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.
기상청 국가기상위성센터에서는 우주기상 업무의 일환으로 국내 GNSS 관측자료를 이용한 기상 및 우주기상 활용체계를 구축하였다. 본 연구에서는 국내 GNSS 관측망 자료를 이용한 준실시간 전리권 총전자밀도(TEC) 산출 시스템을 소개하고 산출된 결과를 제시하고자 한다. 국가기상위성센터의 준실시간 전리권 총전자밀도 산출 시스템에서는 국가지리정보원, 한국천문연구원, 위성항법 중앙사무소 및 기상청, 총 80여개의 GNSS 관측자료를 수집하고, 수집된 자료에 대하여 24시간 시간 창 기법(Time Windowing Method)을 적용하여 각 지점별 전리권 TEC 자료를 매시간 산출하고, 산출된 각 지점별 IPP(Ionospheric Pierce Point)에서의 TEC 값을 반스 내삽(Barnes Interpolation)을 사용하여 한반도 상공의 전리권 총전자밀도 격자자료를 생성하였다. 생성된 TEC 격자값을 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 전지구 전리권 총전자밀도 지도와 비교한 결과 한반도 상공의 전리권 상태를 더 잘 기술할 수 있음을 보였다.
지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.
지구기준계 실현을 위해 최적망 구성 알고리즘에 근거하여 선택된 142개의 IGS 관측소를 선정하고 7년간 GPS 자료를 처리하였다. 본 연구에서 결정된 기준좌표와 속도를 이용하여 본 연구의 지구기준좌표계와 ITRF2005와의 변환매개변수를 추정하였으며, 각각의 관측소에서의 좌표와 속도를 비교하였다. 산출한 변환매개변수는 최대 4.3mm 이내에 분포하였고, 좌표와 속도 차의 RMS(root mean square)는 수평성분이 6.7mm와 1.3mm/yr, 수직성분이 13.3mm와 2.4mm/yr로서 ITRF2005와 잘 일치하고 있다. 이러한 연구는 측지기준계 결정을 위한 자체기술개발에 의의를 가지며 판구조운동 연구와 같은 전지구 관측을 위한 연구에 활용될 수 있다. 향후 다양한 자료처리 전략 개발과 더불어 관측소의 개수와 관측기간을 확대함으로써 보다 향상된 지구기준좌표계가 결정될 것이다.
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.
최근 기후변화로 인한 전 세계적인 기온상승이 야기되고 있으며, 농업에 직접적인 영향을 주는 기상학적 및 수문학적 변화가 급격하게 진행되고 있다. 우리나라의 경우 최근 7년 동안 지역별로 극심한 가뭄이 매년 발생하고 있고, 가뭄의 발생 빈도와 강도가 증가하는 추세이다. 특히 밭의 경우 농업용 저수지 등 수리시설물로부터 관개용수를 공급받는 논 작물과 달리 자연 강우를 통해 필요한 용수량을 공급받는 천수답이 대부분이고 관개시설이 부족하기 때문에, 기후변화에 의한 가뭄의 취약성이 높다. 밭작물은 작물의 생육 시기와 기후 환경, 수자원 환경에 민감하고 토양수분을 흡수함으로써 생육하기 때문에 이러한 밭작물의 소비수량 및 관개용수량은 증발산량 뿐만 아니라 토양내 수분의 이동을 고려하여 수분 부족량을 산정해야 한다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 의한 밭가뭄 평가를 위하여 밭 작물별 소비수량 및 관개용수량을 추정하기 위한 밭 토양수분 물수지 모형 (Soil Moisture Model)을 구성하였다. 또한 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오 기반의 제5차 결합기후모델상호비교사업 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)에서 제공하는 RCP 시나리오를 기반으로 한 전지구 기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 기후예측결과를 적용함으로써 미래 밭 가뭄 평가를 수행하였다. 과거 기상자료 및 미래 대표농도경로 시나리오와 작물 기초자료를 수집하여 과거 및 미래 작물증발산량을 산정하였으며, 토양수분 물수지 모형에 적용하여 밭작물의 토양수분 변화를 모의하고 기후변화에 따른 작물별/생육시기별 소비수량 및 관개용수량을 추정하였다.
본 연구에서는 기후변화로 인한 남북공유하천유역의 미래 수문특성 변화를 전망하기 위해 ArcGIS 프로그램을 통해 산정된 격자형 수문특성 매개변수를 분포형 모형인 GRM에 적용하여 임진강유역의 미래 유출수문특성 변화를 분석하였다. 분포형 모형에 사용되는 강우량 자료는 기상관측소 단위로 상세화된 13개 전지구 기후 모델 중 RCP4.5, 8.5 시나리오의 공유하천유역 인접 11개 관측소별 빈도해석 결과를 시·공간적으로 분포하여 사용하였다. 또한 미래기간별 유출특성 변화추이를 분석하기 위하여 참조기간(1981-2005), 21세기 전반기(F1, 2011-2040), 중반기(F2, 2041-2070), 후반기(F3, 2071-2100)로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 본 연구의 대상지점인 임진강유역은 기후변화로 인해 확률강우량이 증가하여 유역의 유출수문특성에 직접적인 영향이 있을 것으로 예측되었다. RCP 4.5 시나리오에서는 21세기 후반기인 F3에 확률강우량 및 유출량의 증가추세가 줄어들 것으로 전망되나, 참조기간 대비 F1에서 20.4%, F2에서 35.7%, F3에서 34.6%의 평균 유출량 증가율을 보였으며, RCP 8.5 시나리오에서는 F1에서 19.9%, F2에서 38.3%, F3에서 67.8%로 지속적인 증가가 전망되었다. 또한 첨두홍수량 발생시각은 참조기간 대비 약 4.6~13.3% 감소가 예상되었다. 기후변화로 인한 홍수량의 변화는 재해위험을 증가시킬 수 있으며, 이러한 상황에서 남한과 북한의 협력을 통한 유역통합관리의 필요성은 점차 커질 것으로 보인다. 이를 위해서는 정확한 수문학적 분석을 선행하여야 하며, 본 연구가 남북공유하천유역의 재해위험을 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 복합적 대형 재난이 빈번히 발생하면서 전지구적인 재해 재난 모니터링을 위해 인공위성 센서, 항공/지상 LiDAR 등 다양한 관측센서들이 활용되고 있다. 특히, 전지구를 주기적 반복적으로 관측하며 cm급 고해상도 공간 영상정보를 제공하는 상업 위성은 국가적 재해 재난 발생에 대한 전조 모니터링에서부터 신속한 복구 등 재해 재난업무에 그 활용범위가 확대되고 있다. 그러나, 기존의 독자적 위성운용 시스템만으로는 광역적이고 준실시간적 대응을 요하는 재해 재난 상황 대응에는 한계가 있으므로, 다중 센서가 탑재된 탑재체 운용, 여러 대의 탑재체를 연동하여 적시에 위성영상을 확보하기 위한 긴밀한 국제적 협력체계가 필요하다. 본 논문에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설 및 집중호우 재난 대응을 위해 국립방재연구원과 국제재난기구인 International Charter와의 협업을 통하여 신속한 위성영상 수급과 자료처리, GIS 분석, 지도화(mapping)함으로써 적시적으로 의사결정지원이 가능한 재난관리 체계를 제시하였다.
가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도가 느리고 발생 시작 시기가 명확하지 않다. 또한 피해지역이 광범위하다는 점에서 사회, 경제적 피해와 농업 생산 시스템 및 수확량 등 농업 전반에 걸쳐 직접적인 영향을 미치고 있다. 전지구적 기후변화로 인해 국내의 가뭄 발생빈도는 2000년 이후 증가하고 있으며, 가뭄의 정량적 분석은 선제적 가뭄 대응을 위해 필요하다. 현재 국내에서는 여러 유관기관에서 지상 관측 데이터를 활용하여 가뭄을 모니터링하고, 가뭄 공간 분포 지도를 제공하고 있다. 하지만 지상 관측 데이터를 통한 가뭄 분포 지도는 미계측 지역에 대한 데이터 취득이 어렵고, 지형학적 특성을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 수자원 및 재해 분야에서 위성영상이 활용되고 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단 및 예측에는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)가 사용되고 있으며, 식생지수는 가뭄 발생, 진행 등에 있어 즉각적인 반응이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용해 산정된 위성영상 기반 가뭄 지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 ESI는 전지구를 대상으로 5km 해상도로 제공하고 있다. 하지만 국내 가뭄 판단을 위해서는 높은 해상도의 영상이 필요하며, 본 연구에서는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 활용한 ESI의 산정을 통해 해상도의 문제를 개선하고자 한다. 산정한 500m 해상도의 ESI는 기존 5km 해상도의 ESI와 비교 검증하였으며, SPI 및 과거 가뭄 발생 현황 자료를 근거로 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석을 통해 시군 단위 농업가뭄평가의 적용성을 확인하고 한다.
본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 북한 지역을 포함한 한반도 전지역을 대상으로 식생활력도(vegetation activity)의 시계열적 변화를 모니터링하고, 식생지수의 연중변화 특성을 이용하여 한반도의 식생 분포도를 작성하는데 그 목적이 있다. 1997년 4월부터 11월까지 8개월 동안 NOAA-14 위성에서 수신된 AVHRR 자료를 수집하여 정규 식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index)를 구하고 이들을 MVC(Maximum Value Composite) 방법으로 조합하여 월별 NDVI 합성도를 작성하여 식생활력도의 시계열 변화를 고찰하였다. 또한 식물의 생장시기인 5월부터 10월까지의 NDVI를 무감독 분류하여 한반도의 식생분포 유형을 도시.나대지가 4.49%, 초지 4.49%, 경작지 27.54%, 활엽수림 25.61%, 침엽수림 38.22%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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