본 연구에서는 최근 들어 빈번해지고 잇는 기상이변들의 가장 큰 원인으로 지목 받고 잇는 지구온난화 현상이 한반도 수문환경의 변화에 끼치는 영향에 대한 분석을 시도하였다. 이를 위해 $CO_2$의 증가 시나리오에 따라 모의한 대기대순환모형(GCM) 모의 결과를 이용하여 대청댐 상류 유역의 강수량과 기온 변화에 따른 토양함수비, 증발산, 유출량 등의 변화를 물수지 모형을 이용하여 분석하였다. 이를 통해 $CO_2$배증에 따른 지구온난화 현상이 발생할 경우 강수량의 전반적인 증가 경향과 기온의 상승이 나타났으며, 잠재증발산량의 증가와 이로 인한 토양함수비의 감소 및 증발산량의 증가가 예측되었다. 또한, 대청댐 상류 유역의 유출량은 전반적으로 증가경향을 보였다. 그러나, 유출량의 계절적 변화는 여름과 가을의 증가 및 겨울의 감소가 뚜렷할 것으로 분석되어 가뭄과 홍수의 발생 가능성이 현재보다 높아질 것으로 예상되었다.
온실기체의 증가에 따른 기후변화로 인해 유역에서의 물순환이 과거와는 다른 패턴을 보이고 있다. 그러나 현재의 수자원 계획 및 관리에는 기후변화의 영향이 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 기후변화의 영향이 유역의 물순환에 어떻게 영향을 주는지를 검토하였다. 본 연구는 기존의 여러 가지 배증 $CO_2$상태의 GCM(General Circulation Model) 모의결과를 이용하여 기온 및 강수량 자료를 Markov 연쇄에 의해 모의발생 하였다. 또 강우-유출 모형을 이용하여 100년동안의 일단위 유출을 계산하였다. 그 결과 GCM 시나리오별로 연평균기온은 +3.2∼+4.6$^{\circ}C$, 연평균강수량은 -7∼+8%, 연평균유출은 -14 ∼ +7 % 그리고 기온 1$^{\circ}C$ 변화에 따른 잠재증발산량은 +3∼+4 %의 변화를 보였다. 기후변화에 따른 영향의 평가는 GCM 모의결과에 크게 의지하지만 유황분석결과 기후변화에 따른 유출의 변동가능폭은 현재 상태보다 커질 것으로 예상된다.
정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
Several recent aircraft accidents occurred due to goal conflicts between human and machine actors. To facilitate the management of the cockpit activities considering these observations. a computational aid. the Agenda Manager (AM) has been developed for use in simulated cockpit environments. It is important to know pilot intentions performing cockpit operations accurately to improve AM performance. Without accurate knowledge of pilot goals or intentions, the information from AM may lead to the wrong direction to the pilot who is using the information. To provide a reliable flight simulation environment regarding goal conflicts. a pilot goal communication method (GCM) was developed to facilitate accurate recognition of pilot goals. Embedded within AM, the GCM was used to recognize pilot goals and to declare them to the AM. Two approaches to the recognition of pilots goals were considered: (1) The use of an Automatic Speech Recognition (ASR) system to recognize overtly or explicitly declared pilot goals. and (2) inference of covertly or implicitly declared pilot goals via the use of an intent inferencing mechanism. The integrated mode of these two methods could overcome the covert goal mis-understanding by use of overt GCM. And also could it overcome workload concern with overt mode by the use of covert GCM. Through simulated flight environment experimentation with real pilot subjects, the proposed GCM has demonstrated its capability to recognize pilot intentions with a certain degree of accuracy and to handle incorrectly declared goals. and was validated in terms of subjective workload and pilot flight control performance. The GCM communicating pilot goals were implemented within the AM to provide a rich environment for the study of human-machine interactions in the supervisory control of complex dynamic systems.
Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.
기후변화가 가속됨에 따라 이에 따른 수문환경의 변화 예측이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 경안천 유역의 부유사량 변화를 모의하였다. SRES A1B 시나리오를 채택하고 이 시나리오에서의 강수량 변화를 10개 GCM을 이용해 모의하였다. 샘플링 오차를 줄이기 위해 BMA(Bayesian model averaging)기법을 사용해 10개 GCM의 결과를 앙상블했다. 부유사량의 모의를 위해 SWAT 모형이 이용되었다. 모의 결과, 경안천 유역의 경우 강수량과 부유사량 모두 상당히 증가하는 것으로 나타났다. 안정하도를 위한 구조물 설계시, 이러한 변화를 고려하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
To project the effects of climate-induced change on aquatic environments, it is necessary to determine the thermal constraints affecting different fish species and to acquire time series of the current and projected water temperature (WT). Assuming that a nonlinear regression between the WT at individual stations and the ambient air temperature (AT) at nearby weather stations could represent the best relationship of air-water temperature, This study estimates future WT using a general circulation model (GCM). In addition, assuming that the grid-averaged observations of AT correspond to the AT output from GCM simulation, this study constructed a regression curve between the observations of the local WT and the concurrent GCM-simulated surface AT. Because of its low spatial resolution, downscaling is unavoidable. The projected WT under global warming scenario A2 (B2) shows an increase of about $1.6^{\circ}C$ ($0.9^{\circ}C$) for the period 2080-2100. The maximum/minimum WT shows an amount of change similar to that of the mean values. This study will provide guidelines for decision-makers and engineers in climate-induced river environment and ecosystem management.
A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.
본 연구는 기후변화가 유역의 유출량과 수자원에 미치는 영향을 조사하고 평가하는데 목적이 있다. 이를 위하여 먼저, YONU GCM의 제한실험과 점증실험을 실시하여 전구적 규모의 기후변화 시나리오를 작성하였으며, 통계학적 축소기법과 추계학적 일기발생기법을 이용하여 대상지점의 일 수문기상 시계열을 모의하였다. 이렇게 얻은 시계열자료를 2CO2 상황에서의 유출량자료로 변환하기 위해 준 분포형 강우-유출 모형인 SLURP 모형에 입력하였다. 본 연구에서는 이 방법을 용담댐 유역에 적용하였으며, 그 결과, 기후변화시 연 평균 유출량의 경우 현재상황에 비해 약7.6% 감소하는 것으로 모의되었으며, 계절적으로 볼 때 겨울철과 가을철에는 유출량이 증가하였으나 여름철에는 감소하였다. 그러나, 유출량의 계절적 패턴은 변화가 없는 것으로 모의되었다.
Data for model analysis derived from the finite volume (fv) GCM (Goddard Earth Observing System Ver. 4, GEOS-4) and the Land Data Assimilation System (LDAS) have been utilized in a mesoscale model. These data are tested to provide initial conditions and lateral boundary forcings to the Purdue Mesoscale Model (PMM) for a case study of the Midwestern flood that took place from 21-23 May 1998. The simulated results with fvGCM and LDAS soil moisture and temperature data are compared with that of ECMWF reanalysis. The initial conditions of the land surface provided by fvGCM/LDAS show significant differences in both soil moisture and ground temperature when compared to ECMWF control run, which results in a much different atmospheric state in the Planetary Boundary Layer (PBL). The simulation result shows that significant changes to the forecasted weather system occur due to the surface initial conditions, especially for the precipitation and temperature over the land. In comparing precipitation, moisture budgets, and surface energy, not only do the intensity and the location of precipitation over the Midwestern U.S. coincide better when running fvGCM/LDAS, but also the temperature forecast agrees better when compared to ECMWF reanalysis data. However, the precipitation over the Rocky Mountains is too large due to the cumulus parameterization scheme used in the PMM. The RMS errors and biases of fvGCM/LDAS are smaller than the control run and show statistical significance supporting the conclusion that the use of LDAS improves the precipitation and temperature forecast in the case of the Midwestern flood. The same method can be applied to Korea and simulations will be carried out as more LDAS data becomes available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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