• 한국농공학회논문집
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• 제62권6호
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• pp.85-95
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• 2020

According to the standard guidelines of design flood (MLTM, 2012; MOE, 2019), the design flood is calculated based on past precipitation. However, due to climate change, the frequency of extreme rainfall events is increasing. Therefore, it is necessary to analyze future floods' volume by using climate change scenarios. Meanwhile, the standard guideline was revised by MOE (Ministry of Environment) recently. MOE proposed modified Huff distribution and new CN (Curve Number) value of forest and paddy. The objective of this study was to analyze the change of flood volume by applying the modified Huff and newly proposed CN to the probabilistic precipitation based on SSP and RCP scenarios. The probabilistic rainfall under climate change was calculated through RCP 4.5/8.5 scenarios and SSP 245/585 scenarios. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System) was simulated for evaluating the flood volume. When RCP 4.5/8.5 scenario was changed to SSP 245/585 scenario, the average flood volume increased by 627 ㎥/s (15%) and 523 ㎥/s (13%), respectively. By the modified Huff distribution, the flood volume increased by 139 ㎥/s (3.76%) on a 200-yr frequency and 171 ㎥/s (4.05%) on a 500-yr frequency. The newly proposed CN made the future flood value increase by 9.5 ㎥/s (0.30%) on a 200-yr frequency and 8.5 ㎥/s (0.25%) on a 500-yr frequency. The selection of climate change scenario was the biggest factor that made the flood volume to transform. Also, the impact of change in Huff was larger than that of CN about 13-16 times.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.328-328
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• 2022

GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.187-187
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• 2021

최근 기후 변화로 인한 한반도의 극한 홍수 및 가뭄의 발생 빈도가 급증하고 있다. 이와 같은 이상 기후의 발생으로 연간 강수량의 편차가 더 커지면서 장래 물 부족 문제가 더욱 심화될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 한강 유역의 수문 모형 구축을 통해 미래 물수지 변화를 정량적으로 예측함으로써 기후 변화가 한강 유역의 수문순환요소와 수자원에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 레이더 강우 시계열 자료의 활용을 위하여 격자 단위로 분석이 가능한 분포형 수문 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)을 사용하였고 모형 구축에는 레이더 강우와 종관기상관측소의 강우 자료에 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM)을 적용하여 보정된 강우 자료를 사용하였다. 제공되는 VIC의 토양, 식생 변수는 공간 해상도가 너무 낮고 유역 내에서도 공간적인 변동성이 크지 않아 침투에 관련된 매개변수를 토지 피복과 연관 지어 격자마다 적정한 매개변수를 회귀 분석하여 새로 산정하였다. 먼저 보정 기간 6년(2009-2014)에 대해 보정을 하고 이후 검증 기간 6년(2014-2019)에 대해 검증을 진행하였다. 보정, 검증 기간에 대한 NSE 값은 각각 0.968, 0.569로 양호한 결과를 보여주었다. 구축된 수문 모형에 기후 변화를 고려하기 위해 GCM 기반의 CMIP6 미래기상자료를 입력해서 미래의 물 수지와 수문순환요소의 변화를 모의하였고 모의 결과, 미래 기간에는 강수의 편차가 더욱 심화되면서 가뭄이 더 빈번하게 발생하는 경향을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1115-1124
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• 2022

본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권1호
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• pp.89-99
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• 2018

This study analyzed the change of the dam inflow and evapotranspiration in the Soyanggang dam basin using the results of 26 CMIP5 GCMs based on AR5 RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. The SWAT model was used to simulate the dam inflow and evapotranspiration in the target watershed. The simulation was performed during 2010~2016 as the reference year and during 2010~2099 as the analysis period. Bias correction of input data such as precipitation and air temperature were conducted for the reference period of 2006~2016. Results were analyzed for 3 different periods, 2025s (2010~2040), 2055s (2041~2070), and 2085s (2071~2099). It demonstrated that the change of dam inflow gradually increases 9.5~15.9 % for RCP 4.5 and 13.3~29.8 % for RCP 8.5. The change of evapotranspiration gradually increases 1.6~8.6 % for RCP 4.5 and 1.5~8.5 % for RCP8.5.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.347-347
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• 2022

최근 데이터 사이언스의 비약적인 발전과 함께 다양한 형태의 딥러닝 알고리즘이 개발되어 수자원 분야에도 적용되고 있다. 이 연구에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 BO-LSTM이라는 베이지안 최적화(BO) 기술을 결합하여 일단위 앙상블 미래 댐유입량을 projection하는 딥 러닝 모델을 제안하였다. BO-LSTM 하이퍼파라미터 및 손실 함수는 베이지안 최적화 기법을 통해 훈련 및 최적화되며, BO 접근법은 모델의 하이퍼파라미터와 손실 함수를 높은 정확도로 빠르게 최적화할 수 있었다(R=0.92 및 NSE=0.85). 또한 미래 댐 유입량을 예측하기 위한 LSTM의 구조는 Forecasting 모형과 Proiection 모형으로 구분하여 두 모형의 장단점을 분석하였으며, 본 연구의 결과로부터 데이터 처리 단계가 모델 훈련의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적이고 미래 예측에 있어 LSTM 구조에 따른 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소양강 유역, 2020-2100년 기간 동안의 미래 예측에 적용되었다. 전반적으로, CIMIP6 데이터에 따르면 10%에서 50%의 미래 유입량 증가가 발생하는 것으로 확인되었으며, 이는 미래 강수량의 증가의 폭과 유사함을 확인하였다. 유입량 산정에 있어 신뢰할 수 있는 예측은 저수지 운영, 계획 및 관리에 있어 정책 입안자와 운영자에게 도움이 될 것입니다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2022

미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.162-162
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• 2018

지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권4호
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• pp.255-263
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• 2023

Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.61-75
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• 2021

This study aims to assess the changes in crop water requirement of paddy and upland according to future climate and land use changes scenarios. Changes in the spatiotemporal distribution of temperature and precipitation are factors that lower the stability of agricultural water supply, and predicting the changes in crop water requirement in consideration of climate change can prevent the waste of limited water resources. Meanwhile, due to the recent changes in the agricultural product consumption structure, the area of paddy and upland has been changing, and it is necessary to consider future land use changes in establishing an appropriate water use plan. Climate change scenarios were derived from the four GCMs of the CMIP6, and climate data were extracted under two future scenarios, namely SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Future land use changes were predicted using the FLUS (Future Land Use Simulation) model. Crop water requirement in paddy was calculated as the sum of evapotranspiration and infiltration based on the water balance in a paddy field, and crop water requirement in upland was estimated as the evapotranspiration value by applying Penman-Monteith method. It was found that the crop water requirement for both paddy and upland increased as we go to the far future, and the degree of increase and variability by time showed different results for each GCM. The results derived from this study can be used as basic data to develop sustainable water resource management techniques considering future watershed environmental changes.