본 연구는 기후변화에 따른 한반도 후박나무의 분포를 규정하는 기후요인과 현재기후와 미래기후에서의 잠재 생육지를 CT모델을 이용하여 예측하였다. 모델 구축을 위한 4개 독립변수로는 최한월최저기온(TMC), 온량지수(WI), 하계강수량(PRS), 동계강수량(PRW)을 사용하였다. CT분석을 통해 구축된 후박나무 분포 모델(Mth-model)에서 TMC(최한월최저기온)가 분포를 규정하는 주요요인으로 작용하였으며, TMC(최한월최저기온) $-3.3^{\circ}C$이상인 지역에서 후박나무의 높은 출현확률을 나타냈다. 현재기후에서 한반도 후박나무의 잠재 생육지(PH)는 $9,326km^2$로 예측되었으며, 3종류 미래기후 시나리오(CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2)에서 $61,074{\sim}67,402km^2$(남한: $58,419{\sim}61,137km^2$, 북한:$2,655{\sim}6,542km^2$)로 예측되었다. 미래기후에서 잠재 생육지는 49~51%(남한: 49~51%, 북한: 2~5%) 증가된 면적이 예측되었다. 기후변화에 따라 한반도 후박나무의 잠재 생육지의 확대는 난온대 낙엽활엽수림과 경쟁이 예상된다. 후박나무는 한반도 기후변화 지표종으로 유효하다고 판단되며 잠재 생육지에 대한 지속적인 모니터링이 중요하다.
본 연구에서는 금강유역의 가뭄과 한반도 주변 지역의 기후 인자들과의 상관관계를 파악하고 이를 바탕으로 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 가뭄을 예측하였다. 1974 - 2015년 동안 11 - 5월에 발생한 강우 자료와 NOAA에서 제공하는 NCEP-NCAR 자료를 이용하여 한반도 주변 기후인자와 금강유역의 강우가 과거 발생한 가뭄과 어떠한 상관관계를 갖는지를 분석하였다. 금강유역의 강우 패턴을 4개의 스테이지로 구분한 후 이를 상태층으로 참고하였으며, 관측 자료는 학습단계에 활용하였다. 이러한 기후인자와 강우 관계의 학습 결과를 바탕으로 기후변화 시나리오를 적용하고 미래의 기후요소를 예측하였으며 이를 통해 미래 금강유역의 가뭄을 예측하였다. 본 연구의 결과는 금강권역 수자원 공급 계획 및 설계의 기초자료로 제공될 수 있으며, 가뭄 대비 대책 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 몬순 강수량 변동은 세계에서 가장 인구가 많은 몬순 지역의 농업, 수자원, 에너지, 경제 및 사회와 밀접한 관련이 있으므로, 미래의 몬순 강수량 변화를 예측하는 것은 매우 중요하다. 결합 모델 상호 비교 프로젝트의 5 단계(CMIP5)에서는 복사 강제력이 2100년 이후에 약 2.6, 4.5, 6.0 및 $8.5Wm^{-2}$의 증가로 안정화된다고 가정하는 4가지의 다양한 시나리오(RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5) 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 한반도의 강수량에 큰 영향을 미치는 동아시아 여름 몬순의 기후 변화에 대해 더욱 집중하고자 한다. CMIP5 모형 자료에 대하여 대표 GCM 모형 선정을 하기 위해, 수문 분야에서 활용 가능한 기후모델 성능 평가 matrix를 구축하였다. 본 연구에서 사용된 평가 matrix는 동아시아 및 한반도 지역을 대상으로 CMIP5 모형의 강수 및 최고?최저기온에 대한 평균 기후장(spatial climatology)과 연변동성(interannual variability)의 모사력을 각 모형별, 계절별 비교뿐만 아니라 극한기후 모사력도 함께 고려하여, 대표 GCM을 선정하였다. 기후변화에 따른 동아시아 지역의 몬순 특성을 더욱 자세히 살펴보기 위해, 대표 GCM으로 선정된 모형들의 2가지 시나리오(RCP4.5와 RCP.5)에 대해 동아시아 지역에서의 여름 몬순 강수 변동 및 특성을 분석 및 비교하였다.
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.
국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 기후지형학은 지형학자들에게 가장 큰 논점이 되고 있다. 기후적인 외인적인 요인이 제1차적인 형성요인이며, 2차적으로 육수와 해수에 의한 내인적인 발달요인이 된다. 카르스트의 기후 적 접근은 1950년대부터 활발하게 주장되어 현대 진화의 광대한 연구에 가담하였다. 기후적인 작용에 의한 카르스트의 발달은 지대한 영향을 가져오지만 기온에 대한 카르스트의 발달에 대한 논쟁은 기존의 우 열대 저 한대 편향에서 많은 논쟁을 야기시키고 있다. 왜냐하면 한대와 온대, 열대와 중위도 카르스트 간에 어떠한 차이가 있지 않다고 규정짓고 있기 때문이다. 이에 따라 한반도에서도 제4기 동안에 형성된 해수면의 승강작용과 태백산맥의 융기작용에 따른 카르스트의 발달은 지형발달에 지대한 영향을 미친 결과 다수의 지표면 카르스트(카렌)와 지하 동공(동굴)의 발달이 형성되었다.
기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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