최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구에서는 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 우리나라의 미래 산림식생 분포 변화를 예측하고 이를 SWAT 모형에 적용하여 영산강호유역의 증발산량 변화를 분석하고자 하였다. 현 기상관측자료(1971~2000)를 이용하여 현재의 기후를 판정하고, 기상청에서 제공한 GCM(MIROC3.2)의 통계학적 다운스케일링으로 구성된 RCM 자료를 이용하였다. 산림식생의 분포는 임상도에 의한 현존 식생군락과 환경인자(강수량, 기온, 지형인자, 토양유기물 함량 등)간의 상관분석을 실시하여 상관관계가 높은 주요 환경변수들을 결정하고, 이들을 종속변수로 하는 다항로짓모형을 구성하여 추정하였다. 이 모형을 이용하여 미래의 주요 환경변수들을 입력, 미래 2020s, 2050s, 2080s의 우리나라 산림식생 분포를 예측하였다. 예측된 산림식생 분포를 적용하여 미래 증발산량을 분석하기 위해 남쪽의 따뜻한 지역으로서 활엽수림이 있는 영산호유역($3,455.0km^2$)을 선택하였다. 1998~2002 5년간의 유출량 자료를 이용 모형을 보정하였다. 모형의 검증은 보정 매개변수의 평균값들을 통해 2003~2008년 유출량을 모의 하였다. 예측된 미래식생분포를 이용하여 토지이용도를 재구축하였으며 재구축 결과 활엽수는 $715.2km^2$ 늘어나며 혼효림은 현재에 비해 2080s에 $167.1km^2$ 침엽수는 $548.1km^2$ 줄어드는 경향을 보였다. 영산호유역에서는 미래의 증발산량이 증가하며, 식생분포를 고려하였을 경우 2080s년에는 고려하지 않은 경우에 비해 약 4.52mm 감소하는 것으로 분석되었다.
염습지 개발과 기후온난화로 인해 해안지역의 생물 서식환경이 변화하고 있다. 환경변화로 인한 한반도 해안식물들의 미래분포변화를 추정하기 위해 MaxEnt 프로그램을 이용하여 해안식물 10종의 예상분포지를 분석하였다. 연구지역은 한반도 동·서·남해안 지역을 대상으로 하였다. 예상분포지 추정은 해안식물의 동아시아 지역 분포자료와 WorldClim 2.0의 19개 기후변수를 사용하였다. 3개의 대기대순환모델(general circulation model; CCSM4, MIROC-ESM 그리고 MPI-ESM-LR)과 4가지 온실가스시나리오(representative concentration pathways; 2.5, 4.5, 6.0 그리고 8.5), 그리고 2개 기간(2050와 2070)이 반영된 미래 기후변수로 미래 예상분포지를 예측하였다. 분석결과 연평균 기온이 적정 분포지 추정에 가장 높은 기여를 하였다. 미래에 분포가 감소할 것으로 예상되는 분류군은 갯메꽃, 갯방풍, 갯씀바귀, 갯완두, 해란초, 참골무꽃, 순비기나무였으며, 분포가 증가할 것으로 예상되는 분류군은 갯사상자로 나타났다. 미래 분포가 현재와 비슷할 것으로 생각되는 분류군은 수송나물, 통보리사초였다. 각 식물의 미래 예상분포지를 종합하여 분포평균을 계산한 결과 서해와 남해가 동해보다 기후변화의 영향을 크게 받을 것으로 예상된다. 이 결과는 해안식물의 보전전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
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.
자동차 보험은 치열한 시장경쟁과 금융당국의 요율 규제로 가격 조정에 합리적인 적용 방식이 요구되는 대표적인 보험상품이다. 특히 고령화 사회로 인한 인구변화와 가격경쟁으로 인한 요율 세분화는 보험료 결정에 주요한 요인으로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 요율 요소 중 연령에 대한 분포 추정을 통해 가격 최적화 방안을 제시하고자 한다. 미래 분포를 추정하는 방식으로 고객의 연령이동, 신규유입, 고객이탈 3가지 요인에 대한 최적화 방안을 적용함으로써 합리적인 연령 분포를 추정하여 가격 조정 과정에 반영하고자 한다. 기존 연령 분포를 적용한 보험료와 미래 연령 분포를 추정하여 적용한 보험료를 수지 불균등 원칙에 적용하여 위험도 추정에 대한 적정성을 비교 분석하는 것이 목적이다. 보험료 인상 또는 인하 문제와는 별개로 인구변화에 대한 적정 분포를 추정함으로써 가입자의 분포 변화로 인한 결손 또는 초과 이득이 발생하지 않는 적정 보험료 추정 방식을 제안하고자 한다.
기후변화에 따른 수해를 대비하기 위해서는 미래의 확률강수량을 알아야 한다. Global Circulation Model(GCM)은 미래의 기후변화를 예측하기 위하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있다. GCM의 시간축척은 일반적으로 월단위로 시간단위 자료를 사용하는 수공학 분야에 직접적으로 적용하기에는 많은 문제가 있다. 또한 GCM 예측값은 실강우값과 큰 편의(bias)를 가지고 있어 직접적인 적용이 힘들다. 이런 문제를 해결하고자 다양한 다운스케일(downscale)기법이 연구되고 있다. 다운스케일기법을 적용하여 시간자료를 예측하면 전반적인 통계값을 잘 재현해내나, 극치값의 경우 잘 재현해내지 못하는 문제가 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량빈도해석을 통하여 기후변화를 고려한 강우-지속기간-빈도 관계의 변화를 평가해보고자 한다. 본 연구는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량과의 관계가 변하지 않는다는 가정하에 관측강수량을 이용하여 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량분포모형을 구축하였다. 이변량 분포모형을 구축하기 위하여 copula 모형을 적용하였다. 구축된 모형에 GCM으로 예측된 연최대 월강수량을 적용하여 미래의 확률강수량을 평가하였다. 본 연구에서는 서울지점을 대상지점으로 선정하였으며, A2 기후변화시나리오를 적용한 GCM 예측값을 이용하였다. 적용결과 A2 기후변화 시나리오 상에서 미래의 확률강수량이 크게 증가하는 것이 확인되었다.
GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.
미래 산림식생분포의 변화를 전망하기 위해 우리나라의 현재 산림식생분포도를 기준으로 환경변수와 다항로짓모델을 이용하였다. 환경변수는 지형, 최한월온도, 여름평균강수량, 토양염기포화율, 토양유기물함량 자료를 구축하였으며, MIROC3.2 hires A1B 시나리오 자료와 통계적 상세화 기법을 적용하여 미래기후변화시나리오를 구축하였다. 미래 여름강수량은 현재보다 각각 -1.2%, 5.7%, 5.3%로 증가추세였고, 미래 최한월온도는 2020s, 2050s, 2080s에 현재보다 각각 $4.4^{\circ}C$, $6.0^{\circ}C$, $9.4^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 여름평균강수량과 최한월온도를 이용하여 미래 산림식생분포변화를 전망한 결과 현재 산림식생분포에 비해 2080s에 미래 활엽수림과 혼효림은 각각 56.9%와 8.3% 증가하고 미래 침엽수림은 11.2% 감소하는 것으로 전망되었다.
기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등에 의해 설계홍수량을 능가하는 크기의 홍수가 발생하여 큰 피해를 입는 경우가 발생하고 있다. 따라서 기후변화를 고려하여 예측한 미래의 강우자료에 의한 홍수량의 설계가 필요하다. 본 연구의 목적은 기후변화를 고려해 예측한 미래의 강우자료에 기초한 설계 홍수량을 산정하고, 이를 기존의 설계 홍수량과 비교분석하는데 있다. 대상지구는 이동저수지 유역을 선정하였고, HEC-GeoHMS를 이용해 대상지구의 유역자료를 추출하였다. 설계홍수량 추정을 위한 과거 강우자료는 수원기상대의 1964년부터 2011년까지의 자료기간을 수집하여 사용하였으며, 미래의 강우자료는 기상청 국가표준 기후변화 시나리오에서 제공하는 자료를 사용하였다. 수집된 강우자료를 바탕으로 FARD2006의 Gumbel 분포와 모멘트법을 적용하여 빈도별 확률 강우량을 각각 산정하였다. 산정된 빈도별 확률강우량을 수원지역의 Huff 분포에 적용해 시간별 강우분포를 구한 후 HEC-HMS의 Clark 단위도법을 이용하여 빈도별 홍수량을 각각 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 미래 강우자료에 의한 홍수량 설계의 필요성을 입증하고, 이를 바탕으로 다른 대상 지구에 대해서도 적용하여 미래의 홍수량 예측에 따른 설계빈도 설정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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