기후변화는 자연 및 농업생태계에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기후변화 영향 평가를 위해 모형의 입력자료로서 예측된 기후자료가 사용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 자주 수행되지는 않기 때문에, 실제의 컴퓨터 자원들을 구축하거나 유지하지 않고 필요에 따라 자료처리를 하기 위해서는 가상적으로 다수의 운영체제를 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 유용하다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 소프트웨어 라이센스를 필요로 하지 않는 오픈소스 지리분석용 소프트웨어를 사용하는 것이 유리하다. 예비실험에서, Amazon Web Service-Elastic Compute Cloud(EC2)를 사용하여 월 강우일수를 계산하였다. 총 70기가바이트에 이르는 일별 기후 예측 자료를 사용하여 자체 제작된 데이타베이스 처리 응용프로그램을 가상머신에서 처리하였다. 이 응용프로그램은 기후자료 처리와 데이타베이스 접속을 위해 오픈소스 라이브러리를 기반으로하여 제작되었다. 이 분석에서는 21세기 동안 전지구적으로 강우일수를 계산하기 위해 10대의 가상 클라이언트와 1대의 서버를 이용하여 약 170억개의 자료를 32시간 내에 처리하였다. 이번 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅이 막대한 양의 자료 처리를 필요로하는 기후변화 영향평가 연구와 분석에 큰 도움이 될 수 있음을 보여 준다.
지난 46년간(1961-2007년) 연도별 겨울철의 평균기온을 분석한 결과, 1980년 후반부터 겨울철 고온화 현상이 뚜렷이 관측되었다. 그리고 연도별 이상기상의 발생 현황도 1988년을 기점으로 뚜렷한 차이를 나타내었는데, 그 이전에는 이상저온의 발생이 상대적으로 많았으나, 그 이후에는 이상고온이 훨씬 많이 발생한 것으로 조사되었다(농촌진흥청, 2007). 따라서 최근 지구온난화에 따른 기상환경의 변화가 우리나라의 농업기후자원량에 미친 영향을 벼 작물을 기준으로 조사하였다. 벼 이앙기의 한발지수는 강수량의 증가로, 태백고냉 및 준고냉지, 그리고 영남내륙 산간 및 분지지역을 중심으로 개선되고 있으나, 근래에 증가한 강수량에 비해서 개선 폭은 다소 적은 편이었다. 최근 우리나라의 벼 이앙기의 저온 출현위험도는 전국적으로 낮아진 것으로 조사되었지만, 벼 등숙기간의 일조시간 감소와 기온상승으로 기후생산력지수는 오히려 낮아져, 우리나라 주변의 최근 기상환경이 벼 생산성에는 불리하게 작용하는 것으로 분석되었다. 또한, 최근 벼 출수기의 출현날짜가 늦춰지는 것으로 조사됨에 따라, 벼 이앙 시기의 재조정 등 작부체계 개선이 요구된다.
본 연구는 국내 사과원 생태계에 대한 $CO_2$ 및 에너지(현열, 잠열) 플럭스를 에디공분산 기법으로 정량화하고 이들의 계절적 변화를 분석하였다. 2006년 국내 사과원 생태계의 누적 NEE는 $-396.9g\;C\;m^{-2}$으로, 유사한 환경 조건에서 수행된 이탈리아의 사과원 생태계의 NEE ($-380.0g\;C\;m^{-2}$)와 아주 비슷한 것으로 분석되었다. 또한 양국의 사과원 생태계에서 일 최대 NEE는 6월 하순에 관측되었다. 다만, 국내 장마기간에 해당되는 7월의 NEE는 양국의 과수원 생태계에서 다른 양상을 나타내었다. 이와 같이 과수원 생태계와 같은 집약적으로 관리되는 생태시스템에서도 NEE의 변화가 관개 등 영농활동에 의해서 큰 영향을 받지만, 기온, 강수량 등 환경조건에도 영향을 많이 받는 것으로 조사되었다. 국내 사과원 생태계의 탄소 흡수능력에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 3년 이상의 장기적인 플럭스 자료를 토대로 추가적인 연구가 요구되며, 상호 검증과 탄소수지 평가를 위해서는 챔버방식의 생태학적 접근도 추가로 필요할 것이다.
하천이 차지하는 면적은 전체 육지 면적의 약 0.5%에 불과하지만, 하천수의 조성은 유역 환경의 생지화학적 변화를 집약적으로 반영하는 지표가 될 수 있다. 하천 탄소의 농도는 수질과 직접적인 관련이 있고, 또한, 하천을 통해 바다로 유출되는 탄소량을 순 생태계 생산량 (NEP)에서 빼주지 않으면 생태계 내 저장될 수 있는 탄소량이 과다 산정될 수 있기 때문에 하천의 탄소 유출량을 정확히 추정하려는 연구가 꾸준히 이뤄지고 있다. 전 세계적으로 하천을 통해 바다로 유출되는 총 탄소량은 약 $0.8{\sim}1.5Pg\;yr^{-1}$, 수체로부터 대기로 빠져나가는 양이 약 $0.62{\sim}2.1Pg\;yr^{-1}$로 추정된다. 우리나라의 하천 탄소에 대한 연구는 주로 수질과 관련된 유기탄소에 집중된 편이며, 농도, ${\delta}^{13}C$, 형광스펙트럼 분석 결과 강수량과 강수 세기 등 시간에 따른 차이와 토지 이용 등 공간적인 차이에 따라 다양한 성상의 탄소가 하천으로 유입되는 것으로 여겨진다. 인간의 토지이용과 기후변화의 영향으로 인한 탄소순환 동태의 변화는 하천의 총 탄소 함량뿐만 아니라 DIC, DOC, POC의 비율에도 변화를 불러오고, 이들과 함께 수체 내에서 이동하는 다양한 유기/무기 오염물질의 양과 분해도에도 영향을 줄 수 있다. 따라서, 기존의 분석 방법에 더해 탄소연대 측정과 초고분해능 질량 분석 등의 방법을 활용하여 하천 탄소의 기원, 변화, 분해 과정을 면밀히 유추하는 연구가 필요하다. 장기적으로, 넓은 유역을 대상으로 얻어진 하천 탄소의 성상별 농도와 일유량 자료는 유역 생태계의 변화를 추적하고, 자연적인 또는 인간에 의한 교란 때문에 일어나는 환경 변화를 예측하는 데 유용하게 쓰일 수 있다. 현재 정부가 운영 중인 수질측정망을 대상으로, 알칼리도를 포함한, 하천 탄소의 성상별 농도가 분석 항목에 추가되고, 일유량 자료와 개별 연구진이 얻은 연구결과를 포함하는 데이터베이스가 구축되어, 이러한 자료가 보다 효율적으로 활용될 수 있기를 바란다.
To generate information that contributes to climate change risk management, it is important to perform a precise assessment on the impact in diverse aspects. Considering this academic necessity, Japanese government launched continuous research project for the climate change impact assessment, and one of the representative project is Program for Risk Information on Climate Change (Sousei Program), Theme D; Precise Impact Assessment on Climate Change (FY2012 ~ FY2016). In this research program, quantitative impact assessments have been doing from a variety of perspectives including natural hazards, water resources, and ecosystems and biodiversity. Especially for the natural hazards aspect, a comprehensive impact assessment has been carried out with the worst-case scenario of typhoons, which cause the most serious weather-related damage in Japan, concerning the frequency and scale of the typhoons as well as accompanying disasters by heavy rainfall, strong winds, high tides, high waves, and landslides. In this presentation, a framework of comprehensive impact assessment with the worst-case scenario under the climate change condition is introduced based on a case study of Theme D in Sousei program There are approx. 25 typhoons annually and around 10 of those approach or make landfall in Japan. The number of typhoons may not change increase in the future, but it is known that a small alteration in the path of a typhoon can have an extremely large impact on the amount of rain and wind Japan receives, and as a result, cause immense damage. Specifically, it is important to assess the impact of a complex disaster including precipitation, strong winds, river overflows, and high tide inundation, simulating how different the damage of Isewan Typhoon (T5915) in 1959 would have been if the typhoon had taken a different path, or how powerful or how much damage it would cause if Isewan Typhoon occurs again in the future when the sea surface water temperature has risen due to climate changes (Pseudo global warming experiment). The research group also predict and assess how the frequency of "100-years return period" disasters and worst-case damage will change in the coming century. As a final goal in this research activity, the natural disaster impact assessment will extend not only Japan but also major rivers in Southeast Asia, with a special focus on floods and inundations.
연안지역의 해저지하수 유출(SGD)은 하천과 함께 영양염류와 미량금속 등을 해양으로 유입시키는 주요 수송로 역할로써 중요성이 대두되고 있다. 이에 우리나라 육상의 연안지역인 낙동강 대권역 유역에 대해 1986년부터 2020년까지 35개년의 월별 SGD를 추정하고 계절적 변화와 시공간적 특성을 분석하였다. SGD 산출지점인 낙동강 연안유역은 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하여 210개의 유역을 추출하였으며, 우리나라에 적용가능한 가장 높은 해상도의 전지구 모델인 FLDAS(Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) 10 km recharge를 통해 추정한 낙동강 연안유역의 연평균 SGD는 466.7 m2/yr 로 나타났다. 낙동강 연안유역 SGD는 시계열적으로 큰 변동성은 없었으나 여름에 집중되던 SGD유출이 가을철로 주요유출 시기가 확대되는 경향을 보였다. 또한 공간적으로는 큰 수계와 인접한 연안지역에서 계절에 관계없이 SGD 유출이 많고 1980년대 이후로 시간적 변화에 따라 다소 증가하고 있는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 낙동강 지역의 강수패턴의 시기가 확대되며, 기저유량이 많은 지역의 집수량이 높은 데에 따른 것으로 사료된다. 본 연구는 우리나라의 SGD 특성을 탐구하기 위한 모델링 기법을 제시한 선행적 연구이며 우리나라 해저지하수 유출이 해양에 미치는 영향과 연안관리를 위한 기초자료로 활용성이 기대된다.
강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.
최근 지구온난화로 인한 기상이변, 도시화로 인한 도심의 열섬현상 등으로 도시 온도변화 및 지표면 온도 변화에 대한 관심이 증대되고 있다. 우리나라에서는 1904년부터 현재까지 기온, 강수량 등 기상 데이터를 수집하고 있다. 최근에는 종관기상관측장비(ASOS; Automated Surface Observing System) 96개소, 방재기상관측장비(AWS) 494개소의 지상기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 지상관측망의 경우 각 설치 지점에 대한 점 데이터를 제공하고 있으므로, 측정 지점을 제외한 곳의 지상기상 데이터는 보간법을 통해 예측하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 지상의 지표면 온도 측정의 해상도를 향상시키기 위해 위성영상을 이용한 지표면 온도를 산출하고, 그 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 서울특별시를 대상으로 Landsat 8 OLI TIRS의 위성영상을 계절별로 획득하고, 열적외 밴드에 NASA식을 적용하여 지표면 온도로 변환하였다. 지상의 측정 자료는 AWS를 통해 측정한 기온 데이터를 활용하였다. AWS 기온 데이터는 관측소 기반의 점 데이터이므로, Landsat 영상과의 비교를 위해 크리깅 보간법으로 보간을 수행하였다. 위성영상기반의 지표면 온도와 AWS 기온 데이터를 비교한 결과 계절에 따른 온도차는 RMSE값을 바탕으로 가을, 겨울, 여름, 봄의 순서로 Landsat 위성영상의 적용 가능성을 판단할 수 있었으며, 위성영상의 시기별 평균온도와 AWS 온도 사이에는 최대 평균 $2.11^{\circ}C$이내, 최대 RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$인 것을 감안하면 정확도 향상을 위해 NASA식에 보정값이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.
대기온실가스 증가로 인해 전지구 평균기온은 이미 1.0℃ 이상 상승했고 폭염, 가뭄, 홍수 등 극한 기상현상의 빈도는 점점 더 높아질 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 전북·충청지역의 이·치수안전도 확보에 큰 역할을 하고 있는 용담댐의 기존 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 의사결정 지표를 중심으로 평가하였다. 현실적인 기후 스트레스 테스트를 위해 GR6J 강우-유출 모형, Random Forests 댐운영 모형을 관측자료에 적합시켰고 추계학적 기법으로 생성된 294개의 기후스트레스 시계열을 모형에 입력해 연최대일방류량, 저수량신뢰도, 공급신뢰도의 변화를 분석하였다. 그 결과 2021~2040년 기간 용담댐 저수량신뢰도는 과도한 수준으로 증가할 것으로 전망되었고 이에 반해 공급신뢰도의 증가는 저수량 신뢰도에 미치지 못할 것으로 나타났다. 평균강수량과 강수변동성의 증가로 20년 빈도 연최대방류량은 50%의 확률로 43% 증가할 것으로 나타났다. 용담댐의 기존운영방식은 저수량 확보에 과도하게 치중되어 있는 것으로 판단되며 이 운영이 지속될 경우 용담댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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