Going by the research results of the past, of all the uncertainties resulting from the research on climate change, the uncertainty caused by the climate change scenario has the highest degree of uncertainty. Therefore, depending upon what kind of climate change scenario one adopts, the projection of the water resources in the future will differ significantly. As a matter of principle, it is highly recommended to utilize all the GCM scenarios offered by the IPCC. However, this could be considered to be an impractical alternative if a decision has to be made at an action officer's level. Hence, as an alternative, it is deemed necessary to select several scenarios so as to express the possible number of cases to the maximum extent possible. The objective standards in selecting the climate change scenarios have not been properly established and the scenarios have been selected, either at random or subject to the researcher's discretion. In this research, a new scenario selection process, in which it is possible to have the effect of having utilized all the possible scenarios, with using only a few principal scenarios and maintaining some of the uncertainties, has been suggested. In this research, the use of cluster analysis and the selection of a representative scenario in each cluster have efficiently reduced the number of climate change scenarios. In the cluster analysis method, the K-means clustering method, which takes advantage of the statistical features of scenarios has been employed; in the selection of a representative scenario in each cluster, the selection method was analyzed and reviewed and the PDF method was used to select the best scenarios with the closest simulation accuracy and the principal scenarios that is suggested by this research. In the selection of the best scenarios, it has been shown that the GCM scenario which demonstrated high level of simulation accuracy in the past need not necessarily demonstrate the similarly high level of simulation accuracy in the future and various GCM scenarios were selected for the principal scenarios. Secondly, the "Maximum entropy" which can quantify the uncertainties of the climate change scenario has been used to both quantify and compare the uncertainties associated with all the scenarios, best scenarios and the principal scenarios. Comparison has shown that the principal scenarios do maintain and are able to better explain the uncertainties of all the scenarios than the best scenarios. Therefore, through the scenario selection process, it has been proven that the principal scenarios have the effect of having utilized all the scenarios and retaining the uncertainties associated with the climate change to the maximum extent possible, while reducing the number of scenarios at the same time. Lastly, the climate change scenario most suitable for the climate on the Korean peninsula has been suggested. Through the scenario selection process, of all the scenarios found in the 4th IPCC report, principal climate change scenarios, which are suitable for the Korean peninsula and maintain most of the uncertainties, have been suggested. Therefore, it is assessed that the use of the scenario most suitable for the future projection of water resources on the Korean peninsula will be able to provide the projection of the water resources management that maintains more than 70~80% level of uncertainties of all the scenarios.
Global Climate Model (GCM) is too coarse to apply at a basin scale. The spatial downcsaling is needed to used to permit the assessment of the hydrological changes of a basin. Furthermore, temporal downscaling is required to obtain hourly precipitation to analyze a small or medium basin because only few or several hours are used to determine the peak flows after it rains. In the current study, the spariotemporal distribution of downscaled hourly precipitation for RCP4.5 and RCP8.5 scenarios over South Korea is presented as well as its implications over hydrologica responses. Mean hourly precipitation significantly increases over the southern part of South Korea, especially during the morning time, and its increase becomes lower at later times of day in the RCP8.5 scenario. However, this increase cannot be propagated to the mainland due to the mountainous areas in the southern part of the country. Furthermore, the hydrological responses employing a distributed rainfall-runoff model show that there is a significant increase in the peak flow for the RCP8.5 scenario with a slight decrease for the RCP4.5 scenario. The current study concludes that the employed temporal downscaling method is suitable for obtaining the hourly precipitation data from daily GCM scenarios. In addition, the rainfall runoff simulation through the downscaled hourly precipitation is useful for investigating variations in the hydrological responses as related to future scenarios.
미래 기온변화 정보를 제공하는 General Circulation Model (GCM) 자료, 즉 광역 기온자료를 이용하여 우리나라의 국지 수온변화를 추정하는 연구를 수행하였다. 국지수온 추정은 마산만, 시화호, 낙동강 하구를 대상으로 Two-step 접근방법과 One-step 접근방법을 적용하여 각각의 추정오차를 비교 분석하였다. Two-step 추정방법은 광역 기온으로 국지기온을 추정하는 제1단계에서는 선형회귀분석 기법을 적용하였으며, 모든 지점에서 결정계수가 0.98~0.99 정도로 매우 높게 나타났다. 그리고 국지기온으로 국지수온을 추정하는 제2단계에서는 S-형태함수의 비선형 회귀분석기법을 적용하였으며 이 경우 RMS(Root-mean squared) 오차는 마산만에서 2.07 (온도 증가시기), 1.93 (온도 감소시기), 시화호에서는 2.59, 낙동강 하구에서는 1.58로 파악되었다. 반면 동일한 S-형태함수를 이용한 비선형 회귀분석기법으로 광역기온자료로부터 바로 국지 수온을 추정하는 One-step 접근방법을 적용한 경우, RMS 오차는 마산만이 2.28 (온도증가시기), 1.89 (온도감소시기), 시화호에서는 2.55, 낙동강하구는 1.52로 Two-step 접근방법과 비슷한 수준의 오차를 보이는 것으로 파악되었다. 따라서 광역 기온자료를 이용하여 국지 수온을 추정하는 경우에는 One-step 접근방법도 유용하고 실용적인 것으로 판단된다.
Hydrologic pattern under climate change has been paid attention to as one of the most important issues in hydrologic science group. Rainfall and runoff is a key element in the Earth's hydrological cycle, and associated with many different aspects such as water supply, flood prevention and river restoration. In this regard, a main objective of this study is to evaluate design flood using simulation techniques which can consider a full spectrum of uncertainty. Here we utilize a weather state based stochastic multivariate model as conditional probability model for simulating the rainfall field. A major premise of this study is that large scale climatic patterns are a major driver of such persistent year to year changes in rainfall probabilities. Uncertainty analysis in estimating design flood is inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. A comprehensive discussion on design flood under climate change is provided.
In order to simulate and investigate the major characteristics of El Nino/Southern Oscillation(ENSO) and Madden Jullian Oscillation(MJO), an intermediate type atmosphere-ocean coupled model is developed and their results are examined. The atmosphere model is a time-dependent non-linear perturbation moist model which can determine the internal heating for itself. The counterpart of the atmosphere model is GCM-type tropical ocean model which has fine horizontal and vertical grid resolutions. In the coupled experiment, warm SST anomaly and increased precipitation and eastward wind and current anomalies associated with ENSO and MJO are properly simulated in Pacific and Indian Oceans. In spite of some discrepancies in simulation MJO, the observed atmospheric and oceanic low-frequency characteristics in the tropics are successfully identified. Among them, positive SST anomalies centered at the 100m-depth of tropical eastern-central Pacific due to the eastward advection of warm water and reduced equatorial upwelling, and negative anomalies in the Indian and western Pacific seem to be the fundamental features of tropical low-frequency oscillations.
The study aimed to project inflows and demmands for the agricultural reservoir watersheds in South Korea considering a variety of regional characteristics and the uncertainty of future climate information. The study bias-corrected and spatially downscaled retrospective daily Global Climate Model (GCM) outputs under Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 emission scenarios using non-parametric quantile mapping method to force Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Using the historical simulation, the skills of un-calibrated SWAT model (without calibration process) was evaluated for 5 reservoir watersheds (selected as well-monitored representatives). The study then, evaluated the performance of 9 GCMs in reproducing historical upstream inflow and irrigation demand at the five representative reservoirs. Finally future inflows and demands for 58 watersheds were projected using 9 GCMs projections under the two RCP scenarios. We demonstrated that (1) un-calibrated SWAT model is likely applicable to agricultural watershed, (2) the uncertainty of future climate information from different GCMs is significant, (3) multi-model ensemble (MME) shows comparatively resonable skills in reproducing water balances over the study area. The results of projection under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenario generally showed the increase of inflow by 9.4% and 10.8% and demand by 1.4% and 1.7%, respectively. More importantly, the results for different seasons and reservoirs varied considerably in the impacts of climate change.
Future climate change may affect the hydro-thermal and biogeochemical characteristics of dam reservoirs, the most important water resources in Korea. Thus, scientific projection of the impact of climate change on the reservoir environment, factoring uncertainties, is crucial for sustainable water use. The purpose of this study was to predict the future water temperature and stratification structure of the Soyanggang Reservoir in response to a total of 42 scenarios, combining two climate scenarios, seven GCM models, one surface runoff model, and three wind scenarios of hydrodynamic model, and to quantify the uncertainty of each modeling step and scenario. Although there are differences depending on the scenarios, the annual reservoir water temperature tended to rise steadily. In the RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the upper water temperature is expected to rise by 0.029 ℃ (±0.012)/year and 0.048 ℃ (±0.014)/year, respectively. These rise rates are correspond to 88.1 % and 85.7 % of the air temperature rise rate. Meanwhile, the lower water temperature is expected to rise by 0.016 ℃ (±0.009)/year and 0.027 ℃ (±0.010)/year, respectively, which is approximately 48.6 % and 46.3 % of the air temperature rise rate. Additionally, as the water temperatures rises, the stratification strength of the reservoir is expected to be stronger, and the number of days when the temperature difference between the upper and lower layers exceeds 5 ℃ increases in the future. As a result of uncertainty quantification, the uncertainty of the GCM models showed the highest contribution with 55.8 %, followed by 30.8 % RCP scenario, and 12.8 % W2 model.
To assess the impact of climate change on water quality in an impounded river basin, this study estimated future air temperature and rainfall in the years of 2020, 2050 and 2080 by statistically downscaling the simulation results from two GCM models combined with two emission scenarios (A2 and B1). Both scenarios were selected from the Special Report on Emission Scenarios (SRES) suggested by IPCC. The A2 scenario represents an extreme condition whereas the B1 scenario represents a clean and energy efficient condition which is similar to that of study basin. With the results of estimated climate factors and land use data, the discharge and the concentrations of BOD, TN and TP in the Andong dam basins were simulated using the SWAT model. The change in BOD concentration for the B1 emission scenario was greater than the A2 scenario in the annual increase range and the pollution level. The concentration of TN was decreased during March? June which is drought period and increased again afterward. In contrast to TN, the concentration of TP was generally decreased. The change in TP concentration was greater for the B1 scenario than the A2 scenario.
본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 금강유역 내 대청댐 및 용담댐유역을 대상으로 기상청에서 제공하는 공간해상도 27 km 지역규모의 A1B시나리오 기반의 RCM모형과 SWAT모형을 이용하여 미래 유출량 전망을 분석하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소지점 단위로 공간적 다운스케일링을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 다운스케일링을 수행하여 기후모델로부터발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 다운스케일링 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001~2006년 기간 동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 90.1%, 84.3% 일치하는 것으로 나타나 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2030년 사이 유출량이 6% 증가하는 것으로 전망되었고, 유출량의 계절적 변화는 여름철의 유출량이 감소하고, 가을과 겨울철의 유출량이 증가하는 것으로 나타나 지금과는 강우의 패턴이 변화될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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