The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.
우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
한반도 동해안에 분포하는 대표적인 석호중의 하나인 화진포호에서 2010년 봄철(4~6월)에 돌말 Skeletonema costatum가 대발생하였다. 본 연구는 대발생기와 소멸기 동안 저수지의 식물플랑크톤 군집의 특성을 파악하고 수질을 근거로 하는 호수의 영양지수를 산출하여 수질을 평가하였다. 분석결과 국내에서 가장 높은 세포밀도($>10^5$ cells $mL^{-1}$)를 보였으며, 수온은 $20^{\circ}C$ 전후였으나 더 높았던 여름철(7월 이후)에는 소멸하였다. 저수지의 수질은 높은 염분도, BOD, COD, 인산염, 낮은 N/P비, 투명도 등으로 부영양~과영양 상태로 나타났다. 식물플랑크톤 군집은 돌말류가 높은 세포밀도를 보인 조류발생기 동안에는 높은 우점도와 낮은 다양도를 보였으며, 소멸기에는 다시 회복되는 특성을 나타냈다. 결국 2010년 화진포호의 Skeletonema costatum 대발생은 봄철 가뭄이 장기간 진행되고 하천수의 유입이 감소함으로써 비롯된 것으로 판단되며 매년 반복될 가능성을 시사해 주었다.
최근의 기후변화는 지구촌 곳곳에 이상기상 현상을 발생시키며, 사회 여러 분야에서 많은 피해를 발생시키고 있다. 특히 최근에는 호우 또는 가뭄 등 강수량의 많고 적음으로 인한 피해가 많이 보고되고 있는데, 본 연구에서는 실제로 우리나라에서 발생하고 있는 강수량의 발생 패턴을 조사하여 과거에서 현재까지 어떤 변화를 보이는지 분석해보고자 하였다. 이를 위해 선행연구에서 기후변화에 따른 강수량의 시간적 특성 비교를 위해 제시한 강수지표 중 일부를 선정하였다. 지점별 시간에 따른 변화를 분석하기 위하여 국내 기상청 ASOS 관측소 10개 지점을 지역분포를 고려하여 선정하였으며, 지점별로 1951년부터 2020년까지의 일적산강수량을 수집하였다. 또한 산악강수모형을 이용하여 1981년부터 2020년까지의 전국 고해상도의 일별 강수분포도를 제작하여 분석에 활용하였다. 시간에 따른 분석결과 연적산강수량의 경우 과거에서 현재로 이동하면서 증가 양상을 보였다. 강수일수의 경우 대부분의 관측지점에서 감소하는 추세를 보였으며, 호우일수의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 공간적인 변화의 경우 강수일수와 호우일수 모두 과거에 비해 감소되는 지역이 많았으며, 그 특징은 중부지방에서 두드러지게 나타났다. 결과적으로 우리나라의 강수량의 패턴은 짧아진 강수일수, 늘어난 일별 강수량으로의 변화로 정리할 수 있다.
최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.
전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.
작물의 수분 스트레스는 생육 단계와 온도 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이는 생육에 부정적이고 생산량에 피해를 줄 수 있다. 원격탐사 기법을 이용한 보다 정확한 스트레스 탐지를 위해서는 수분 결핍의 가뭄뿐만 아니라 폭염 조건도 함께 고려할 필요가 있으며, 작물 반응을 민감히 표현할 식생지수를 선정하고 그 변화 값을 이해해야 한다. 본 연구는 콩을 대상으로 영양생장기와 생식생장기로 구분해 가뭄과 폭염 조건에서의 MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI)와 chlorophyll/carotenoid index (CCI)를 측정하였다. 엽록소 농도에 민감한 MTCI는 가뭄에 민감하게 감소했으며, 폭염이 동시에 발생했을 때는 그 정도가 컸다. 광합성능과 상관이 있는 CCI는 비교적 가뭄에 민감하지 않으나, 폭염을 동반하면 큰 폭으로 감소했다. 수분 결핍 회복 후 MTCI는 피해 전보다 값이 증가했으며, CCI는 열 스트레스에 민감해졌다. 이러한 결과는 원격탐사를 활용해 콩의 수분 스트레스를 평가하고 관수 일정을 조정하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 한국에 있어서 춘계한발시 기후요소의 분포특성과 지상기압장 및 500hPa등압면의 종관기후학적 특성을 평년과 비교분석한 연구이다. 춘계한발시 한국에 있어서의 일최저기온편차의 지역적 분포는 양의 편차역과 음의 편차역이 혼재하고 있으나 3월은 음의 편차역이 넓게 분포하여 한반도 주변에 서고동저형의 기압배치의 출현빈도가 높음을 반영하고 있다. 일최고기온은 양의 편차를 나타내어 강수일과 운량 및 습도가 감소하여 일사량이 많고 따라서 증발량이 증대됨을 나타낸다. 춘계 한발시 지상기압장의 기압편차가 3월은 한반도를 경계로 동쪽은 음의 편차 서쪽은 양의 전차를 나타내어 서고동저형의 기압배치의 출현빈도가 높고 5월은 한반도와 그 주변은 대상의 정편차역에 속하여 이동성 고기압의 출현빈도가 높음을 반영하고 있다. 500hPa등압면의 고도편차에서 3월은 지상기압장과 유사하게 한반도를 경계로 동쪽은 음의 편차 서쪽은 양의 편차역이 분포하며 4월은 3월과 유사하지만 음의 편차역이 서쪽으로 확장되어 있다. 5월은 한반도와 그 주변이 대상의 양의 편차역에 속하며 캄차카반도 주변 오호츠크 해상에 발달한 저지고기압(blocking high)이 지상 고기압의 동진을 지연시켜 이동성 고기압이 한반도주변에 장기간 정체됨을 나타낸다. 따라서 한발시에는 동서지수는 저지수를 나타내어 동서류가 약한 반면 한반도는 북태평양서안에 형성된 trough의 서쪽에 위치하여 건조한 북서기류의 유입이 빈번함을 나타내고 3원의 한발시에는 3 4월과는 다르게 동서지수가 고지수를 나타내어 건조한 동서류가 강할 때 한발이 출현하여 조춘의 한발시와 만춘의 한발시의 메카니즘이 상이함을 밝혔다.
우리나라의 산림면적(山林面積)은 국토(國土)의 약(約)68%를 차지하고 있으나 그의 생산(生產)은 미미(微微)하여 국민총생산액(國民總生產額)에 대(對)하여 약(約)2%, 제(第)1차산업생산(次產業生產)에서 차지하는 비중(比重) 또한 5%정도(程度)에 불과(不過)하다. 그러나 이는 임업생산중(林業生產中) 직접소득(直接所得)만을 가지고 말한 것이며 임산물(林產物)의 대부분(大部分)은 원재료(原材料)로서 타(他) 관련산업(關聯產業)에 이용(利用)됨으로써 그의 우회적(迂回的) 생산과정(生產過程)을 통(通)해 얻어지는 부가가치(附加價値) 즉(卽) 간접소득(間接所得)이 더욱 중요(重要)하다. 그러나 이때까지 임업생산(林業生產)을 논(論)할때에는 목재생산(木材生產) 즉(卽) 직접생산(直接生產)만 가지고 논급(論及)하였지 이 간접생산(間接生產)에 대(對)하여는 하등(何等) 계산(計算)된 바 없다. 그러므로 한국은행(韓國銀行)에서 조사발표(調査發表)된 1963년도(年度)와 1966년도(年度) 양년분(兩年分)의 산업연관표(產業聯關表)를 가지고 물재구입율법(物財購入率法)을 써서 임업(林業)의 간접소득(間接所得)을 계산(計算)해 보았다. 그결과(結果) 직접소득(直接所得)은 1963년도(年度)가 14,361백만(百萬)원, 1966년도(年度)에는 17,709백만(百萬)원이던 것이, 간접소득(間接所得)은 1963년도(年度)가 42,688백만(百萬)원, 1966년도(年度)는 74,790백만(百萬)원으로서 임업소득합계(林業所得合計)는 1963년도(年度)가 57,049백만(百萬)원 1966년도(年度)는 92,499만(百萬)원이 된다. 따라서 국민총생산액중(國民總生產額中) 임업소득(林業所得)이 차지하는 비율(比率)은 1963년도(年度)가 8.23%, 1966년도(年度)에는 10.12%라는 고율(高率)을 차지하고 있다. 물론(勿論) 여기에는 한수해방지(旱水害防止) 토사유출방지(土砂流出防止)등(等) 국토보전(國土保全)과 풍치(豊致)등(等) 소위(所謂) 산림(山林)의 간접적효용(間接的効用)이 주는 무형적(無形的) 소극(所得)은 계산(計算)에 넣지 않었다. 이와 같이 임업(林業)에서는 그의 생산물(生產物)의 대부분(大部分)이 원재료(原材料)로서 타산업(他產業)에 이용(利用)됨으로써 직접소득(直接所得)보다 간접소득(間接所得)이 차지하는 비중(比重)이 대단(大端)히 높아 관련산업(關聯產業)의 발전(發展) 성장(成長)에 크게 기여(寄與)하고 있다. 그러므로 산업간(產業間)의 중요도판정(重要度判定)에서 임업(林業)은 결(決)코 경시(輕視)되어서는 아니 된다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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