• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.463-463
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• 2011

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야이다. 안정적이고 지속적인 농작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 즉 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화 및 일조시간의 변화 등의 기후변화에 따른 농업수자원에 미치는 영향에 대한 평가가 필요하다. 기후변화가 관개용수에 미치는 영향은 기온 상승과 강수량 증가로 크게 나누어 볼 수 있다. 기온상승은 증발산량 증가로 이어져 관개용수 증가의 원인이 된다. 강수량의 증가는 관개용수를 감소의 원인이 될 수 있지만, 계절별 강우 편차 및 강우 강도의 변화는 유효우량의 감소의 원인이 될 수 있다. 이는 관개기의 농업용수의 안정적 공급과 관리의 어려움이 예상되어 결과적으로 농업용수의 안정성을 위협받을 수도 있다. 즉, 전체 수자원에 큰 비중을 차지하고 있는 논벼의 순용수량에 있어서 기후변화가 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 또한 농업용수개발과 수자원의 효율적인 관리계획 수립을 위해서는 기후변화에 따른 농업용수 수요분석이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 순용수량을 산정하고, 이를 빈도분석하여 논벼의 수요량 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 이를 위하여 먼저 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하였다. 이를 바탕으로 물수지 방법을 이용하여 논에서의 순용수량을 산정하고, 한발기준 10년빈도 순용수량을 산정하여 논벼의 수요량을 분석하였다. 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업용수 변화를 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.231-248
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• 2011

This study aims to develop the Flood Vulnerability Index (FVI) and apply it to the Bukhan River Basin. A1B and A2 scenarios of CGCM3 of IPCC were adopted and SDSM (Statistical Downscaling Model) was used to downscale the original data to the daily data. Driver-Presure-State-Impact-Response (DPSIR) model was introduced to select all appropriate indicators for FVI and the daily rainfall-runoff model was simulated using HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran). Since FIV proposed in this study has a capability to quantify the potential flood vulnerability considering both present and future climate conditions, it is expected to be used for the comprehensive water resources and environmental planning.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.446-446
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• 2012

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야라고 할 수 있다. 안정적이고 지속적인 작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 특히 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화, 증발산량 및 일조시간 변화 등의 기후변화는 우리나라의 가뭄 발생의 양상에도 변화를 야기하게 될 것이다. 따라서 현 상황을 바탕으로 미래에 발생할 가뭄에 대하여 예측하고, 그 취약성을 줄이기 위한 합리적인 계획이 필요하다. 즉 기후변화에 대처하기 위해서는 향후 발생할 수 있는 가뭄의 특성을 파악하여 미래 수자원 관리에 활용하기 위한 가뭄특성 분석이 필요하다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 기후학적 가뭄, 농업적 가뭄, 대기학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄 등으로 구분할 수 있는데, 일반적으로 강우량 등의 기상조건을 분석하는 방법에서부터 저수량과 유역 유출량, 그리고 토양수분 등의 수문학적 조건들로 가뭄을 분석하는 방법들까지 매우 다양하다. 가뭄의 정량화는 가뭄을 표현하는 대상의 특성에 따라 평가방법이 달라질 수 있다. 가뭄의 경향이나 그 정도를 파악하기 위해서는 하나의 가뭄 지수가 아닌 다양한 항목을 바탕으로 평가가 이루어져 한다. 현재 기후변화와 관련한 가뭄 연구에 있어서 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index) 중심으로 많은 연구 이루어졌을 뿐, 농업적 가뭄지수를 바탕으로 한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라의 농업가뭄 특성을 분석하기 위하여 토양수분지수 (Soil Moisture Index)를 이용하여 중권역별 가뭄 평가하고 그 변화를 분석하였다. 본 연구를 위하여 이를 위하여 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하고, 이를 바탕으로 SMI 지수를 산정하여 유역별 가뭄 발생 빈도 및 심도를 시나리오별로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업가뭄 발생의 양상 및 특성을 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.225-229
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• 2005

The objective of this study is to evaluate snowmelt impact on watershed hydrology using climate change scenarios on Soyanggang-dam and Chungju-dam watershed. SLURP model was used for analyzing hydrological changes based on climate changes. The results (in years 2050 and 2100) of climate changes scenarios was CCCma CGCM2 of SRES suggested by IPCC and the snow cover map and snow depth was derived from NOAA/AVHRR images. The model was calibrated and verified for dam inflow data from 1998 to 2001.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.198-201
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• 2006

The objective of this study is to evaluate snowmelt impact on watershed hydrology using climate change scenarios on Soyanggang-dam and Chungju-dam watershed. SLURP model was used for analyzing hydrological changes based on climate changes. The results (in years 2050 and 2100) of climate changes scenarios was CCCma CGCM2 of SRES suggested by IPCC and the snow cover map and snow depth was derived from NOAA/AVHRR images. The model was calibrated and verified for dam inflow data from 1998 to 2001.

• Water Engineering Research
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• v.5 no.2
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• pp.81-99
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• 2004

Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.3
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• pp.160-174
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• 2014

The purpose of this paper is to develop a meso-scale grid-based continuous hydrological model and apply to assess the future watershed hydrology by climate change. The model divides the watershed into rectangular cells, and the cell profile is divided into three layered flow components: a surface layer, a subsurface unsaturated layer, and a saturated layer. Soil water balance is calculated for each grid cell of the watershed, and updated daily time step. Evapotranspiration(ET) is calculated by Penman-Monteith method and the surface and subsurface flow adopts lag coefficients for multiple days contribution and recession curve slope for stream discharge. The model was calibrated and verified using 9 years(2001-2009) dam inflow data of two watersheds(Chungju Dam and Soyanggang Dam) with 1km spatial resolution. The average Nash-Sutcliffe model efficiency was 0.57 and 0.71, and the average determination coefficient was 0.65 and 0.72 respectively. For the whole Han river basin, the model was applied to assess the future climate change impact on the river bsain. Five IPCC SRES A1B scenarios of CSIRO MK3, GFDL CM2_1, CONS ECHO-G, MRI CGCM2_3_2, UKMO HADGEMI) showed the results of 7.0%~27.1 increase of runoff and the increase of evapotranspiration with both integrated and distributed model outputs.

• Atmosphere
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• v.25 no.2
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• pp.295-308
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• 2015

Based on the CMIP5 historical simulation datasets, we assessed the performance of state-of-the-art climate models in respect to the relationship between interannual variabilities of the North Pacific synoptic eddy (NPSE) and East Asian winter monsoon (EAWM). Observation (ERA-Interim) shows a high negative correlation (-0.73) between the interannual variabilities of East Asian winter monsoon (EAWM) intensity and North Pacific synoptic eddy (NPSE) activity during the period of 1979~2005. Namely, a stronger (weaker) EAWM is related to a weaker (stronger) synoptic eddy activities over the North Pacific. This strong reverse relationship can be well explained by latitudinal distributions of the surface temperature anomalies over East Asian continent, which leads the variation of local baroclinicity and significantly weakens the baroclinic wave activities over the northern latitudes of $40^{\circ}N$. This feature is supported by the distribution of the meridional heat flux (${\overline{{\nu}^{\prime}{\theta}^{\prime}}}$) anomalies, which have negative (positive) values along the latitudes $40{\sim}50^{\circ}N$ for strong(weak) EAWM years. In this study, the historical simulations by 11 CMIP5 climate models (BCC-CSM1.1, CanESM2, GFDL-ESM2G, GFDL-ESM2M, HadGEM2-AO, HadGEM2-CC, IPSL-CM5A-LR, MPI-ESM-LR, MPI-ESM-MR, MRI-CGCM3, and NorESM1-M) are analyzed for DJF of 1979~2005. Correlation coefficient between the two phenomena is -0.59, which is comparable to that of observation. Model-to-model variation in this relationship is relatively large as the range of correlation coefficient is between -0.76 (HadGEM2-CC and HadGEM2-AO) and -0.33 (MRI-CGCM3). But, these reverse relationships are shown in all models without any exception. We found that the multi-model ensemble is qualitatively similar to the observation in reasoning (that is, latitudinal distribution of surface temperature anomalies, variation of local baroclinicity and meridional heat flux by synoptic eddies) of the reverse relationship. However, the uncertainty for weak EAWM is much larger than strong EAWM. In conclusion, we suggest that CMIP5 models as an ensemble have a good performance in the simulation of EAWM, NPSE, and their relationship.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.10
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• pp.865-881
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• 2010

To evaluate influence of the future climate change on water environment, it is necessary to use a rainfall-runoff model, or a basin model allowing us to simultaneously simulate water quality factors such as sediment and nutrient material. Thus, SWAT is selected as a watershed-based model and Nakdong river basin is chosen as a target basin for this study. To apply climate change scenarios as input data to SWAT, Australian model (CSIRO: Mk3.0, CSMK) and Canadian models (CCCma: CGCM3-T47, CT47) of GCMs are used. Each GCMs which have A2, B1, and A1B scenarios effectively represent the climate characteristics of the Korean peninsula. For detecting climate change in Nakdong river basin, precipitation and temperature, increasing rate of these were analyzed in each scenarios. By simulation results, flow and increasing rate of these were analyzed at particular points which are important in the object basin. Flow and variation of flow in the scenarios for present and future climate changes were compared and analyzed by years, seasons, divided into mid terms. In most of the points temperature and flow rate are increased, because climate change is expected to have a significant effect on rising water temperature and flow rate of river and lake, further on the basis of this study result should set enhancing up water control project of hydraulic structures caused by increasing outer discharge of the Nakdong River Basin due to climate change.