설계강우량 산정시, 일반적으로 극치자료를 활용하여 정상성 가정하에 빈도해석을 수행하고 있다. 그러나 종종 정상성으로 가정했던 기존 극치강우자료가 정상성 빈도해석 모형에서 효과적으로 모델링되지 않는 비정상성 특성을 나타내고 있다. 또한, 대부분의 극치강우 분포는 해마다 다른 규모로 발생하는 홍수와 태풍 등의 강우요인으로 인해 두 개의 첨두를 갖는 혼합분포 형태를 보인다. 이에 본 연구에서는 혼합분포 기반 비정상성 빈도모델(mixture distribution based nonstationary frequency model, MDNF)을 제시하였다. 제안된 모형의 입력자료로 기후변수(e.g. SSTs and SLPs)를 사용하여 두 개의 분포형으로 구성되는 극치강우의 혼합비(mixing ratio)에 대한 영향을 분석하였으며, 극치강우 패턴이 특정 기후변수의 영향을 받는 것을 확인하였다. 최종적으로 Bayesian 기법을 MDNF 모형에 연계하여 각 첨두에 해당하는 분포형의 매개변수들에 대한 불확실성 구간을 정량적으로 제시하였다. 본 연구를 통해 강우 패턴의 변동은 설계 강우량 추정에 영향을 미치며, 특정 기후변수와 강우 패턴이 상관성을 가지는 것을 확인함으로써 합리적인 설계 강우량 산정을 위한 중요한 근거를 제공할 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1117-1125
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2012
식중독 발생에 대한 기존 연구에서는 기온과 습도와 같은 기후변수가 주된 설명변수로 취급되어 왔다. 이 논문에서는 주별 식중독 발생건수와 기후변수 간에 관계를 고찰하고 식중독 발생건수를 예측하기 위한 모형으로 포아송 회귀모형과 자기회귀이동평균모형을 비교한다. 비교결과 우리나라 식중독 발생은 시차를 두고 기후 변수에 영향을 많이 받고 있으나 식중독 발생 예측은 이들 변수보다 이전 시점의 식중독 발생 건수에 더 많이 영향을 받는 것으로 나타났으며 포아송 회귀모형은 예측의 관점에서 문제가 있음을 보였다.
본 연구는 강원도 농업을 사례로 1993-2010년 기간 동안 11개 시군별 기후, 지리 및 토양, 사회 경제적 변수들에 대한 패널자료를 구축하고 리카디언 방법을 사용하여 극한기후 변수들이 논과 밭 경작유형별로 토지가치에 미친 경제적 효과를 추정하고자 시도한다. 추정결과에 따르면, 호우 관련 극한기후 변수는 논과 밭의 토지가치와 부정적인 관계가 있다. 여름철 관련 극한기온 변수들은 토지가치에 음(-)의 영향을 미치고 있지만, 한파를 제외한 겨울철 관련 극한기온 변수들은 토지가치와 정(+)의 관계를 보여주고 있다.
최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있다. 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 받아들여지고 있다. 기후변화에 따른 위험요소를 전망하기 위한 최우선 사항은 수문상황을 명확하게 진단하는 것이고 그 다음은 현재기후를 대비 미래의 변화를 전망하는 것이다. 그러나 우리나라는 수문관측의 역사가 짧고 관측 자료의 불확실성으로 인하여 수문상황의 진단을 위해 수문모형의 모의에 의존하는 경우가 많다. 일반적으로 수문모형은 입력 자료와 지형자료를 구축하고 주요 매개변수를 선택하여, 매개변수를 변화시켜가며 관측에 가장 가까운 결과를 가져오는 상태를 구성한다. 이와 같은 과정은 수문모형의 매개변수 보정이라 불리우며, 사용자의 직관에 따른 시행착오법에 따른 수동보정 방법이 사용될 수도 있고 특정 목적함수를 채택하여 수학적 알고리즘에 의해 매개변수를 보정하는 자동보정 방법이 사용될 수도 있다. 그러나 미래 수문변화 전망은 특정 유역을 대상으로 장기간의 수문자료를 모의하는 것이므로 수동보정보다는 자동보정이 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 청미천 유역의 기후변화로 인한 미래 수문상황의 변화를 모의함에 있어 강우 유출모형 중 하나인 SWAT 모형을 이용하였으며, 신뢰도 있는 매개변수의 추정을 위하여 SWAT-CUP을 이용하여 매개변수를 객관적으로 최적화하였다.
본 연구는 한반도 전체의 2207 Mesh에 입력된 기온과 강수량의 6개요소를 데이터로 하여 인자분석하고 그 결과를 군화분석하여 한반도의 기후구분을 시도한 것이다. 결과로 나타난 기후구는 기발표된 여러 기후구와 유사성이 많아, 데이터로 택한 변수가 연평균 기온, 최난월 및 최한월 기온, 전년강수량, 여름 및 겨울 강수량 등 6개에 불과했음에도 불구하고 한반도의 기후의 특징이 잘 나타난 지리구라고 판단된다. 이것은 우리나라의 기후가 기온과 강수량, 특히 그 연평균치 및 계절적 집중도에 의하여 크게 지배되고 있음을 다시 한번 입증시켜 주는 것이라 생각된다. 그러나 뚜렷한 기후 특성을 지니고 있는 울릉도가 하나의 기후구로 나타나지 않는것은 적설량이나, 연간 강수일수 등 울릉도의 기후 특성을 나타낼 수 있는 변수가 입력되지 않았고, 울릉도의 기후현상이 나타날 정도로 기후구가 세분화되지 않은데 있는것으로 짐작된다. 본 연구에서 제시한 8개 기후구를 교과서용 기후구분의 12개 기후구와 비교해 보면, 북부내륙과 북부동안 기후구가 거의 같은 것을 비롯하여 여러면에서 공통성을 발견할 수 있다. 그러나 교과서용 구분의 내륙형과 해안형, 특해 서안형과 의 구분은 본 연구의 기후구와 비교할 때 지나치게 도식화한 느낌이 든다.
본 연구는 기후변화가 국가의 총요소생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으로 대표적 기후변수인 기온와 강수량이 국가의 총요소생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 기존 연구와는 달리 본 연구는 최근 기후변화의 패턴인 기후 변동성이 높아지는 현상을 고려하기 위해 기후변수들의 평균값뿐만 아니라 최고값을 고려하여 분석하였다. 선형회귀분석 결과 평균기온의 상승은 생산성에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났으나 강수량의 평균적 증가는 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 최대 강수량은 평균 강수량과는 달리 총요소생산성을 증가시키는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 기존의 연구와 부합하는 것으로 나타났다. 하지만 패널자료를 분석한 결과 평균기온 이외에 다른 기후변수들(평균 강수량, 최대기온, 최대 강수량)은 유의미하게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 평균기온의 상승은 총요소생산성을 증가시키는 것으로 분석되었다. 이는 본 연구가 장기시계열 자료를 이용하여 국가들의 기후변화 적응능력에 의해 영향을 받은 것으로 분석된다.
기후변화에 따라서 식생과 식물종의 분포 변화를 예측하는 것이 생태계 관리에서 중요하다. 본 연구에서는 동아시아의 난대 목본식물종의 한반도 분포 가능성을 체계적으로 평가할 수 있는 방안을 개발하고자 하였다. 먼저 중국과 일본에서는 분포하지만 한국에는 분포하지 않은 난대 목본식물종의 목록을 수집하고 그들의 전지구적 분포와 생물기후 자료를 수집하였다. 또한 한국의 난대식생대를 한랭지수를 이용하여 구분하고 이 지역의 기후 정보를 수집하였다. 기후 변수들 사이의 상관분석으로 다중공선성을 배제하고 분포에 영향을 미치는 기후변수로서 최한사분기 평균기온, 평균온도일교차 및 연강수량이 선택되었다. 동아시아 난대 목본식물종의 분포지와 한국 난대식생대의 3가지 기후 변수 사이의 유사도를 산출하기 위하여 다변량 환경 유사도 표면 (MESS) 분석을 실시하였다. 최종적으로 단계적 변수선택 회귀로 MESS 유사도 지수에 영향을 미치는 주요 기후변수로서 최한사분기 평균기온과 연강수량을 선별하였다. 선택된 2 변수로 구성된 다변량 일차회귀에서 최한사분기 평균기온이 전체 변이의 88%를 차지하였다. 총 319 동아시아 난대 목본식물종에 대하여 MESS 유사도 지수를 산출하는 구축된 다변량 회귀식을 적용하여 이들이 한국에 잠재분포 할 가능성을 평가할 수 있었다.
합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.
최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.
입지유형별 미기후 특성이 임목생장에 미치는 영향을 구명하고자 연구 대상지의 입지유형을 사면방향, 해발고, 그리고 지형특성 등의 총 36가지 유형으로 구분한 후, 각 입지유형별 평년 기후값을 지형기후학적 방법으로 추정한 후, 평년 기후값으로부터 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 17개 기후변수를 입지유형별로 도출하였다. 한편 입지유형별 직경생장, 수고생장, 재적생장에 대한 정보를 얻기 위해 임분조사를 실시했으며, 직경생장량, 수고생장량, 재적생장량의 추정에 적합한 회귀추정식을 17개 기후변수를 사용하여 개발하였다. 입지유형별 직경생장량은 건조지수에 의하여 최적으로 추정할 수 있었다. 건조지수는 총강수량에 대한 연 평균기온의 비에 의하여 계산되기 때문에 강수량이 많아 수분조건이 양호한 입지조건에서 직경생장이 우수한 것으로 나타났다. 한편, 수고생장량은 건조지수와 월 평균 일조시수의 두 기후변수의 조합에 의해 잘 추정되는 것으로 나타났으며, 재적생장량 추정식에 포함된 기후변수는 건조지수와 월 평균상대습도로 밝혀졌다. 결과적으로 입지유형별 직경생장, 수고생장, 그리고 재적생장을 추정하기 위해 사용한 17개 기후변수 중에서 공통적으로 건조지수가 포함되어 입지유형별 임목생장에는 수분조건이 큰 영향을 미치는 것으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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