• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1089-1101
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• 2013

본 논문에서는 미래 극한기후의 변화를 확인하고자 지역기후모형을 이용하여, STARDEX에서 제시한 극한지수를 계산하고 경향성 분석을 통해 미래 극한기후의 지속성과 공간적 분포의 변화양상을 파악하였다. 강수관련 극한지수를 분석한 결과, 수도권과 경기도, 강원도 영동지역, 남해안 지역에서 증가경향성이 확인되었고, 중부 내륙지역에서는 감소경향성이 전망되었다. 기온관련 극한지수를 분석한 결과 기후변화로 인해 미래 우리나라의 평균 기온이 현재보다 증가하는 것을 알 수 있었다. 강수관련 극한지수 중 집중호우 한계점은 경향성에 대한 기울기 값이 서귀포에서 0.229, 지속기간 5일 최대 강수량은 서귀포에서 5.692, 최대 건조지속기간은 속초에서 0.099로 확인되었다. 기온관련 극한지수 중 Hotdays 한계점의 경향성에 대한 기울기 값은 인천에서 0.077, 최대혹서기기간은 울진에서 0.162, Coldnight 한계점은 인제에서 0.075, 동결일수는 통영에서 -0.193으로 확인되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.188-202
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• 2011

화석연료의 사용 증가로 인한 온실가스의 배출로 인하여 지구의 이상기후가 감지되고 있으며, 이러한 현상은 국내의 온도 변화 및 강수량의 변화에도 큰 영향을 줄 것이다. 특히 기후 변화에 따른 온도 상승은 겨울철 강설량 변동에 많은 영향을 줄 것이다. 본 연구는 이러한 변화를 평가하고자, 중권역별로 상세화 된 GCM (general circulation model) 자료를 이용하여 미래의 강설 가능성과 지역별 강설량을 예측하였다. 강설이 발생하는 원인은 매우 다양하지만, GCM에서 제공하는 정보는 최고 최저 온도, 강우량, 일사량의 네 가지 이므로, 본 연구에서는 강설가능성을 일최저 온도와의 상관성에 초점을 맞추어 예측하였다. 먼저 각 기상관측소별 신적설심을 기상청에서 제공받아 분석하여 강설이 내리는 온도의 조건을 추정하였으며, 추정 된 온도의 조건을 IDW (inverse distance weight)기법을 이용하여 공간 분포시켜 지역별 온도 조건 분포도를 작성하였다. 이렇게 산정된 최고 최저온도별 경계값을 중권역별로 GCM자료에 적용시켜 미래의 강설 가능성을 예측 하였다. 연구에 적용된 기후변화 시나리오는 총 13개 이며, 각 시나리오별 편차는 다양하게 나타났으나 미래로 갈수록 강설량이 줄어드는 패턴을 나타내었다. 지구 온난화에 의한기온 상승의 효과를 여실히 보여주었으며, 이러한 융설 기작의 시공간적 변동은 봄철 수자원에 영향을 줄 것으로 사료 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.427-436
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• 2020

기후 변화는 한반도 가뭄 특성에 영향을 미칠 것으로 예측되지만 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구는 지면 모델링 시스템 중 하나인 WRF-Hydro 모형에 기후변화와 토지이용 시나리오를 이용하여 한반도 미래 가뭄을 예측하는 것을 목표로 하였다. 기후 변화 자료는 RCP2.6과 RCP8.5 시나리오, 지표면 변화 자료는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway, SSP) 시나리오를 사용하였다. 임계수준 방법을 적용하여 유출량과 순일차 생산량(Net Primary Productivity, NPP)값을 이용한 미래 수문학적 가뭄과 생태학적 가뭄을 정의하였고, 각 시나리오 별 가뭄의 기간과 강도의 특성을 평가하였다. 수문학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 가까운 미래(2031-2050)와 RCP8.5-SSP2 먼 미래(2080-2099) 시나리오에서, 생태학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 긴 가뭄 기간을 보였다. 가뭄 강도는 가뭄 기간과 다르게, 두 가뭄 모두 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 큰 강도를 보였다. 수문학적 가뭄의 경우 RCP2.6-SSP2 먼 미래가 가장 심도가 크고 임계수준의 크기의 영향을 많이 받았다. 그러나 생태학적 가뭄 심도는 RCP2.6-SSP2 가까운 미래와 RCP2.6-SSP2 먼 미래에서 큰 심도를 보이고, 임계수준에 따른 심도 크기의 시나리오 별 차이는 작았다. 이 연구는 기후변화와 토지이용변화에 따른 한반도 미래 수문학적 및 생태학적 가뭄 특성을 이해하고 관리하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.337-346
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• 2010

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.249-258
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• 2020

많은 기후 연구에서는 General Circulation Model (GCM)을 사용하여 연구를 수행하고 있는데, 현재는 5^th Assessment Report (AR5)를 기반으로 한 60개 이상의 GCM이 생성되어 있다. 다양한 GCM을 사용하여 기후 연구를 수행하는 데 있어서 여러 종류의 불확실성이 존재한다. 현재 GCM에 의해 발생되는 불확실성을 줄이기 위해 다양한 연구들이 수행되고 있는데, 그 중에서 GCM의 모의값과 관측값의 차이를 줄이기 위해 사용되는 통계학적 편이보정방법이 적용되는 과정에서 발생하는 불확실성도 중요한 요인으로 분류되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과거기간(1970년-2005년)의 지점별로 9개의 GCM과 9개의 분위사상법을 사용하여 산정된 결과를 토대로 RCP 4.5를 사용하여 전망기간(2011-2100년)의 월 강수량을 산정하였다. 산정된 강수량을 토대로 표준 편차와 1분위와 3분위의 변위값(inter-quartile range, IQR)을 산정하여 GCM과 편이보정방법으로 기준을 나누어 변동성을 정량화하여 불확실성을 비교하였다. 분석 결과로 표준편차와 IQR은 전망 기간이 뒤로 갈수록 GCM을 기준으로 계산된 결과가 점차 크게 산정되었다. 이를 통해 GCM의 선정과 편이보정 방법 선택이 미래 기후예측에 어느 정도 영향을 미치는지 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.197-197
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• 2016

Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.64-75
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• 2012

미래 산림식생분포의 변화를 전망하기 위해 우리나라의 현재 산림식생분포도를 기준으로 환경변수와 다항로짓모델을 이용하였다. 환경변수는 지형, 최한월온도, 여름평균강수량, 토양염기포화율, 토양유기물함량 자료를 구축하였으며, MIROC3.2 hires A1B 시나리오 자료와 통계적 상세화 기법을 적용하여 미래기후변화시나리오를 구축하였다. 미래 여름강수량은 현재보다 각각 -1.2%, 5.7%, 5.3%로 증가추세였고, 미래 최한월온도는 2020s, 2050s, 2080s에 현재보다 각각 $4.4^{\circ}C$, $6.0^{\circ}C$, $9.4^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 여름평균강수량과 최한월온도를 이용하여 미래 산림식생분포변화를 전망한 결과 현재 산림식생분포에 비해 2080s에 미래 활엽수림과 혼효림은 각각 56.9%와 8.3% 증가하고 미래 침엽수림은 11.2% 감소하는 것으로 전망되었다.

• 대기
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• 제24권3호
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• pp.403-417
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• 2014

Future changes in seasonal mean temperature and precipitation over East Asia under anthropogenic global warming are investigated by comparing the historical run for 1979~2005 and the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 run for 2006~2100 with 20 coupled models which participated in the phase five of Coupled Model Inter-comparison Project (CMIP5). Although an increase in future temperature over the East Asian monsoon region has been commonly accepted, the prediction of future precipitation under global warming still has considerable uncertainties with a large inter-model spread. Thus, we select best five models, based on the evaluation of models' performance in present climate for boreal summer and winter seasons, to reduce uncertainties in future projection. Overall, the CMIP5 models better simulate climatological temperature and precipitation over East Asia than the phase 3 of CMIP and the five best models' multi-model ensemble (B5MME) has better performance than all 20 models' multi-model ensemble (MME). Under anthropogenic global warming, significant increases are expected in both temperature and land-ocean thermal contrast over the entire East Asia region during both seasons for near and long term future. The contrast of future precipitation in winter between land and ocean will decrease over East Asia whereas that in summer particularly over the Korean Peninsula, associated with the Changma, will increase. Taking into account model validation and uncertainty estimation, this study has made an effort on providing a more reliable range of future change for temperature and precipitation particularly over the Korean Peninsula than previous studies.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.35-43
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• 2023

미래 유량분석은 기후변화 시나리오와 수문모형의 매개변수에 영향을 받고 이에 따른 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오와 수문모형 매개변수에 따른 미래 유량 분석의 불확실성을 분석하고자 하였다. SSP 시나리오 중, 대표적으로 사용되는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5시나리오를 사용하였으며, 수문모형으로는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 사용하였다. SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용해 관측된 유량 데이터에 따라 총 11개의 기간에 대해 매개변수 최적화를 각각 수행하였다. 그 후 분포의 차이를 계산 할 수 있는 Jensen-Shannon Divergence (JS-D)를 이용해 과거 유량 대비 미래 추정된 유량의 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과 미래 유량의 불확실성은 SSP5-8.5에서 SSP2-4.5보다 더 크게 분석되었으며, 가까운 미래(2021-2060년) 보다 먼 미래(2061-2100년)에서 더 크게 분석되었다. 강우-유출 분석은 수문모형 매개변수에 따라 88.5%-108.5%까지 차이가 발생하였으며, 이에 따라 미래 유량을 추정하는데 불확실성이 발생하였다. 본 연구에서의 수문 모형의 매개변수에 따른 미래 유량 추정의 불확실성은 평년 대비 유량이 적은 연도의 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수를 이용할 시 불확실성이 크게 분석되었다. 또한 평년 대비 유량 변화가 큰 기간의 매개 변수일수록 미래 유량 추정의 불확실성이 크게 분석되었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권2호
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• pp.49-57
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• 2016

기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다. 반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고려할 필요가 있다.