주목할 점은 기후변화정도가 심한 A2 시나리오와 정도가 약한 B1 시나리오를 비교할 때 온도와 같은 뚜렷한 차이점은 발견할수 없었다.

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Optimum Climate Change Scenario Estimation via Hierarchical Bayesian Model : Using CORDEX Scenarios (계층적 베이지안 모델을 통한 최적 기후변화 시나리오 추정 : CORDEX 시나리오 사용)

  • Jung, Min-Kyu;Kim, Yong-Tak;Kim, Hyeon-Muk;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.168-168
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    • 2018
  • 최근 기후변화로 인하여 전 세계적으로 과거 강우사상에서 확인되지 않는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이에 따른 피해도 증가하고 있다. 미래의 기상학적 변동성 및 기후변화 영향은 지구순환모형 (General Circulation Models, GCM)을 통해 구체화되며 가장 일반적인 기후변화 전망자료로서 활용된다. 그러나 산정된 기후변화 시나리오마다 서로 그 특성에 차이가 있으며 이러한 이유로 다양한 원인으로 인해 큰 변동성을 가지는 미래 극치강우를 하나의 시나리오로 분석하기에는 무리가 있다. 또한 다양한 시나리오를 통해 분석한 결과값이 상이하며 이러한 시나리오별 산정 결과의 차이는 사용자에게 혼란을 야기할 수 있어 이를 하나의 결과로 나타낼 필요성이 있으나 정량적인 대푯값을 얻기 위해 특정 시나리오를 선택하는 것은 신뢰성에 문제가 있다. 본 연구에서는 시나리오들을 정량적 지표에 의거하여 혼합된 하나의 시나리오로 표출하고자 하였다. CORDEX-RCMs 시나리오 중 HadGEM3-RA, RegCM, SNU_WRF 및 GRIMs를 입력 자료로 하여 다중모형앙상블(Multi-Model Ensemble, MME)을 통해 낙동강 유역의 극치강우에 대한 하나의 최적 기후변화 시나리오를 도출하고자 하였으며 계층적 베이지안 (Hierarchical Bayesian Model, HBM) 기법을 통하여 기후변화 시나리오에 내제된 불확실성에 대한 정량적인 해석을 수행하였다.

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Uncertainty Propagation and Quantification in Climate Change Impact Assessment for Hydrology (수자원분야 기후변화 영향평가에서의 불확실성 전파와 정량화)

  • Lee, Jae-Kyoung;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.15-15
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    • 2015
  • 기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.

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Projection of Climate Change Impact on Water Environment in Multipurpose Dam Reservoirs according to Climate Change (기후변화에 따른 다목적댐 저수지의 수환경 취약성 전망)

  • Kang, Boo-Sik;Kim, Seong-Joon;Chung, Se-Woong;Kim, Young-Do;Shin, Jae-Ki
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.247-247
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    • 2012
  • 기후변화로 나타나게 될 댐 저수지의 수질 및 생태환경 변화에 대한 분석은 국가 수자원관리 측면에서 우선적으로 대비해야할 중요한 문제로써, 수자원을 안정적이고 효과적으로 관리 및 활용하기 위해서 기후변화로 인한 댐 저수지의 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가가 필수적이다. 이러한 기후변화로 인한 신뢰성 있는 영향평가를 위해서는 기후변화시나리오 분석, 댐 유역의 오염물질 유출을 시 공간적으로 해석할 수 있는 유역 모델과 댐저수지로 유입된 이후 오염물질 거동 분석을 위한 저수지 모델이 필요하며, 특히 다양한 기후변화 시나리오하에서의 미래 전망과 발생가능한 취약성을 예측 및 평가하는 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 총 7개의 다목적댐 유역과 저수지에 대하여 기후변화로 인한 신뢰성이 있는 영향평가를 위해서 기후변화 시나리오의 상세화를 통한 상세지역의 기후예측, 댐 유역 모형에서의 유출, 토사 및 오염물질예측과 저수지모형을 통한 미래의 저수지내 오염/영양물질순환 및 분포예측을 통해 기후변화에 의한 다목적댐 취약성을 평가하고자 한다. 총 7개의 다목적댐 유역의 기후변화 시나리오 적용에 따른 유출변화 및 하천수질 전망을 위해 인공신경망 방법에 의해 상세화된 기후자료를 검보정된 SWAT 모형에 적용하였다. 이때, 기준년에 해당하는 Baseline 기간은 인공신경망 학습기간(1990-2010)과 동일하게 모의하였으며, 미래 분석기간 역시 마찬가지로 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100의 3개 기간으로 구분하였다. 또한, 미래 전망결과에 대한 분석은 각 30년 일별 모의결과에 대한 월 평균, 계절 평균으로 분석하였다. 유출변화 전망은 댐유역별 월별 총유입량 변화와 함께 유황분석을 통해 미래 댐유입량에 대한 규모 및 변동성 분석을 실시하였으며, 하천수질 변화 전망을 위해 호소유입 하천의 Sediment, TN, TP 월별 오염부하량 변화 분석을 실시하였다. 또한 댐유입 총량에 대한 변동성을 분석한 후, 저수지수질모델의 입력경계조건에 해당하는 각 댐저수지 유입 하천의 미래 유출량 및 수질농도 변화를 분석하였다.

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