• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.277-277
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• 2017

하천은 하도상황의 변경, 토지이용의 변화, 골재채취, 댐과 저수지 건설 등에 의한 인위적인 요인과 대규모의 홍수, 홍수시에 발생되는 산사태와 같은 자연적인 요인에 의해 하천의 특성이 변화되고 있다. 기후변화로 인한 기록적인 집중호우가 자주 발생하고, 탁수로 인한 피해가 심각해지면서 탁수에 대한 체계적인 연구 및 적적한 관리, 저감기술의 필요성이 대두되고 기후변화로 인해 하천 내 수리적인 환경을 변화시킴으로써 침식으로 인한 제방파괴 및 시설물 파괴나 퇴사에 따른 하천의 유지관리비용 절감을 위한 최적의 하천 하상변동 예측 기술 개발 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 남강에 적합한 유사량 추정공식과 장, 단기 하상변동을 정량적으로 제시하고자 한다. 국외에서 하도의 준 2차원적인 변화에 대한 적용성이 검증된 수치모형인 GSTARS를 이용하여 남강유역인 남강댐 하류 ~ 낙동강합류부 구간의 기후변화에 따른 유량의 변화에 따라 시나리오를 구성하였다. 유사량 공식, 준 2차원 모형 활용시 사용하는 수류튜브의 개수에 따른 민감도 분석을 수행하였으며, 연구의 결과는 하천의 물리적 변화에 따른 흐름 및 하상변동을 예측하는 방법에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2018

한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.327-327
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• 2023

인간 활동의 영향으로 인한 기후변화는 지구의 물 순환을 변화시키며 결과적으로 수문학적 재해의 발생빈도와 강도를 변화시킬 것으로 전망한다. 파키스탄은 기후변화에 대한 기여도가 적음에도 불구하고 기후변화로 인한 피해가 큰 나라 중 하나이다. 파키스탄은 2022년 여름 국가의 30% 이상의 지역이 침수되며 3300만명이 피해를 받은 기록적인 홍수를 겪은 바 있다. 본 연구에서는 하천 물리 모델인 Catchment based Macro-scale Floodplain (CaMa-Flood)를 사용하여 2022년 파키스탄에서 발생한 홍수에 대하여 인간 활동에 의한 기후변화 영향을 평가했다. 결합모델간 상호비교 프로젝트 (Coupled Model Intercomparision Project Phase 6, CMIP6)에 참여한 모형들 중, 일 유출량을 제공하는 4개의 전구기후모델 (CanESM5, CNRM-CM6-1, HadGEM3-GC31-LL, IPSL-CM6A-LR)을 선정하였다. 본 연구는 선정된 모델을 기반으로 지난 1950-2014년의 총 65년간, 인간의 영향을 제외한 hist-nat과 인간의 영향이 포함된 historical 시뮬레이션 결과를 비교하여 홍수에 대한 인간 활동의 기여도를 평가하였다. 각 hist-nat과 historical 시뮬레이션에서 산출된 일 유출량을 CaMa-Flood의 입력 자료로 사용하여, 파키스탄 지역의 자연 변동성 및 인위적 강제력이 영향을 미치는 하천 유량, 저수량, 범람 면적 및 수위 등을 계산하였다. 연구 결과, 인간 활동이 2022년 파키스탄 홍수의 하천 범람 면적 및 총 하천 유량 증가에 영향을 미쳤으며, 이는 자연 변동성만을 고려한 hist-nat 시뮬레이션과의 비교를 통해 차이를 확인하였다. 이는 향후 파키스탄 지역에서 발생하는 홍수 사례 전망 및 유엔 기후변화협약당사국총회(COP27)에서 의제로 채택된 기후변화로 인한 손실과 피해의 보상에 대한 구체적인 근거에 도움이 될 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.15-15
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• 2015

기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.30-40
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• 2022

전 세계 곳곳에서 산발적이고 불규칙적으로 발생하는 산불은 가연성 식생 지역에서 주요한 자연 변동성의 일환이면서 전 지구 탄소 순환에 중요한 역할을 하고, 공공 비상사태를 야기하는 심각한 자연재해이다. 산불 배출량, 연소 면적 및 산불기상지수를 활용한 산불 발생 위험도의 변동성 및 변화에 대한 연구가 전 세계 많은 지역에서 활발히 진행되고 있지만 동아시아 지역에 대한 연구는 아직 제한적이다. 본 연구는 1981년부터 2020년까지 지난 40년 기간 동안 산불기상지수 자료를 분석해 동아시아 지역 산불 위험도의 변동성 및 장기 변화 특성을 조사하였다. 동아시아 지역 산불 위험도의 첫 번째 주요 변동 모드는 전체 변동성의 29%를 설명하며, 대부분 지역에서 산불 발생 위험이 증가하고 있음을 나타낸다. 지구온난화 및 해양의 수 십년 주기 변동성과 연계되어 지표 기온이 상승하고 있는 것이 주요 원인이며, 이는 토양 수분의 상승 경향에 의해 그 효과가 다소 상쇄되고 있다. 두 번째 변동 모드는 엘니뇨-남방진동과 연계된 경년 변동성을 반영하며 전체 변동성의 17%를 설명한다. 엘니뇨(라니냐) 시기 동아시아 지역 강수량의 증가(감소)는 토양 수분을 증가(감소)시키며, 이에 따라 산불 위험이 감소(증가)하게 된다. 이는 지표 기온 상승(하강)에 의해 그 효과가 다소 상쇄된다. 산불 발생 위험도의 변동성 및 변화에 대한 이해와 예측을 증진하는 것은 그에 따른 피해를 저감하고 대비책을 마련하는 데 기여할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2016

최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.61-68
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• 2019

최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1039-1050
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• 2014

본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.