• Title/Summary/Keyword: 역학적 상세화

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Future climate forecast of urban region under climate change (기후변화에 따른 도시지역 미래 기후전망)

  • Lee, Sang-Hun;Lee, Moon-Hwan;Kim, Dong-Chan;Bae, Deg-Hyo
    • 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.

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Changes projection in the Future Extreme Precipitation over South Korea using the HadGEM3-RA (HadGEM3-RA를 이용한 한반도 미래 극한강수 변화 전망)

  • Sung, Jang-Hyun;Kang, Hyun-Suk;Park, Su-Hee;Cho, Chun-Ho;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.343-343
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    • 2012
  • 미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.

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Projection of future hydrometeorological change scenarios over Republic of Korea using a dynamical downscaling technique (역학적 상세화 기법을 활용한 우리나라 미래 수문기상변화 시나리오 전망)

  • Shin, Jin-Ho;Lee, Hyo-Shin;Kwon, Won-Tae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.258-262
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    • 2010
  • 지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Dynamical Downscaling Technique through Hyper-Resoltion River Routing Modeling: A Case Study of Geum River, South Korea (초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 역학적 상세화 기술 개발: 금강 유역 사례 연구)

  • Kam, Jonghun;Kim, Byeong-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.111-111
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    • 2022
  • 우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.

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Projection of future extreme precipitation events over Republic of Korea using a dynamical downscaling technique: Analysis on change of daily maximum precipitation (역학적 상세화 기법을 활용한 우리나라 극한 강수사상 전망: 일최대강수량 변화 분석)

  • Shin, Jin-Ho;Lee, Hyo-Shin;Kwon, Won-Tae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1580-1584
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    • 2010
  • 지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래(1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 미래 동아시아와 한반도지역은 기온상승에 의해 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전 계절에 걸쳐 강수량이 증가하고 토양수분, 증발산도 증가할 것으로 전망되었다. 상세화된 일(daily)강수량 자료를 일반극치(general extreme value, GEV)분석을 활용하여 20세기 동안 한반도의 일최대강수량의 공간 분포를 분석하고 미래 강수의 일최대강수량 변화를 전망하였다. 20세기 (1971-2000)에는 남해안과 경기 내륙지방에서 일최대강수량의 빈도와 평균값이 나타났다. 21세기에는 일최대강수량의 평균은 현재보다 약 10 $mmday^{-1}$, 20년 빈도 강수량은 60 $mmday^{-1}$ 정도 증가할 것이고, 남해안과 서해안과 충청내륙일부지방, $39^{\circ}N$ 이북에서 뚜렷이 나타날 것으로 전망되었다.

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A Statistically Downscaling for Projecting Climate Change Scenarios over the Korean Peninsula (한반도지역에 대한 미래 기후변화 시나리오의 통계적 상세화)

  • Shin, Jin-Ho;Lee, Hyo-Shin;Kwon, Won-Tae;Kim, Min-Ji
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1191-1196
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    • 2009
  • 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.

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Derivation of intensity-duration-frequency(IDF) curves based on AR6 SSP climate change scenario (AR6 SSP 기후변화 시나리오 기반 미래 IDF 곡선 산출)

  • Yu, Jae-Ung;Park, Moon Hyung;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.57-57
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    • 2022
  • 국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.

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Study for searching optimal parameters for analog based downscaling method (아날로그 공간상세화 기법의 적정 매개변수 탐색 연구)

  • Kim, Seon-Ho;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.66-66
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    • 2022
  • 아날로그 기법은 대표적인 공간상세화 기법 중 하나로써, 과거 기상 현상이 미래 재현된다는 가정 하에 목표 시점과 가장 유사한 기상패턴을 보이는 과거 시점을 활용하여 공간상세화를 수행하는 방법이다. 상세화 목표 시점과 가장 유사한 과거 시점을 찾기 위해서는 선결되어야 하는 매개변수가 존재한다. 특히 상세화 성능에 민감한 것으로 알려진 매개변수로는 목표 시점과 유사한 과거 시점 탐색에 활용되는 시공간 범위, 상세화 변수와 역학적 관계를 가지고 있는 종관기상변수, 상세화에 활용되는 과거 시점의 개수 등이 있다. 아날로그 기법의 매개변수를 탐색하고자 하는 시도는 국외에서 여러 차례 진행되어 왔으나, 각 매개변수는 지역의 기상특징에 따라 상이한 결과를 나타내었다. 국내에서는 국외에서 수행한 탐색 결과를 활용하여 공간상세화를 주로 수행하여 왔지만, 보다 높은 성능의 상세화를 수행하기 위해서는 국내 지역에 맞는 매개변수를 활용하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 국내 지역에 적합한 아날로그 공간상세화 매개변수를 탐색하고 이를 제시하고자 한다. 탐색된 매개변수는 아날로그 공간상세화 기법뿐만 아니라 다양한 공간상세화 기법에 활용하능한 정보이기 때문에, 연구결과의 활용성이 높을 것으로 판단된다.

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Comparison of Artificial Neural Networks and LARS-WG for Downscaling Climate Change Scenarios (기후변화 시나리오의 상세화를 위한 인공신경망과 LARS-WG의 모의 기법 평가)

  • Kim, Ji-Hye;Kang, Moon-Seong;Song, In-Hong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.124-124
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    • 2012
  • 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

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Effect of the Spatial Resolution of Climate Simulations on Streamflow Estimation (기후모의자료의 공간해상도가 하천유출량 산정에 미치는 영향평가)

  • Lee, Moon-Hwan;Im, Eun-Soon;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.18-18
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    • 2019
  • 역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

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