Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.205-205
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2018
전구기후모델은 전 지구 규모에서 일관성 있는 전망 결과를 제공한다. 이를 수자원분야의 활용과 같은 지역 단위의 응용분야에 실질적으로 활용하기 위해서는 상세화 절차가 반드시 필요하며, 상세화 전후의 결과에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 전구기후모델을 이용한 상세화 전후의 체계적인 평가를 위한 방법을 제안하고자 한다. 평가방법으로는 과거 재현성 평가와 미래 불확실성 평가를 통해 실시하였다. 과거 재현성 평가는 상세화 이전 전구기후모델의 과거 공간재현성평가와 상세화 된 자료와 ETCCDI를 이용한 Technique for Order of Preference b Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)기법으로 평가하였다. 미래 기간의 불확실성 평가는 Katsavounidis approach (KKZ)방법을 통한 미래 불확실성의 설명력을 고려하여 실시하였다. 전구기후모델은 CMIP5에서 제공되는 모형들 중 26를 이용하였고, Representative Concentration Pathways (RCP) 시나리오는 4.5와 8.5를 이용하였고, 기상변수는 강수량, 최대기온, 최저기온을 구축하였다. 상세화는 통계적 상세화방법 중 하나인 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)방법을 이용하였다. 과거 재현성평가를 위한 과거기간은 1976년부터 2005년까지의 30년 기간을 사용하였다. 미래 불확실성 평가를 위한 기간은 3개 구간 (2011-2040, 2041-2070, 2071-2099)을 사용하였다. 과거 재현성 평가를 통해 26개 전구기후모델 중 모사력이 부족하다고 판단되는 모델을 제외한 19개 전구기후모델을 선정하였고, 이를 이용하여 미래 불확실성 평가를 실시하였다. 그 결과 각각의 미래기간과 RCP시나리오에서의 미래변동성을 설명하기 위한 전구기후모델의 최소 필요수를 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 효율적인 수자원분야의 전구기후모델의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Kim, Dong Hyun;Yu, Hyeong-Ju;Kim, Jong-Ho;Lee, Seung Oh
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.337-337
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2022
한반도 기후변화평가보고서에 의하면 집중호우의 빈도와 강도는 1990년대 후반부터 꾸준히 증가하는 경향을 보였고 2020년의 홍수는 예견된 것으로 우려가 현실화 된 사건이라 볼 수 있다. 2020년 홍수에서 알 수 있듯이 강수량과 하천의 유량을 직접 담아내는 국내 댐 시설의 운영은 증가하는 기후변화의 위험에 더욱 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 단일 목적으로 건설된 발전용댐의 경우도 다목적댐, 홍수조절댐 등 다양한 수자원시설과 동일한 수계 내에 배치되어 있기 때문에 기후변화 시나리오에 따라 발전용댐의 운영도 변화되어야 할 것이다. 2020년 발전용댐의 다목적 활용 협약 등의 여건 변화는 수자원 활용 측면에서 발전용댐의 역할이 기대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 발전용댐의 운영안을 회복탄력성 관점에서 제시하고자 한다. 기후변화는 CMIP6 데이터베이스에서 제공하는 18개의 GCMs의 결과를 고려하여 기후변화를 고려하였으며 3개의 미래구간에 대해 100개의 앙상블을 생성하였다. 해당 자료는 LSTM 모형으로 기반으로 댐 유입량을 예측하기 위해 사용되었다. 유입량 예측 결과 0.77~0.89의 NSE 값을 갖는 것으로 평가되었다. 최종적으로 기후변화 시나리오 따라 증가하는 예측된 유입량에 맞춰 댐 모의운영을 수행하였고 회복탄력성, 발전량, 홍수위험 등을 평가하였다. 그 결과 전력생산 관점의 회복탄력성을 유지하는 운영안을 제시하였고, 이를 통해 전력생산량을 증가시키면서 홍수조절 및 용수공급에 기여함을 확인하였다. 향후 방류량에 따라 하류의 구체적인 치수위험평가가 동시에 이뤄진다면 기후변화 시나리오별 발전용댐의 최적 운영기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
Agriculture is one of the most vulnerable sector to droughts, and drought damage on the agriculture sector could have effects on other sector. Droughts have different characteristics compared to other extreme events, which means more sophisticated methods considering the characteristics of droughts are required when measuring their damage. The purpose of this study is to analyze the damage of droughts based on limited computational general equilibrium model. To be specific, we constructed a CGE model focusing on the agriculture sector in Korea. Also, to limit changes in land use and labor, we limited them, and assume droughts only have effects on productivity of value-added. Lastly, we simulate drought effects on rice production in Korea based on several climate scenarios and GCM to identify the economic effects of droughts. The results show that 1) the cumulated damage of droughts during 2021~2040 is higher than other periods (2040~2061, 2081~2100), 2) the correlation between the damage of droughts and SSP scenarios is insignificant. This result implies the necessity of the effective drought risk management to prevent future droughts effects, irrespective of mitigation policies. 3) Due to increases in rice price, GDP of rice sector is increased. However, GDP of the other sector and consumer welfare are decreased. This result show that indirect effects of droughts would be more important when measuring drought effects on agriculture sector.
Park, Min Ji;Shin, Hyung Jin;Park, Geun Ae;Kim, Seong Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4B
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pp.337-346
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2010
Climate change has a huge impact on various parts of the world. This study quantified and analyzed the effects on hydrological behavior caused by climate, vegetation canopy and land use change of Soyanggang dam watershed (2,694.4 $km^2$) using the semi-distributed model SWAT (Soil Water Assessment Tool). For the 1997-2006 daily dam inflow data, the model was calibrated with the Nash-Sutcliffe model efficiencies between the range of 0.45 and 0.91. For the future climate change projection, three GCMs of MIROC3.2hires, ECHAM5-OM, and HadCM3 were used. The A2, A1B and B1 emission scenarios of IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) were adopted. The data was corrected for each bias and downscaled by Change Factor (CF) method using 30 years (1977-2006, baseline period) weather data and 20C3M (20th Century Climate Coupled Model). Three periods of data; 2010-2039 (2020s), 2040-2069 (2050s), 2070-2099 (2080s) were prepared for future evaluation. The future annual temperature and precipitation were predicted to change from +2.0 to $+6.3^{\circ}C$ and from -20.4 to 32.3% respectively. Seasonal temperature change increased in all scenarios except for winter period of HadCM3. The precipitation of winter and spring increased while it decreased for summer and fall for all GCMs. Future land use and vegetation canopy condition were predicted by CA-Markov technique and MODIS LAI versus temperature regression respectively. The future hydrological evaluation showed that the annual evapotranspiration increases up to 30.1%, and the groundwater recharge and soil moisture decreases up to 55.4% and 32.4% respectively compared to 2000 condition. Dam inflow was predicted to change from -38.6 to 29.5%. For all scenarios, the fall dam inflow, soil moisture and groundwater recharge were predicted to decrease. The seasonal vapotranspiration was predicted to increase up to 64.2% for all seasons except for HadCM3 winter.
This study is to evaluate the future climate change impact on turbidity water and eutrophication for Chungju Lake by using CE-QUAL-W2 reservoir water quality model coupled with SWAT watershed model. The SWAT was calibrated and validated using 11 years (2000~2010) daily streamflow data at three locations and monthly stream water quality data at two locations. The CE-QUAL-W2 was calibrated and validated for 2 years (2008 and 2010) water temperature, suspended solid, total nitrogen, total phosphorus, and Chl-a. For the future assessment, the SWAT results were used as boundary conditions for CE-QUAL-W2 model run. To evaluate the future water quality variation in reservoir, the climate data predicted by MM5 RCM(Regional Climate Model) of Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A1B for three periods (2013~2040, 2041~2070 and 2071~2100) were downscaled by Artificial Neural Networks method to consider Typhoon effect. The RCM temperature and precipitation outputs and historical records were used to generate pollutants loading from the watershed. By the future temperature increase, the lake water temperature showed $0.5^{\circ}C$ increase in shallow depth while $-0.9^{\circ}C$ in deep depth. The future annual maximum sediment concentration into the lake from the watershed showed 17% increase in wet years. The future lake residence time above 10 mg/L suspended solids (SS) showed increases of 6 and 17 days in wet and dry years respectively comparing with normal year. The SS occupying rate of the lake also showed increases of 24% and 26% in both wet and dry year respectively. In summary, the future lake turbidity showed longer lasting with high concentration comparing with present behavior. Under the future lake environment by the watershed and within lake, the future maximum Chl-a concentration showed increases of 19 % in wet year and 3% in dry year respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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