• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.427-441
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• 2011

본 연구는 수자원 상황을 평가하기 위하여 기존에 개발된 물 빈곤지수에 지역적 기후변동성 및 홍수피해를 평가할 수 있는 세부지표를 추가한 기후 변동성지수를 개발하여 국내에 적용하였다. 물이용 평가에 초점이 맞추어진 물 빈곤지수 세부지표를 선정하고 지역적 특성에 따른 치수 및 기후변동성 내용이 추가된 지역별 특성인자를 선정하여 1998년부터 2007년까지 물 빈곤지수와 기후 변동성지수에 대한 분석을 실시하여 지역별 변동성을 평가하고 물 부문 정책, 투자 및 적용에 대한 우선순위를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 물 빈곤지수는 복지 수준과 물이용간의 관련성을 나타낼 수 있으며 치수와 기후변동성을 함께 고려하여 지역별 특성인자를 추가한 기후 변동성지수는 물이용에 영향을 미치는 인자와 치수 및 기후변화를 함께 고려할 수 있으므로, 지역별로 기후변화에 대응하는 물이용뿐만 아니라 홍수관리에도 사용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.316-316
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• 2018

전 세계적으로 다양한 기후변화로 인해 홍수나 가뭄이 자주 발생하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 하천관리가 필요하며 효율적인 하천관리를 위해서는 직접유출뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다. 건기 및 청천시의 하천유량의 대부분을 구성하는 기저유출은 하천의 건천화와 가뭄 등을 해결하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 땅 속을 이동하는 기저유출의 특성상 정확한 측정이 어려워 직접유출에 비해 제한적으로 연구가 수행되어왔다. 특히 유역의 토지이용변화와 기후변화에 따른 기저유출 변화 특성에 대한 연구는 더욱 미비하다. 따라서 본 연구에서는 토지이용변화를 평가한 후 기후변화 시나리오를 이용하여 기후변화와 토지이용 변화에 따른 기저유출 특성을 분석하고자 한다. 우선적으로 갑천 유역에서의 유출량 모의를 위해 장기간 유역단위 유출 및 수질 모의가 가능한 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량은 자동보정모듈인 SWAT-CUP을 통해 검 보정을 수행하였다. 그리고 토지이용과 토지이용변화 요소간의 관계를 정량화하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S모델을 통해 미래 토지이용변화 자료를 구축하여 SWAT모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오를 SWAT모델 내 기상 입력자료로 사용하였다. 최종적으로 모의 된 미래 유출량은 직접유출과 기저유출 분리가 가능한 WHAT 시스템의 입력자료로 사용하여 미래 토지이용변화와 기후변화를 고려한 기저유출량을 분석하였다. CLUE-S모델을 이용하여 미래 토지이용변화를 예측한 결과 Kappa 값이 0.5 이상으로 미래의 토지이용을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한 SWAT모델을 통해 모의된 유출량 검 보정 결과 $R^2$와 NSE가 0.7 이상이므로 모델이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 판단된다. 미래 토지이용변화와 기후변화가 적용된 SWAT모델을 통해 모의된 유출량을 WHAT 시스템에 적용하여 미래 기저유출을 분석한 결과 도시의 증가, 농지의 감소 그리고 미래 극한사상에 따른 첨두유출량의 증가로 인해 전반적으로 직접유출은 증가하고 기저유출은 감소하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 도시화 및 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천관리 방안을 수립하는데 방향을 제시 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.92-92
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• 2011

수자원장기종합계획(2006)에 따르면, 우리나라는 물부족이 예상이 되고 있고, 이러한 물부족 현상은 기후변화의 영향으로 더욱 악화될 것으로 예상된다. 기후변화에 따른 물부족에 대응하기 위해서는 현행 지표수 및 지하수(Blue Water) 위주의 수자원관리와 더불어 그전에는 수자원으로 인식되지 않았던 토양수(Green Water)를 새로운 개념의 수자원으로 인식하는 것이 필요하다. 토양수는 현재 물사용량 중에서 가장 많은 비중을 차지하는 농업용수 부분에 효율적으로 활용하면, 지표수나 지하수와 같은 수자원을 대체하는 효과가 있다. 기후변화에 따른 물부족에 대응한 토양수의 효율적 활용을 위해서는, 과거 뿐아니라 미래의 지역별 시기별 토양수 공간분포특성을 분석하는 것이 선행되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 토양수의 분석을 통한 미래 물부족 해결에 도움이 될 새로운 수자원 관리의 기틀을 마련하기 위해 토양수 분포특성분석모델을 개발하고, 이를 활용해 과거 및 미래의 토양수의 공간분포특성을 분석한다. 토양수 분포특성분석모델은 선행 5일간의 일 강우데이터 값을 표준선행강우지표(Normalized Antecedent Precipitation Index)에 적용하여 일 단위 토양수 상태(Wet, Average, Dry condition)를 계산하는 모델이다. 과거 토양수 분석에는 인공위성 강우데이터(Tropical Rainfall Measuring Mission 3B42)를, 미래 토양수 분석을 위해서는 기상청에서 제공하는 국가표준 기후변화 시나리오(A1B)를 각각 사용하여, 과거 데이터는 27km의 격자로, 미래는 25km 격자크기로 한반도 전체의 일 단위 토양수 상태를 계산했다. 계산된 토양수 결과를 활용해 연 월별 그리고 토양수를 쓸 수 있는 시기, 즉 식물이 자라는 시기(4-9월)의 특성을 분석했다. 이를 통해 향후 기후변화에 따른 물부족 대응 토양수 수자원 활용방안에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2023

최근 전세계 곳곳에서는 다양한 유형의 물 관련 복합재해가 발생하고 있다. 일례로 미국 캘리포니아 지역은 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄에 시달리다가 대기강(atmospheric river)의 영향으로 인하여 대규모의 홍수가 잇달아 발생하였다. 유럽에서는 2021년 전례 없는 홍수 직후 500년 빈도의 가뭄이 발생하면서 심각한 인명 및 재산피해가 발생하였다. 짧은 시간 동안 양극단의수재해가 연속적으로 발생하거나, 가뭄과 폭염, 홍수와 산사태의 결합, 또는 동시에 여러 지역에서 홍수나 가뭄이 발생하는 현상 등도 복합재해에 해당한다. 즉, 복합재해는 서로 다른 특성의 독립적인 수재해가 결합되어 나타나는 재해의 한 형태로써, 발생 빈도는 적으나 유발되는 피해는 매우 크다. 더욱이 복합재해는 미래에 더욱 빈번하게, 극심하게 발생할 것으로 예상되고 있다. Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE)은 복합재해의 분석에 적합한 자료로 최근 활용사례가 증가하고 있다. 기존의 기후변화 관련 연구는 여러 기후모델에서 생산한 단일 모의자료를 앙상블의 형태로 이용하여 기후요소 및 기후재해의 미래 전망이나 거동을 분석하는 과정에 기반해왔다. 이 기후모델 앙상블은 모델 간 불확실성은 고려할 수 있으나 기온 상승 시나리오의 불확실성 및 기후 시스템 내부의 변동성은 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 미국의 National Center for Atmospheric Research에서는 자연 자체의 변동에 의한 불확실성을 모의할 수 있는 SMILE을 개발하였다. SMILE은 단일 기후모델에서 N개의 다중 모의자료 앙상블을 출력한다. 기존의 기후모델과 유사한 과정으로 모의를 수행하되, 미세한 섭동을 부여함으로써 자연적으로 발생하는 기후시스템 내부의 변동성을 고려한다. 이러한 실험 설정은 카오스 이론에 근거한다. 여러 기후모델에 대해 SMILE 기반 모의를 수행하면 앙상블의 앙상블 개념(large ensemble)이므로 방대한 양의 기후모의 자료가 확보되어 다양한 목적의 연구에 활용할 수 있다. SMILE은 기존의 다중 기후모델 앙상블이 고려할 수 없었던 종류의 불확실성을 추가적으로 고려함으로써 인간의 활동과 자연적 변동성이 복합재해에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있게 한다. 복합재해 연구에 필수적인 표본 수 부족의 한계를 극복할 수 있기 때문에 최근 기후변화 및 수자원 관련 연구에서 적극적으로 활용되고 있다. 또한, 미래 기후를 모의하기 때문에 복합재해 발생의 특성 및 거동을 전망할 수 있고, 충분한 수의 표본은 통계분석 결과에 신뢰성을 부여할 수 있다. 이러한 SMILE의 장점은 향후 더욱 다양한 연구의 기회를 제공할 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.367-379
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• 2019

연구목적: 본 연구는 기후변화에 따른 재난의 특성을 분석하여 기후위험에 대비하기 위한 관리체계를 제시함을 목적으로 한다. 연구방법: 최근 국내외 자연재난으로 인한 피해의 추이를 분석하고 기후변화에 따른 재난의 특성을 파악함으로써 기후위험을 위한 관리체계를 설계한다. 연구결과: 기후변화에 따른 위험의 불확실성과 다양한 규모의 재난을 고려할 때, 위험의 평가에서부터 목표 설정, 계획 수립, 모니터링 및 평가, 학습과 조정 등의 핵심과정을 포함하는 포괄적 기후위험 관리체계가 요구되며, 이는 이해관계자 참여를 바탕으로 지속적으로 반복되는 체계를 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시한 포괄적 기후위험 관리체계를 효과적으로 추진하기 위해 시범사업을 통해 관리체계를 수정 및 보완하고, 필요한 제도적 여건을 마련해야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.393-393
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• 2023

최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2020

기후 내적 변동성(Climate Internal Variability, CIV)은 기후를 이해하는 데 중요한 역할을 하며 기후예측에 있어 주요 불확실성 원인들 중 하나이다. 본 연구는 다양한 이산화탄소 배출 시나리오에 대해 CIV와 기후학적 평균(Climatological Mean, CM)을 추정하는 것을 목표로 한다. 확률론적 날씨생성기(Stochastic Weather Generator)를 이용하여 국내 40개 기상 관측소에 대해, 30년에 해당하는 시단위 시계열 100개 앙상블을 생성하였다. CIV는 Detrend 방법과 Differenced 방법을 이용하여 추정되었으며, noise 계산값과 비교하였다. 그 결과, CIV 값과 noise 값들 사이의 correlation이 매우 높았으며, 제시된 방법론이 신뢰할 수 있음을 검증하였다. 국내 40개 지역에 적용하여 계산된 CIV와 CM의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 국내의 대부분의 지역에 있어 평균적으로 CM과 CIV는 미래에 증가할 것이며, 그 증가 정도는 RCP 8.5의 경우와 먼 미래END(2071-2100년) 기간에서 더 커질 것이다; (2) CM과 CIV의 미래 변화의 특성은 강수의 특성 지수에 따라 다르다. 강수량의 양을 나타내는 3개의 지수(총 강수량, totPr, 일 최대 강수량, maxDa 및 시간당 최대 강수량, maxHr)와 강수량의 발생일수를 나타내는 지수(무강우 일수, nonPr)의 특성은 크게 다르다. (3) CIV와 CM의 변화 요인들 사이의 관계를 조사하면 maxDa와 maxHr에 대해서는 그들 사이에 높은 상관관계가 있지만 다른 지수에는 그렇지 않다. (4) 국내에서 CIV 값이 공간적으로 변동성이 큰 경우는 계절적으로 여름이며, 이는 totPr 및 maxDa에서만 유효하다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 기후내적변동성 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.257-257
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• 2012

본 연구에서는 일본 문부과학성 과제인 혁신(革新, KAKUSHIN)과제를 통해 제공되는 고해상도(20km, 1시간) 기후모형(MRI-AM20km) 출력치를 이용하여 기후변화로 인한 가뭄 발생 특성을 변화를 살펴보았다. 가뭄 특성의 정량화를 위해 표준강수지수를 적용하였으며 일본에서 기록된 주요 가뭄 사상(1980~2001)에 대해 지상 관측 자료 (AMeDAS)를 이용하여 SPI를 산정하고 그 적용성을 파악하였다. 극한가뭄의 거동특성을 파악하기 위해 SPI가 -1.0 이하인 경우를 유효가뭄, -2.0 이하인 경우를 극한가뭄으로 분류하고 가뭄의 강도 및 빈도, 계절적 발생 특성을 파악하였다. 그 결과 대부분의 다른 기후모형과 마찬가지로 MRI-AM20km도 연강수량에 있어서 아시아 몬순 지역 대부분의 국가에서 증가할 것으로 예상하고 있지만, 특히 극한 가뭄의 경우 그 강도 및 빈도가 유의하게 증가할 수 있다는 가능성이 있음을 예상하고 있다. 또한 국가별 가뭄심도-영향면적의 관계를 살펴본 결과 대부분의 아시아 몬순 지역에 대해서 동일한 영향 면적에 대한 가뭄의 강도가 증가하고 지속기간이 증가할수록 그 경향은 더욱 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 향후 가뭄특성을 지역화하고 대상 지역을 전 세계로 확장하여 가뭄 특성을 정량화할 필요가 있으며, 다양한 모형 출력치를 이용한 결과를 통해 결과의 타당성을 확인할 필요가 있다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.159-160
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• 2002

도시가 개발됨에 따라 녹지 등의 자연지면이 포장지면으로 바뀌고, 대량의 열과 오염물질이 대기중으로 배출되고 있다. 그 결과 도시는 주변지역보다 온도가 높은 고온화 현상, 풍속의 감소와 함께 운량, 안개일수, 강수량의 변화, 지표면의 증발량 감소에 의한 상대습도의 저하 등의 도시의 고유한 기후특성을 가진다. 이러한 도시의 기후특성 중 가장 뚜렷한 특징은 기온의 고온화현상이다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.73-73
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• 2011

일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.