• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2021

아시아 지역은 전 세계 인구의 60%가 집중되어 있으며, 지역 내에는 다양한 기후대가 혼재되어 있다. 통상, 기후대는 지역의 전반적인 기후 및 가용 수자원 특성을 파악하는데 유용하게 활용된다. 지구온난화의 영향으로 지역의 기후변동성은 심화되고 있으며, 이는 급격한 기후대 이동을 초래할 것으로 전망된다. 본 연구에서는 AR6 기후변화시나리오를 기반으로 전지구 기온상승에 따른 아시아 지역의 기후대 변화특성을 분석하였다. CMIP6 GCMs 및 공유사회경제경로(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5) 시나리오를 활용하여 앙상블 기후변화시나리오를 산출하였다. 관측 및 시나리오 자료를 활용하여 산업화 이전 대비 미래 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 특성을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 기후변화시나리오를 상세화하고, 쾨펜 기후구분법을 적용하여 기후특성에 따라 기후대를 구분하였다. 이후, 개별 전지구 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후대 분포 및 변화특성을 분석하였다. 전지구 기온이 상승함에 따라 아시아 지역 전반에서 기후대 변화가 가속화되는 것으로 확인되었으며, 이는 모든 SSPs 및 GCMs 시나리오 하에서 동일하였다. 전지구 기온 상승폭은 SSP1-2.6 대비 SSP5-8.5 시나리오 하에서 크게 나타났으며, 동일한 1.5℃ 및 2.0℃ 기온상승 조건에 도달하는 시기도 SSP5-8.5 시나리오에서 현저히 빠른 것으로 분석되었다. 한편, 기후대 이동이 나타나는 지역은 전지구 기온이 상승함에 따라 증가하였으며 5.0℃ (SSP5-8.5) 기온상승 조건 하에서 변화량이 가장 큰 것으로 분석되었다. 다만, 동일한 기온상승 조건 하에서는 SSP 시나리오와 관계없이 기후대 변화 면적 및 공간적 변화패턴이 유사하였다. 기온상승에 따라 아시아 지역 내 열대기후와 건조기후 지역은 확대되는 반면, 온대 및 한랭, 극기후 지역은 줄어들 것으로 전망되었다. 본 연구에서 도출된 전지구 기온상승 조건 별 아시아 지역의 미래 기후대 변화특성은 지역별 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2018

기후변화에 따른 강우특성의 변화는 다양한 기상이변과 극한사상의 발현으로 사회적 관심이 높아지고 있는 이슈이다. 일반적인 기후변화 연구는 전지구 기후 모델 (GCM, General Circulation Model) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 최근 국내 연구에서 주로 활용되는 자료는 IPCC 5차보고서(AR5)의 과학적 기반자료로 활용되는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project, phase 5) GCM 산출물이다. 수자원, 농업, 경제의 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 미래기간에 대한 GCM 산출물에 대한 신뢰성에 대한 평가 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 모델의 신뢰성은 산출물의 실제 현상에 대한 재현성을 평가함으로서 가늠할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 이 분석은 동아시아 해안지역과 한반도 지역을 구분하고 다양한 강우특성에 대한 재현성을 통합적으로 고려하여 이루어졌다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가했을 때 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.31-40
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• 2014

기후변화에 따른 기온상승과 강우패턴의 변화에 의한 농업의 취약성에 대한 연구는 주요 관심분야이다. 본 연구에서 기후변화가 한국의 2021~2040 (2030s), 2051~2070 (2060s) 및 2081~2100 (2090s)의 벼의 생산량과 관개요구량에 미치는 영향을 모의발생하여 분석 하였다. 세 가지 대표농도경로 (Representative Concentration Pathways: RCPs)에 대한 12개의 전지구 기후모형이 추정한 기후자료로부터 미래의 작물 물 요구량, 유효강우량, 관개요구량을 물수지 방법으로 계산하였다. Water Accounting Rice Model (WARM) 벼 작물모형을 보정하여 벼 생산량 추정에 이용하였다. 벼 생산량은 금세기 말에는 최대 40 %까지 감소하는 것으로 나타났다. 생산량은 특히 경남과 충남지방에서 크게 증가하는 것으로 나타났다. 생산량과 관개요구량의 시공간적인 불확실성을 분석한 바, 경북과 전남에서 2090s, RCP8.5때 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다. 미래에 일부 지역은 벼농사에 적합하지 않을 수도 있을 것으로 추정되었으며 기후변화 대응방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.351-351
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• 2011

최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.629-642
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• 2018

기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권2호
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• pp.79-91
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• 2011

본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1151-1159
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• 2014

본 연구에서는 대표적인 전지구 온도지표인 LOC/MTG 온도인자를 이용하여 기후변동성(Climate Variability)을 파악하고 관측수문량의 상대적 변화분석을 위한 특성자료로 활용하였다. 여기서, LOC (Land-Ocean Contrast)는 중위도 지역에서 대륙과 해양의 온도의 차이를 나타내는 지수이며, 고위도 및 아열대 지역의 남북간 기온의 차이는 MTG (Meridional Temperature Gradient)로 정의된다. LOC/MTG 두 패턴의 남북 또는 동서 지점의 변화는 동아시아 지역에서의 대기순환패턴의 변화와 그와 관련된 대기수분이송에 직간접적인 영향인자로서 작용될 수 있다. 또한, 여름철 동아시아의 수문기상의 변화는 식수, 관개용수, 수력발전 및 수산산업과 연관성이 매우 크며, 인간과 자연의 상호관계를 유지하기 위한 지속가능한 수자원의 공급에 중요한 결정요소이다. 따라서 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 6월에서 9월 사이에 발생한 여름철 강우 중에서 태풍에 의해 유발된 강우를 제외하고 몬순기후에 의한 한반도 유역의 지역적 강우 특성을 분석하였다. 한강 몬순강우와의 통계적 상관성 분석을 실시한 결과, 여름철 몬순강우의 변화에 민감하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권3호
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• pp.161-169
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• 2007

대기 중 이산화탄소 농도 및 온도 증가와 강수 패턴 변화에 따른 가뭄 정도 및 횟수의 변화는 습지에서 발생하는 온실가스의 양에 영향을 미칠 수 있다. 습지에 존재하는 다양한 미생물 군집(탈질세균 및 메탄생성세균) 이 온실가스 생성에 있어 중요한 역할을 감당한다. 본 논문은 지금까지 전지구적 기후변화가 습지에서의 온실가스 발생과 관련 미생물 군집에 미치는 영향에 관한 다양한 연구를 정리하는 데 그 목적이 있다. 대기 중 이산화탄소 농도와 기온 증가는 일반적으로 온실가스 생성을 증가시켰다. 반면, 가뭄의 영향은 기체 종류와 가뭄 정도에 따라 다양한 결과가 보고되었다. 기후변화에 따른 미생물 군집의 변화는 습지시스템에서 보고된 연구의 부족으로 인해 특정한 결론을 도출할 수 없었다. 본 총설은 습지에서 미생물을 매개로 한 반응을 연구함에 있어 관련 미생물 군집구조의 특성을 파악하고, 다양한 환경인자에 대한 그들의 반응을 알아내는 것과 미생물 반응과 군집구조간의 상관 관계를 도출하는 것의 중요성을 제안한다. 이는 향후 전지구적 기후 변화가 습지의 생태학적 기능에 미칠 영향을 더 잘 이해하고 예측하는데 있어 매우 중요할 것이라 사료된다.