Since 2018, due to climate change, heat waves and cold waves have caused gradual damage to social infrastructure. Since the damage caused by cold weather has increased every year due to climate change in recent 4 years, the damage that was limited to a specific area is now appearing all over the country, and a lot of efforts are being concentrated from experts in various fields to minimize this. However, it is not easy to study real-time observation of sudden abnormal low temperature in existing studies to reflect local characteristics in discontinuously measured data. In this study, based on the weather-related data that affects the occurrence of cold-weather damage, we developed an algorithm pattern that can identify the time when abnormal cold temperatures occurred after searching for weather patterns at the time of cold-weather damage. The results of this study are expected to be of great help to the related field in that it is possible to confirm the time when the abnormal low temperature occurs due to the data generated in real time without relying on the past data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.88-88
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2023
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.
Water vapor is main absorption factor of outgoing longwave radiation. So, it is essential to monitoring the changes in the amount of water vapor and to understanding the causes of such changes. In this study, we monitor temporal variability of Total Precipitable Water (TPW) which observed by satellite. Among climate variables, precipitation play an important part to analyze temporal variability of water vapor because it is produced by water vapor. And El $Ni{\tilde{n}}o$ is one of climate variables which appear regularly in comparison with the others. Through them, we analyze relationship between temporal variability of TPW and climate variable. In this study, we analyzed long-term change of TPW from Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) data and change of precipitation in middle area of Korea peninsula quantitatively. After these analysis, we compared relation of TPW and precipitation with El $Ni{\tilde{n}}o$. The aim of study is to research El $Ni{\tilde{n}}o$ has an impact on TPW and precipitation change in middle area of Korea peninsula. First of all, we calculated TPW and precipitation from time series analysis quantitatively, and anomaly analysis is performed to analyze their correlation. As a result, TPW and precipitation has correlation mostly but the part had inverse correlation was found. This was compared with El $Ni{\tilde{n}}o$ of anomaly results. As a result, TPW and precipitation had inverse correlation after El $Ni{\tilde{n}}o$ occurred. It was found that El $Ni{\tilde{n}}o$ have a decisive effect on change of TPW and precipitation.
Kim, Han Na;Park, Jung Eun;Kang, Shin Uk;Lee, Eul Rae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.416-416
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2015
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.
This study is to analyze the effects of climate change on national total factor productivity. Changes in temperature and rainfalls which are the representative climate variables are used as main factors to measure climate change. Not only average values of the variables but those highest values are used as independent variables in the model, in order to consider the characteristic pattern of recent climate change, the high volatilities. The OLS results are corresponding to previous literature that average temperature has a negative relationship with productivities while average rainfalls have a positive relationship. However, the results of panel analysis contradict the argument of the negative relationship between average temperature and productivities since human beings can adapt the climate change. Therefore adaptation capacity is important to forecast the effects of climate changes on economies.
Woo, Dong Kook;Jo, Jihyeon;Lee, Garim;Lee, Song Hee;Noh, Seong Jin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.349-349
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2022
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.108-108
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2022
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.
The present study aims to characterize the synoptic climatic patterns of winter extreme low temperature events occurred in different regions of Korea based on daily temperature data observed at 61 weather stations under the supervision of the Korea Meteorological Administation and NCEP/NCAR reanalysis I data for the recent 40 years (1973~2012) period. Analyses of daily maximum and minimum temperatures below 10th percentile thresholds show that high frequencies of winter extreme low temperature events appear across the entire regions of Korea or in either the western or eastern half region divided by major mountain ridges at the 2~7 dayintervals particularly in the first half of the winter period (before mid-January). Composite analyses of surface synoptic climatic data including sea level pressure and wind vector reveal that 13 regional types of winter extreme low temperature events in Korea are closely associated with the relative location and intensity of both the Siberian high pressure and the Aleutian low pressure systems as well as major mountain ridges. Investigations of mid-troposphere (500 hPa) synoptic climatic charts demonstrate that the blocking-like upper troposphere low pressure system advecting the cold air from the Arctic toward the Korean Peninsula may provide favorable synoptic conditions for the outbreaks of winter extreme low temperature events in Korea. These results indicate that the monitoring of synoptic scale climatic systems in East Asia including the Siberian high pressure system, the Aleutian low pressure system and upper level blocking system is critical to the improvement of the predictability of winter extreme low temperature events in Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.93-93
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2011
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.
This paper investigated the spatial variations of nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations for 38 watersheds in Pennsylvania using 7 years of hydroclimatic and water quality data. Watersheds with higher percentage of urban and agricultural land uses exhibited larger variations of nutrient concentrations than forested watersheds. N and P concentrations were strongly associated with agricultural and urban land uses, respectively. The principle component analysis identified three components - land use and topography related, hydroclimate related factors, and size. Results of partial redundancy analysis showed the joint effect of climate, land cover, and topographic variables for explaining 28.1% of the variance of nitrogen concentrations and a pure effect of land cover for explaining 41.8% of total variance of P concentrations. The geographical pattern of statewide nutrient concentrations demonstrated a strong spatial gradient; low concentration in northwestern PA and high concentrations in southeastern PA. This pattern is associated with combined effects of hydroclimate, land use, topography, and water quality at the regional scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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