강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
정상성 기반의 전통적 극한치 이론은 기후변화 및 변동에 의한 외부변화 요인을 반영하기에는 한계가 있음이 지적되어왔다. 따라서 강우의 빈도분석 시 매개변수의 시간에 따른 변화를 반영한 비정상성 빈도분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 미호천 유역의 강우관측소 중 기상청에서 관리하는 청주 관측소 및 국토해양부에서 관리하는 가덕, 병천, 증평, 진천 관측소의 24시간 연최대치 강우자료를 대상으로 시간에 따른 경향성 분석을 하였다. 또한 자료의 경향성을 고려하여 비정상성 빈도분석을 하였고 외부상관기상변수로써 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다.
금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.
본 연구는 기후변화로 인한 국내 낙동강 유역의 기온, 강수, 상대습도의 변동 경향을 파악하고자, 낙동강 본류의 상, 중, 하류 지역을 연구대상 지역으로 선정하여 분석을 실시하였다. 이를 위하여 기상요소인 평균, 최저, 최고 기온과 상대습도 및 강우 자료를 기상청의 관측 자료를 활용하여 수집하였다. 분석을 실시함에 있어서 연평균, 최고, 최저 기온과 연평균, 최고, 최저 상대습도를 분석하였으며, 강우량 관측 자료를 통해 총 강우량, 강우집중률, 일 최대강우량을 고려하였다. 분석방법은 기후변화로 인한 기상자료의 변동 경향을 파악하기 위하여 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall Test, Hotelling-Pabst Test, Sen's Test 3가지의 검정방법을 사용하였으며, 표준정규변량의 크기를 통하여 변동 경향의 유의성을 비교해보았다. 또한, 각 요소별 관측 자료의 상위 10개, 하위 10개의 자료를 통하여 최근(1995~2011)과 과거(1973~1994)의 기상요소들을 비교하여 변동 특성을 파악하였다. 연구지역 중 낙동강 중류 지점에 위치하는 구미의 경우, 요소별 자료 중 연평균기온의 상위 9개의 자료가 최근 17년 이내에 포함되어 있으며, 연 최저 및 최고 기온의 6개의 자료가 포함되어 있어 기후온난화가 진행되고 있음을 확인하였다. 연 최저 상대습도의 경우 3가지 경향성 검정 방법을 통하여 과거자료에 비해 하강하는 추세를 보이고 있다. 강우자료 분석 결과 관측이 시작된 이래 연강수량 중 상위 10개의 자료에서 7개가 최근에 발생한 것으로 분석되었고, 일 최대강우량은 9개가 포함되어 있다. 위의 요소별 분석 결과 낙동강 유역의 연강수량 및 강우강도는 대체적으로 증가하고, 기온 또한 증가하는 등 기후 변화로 인한 지구온난화현상이 국내에서도 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.
지속가능한 물관리는 필요한 용수(생활 공업 농업 유지)를 안정적으로 공급하기 위한 이수측면과 홍수피해를 최소화하기 위한 치수측면을 포함한 수량관리와 맑은 물 공급, 친수환경 조성, 생태계 보존을 위한 수질환경관리로 구분된다. 지속가능한 물관리를 실현하기 위해서 필수적으로 분석되어야 할 과학적 요소는 물순환과 관련된 각종 인자들의 변동성이며, 물순환은 크게 인간의 할동으로 인한 변화요소와 기후적인 변화요소에 의해 급진적으로 또는 점진적으로 변화된다. 본 연구에서는 청미천 유역을 대상으로 하여 홍수에 관한 잠재적 위협요인의 분석을 위한 RCP 4.5 및 8.5 시나리오 극한강우 사상의 통계적 특성 분석, 기후변화 시나리오에 대한 가뭄예측을 위한 수문순환 모형을 구축 및 수문학적 가뭄의 분석, 미래 수질을 모델링을 위한 기초자료 수집 및 매개변수 보정과 같은 연구를 수행하였다. 특히 본 연구에서는 극한강우사상을 이용하여 청미천 유역에서 발생될 수 있는 확률홍수량을 정상성 및 비정상성 빈도분석을 이용하여 파악하였으며, 이를 활용하여 기후변화 시나리오가 고려된 청미천 유역에서의 홍수량을 분석하여 그 결과를 비교 분석하였다.
댐 수문학적 안전성평가는 "시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별벌(이하 시특법)"에 따른 댐시설물의 정밀안전진단의 안전성평가 중 가장 중요한 평가 항목으로 댐 시설물을 평가 수행 시 주요한 평가 항목이다. 기존의 수문학적 안전성평가는 가능최대강수량 발생 시 댐의 월류 및 여유고 확보여부에 대한 평가 여부만 판단하고 있으나, 본 연구에서는 기후변화를 고려하는 장기적 관점의 추가 평가항목을 도출하고자 한다. 현재 가능최대강수량으로 event적 평가를 수행하는 수문학적 안전성 평가에서 기존평가항목 뿐만 아니라, 기후변화 장기적 관점의 추가적인 기후영향인자를 도출하고 이를 함께 적용할 수 있는 평가 체계를 구축하고자한다. 장기적 관점의 기후영향인자라 함은 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오 결과에서 30년동안 장기적인 관점에서 대상 댐의 운영에 부담을 야기할 것으로 판단되는 인자를 말하는 것이며, 이때 기후변화 시나리오의 일자료를 활용하여 기후인자의 장기적 변동성을 추정하고자 하며, 이때 활용한 지표로는 월최대강수량, 연강우강도 및 댐 상태에 영향을 미칠 수 있는 최소기온을 사용하였다. 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위하여 월최대 강수량값을 산출하였고, 1년 동안 발생한 강우의 일수 및 강수량에 대한 영향을 고려하기 위하여 연강우강도값을 산출하였다. 또한 댐의 월류 및 여유고 확보여부 평가 시 댐 상태에 대하여 고려하기 때문에 댐의 외부상태에 영향을 주는 최소기온을 활용하여 댐별 평가를 수행하였다. 이때 2011~2040년(S1), 2041년~2070년(S2), 2071년~2100년(S3)기간으로 나누어 장기간 기후에 대한 영향 평가를 수행하여 1종 댐 시설물의 기후영향인자 값을 도출하였다. 도출된 기후영향인자를 기존 수문학적 안전성평가 항목과 함께 평가 될 수 있도록 AHP분석기법을 활용하여 각 인자에 대한 가중치를 재산출하였고, 기후영향인자를 고려하는 수문학적 안전성평가 체계를 구축하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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