현재 미래 기후변화에 따른 수자원을 전망하고, 이에 대한 적응 전략을 수립하는 연구의 가장 중요한 핵심은 바로 '불확실성'이다. 이 때문에 각 연구마다 상이한 결과를 나타내고 있으나, 이러한 불확실성을 줄이는 연구는 국내에서는 매우 미진한 상태이다. 이러한 불확실성의 근본 원인은 배출 시나리오, GCM(General Circulation Model), 상세화 기법, 강우-유출 모형 등을 각 연구마다 다르게 사용했기 때문이다. 본 연구에서는 IPCC 기후 시나리오 중 A, B 배출 시나리오를 바탕으로 생산되는 51개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 2001년부터 2008년까지 월평균 온도와 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교 결과, 온도 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나, 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 한반도에 적합한 GCM 시나리오를 선정하기 위해 효율성 계수, PDF, Relative Entropy를 이용한 방법을 적용하였다. 세 방법으로 선정된 시나리오 중 공통된 4개의 GCM 시나리오, 즉 CGCM2.3.2(MRI-M, B1), MIROC3.2medress(NIES, B1), CGCM2.3.2(MRI-M, A2), CGCM2.3.2(MRI-M, A1B)를 최종 선정하였다. 2040년 강수 전망에 있어서도 GCM 시나리오마다 최대 27.36%부터 최소 12.49%까지 서로 다른 증가 전망을 나타냈다. 선택된 GCM 시나리오는 한반도 지역이 대상이나 이수기의 모의결과에서 이질성(heterogeneity)을 나타내고 있어, 본 연구의 결과로 하나의 GCM 시나리오만으로 미래 기후를 전망한다는 것이 얼마나 위험한지 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 정량적으로 제시된 GCM 시나리오들이 미래 한반도 이수기 물 공급과 가뭄 재해 정책 수립에 우선적으로 활용해야 함을 제시하였다.
본 연구에서는 수치모의를 통하여 전단면 식생 수로에서 와도의 생성을 분석하였다. 지배방정식에서 난류 폐합을 위해 레이놀즈응력모형을 이용하였다. 거친 하상-매끄러운 측벽 및 매끄러운 하상-거친 측벽을 갖는 개수로 흐름을 수치모의하여 서로 다른 형태의 이차흐름 구조가 형성되는 것을 확인하였다. 즉, 거친 하상 조건에서는 자유수면 이차흐름의 규모가 감소되고, 거친 측벽 조건에서는 자유수면 이차흐름의 구조가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 전단면 식생 수로를 수치모의하여 수심 크기의 바닥 이차흐름이 형성되고, 식생 밀도가 증가함에 따라 자유수면 이차흐름이 점차 사라지는 것을 확인하였다. 또한 이차흐름 생성에 중요한 역할을 하는 난류의 비등방성 및 레이놀즈응력 분포를 식생밀도에 따라 살펴보았다. 한편, 와도 방정식을 분석한 결과, 비식생 수로의 경우 벽 및 수면 경계 근처에서는 난류 비등방성에 의한 생성항이, 경계와 떨어진 곳에서는 레이놀즈응력에 의한 생성항이 와도 생성에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 그러나 식생 수로에서는 이러한 특성이 사라지는 것으로 확인되었다. 또한 비식생 수로에서는 바닥과 수면에서의 와도 생성이 강하게 발생되지만, 식생 수로에서는 바닥과 식생 높이에서 와도 생성이 크게 발생되는 것으로 나타났다.
기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.
전세계적으로 기후변화로 인한 그린인프라와 환경기반시설의 영향 및 예측에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 하지만 국가별 극한기후가 발생하는 시기나 패턴이 다르기에 국내에도 극한기후로 인한 그린인프라와 환경기반시설에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 주요 7개 도시를 대상으로 기상청에서 제공하는 20년 동안의 극한기후에 대한 통계적 분석과 극한기후로 인한 자연기반해법(NBS)을 적용한 그린인프라 시설에 대한 영향분석을 수행하였다. 극한기후에 대한 통계분석 결과 지리적 위치, 지표 불투수성, 지역 기상 패턴에 따라 다양한 극한 기상조건에 잠재적으로 취약한 것으로 분석되었다. 서울은 극한온도(영상, 영하)가 관측되었으며 부산, 울산 및 제주에서는 강수량과 바람에 대해 극한기후가 발생하여 도시탄력성에 잠재적인 위협인자로 분류되었다. 온도는 도시 내 식생에 대한 회복력에 주요 요인으로 적용되며, 바이오차, 모래, 자갈, 우드칩 등 여재를 적용한 습지(CW)에서 극 영하온도에서 물리적 제거효율 및 영양염류 제거능력을 저하되는 것으로 분석되었다. 극한기후로 인한 영향을 저감하기 위해 그린인프라 시설 내 온도조절이 가능한 차광 및 단열 시스템적용과 같은 극한기후 별 대응전략 수립이 가능하다. 본 연구를 통해 국내와 기후특성이 유사한 지역에서의 극한기후 대응전략 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.
기후변화와 도시화는 기저유출이 하천유량에 미치는 계절별 특성에 변동성을 초래한다. 이러한 기저유출의 변동성은 수생태의 혼란을 유발할 뿐만 아니라 불안정한 수자원 관리를 초래할 수 있다. 토지이용변화는 직접유출과 기저유출에 영향을 주며, 결과적으로 다른 수문순환 요소들에게 미치게 된다. 일반적으로 기저유출은 관측된 하천유량을 통해 산정되지만, 모델링의 유량 예측을 통해서 미계측 유역의 기저유출량 산정에 유용하게 사용 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 1) RECESS 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT 모형에 적용하여 보정 예측을 향상시키고, WHAT 시스템을 미계측 유역의 적용하여 기저유출을 분석하며, 3) 토지이용변화에 따른 기저유출 특성을 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 미계측 지역인 갑천 유역에 Period 1(1990-1996)과 Period 2(2000-2006)로 설정하여 적용하였다. RECESS를 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT 모형 보정에 적용한 결과는 유량예측의 정확성을 향상시키고, 기저유출의 특성인 감수부분도 반영되었다. 두기간 사이의 연평균 기저유출을 비교했을 때 토지이용변화는 연평균 기저유출량에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 두기간 사이의 계절별 기저유출의 분포를 비교했을 때 토지이용변화는 기저유출의 계절별 특성에서 큰 상이성을 초래했다. 따라서 토지이용변화로 인한 갑천 유역의 유량 및 기저유출의 변동성은 금강 본류로 전달되기 때문에 계절별 변화에 따라 전략적으로 분석 및 관리가 필요하다.
부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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