• Atmosphere
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• v.30 no.2
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• pp.155-167
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• 2020

In order to produce more detailed and accurate information of river discharge and freshwater discharge, global high-resolution hydrodynamic model (CaMa-Flood) is applied to an operational land surface model of global seasonal forecast system. In addition, bias correction to grid runoff for the hydrodynamic model is attempted. CaMa-Flood is a river routing model that distributes runoff forcing from a land surface model to oceans or inland seas along continentalscale rivers, which can represent flood stage and river discharge explicitly. The runoff data generated by the land surface model are bias-corrected by using composite runoff data from UNH-GRDC. The impact of bias-correction on the runoff, which is spatially resolved on 0.5° grid, has been evaluated for 1991~2010. It is shown that bias-correction increases runoff by 30% on average over all continents, which is closer to UNH-GRDC. Two experiments with coupled CaMa-Flood are carried out to produce river discharge: one using this bias correction and the other not using. It is found that the experiment adapting bias correction exhibits significant increase of both river discharge over major rivers around the world and continental freshwater discharge into oceans (40% globally), which is closer to GRDC. These preliminary results indicate that the application of CaMa-Flood as well as bias-corrected runoff to the operational global seasonal forecast system is feasible to attain information of surface water cycle from a coupled suite of atmospheric, land surface, and hydrodynamic model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.327-327
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• 2023

인간 활동의 영향으로 인한 기후변화는 지구의 물 순환을 변화시키며 결과적으로 수문학적 재해의 발생빈도와 강도를 변화시킬 것으로 전망한다. 파키스탄은 기후변화에 대한 기여도가 적음에도 불구하고 기후변화로 인한 피해가 큰 나라 중 하나이다. 파키스탄은 2022년 여름 국가의 30% 이상의 지역이 침수되며 3300만명이 피해를 받은 기록적인 홍수를 겪은 바 있다. 본 연구에서는 하천 물리 모델인 Catchment based Macro-scale Floodplain (CaMa-Flood)를 사용하여 2022년 파키스탄에서 발생한 홍수에 대하여 인간 활동에 의한 기후변화 영향을 평가했다. 결합모델간 상호비교 프로젝트 (Coupled Model Intercomparision Project Phase 6, CMIP6)에 참여한 모형들 중, 일 유출량을 제공하는 4개의 전구기후모델 (CanESM5, CNRM-CM6-1, HadGEM3-GC31-LL, IPSL-CM6A-LR)을 선정하였다. 본 연구는 선정된 모델을 기반으로 지난 1950-2014년의 총 65년간, 인간의 영향을 제외한 hist-nat과 인간의 영향이 포함된 historical 시뮬레이션 결과를 비교하여 홍수에 대한 인간 활동의 기여도를 평가하였다. 각 hist-nat과 historical 시뮬레이션에서 산출된 일 유출량을 CaMa-Flood의 입력 자료로 사용하여, 파키스탄 지역의 자연 변동성 및 인위적 강제력이 영향을 미치는 하천 유량, 저수량, 범람 면적 및 수위 등을 계산하였다. 연구 결과, 인간 활동이 2022년 파키스탄 홍수의 하천 범람 면적 및 총 하천 유량 증가에 영향을 미쳤으며, 이는 자연 변동성만을 고려한 hist-nat 시뮬레이션과의 비교를 통해 차이를 확인하였다. 이는 향후 파키스탄 지역에서 발생하는 홍수 사례 전망 및 유엔 기후변화협약당사국총회(COP27)에서 의제로 채택된 기후변화로 인한 손실과 피해의 보상에 대한 구체적인 근거에 도움이 될 것으로 보인다.