• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.356-356
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• 2018

기후변화는 자연적 요인보다는 인간의 활동으로부터 기인하는 것으로 알려진다. 지구 온난화의 영향으로 우리나라의 평균 기온은 상승하고 있으며, 강수량 또한 증가추세에 있다. 이러한 미래 기온의 상승과 강수량의 변화는 나아가 수문 순환에 영향을 미치며, 수자원의 효과적인 이용을 위하여 기후변화에 따른 수문 순환 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 국제 수문 프로그램의 대상 유역 중 하나로 장기간의 강우-유출 자료가 구축되어있는 청미천 유역을 대상으로, 기후변화에 따른 지표 유출량 변화를 살펴본다. 기후변화를 전망하기 위한 방법으로 인간 활동이 대기에 미치는 복사량으로 온실 가스 농도를 정의하는 시나리오인 대표농도경로(Reperentative Concentration Pathway, RCP)를 적용하였다. 기상청에서 제공되는 여러 RCP 시나리오 중 기후변화가 현재의 추세를 쫓아 상승 형태를 나타내는 RCP 8.5 시나리오와 저감 정책이 어느 정도 실현되어 형태가 안정된 RCP 4.5 시나리오 두 개를 선정하였다. 기후변화 시나리오는 근본적으로 불확실성을 포함하기 때문에, 특정 기후변화를 가정하기 보다는 특성이 대비되는 두 개 시나리오를 적용하여 기후변화의 발달 정도에 따른 유출량 변화를 살펴보고자 한다. 장기간의 수문 순환 특성을 모의하기 위하여 준 분포형 장기유출 모형인 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)을 이용하며, SWAT에서 요구되는 방대한 양의 매개변수들은 매개변수의 최적값 산정 프로그램인 SWAT Calibration and Uncerntianty Programs (SWAT-CUP)을 통해 얻는다. 과거의 강우-유출 자료로부터 구축된 SWAT 모형에 기후변화 시나리오를 적용함으로써 기후변화 시나리오에 따른 지표유출량 변화를 살펴볼 수 있다. 구축된 SWAT 모형을 이용하여 모의를 한 결과, 두 개 시나리오 모두에서 청미천 유역의 지표유출량이 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 발생할 것으로 전망된다. 유출량의 증가와 함께 총 부유사량 또한 증가 추세에 있으며, RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 계산된다. 이러한 유출량의 증가는 강수량, 기온, 일사량, 풍속, 습도와 같은 기후 특성의 변화가 고려된 결과로 판단된다. 기후변화에 따른 총 유사량의 증가는 범용토양 유실공식에서 강우 에너지의 증가로 인해 유출량과 동일한 양상을 띠는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.95-95
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• 2015

전 세계적으로 기후변화에 따른 영향을 전망하고 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 우리나라 역시 기후변화 시나리오에 따른 영향평가를 실시하고 증가하는 위험에 대처하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 2013년부터 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 배포하는 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오에 의하면 우리나라의 연평균 강수량과 호우일수는 뚜렷하게 증가할 것으로 전망되고 있다. 하지만, 수공구조물을 설계하는데 있어서 기후변화의 영향을 고려한 설계기준은 미흡한 실정으로 본 연구에서는 우리나라 한강 유역을 대상으로 기후변화 시나리오에 따른 설계홍수량을 분석하였다. 유출량은 실무에서 널리 사용하고 있는 HEC-1을 이용하여 산정하였고, 입력매개변수 중 강수인자는 RCP 시나리오 기반의 확률강우량을 적용하였다. 또한, 한강유역종합치수계획(2008)을 참조하여 나머지 매개변수를 사용하였다. 본 연구를 통하여 RCP 기후변화 시나리오 기반의 확률홍수량을 산정하여 점차 증가하는 홍수위험도에 능동적으로 대처할 수 있도록 기존 하천시설물의 설계 기준의 타당성을 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2018

본 연구는 다목적 유전자 알고리즘 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 자동 검보정 알고리즘을 개발하고, 이를 준분포형 수문모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 평가하고자 한다. 집중형 모형과 달리, 분포형 모형은 유역 내 다양한 물리적 변수와 공간 이질성(spatial heterogeneity)을 표현하기 위한 많은 매개변수를 포함하고 있고, 최근에는 기후 변화와 장기 가뭄과 같은 이상 기후에 따른 물 부족, 수질 오염 및 녹조 현상 등을 고려하기 위해 매개변수의 시간적인 변동성을 고려하기 위한 연구도 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 다목적 알고리즘은 다양한 매개변수의 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 작성되었으며, Python으로 개발하여 타 모형으로의 확장성 및 범용성을 고려하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 IOA(Index of agreement) 등을 활용해 기존 연구 결과와 비교분석할 수 있도록 하였으며, 사용자의 선택에 따라 다른 목적함수 또한 활용할 수 있도록 하였다. NSGA-II를 활용한 SWAT 모형의 유출 해석은 다목적 함수를 고려함에 따라 실측값과 높은 상관성을 보여줄 것으로 판단되며, 이상 기후 기간 설정에 따른 유동적인 매개변수 변화를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.122-122
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• 2011

수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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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.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• 제24권2호
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• pp.190-203
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• 2015

VRI(Vulnerability-Resilience Index), which is defined as a function of 3 variables: climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, has been quantified for the case of Typhoon which is one of the extreme weathers that will become more serious as climate change proceeds. Because VRI is only indicating the relative importance of vulnerability between regions, the VRI quantification is prerequisite for the effective adaptation policy for climate in Korea. For this purpose, damage statistics such as amount of damage, occurrence frequency, and major damaged districts caused by Typhoon over the past 20 years, has been employed. According to the VRI definition, we first calculated VRI over every district in the case of both with and without weighting factors of climate exposure proxy variables. For the quantitative estimation of weighting factors, we calculated correlation coefficients (R) for each of the proxy variables against damage statistics of Typhoon, and then used R as weighting factors of proxy variables. The results without applying weighting factors indicates some biases between VRI and damage statistics in some regions, but most of biases has been improved by applying weighting factors. Finally, due to the relations between VRI and damage statistics, we are able to quantify VRI expressed as a unit of KRW, showing that VRI=1 is approximately corresponding to 500 hundred million KRW. This methodology of VRI quantification employed in this study, can be also practically applied to the number of future climate scenario studies over Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.308-308
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• 2023

자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.52-52
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• 2022

남조류 (cyanobacteria)의 대량증식에 의한 녹조현상은 수질 악화 및 수중 생태계에 악영향을 끼친다. 기존 연구에서는 시아노박테리아 증식에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인을 식별하였다. 특히, 최근 (2020)에 수행된 한 연구는 2013년부터 2018년까지 4대 강에 위치한 16개의 지점에서수집된 세 가지 환경 변수, 수온, 유속 및 인(phosphorus)농도 데이터를 사용하여 시아노박테리아 발생에 대한 예측 모델을 개발하였으며 온도가 남조류에 발생에 대한 가장 지배적인 요인임을 시사하였다. 온실가스 배출에 의한 기온의 상승으로 특징되는 기후변화는 전 지구에 급격한 환경변화를 유발하고 있으며 이는 남조류 증식에도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국의 4대 강에서 다년간 수집된 수온(℃) 및 녹조 (cells/㎖) 데이터에 기반하여 온도-환경변수 민감도 (scaling)를 분석함으로써 기후변화와 남조류 증식의 연관성을 판단해 보고자 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권3호
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• pp.206-215
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• 2015

Predicting the changes in the potential distribution of invasive alien plants under climate change is an important and challenging task for the conservation of biodiversity and management of the ecosystems in streams and reservoirs. This study explored the effects of climate change on the potential future distribution of Paspalum distichum var. indutum in the Korean Peninsula. P. distichum var. indutum is an invasive grass species that has a profound economic and environmental impact in the waterfronts of freshwater ecosystems. The Maxent model was used to estimate the potential distribution of P. distichum var. indutum under current and future climates. A total of nineteen climatic variables of Worldclim 1.4 were used as current climatic data and future climatic data predicted by HadGEM2-AO with both RCP 2.6 and RCP 8.5 scenarios for 2050. The predicted current distribution of P. distichum var. indutum was almost matched with actual positioning data. Major environmental variables contributing to the potential distribution were precipitation of the warmest quarter, annual mean temperature and mean temperature of the coldest quarter. Our prediction results for 2050 showed an overall reduction in climatic suitability for P. distichum var. indutum in the current distribution area and its expansion to further inland and in a northerly direction. The predictive model used in this study appeared to be powerful for understanding the potential distribution, exploring the effects of climate change on the habitat changes and providing the effective management of the risk of biological invasion by alien plants.

• Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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• 제20권1호
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• pp.107-123
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• 2018

The global impact of climate change on agriculture is now increasing. The purpose of this study was to investigate the effect of climate change on livestock productivity. The variables that have the greatest influence on climate change factors were examined through previous studies and expert surveys. We also used the actual productivity data of livestock farmers to investigate the relationship with climate change. In order to evaluate the climate for changes in livestock productivity, national representative data (such as bullocks, dairy, pigs, laying hens, and broilers) were surveyed in Korea. Also, to select and classify evaluation indexes, we selected climate change factor variables as prior studies and studied the weighting factor of climate variable factors. In this study, the researchers of industry, academia, and farmers in the livestock sector conducted questionnaires on the indicators of vulnerability to climate change using experts, and then weighed the selected indicators using the hierarchical analysis process (AHP). In order to verify the validity of the evaluation index, was examined using domestic climate data (temperature, precipitation, humidity, etc.). Correlation and regression analysis were performed. The empirical relationship between climate change and livestock productivity was examined through this study. As a result, we used data with high reliability of statistical analysis and found that there are significant variables.