용수공급시스템은 용수를 안정적으로 확보하여 사용자의 수요량을 충족시키는 것을 목표로 하지만, 평년보다 적은 유입량으로 인해 정상공급에 실패하는 경우가 발생한다. 그러나 강수의 부족으로 발생하는 가뭄 상황이 언제나 용수공급 실패를 유발하는 것은 아니기 때문에, 용수공급에 대한 안전도를 산정할 때 실질적인 용수 부족 사상의 특성을 고려할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 이수안전도 평가 지표로 주로 사용되는 신뢰도와 취약도를 이용하여 결합 가뭄관리지수(JDMI)를 개발하였으며, 이를 바탕으로 미래 용수공급 위험도를 산정하였다. 미래에 대한 분석을 위해 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에 대하여 GCM으로부터 생산된 기후변화 시나리오 자료를 적용하고 미래 기간을 21세기 전기, 중기, 및 후기로 구분하였다. JDMI를 기반으로 낙동강 유역의 용수공급 위험도를 분석한 결과 RCP 4.5 시나리오에서 RCP 8.5 시나리오보다 위험도가 더 높은 것으로 분석되었다. 용수공급 취약지역은 RCP 4.5에서는 남강댐(W18)으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 형산강(W23)과 낙동강남해(W33) 유역으로 분석되었다.
가뭄감시는 기후변화로 인해 빈번히 발생하는 자연재해를 저감하기 위해 필요한 중요한 요소 중의 하나이다. 한반도 지역의 가뭄감시를 수행하기 위해서는 위성기반 강수량을 관측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 위성기반의 원시위성강우자료와 편의보정한 위성자료를 이용하여 위성기반 강수량의 정확도를 확인하였다. 서로 다른 공간/시간 해상도를 가지는 원시위성자료(TRMM TMPA, GPM IMERG)를 10 km로 재격자화 하고, 일단위로 변환하였다. 최종적으로 원시위성강우의 표준 시간대를 한반도 표준시(GMT+9)로 변환하여 데이터베이스를 구축하였다. 한반도를 대상지역으로 선정하여, 지상관측자료와 검증을 실시하였다. 편의보정 기법은 GRA-IDW 기법을 선정하여 수행하였다. 먼저 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면, 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔으며, TRMM TMPA, GPM IMERG 각각의 10 km 일강수량 상관계수값은 0.776, 0.753으로 크게 차이 나지 않았다. BIAS값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 편의보정한 위성자료를 검증한 결과를 살펴보면, 상관계수와 RMSE가 편의보정 전보다 개선된 값을 보여주고 있다. 본 연구에서 검증한 위성강우자료는 가뭄감시시스템의 기초자료로 충분히 활용할 수 있으며, 향후 미계측지역의 가뭄관리 의사결정을 위한 격자자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에 자생하는 꽃장포 중 희귀식물종인 꽃장포의 주요 분포지의 기상, 토양, 식생특성을 조사 분석하였다. 꽃장포는 해발고 95~145m 저지대의 북향 하천변과 경사도가 $60{\sim}90^{\circ}$정도의 가파른 암벽에 주로 분포하는 것으로 나타났다. 자생지 기상조건은 연평균온도가 전국평균보다 낮으며, 연중최고, 최저기온의 차가 극심하고 계곡주변으로 강우 시 물이 올라와 있는 곳으로 습도조건이 중요한 요인 중 하나로 파악되었다. 토양은 조사지 대부분이 약산성토양이고, 한탄강 줄기를 따라 자생지가 이어지지 않고 북북동쪽 사면쪽에서만 나타나 습도조건과 함께 일조량이 생육에 제한요인인 것으로 보였다. 꽃장포 조사지 주변식생은 대부분 조사구에서 돌단풍, 구실사리, 산조풀, 산철쭉 등이 공통으로 출현하였다. 꽃장포 분포지는 모두 우점도와 군도가 3 이하로 낮게 나타났으며 발견된 개체수가 조사지역별로 편차가 매우 컸다. 꽃장포 출현빈도는 관속식물 수와 반비례하여 나타나 다른 식물에 비해 경쟁력이 낮은 것으로 분석되었다. 냉온대성식물인 꽃장포는 기후변화로 온도상승과 폭우, 건조로 인해 강물수위변화가 극심해지면서 자생지 축소와 함께 개체 수 감소가 예상되므로 자생지보호와 함께 복원대책이 필요하다.
최근 기후변화로 인하여 우리나라는 지역에 따라 2~3년 마다 크고 작은 가뭄과 7년 주기의 극한 가뭄이 발생하고 있다. 대부분의 가뭄이 지류 또는 상류의 소규모 용수공급시설이 위치한 지역에서 주로 발생되므로 이 지역에 대한 용수확보 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물공급 취약지역의 하나인 춘천 물로천 유역의 수문학적 가뭄을 조사하기 위해 SPEI, SDI, WBDI를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수인 SPEI와 SDI를 산정한 결과, 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄으로 인해 회복되지 못하고 2015년까지 지속된 것을 확인할 수 있었다. WBDI에 의한 수문학적 가뭄지수 평가결과에서는 2014년에 이은 2015년 봄철에 매우 심한가뭄 상태를 보였으며, 2017년 11월에 -1.94로 가장 가뭄이 심했던 것으로 분석되었다. 2003~2019년 (17년)의 월 단위로 산정된 수문학적 가뭄지수를 활용하여 지속기간 및 심도에 따른 코플라 함수를 적용한 이변량 빈도해석 결과, 물로천 유역의 가뭄은 대부분의 10년 빈도 이하의 값으로 나타났으나, 2014년, 2015년, 2019년에 발생한 가뭄의 경우 각각 20년 이상의 재현기간을 갖는 심한가뭄으로 분석되었다.
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 노동력 부족과 기후변화 심화에 따른 다양한 리스크 확대 등 국내 농업은 현실적 문제를 마주하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트 농업 기술을 발전시키고 있다. 스마트 농업 기술 발전에 있어서 관수제어는 최적의 생장환경 조성에 중요한 역할을 하며 환경보호 차원에서도 중요한 이슈이다. 본 논문은 농작물의 품질 향상, 생산 비용 감소 및 생산량 증가 등을 목적으로 국내 파프리카 농가 지역의 근권 환경 데이터를 수집하고 이를 분석하여 관수제어 모델링을 제시하는 연구에 대한 내용이다. 본 논문에서 제시하는 관수제어 모델링은 지역별 기후적 특징으로 인한 배지무게, 급액, 배액의 변화를 그래프로 제시하는 것이다. 그래프 도출을 위해 데이터 수집 및 분석을 통해 매개변수를 정했으며, 제시한 관수제어 모델링 방법을 수집한 근권 환경 데이터에 적용하여 6개의 지역(강원도, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남)의 관수제어 매개변수를 구하고 이를 통해 그래프를 도출했다. 이후 관수제어 모델링 방법의 유효성 검증을 위해 도출된 매개변수를 분석하여 기후적 특징(평균 온도 및 강수량)과 연관시켜보는 연구를 진행했다.
본 연구는 중북부지역에서 수수×수단그라스 교잡종의 생산량과 기후요인간에 상관관계를 확인하기 위하여 2017년부터 2019년까지 3년간 실시하였다. 시험장소는 강원도(평창)와 경기도(안성, 화성)로 SX-17(출수형)과 Revolution(BMR) 품종을 이용하였다. 파종시기는 5월 상순에서 중순이며, 수확시기는 출수기로 8월이었다. 수수×수단그라스 교잡종의 평균 초장은 강원도가 경기도보다 유의적으로 작았으며(p<0.05), 평균 건물생산량은 경기도가 강원도보다 유의적으로 많았다(p<0.05). 수수×수단그라스 교잡종의 특성상 파종부터 수확까지 기간 동안 강원도에 비해 유효적산온도가 크고 일조시간이 많은 경기도에서 초장과 건물생산량이 높은 것으로 판단된다. 수수×수단그라스 교잡종의 건물생산량과 기후특성간의 상관관계를 분석하였을 때 월별 온도와 양의 상관관계를 나타내었다. 특히 파종시기인 5월(0.67)과 생육초기인 6월(0.76)에서 가장 강한 양의 상관관계(p<0.01)를 나타내고 유효적산온도에서 5~6월에서 각각 0.82와 0.63으로 높게 나타내고 있는 것으로 나타나 초기생육에서 온도가 미치는 영향이 중요하다고 판단된다. 최고온도의 경우 5월(0.33)과 6월(0.40)에 양의 상관관계(p<0.05)로 열대성 사료작물인 수수×수단그라스 교잡종이 생육기간에 최고온도가 성장에 중요한 요인으로 작용하여 나타난 결과이다. 강수일수는 건물생산량과 음의 상관을 가지는 것으로 분석되었다(p<0.05). 이상의 결과를 종합해보면 수수×수단그라스 교잡종의 건물생산량은 평균온도가 낮은 강원도지역보다 경기도 지역에서 많았다. 또한, 기후요건 중 강수일수, 파종에서 수확까지 평균온도, 5~6월 최고온도 및 적산온도와 상관관계를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 수수×수단그라스 교잡종의 건물생산량은 평균온도와 적산온도에 영향을 가장 크게 받는 것을 확인 할 수 있었으나 강우에 대한 영향은 분명하게 확인할 수 없었다. 향후 기후요소가 수수×수단그라스 교잡종의 생육과 생산성에 미치는 영향을 정확하게 분석하기 위해서는 강우에 관한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균 저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출곡선지수(CN), 연증발산량(ET), 연강수량(P)을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다.
벤토나이트는 고준위방사성폐기물 심층처분 시스템 내 완충재 후보물질로서 고려되고 있다. 본 연구에서는 시멘트-벤토나이트의 상호작용 연구에 관한 문헌을 검토하여, 시멘트-벤토나이트 상호작용이 벤토나이트 변질 및 장기 안정성에 미치는 영향을 살펴보았다. 시멘트 물질과 지하수 상호작용에 의해 생성되는 강염기성 유체에 의한 벤토나이트의 주요 변질작용은 양이온 교환, 몬모릴로나이트 용해, 2차 광물 침전, 일라이트화 등이다. 처분장 인근 암반 단열을 통해 유입된 지하수와 처분장 건설에 사용된 시멘트 물질이 접촉하여 생성된 강염기성의 침출수가 벤토나이트와 반응하면 벤토나이트의 주구성광물인 몬모릴로나이트와 부구성광물의 용해가 발생하고, 제올라이트, 규산칼슘수화물, 방해석 등의 2차 광물의 침전이 일어난다. 몬모릴로나이트가 지속적으로 용해되면 벤토나이트의 물리화학적 특성이 변할 수 있고, 이는 궁극적으로 흡착능, 팽윤능, 투수성 등 완충재로서의 벤토나이트 성능 변화를 초래할 수 있다. 또한, 벤토나이트의 변질은 온도, 반응 기간, 압력, 공극수의 조성, 벤토나이트 구성광물, 몬모릴로나이트 화학조성, 층간 양이온 종류 등의 다양한 요인에 영향을 받는다. 본 연구는 고준위방사성폐기물 심층처분 시스템 내 완충재의 장기 안정성 검증 연구를 위한 기초 자료로서 활용될 수 있다.
우리나라의 산림은 지형적으로 복잡한 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 산림관리를 위해서는 산림지역에 특화된 기상관측이 중요하다. 특히, 최근 기후변화에 따른 건조와 집중호우 등 이상기상 현상으로 산림재해가 발생할 수 있기 때문에, 이를 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 대책 마련이 필요하다. 이를 위해 산림청에서는 산악지역에 대한 기상 자료를 수집하기 위해 2012년부터 산악기상관측망 구축을 시작했고, 현재 464개소의 산악기상관측망을 운영하고 있다. 산악기상관측망에서는 기온, 상대습도, 풍향과 풍속, 강수량, 지면온도, 대기압 등 7개 기상요소를 관측한다. 기상 자료는 1분 간격의 실시간 자료를 수집하며, 자료의 신뢰도 확보를 위한 품질관리 시스템을 운영하고 있다. 산악기상관측 자료의 품질관리는 물리한계검사, 단계검사, 내적 일치성검사, 지속성검사, 기후범위검사, 중앙값 필터검사 등 6가지 품질검사를 수행한다. 고품질 산악기상정보는 공동활용을 위해 산악기상정보시스템과 공공데이터 포털을 통해 자료를 공개하고 있다. 산악지역에 특화된 산악기상정보는 산림관리 및 산림재해 방지뿐만 아니라 국민 생활안전과 산림휴양⋅레저 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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