• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.6
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• pp.37-45
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• 2008

It is expected that conditions of water resources will be changed in Korea in accordance with world wide climate change. In order to deal with this problem and find a way of minimizing the effect of future climate change, the usefulness of climate model simulation information is examined in this study. The objective of this study is to assess the applicability of GCM (General Circulation Model) information for Korean water resources management through uncertainty analysis. The methods are based on probabilistic measures of the effectiveness of GCM simulations of an indicator variable for discriminating high versus low regional observations of a target variable. The formulation uses the significance probability of the Kolmogorov-Smirnov test for detecting differences between two variables. An estimator that accounts for climate model simulation and spatial association between the GCM data and observed data is used. Atmospheric general circulation model (AGCM) simulations done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) with a resolution of $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$, and METRI (Meteorological Research Institute, Korea) with resolutions of $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ and $4^{\circ}{\times}5^{\circ}$, were used for indicator variables, while observed mean areal precipitation (MAP) data, discharge data and mean areal temperature data on the seven major river basins in Korea were used for target variables. The results show that GCM simulations are useful in discriminating the high from the low of the observed precipitation, discharge, and temperature values. Temperature especially can be useful regardless of model and season.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.189-189
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• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.363-363
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• 2012

최근 극심하게 변화하고 있는 기후에 적응하기 위해서 미래 기후를 좀 더 정확하게 예측하고자 많은 연구가 진행되어지고 있다. 결국, 기후변화에 따른 기온, 강수, 습도, 바람 등의 기후정보를 기후모형을 이용하여 얻게 되면 이에 따라 우리가 받게 되는 영향, 취약성 등을 평가하여 다양하게 활용하고자 하는 것이다. 우리나라는 지형적으로 육지의 70% 정도를 산악 지역이 차지할 만큼 복잡한 지형과 다양한 기후의 특성을 나타나고 있어 미래에 대한 기후변화 시나리오를 산출하는 기본적인 도구이면서 공간해상도가 약 400km인 전지구 기후모형(Global Climate Model; GCM)으로 그대로 활용하기에는 곤란하다. 따라서 지역기후모형(Regional Climate Model; RCM)을 통해서 추정된 A1B시나리오를 기본 기후변화 시나리오로 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 GCM이나 RCM 기반 기후변화 시나리오는 실제 강수의 특성을 제대로 재현하지 못하는 경향이 있으며 이러한 문제점을 개선하기 위해서 통계적인 상세화 기법을 통해서 수문학적으로 활용 가능한 기후변화 시나리오를 생산하여 이용한다. 본 연구에서는 새롭게 제공되는 RCP시나리오를 이용하여 북한을 포함하는 한반도 전체에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.9
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• pp.825-838
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• 2014

The stationary Markov chain model has been widely used as a daily rainfall simulation model. A main assumption of the stationary Markov model is that statistical characteristics do not change over time and do not have any trends. In other words, the stationary Markov chain model for daily rainfall simulation essentially can not incorporate any changes in mean or variance into the model. Here we develop a Non-stationary hidden Markov chain model (NHMM) based stochastic downscaling scheme for simulating the daily rainfall sequences, using general circulation models (GCMs) as inputs. It has been acknowledged that GCMs perform well with respect to annual and seasonal variation at large spatial scale and they stand as one of the primary sources for obtaining forecasts. The proposed model is applied to daily rainfall series at three stations in Nakdong watershed. The model showed a better performance in reproducing most of the statistics associated with daily and seasonal rainfall. In particular, the proposed model provided a significant improvement in reproducing the extremes. It was confirmed that the proposed model could be used as a downscaling model for the purpose of generating plausible daily rainfall scenarios if elaborate GCM forecasts can used as a predictor. Also, the proposed NHMM model can be applied to climate change studies if GCM based climate change scenarios are used as inputs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.354-354
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• 2011

금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.35-35
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• 2018

본 연구의 목적은 한강유역을 대상으로 다중 GCMs (General Circulation Models)을 이용하여 장기유출량을 분석하는 데 있다. 기후변화 전망을 분석하기 위해 총 13개의 GCMs을 선정하여 사용하였다. SDQDM (Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping) 방법을 이용하여 GCMs을 60개 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observing System, ASOS)에 대해 상세화하였다. GCMs은 총 6개의 변수(강수, 최고 기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량)를 제공하였다. 장기유출량 분석은 투수지역과 불투수지역을 모두 고려할 수 있는 HSPF 모형을 선정하여 수행하였다. 장기유출량의 공간적인 범위는 한강유역의 16개 중권역을 기준으로 선정하였고, 시간적인 범위는 과거 기준 기간 (Reference period: 1976-2005), 미래 3개 기간 (Near future period: 2011-2040, Mid-century period: 2041-2070, Distance future period: 2071-2099)으로 30년 단위로 구분하여 선정하였다. 본 연구는 13개의 GCM을 사용하여 추정된 장기유출량의 연간 및 계절적 평균과 변동성을 분석하였다. 본 연구에서 HSPF 모형을 활용하여 분석한 결과는 복잡한 한강유역의 특성을 적절히 반영하여, 기후변화에 따른 수자원 계획 및 통합 유역 관리를 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.163-163
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• 2018

미래 수문 분석을 위한 기후변화 연구는 전 세계적으로 많이 수행되어 왔다. 하지만 불확실성 요소로 인해 연구 결과를 활용하는데 있어 여전히 한계가 있다. 따라서 장기적 측면의 기후변화에 대한 연구와 함께 단기간의 엘리뇨, 라니냐와 같은 자연적 기후시스템의 변동에 대한 연구도 현재 진행되고 있다. 본 연구에서는 IRI 연구소에서 매월 전지구 관측자료로 4-7개월 예측을 수행한 GCM 모형 자료를 활용하여 강우 발생을 예측하였다. 한국의 금강유역을 대상유역으로 하였으며, 계절에 따른 강우 변동성을 고려하기 위해 비동질성 은닉 마코프 모형(Nonhomogeneous Hidden Markov Model, NHMM)을 이용하여 일 강우를 모의하였다. 본 연구 결과는 강우 모의를 통한 자연 재난에 대한 예측의 정확도를 향상시키는 새로운 방법론을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.2
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• pp.327-340
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• 2015

General Circulation Models (GCMs) are the basic tool used for modelling climate. However, the spatio-temporal discrepancy between GCM and observed value, therefore, the models deliver output that are generally required calibration for applied studies. Which is generally done by Multi-Model Ensemble (MME) approach. Stochastic downscaling methods have been used extensively to generate long-term weather sequences from finite observed records. A primary objective of this study is to develop a forecasting scheme which is able to make use of a MME of different GCMs. This study employed a Nonstationary Hidden Markov Chain Model (NHMM) as a main tool for downscaling seasonal ensemble forecasts over 3 month period, providing daily forecasts. Our results showed that the proposed downscaling scheme can provide the skillful forecasts as inputs for hydrologic modeling, which in turn may improve water resources management. An application to the Nakdong watershed in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially reliable information for water resources management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.25-25
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• 2018

본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.203-203
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• 2018

기후변화로 인한 몬순 강수량 변동은 세계에서 가장 인구가 많은 몬순 지역의 농업, 수자원, 에너지, 경제 및 사회와 밀접한 관련이 있으므로, 미래의 몬순 강수량 변화를 예측하는 것은 매우 중요하다. 결합 모델 상호 비교 프로젝트의 5 단계(CMIP5)에서는 복사 강제력이 2100년 이후에 약 2.6, 4.5, 6.0 및 $8.5Wm^{-2}$의 증가로 안정화된다고 가정하는 4가지의 다양한 시나리오(RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5) 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 한반도의 강수량에 큰 영향을 미치는 동아시아 여름 몬순의 기후 변화에 대해 더욱 집중하고자 한다. CMIP5 모형 자료에 대하여 대표 GCM 모형 선정을 하기 위해, 수문 분야에서 활용 가능한 기후모델 성능 평가 matrix를 구축하였다. 본 연구에서 사용된 평가 matrix는 동아시아 및 한반도 지역을 대상으로 CMIP5 모형의 강수 및 최고?최저기온에 대한 평균 기후장(spatial climatology)과 연변동성(interannual variability)의 모사력을 각 모형별, 계절별 비교뿐만 아니라 극한기후 모사력도 함께 고려하여, 대표 GCM을 선정하였다. 기후변화에 따른 동아시아 지역의 몬순 특성을 더욱 자세히 살펴보기 위해, 대표 GCM으로 선정된 모형들의 2가지 시나리오(RCP4.5와 RCP.5)에 대해 동아시아 지역에서의 여름 몬순 강수 변동 및 특성을 분석 및 비교하였다.