2018년부터 기후변화에 따른 폭염과 한파에 의해 사회기반시설에 점증적으로 많은 피해를 미치고 있다. 최근 4년간 기후변화에 따른 영향 중에 냉해에 대한 피해가 매년 증가하여 특정 지역에 국한되었던 피해가 이제는 전국에 걸쳐서 나타나고 있으며, 이를 최소화하기 위한 각계각층의 전문가들에 의한 노력이 집중되고 있다. 그러나 불연속적으로 측정되는 데이터들 속에서 지역 특색을 반영하고자 하는 기존 연구들에서는 갑작스럽게 발생하는 이상 저온에 대한 실시간 관측 연구는 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 냉해 발생에 영향을 미치는 기상 데이터를 기준으로 냉해 피해가 발생하였던 시점의 기상 패턴을 탐색한 후 이상저온 발생 시점을 확인할 수 있는 알고리즘 패턴 개발을 하였다. 본 연구의 결과물은 과거의 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 발생하는 데이터에 의한 이상저온이 발생한 시점을 시간 시점에서 확인할 수 있다는 점에서 지역적 기상 편차를 의식하지 않고 확인이 가능하다는 점에서, 이상저온 발생 시점 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 관련 분야에 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.
지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.
수증기는 지구 장파 복사에너지의 주요 흡수인자이다. 따라서 수증기량의 변화를 모니터링하고 변화의 원인을 세밀하게 조사하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성관측에 의해 얻어지는 Total Precipitable Water (TPW)자료를 사용하여 가강수량의 변화패턴을 모니터링 하고자 한다. 또한 기후인자들 중 수증기를 통해 생성되어 수증기의 변화패턴을 분석하는데 있어 중요한 역할을 하는 강수량과 다른 기후인자들에 비해 비교적 주기적으로 나타나는 엘니뇨를 통해 가강수량의 변화패턴과 기후인자와의 상관성분석을 실시하고자 한다. 본 연구에서는 TERRA/AQUA 위성의 Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) 센서를 통해 관측된 TPW의 장기적인 변화와 한반도 중남부지방의 강수량변화를 정량적으로 분석하고, 이들의 관계를 엘니뇨와 함께 비교하였다. 이를 통해 엘니뇨의 발생이 한반도 중남부지방의 강수량과 TPW의 변화에 영향을 주고 있는 지에 대해 조사하고자 한다. 먼저, 시계열 분석을 통해 TPW와 중남부지방 강수량의 변화를 정량적으로 산출하고 anomaly분석을 통해 이들의 변화를 세밀하게 분석한 결과 서로 반대의 양상을 띠는 부분이 발견되어 엘니뇨의 anomaly분석결과와 비교하였다. 그 결과 대부분 같은 양상을 띠고 있던 TPW와 강수량이 엘니뇨가 발생한 후 서로 반대의 양상을 띠는 것을 확인하였다.
기후변화는 미래 강수량 변동을 야기하여 하천유량 관리에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화에 따른 중장기 하천유량 관리를 위하여 금호강 유역을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 중장기 하천유량을 예측하였다. 임하댐 상류지역의 2008~2012년 유량자료에 대하여 보정 완료된 SWAT 모형을 기반으로, 지역기후모형(RCM)인 HadGEM3-RA모형을 활용한 IPCC 제5차 보고서 RCP 4.5, RCP 8.5 시나리오를 적용하였다. 금호강 표준유역별 기후변화에 의한 영향을 모의하기 위하여 편이보정(Bias Correction)방법을 적용하였으며, 금호강 유역 내 과거 30년(1975~2005년, Baseline) 기상자료와 비교하여 통계적인 유사성을 가지도록 보정을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용결과는 S1(2011~2040년), S2(2041~2070년), S3(2071~2099년)으로 분할하여 월별, 계절별, 연도별 미래 강수량과 기온을 분석하였다. 분석 결과, RCP 4.5 시나리오의 경우 봄철(3~5월)의 강수량은 기준년도에 비해 약 57%가 증가하였으나, 가을철(6~8월)에는 7.9% 감소하였으며, 첨두 강수시기는 8~9월에서 6~7월로 이동하였다. 평균기온은 각 구분 시기별 $0.2^{\circ}C$, $1.1^{\circ}C$, $1.8^{\circ}C$ 정도 상승할 것으로 예측되었다. RCP 8.5 시나리오에서는 기준년도 대비 강우량은 봄철에 61% 증가, 가을철에는 14.9% 감소하는 것으로 모의되었다. 평균기온은 약 $0.4^{\circ}C$, $2.1^{\circ}C$, $4.2^{\circ}C$ 정도 상승하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따른 유출량 결과 비교는 2001~2010년을 기준으로 하였으며, RCP 4.5 시나리오에서는 S1, S2, S3 시기별 각각 -10.9%, -7%, -3.6% 감소하였으며, RCP 8.5 시나리오에서는 약 -12.3%, 4.9%, -1.2% 변동하는 것으로 나타냈다. 금호강 유역 전반에 걸쳐 유출량이 감소하는 추세를 보였으며, 특히 본류에 비해 지류유역의 건천화가 심해지는 양상을 보였다. 또한 현재에 비해 여름철 유출패턴 시기가 앞당겨져 봄철 유량이 증가하고 겨울철에 감소하는 경향을 보이고 있다. 기후변화로 인한 수문패턴의 변화로 현재 하천유량관리의 변화가 필요할 것으로 판단되며, 향후 본 연구결과를 바탕으로 물수지 분석을 추가하여 유지유량 만족을 위한 해당유역의 이수기 유량관리 방안 연구를 수행할 예정이다.
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.
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.
기후변화는 전 지구 수문순환과 수자원 분포에 커다란 영향을 준다. 하지만 지금까지 관측되어온 지구상의 건조도 변화에 있어서 기후의 자연변동성의 영향과 인간활동에 의한 온난화의 영향을 명시적으로 밝힌 연구는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 데이터 구동형 모델과 물리 모델을 이용해 관측 기반의 전구 수자원 분포를 1902년부터 2014년까지 재구축함으로써 지구의 평균온도가 약 1도 상승해온 지난 세기에 걸쳐 건기의 수자원 분포가 어떻게 변해왔는지 보인다. 재구축된 전구 변화 패턴은 인간활동에 의한 온실가스 증가등을 고려한 기후 모델 시뮬레이션과 흡사함을 알 수 있었으며 기후의 자연변동성만을 고려한 기후 모델 시뮬레이션에서는 발견되지 않았다. 주로 북아시아, 북미, 유럽 등 중위도 온대지방에서 더욱더 건조한 건기가 뚜렷하게 나타났으며 이는 강수량의 감소보다는 증발산의 증가에 기인하는 것으로 나타난다. 이와 같은 건조도의 변화는 미래 있어서 또한 인류에 대한 커다란 위협으로 자리한다. 미래 기후에서의 가뭄의 변화에 대해 다양한 연구들이 존재하지만 대부분 높은 수준의 온난화 (예를들어 RCP-SSP 585)에서의 영향에 국한된다. 다시 말해 인류가 21세기 중반에 달성을 목표로 하는 탄소중립이 가뭄의 측면에서 어떤 영향을 주게 될지에 대한 연구는 아직 충분하지 않다고 할 수 있다. 본 연구에서는 약한 혹은 중간 수준의 기후변화 시나리오를 이용해 파리협약에서 목표로 하는 1.5℃와 2℃ 상승에 따라 전 지구의 건조도 분포가 어떻게 변하고 그 변화에 있어서 어떠한 수문기후학적 메커니즘이 작용하는지 밝힌다. 지중해 연안 지역에서는 건조도의 가속이 +1.5℃와 +2℃사이에 존재하였으나 동아시아에서는 +1.5℃와 +2℃ 모두에서 습윤해짐을 알 수 있었으며 이러한 지역적 불균일성은 기후변화 대응 노력에 있어서 과거 온실가스 배출에 대한 책임뿐만 아니라 다양한 부문에 걸친 미래의 잠재 적응 노력 또한 고려해야만 함을 시사한다. 본 연구는 제6차 Coupled Model Intercomparison Project의 Land Surface, Snow, Soil-moisture Model Intercomparison Project (CMIP6/LS3MIP)와 Half a degree Additional warming, Prognosis and Projected Impacts (HAPPI)의 다중 모델 앙상블 시뮬레이션 결과를 이용했다.
본 연구에서는 지난 40년 동안(1973~2012)의 우리나라 기상청 산하 61개 지점 일기온 자료와 NCEP/NCAR 재분석 자료를 바탕으로 우리나라 지역별 겨울철 극한저온현상 발생 시 동아시아 영역의 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 하였다. 일최고기온과 일최저기온 하위 10 퍼센타일 기준으로 정의된 겨울철 극한저온현상은 주로 겨울철 전반기(12월 초순~1월 중순)에 2~7일 간격으로 우리나라 전역 또는 주요 산맥 기준 동서지역으로 구분되어 발생함을 알 수 있다. 해수면기압과 바람벡터 등의 지상 종관 자료 합성장 분석에 따르면 총 13개로 구분되는 우리나라 겨울철 극한저온현상 발생 공간 패턴은 산맥뿐만 아니라 시베리아 고기압과 알류샨 저기압의 상대적인 확장 범위와 강도와 밀접한 관련성이 있음을 알 수 있다. 대류권 중층(500 hPa) 종관기후도 분석에 따르면, 블러킹 형태의 저기압이 상층 찬 공기를 고위도 지역에서 한반도로 이류시킬 때 우리나라에 겨울철 극한저온현상이 발생하기에 적합한 조건이 형성됨을 알 수 있다. 이러한 결과들은 지역규모 이상의 동아시아 겨울철 극한저온현상 예보를 향상시키기 위해 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 블러킹 등의 종관 기후 요소를 모니터링하는 것이 중요함을 가리킨다.
전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.
이 연구는 7년 동안의 수문, 기후, 수질자료를 이용하여 펜실바니아 38개 유역 수질의 공간적 변이 패턴을 고찰하였다. 연구기간동안 도시적, 농업적 토지이용이 많은 유역에서 농도의 변이가 심하게 나타났다. 질소의 농도는 농업적 토지이용과. 인의 농도는 도시적 토지이용과 상관관계가 높게 나타났다. 주성분분석을 통해 이들의 농도 변이를 설명하는 주요 성분 셋이 - 토지 지형관련, 기후관련, 규모 - 도출되었다. 부분 여분 분석을 통해 기후, 토지, 지형의 복합적인 영향이 질소 농도 변이의 28.1%를 설명하고 있으며, 순수한 토지 변수의 영향이 인 농도의 41.8 o/o를 설명하고 있음을 알 수 있었다. 주 전체적인 차원에서 농도변이의 뚜렷한 지리적 패턴-북서부지역의 낮은 농도와 남동부지역의 높은 농도-이 나타나고 있으며, 이는 지역적 규모에서 수문, 기후, 토지이용, 지형 등 여러 가지 환경변수의 복합적인 상호관련성을 반영하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.