• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.1
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• pp.13-29
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• 2018

This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.5
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• pp.395-404
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• 2018

This research evaluated the change in rainfall quantile during S1, S2, and S3 by using Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 climate scenario HadGEM3-RA Regional Climate Model (RCM) produced by downscaling and bias correlation compared to the past standard observation data S0. Also, the maximum flood peak volume and flood area were calculated by using the urban runoff model and the impact of climate change was analyzed in each period. For this purpose, Gumbel distribution was used as an appropriate model based on the method of maximum likelihood. As a result, in the case of the 10 year-frequency which is the design of most urban drainage facilities, the rainfall quantile is in increased about 10% if we assume 50 years from now with the $3^{rd}$ quarter value and about 20% if we assume 70 years from now. This result implies that the installed urban drainage facility based on the currently set design flood volume cannot be met the design criteria in the future. Therefore, it is necessary to reflect future climate conditions to current urban drainage facilities.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.330-330
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• 2021

본 연구에서는 새롭게 개발 중인 SSP 시나리오의 일단위 강수량과 온도 자료를 활용하여 청미천 유역의 미래 가뭄의 예측 및 분석을 실시하였다. SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 따른 새롭게 개발 중인 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project) GCM (General Circulation Models) 중 ACCESS-ESM1.5(Australian Community Climate and Earth System Simulator model)를 이용하였다. GCM 자료는 Quantile Mapping 방법을 사용하여 편이보정 되었고, 유출분석은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 청미천 유역에 대해 수행하였다. 청미천 유역의 가뭄분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), 수문학적 가뭄지수인 SDI(Standardized Streamflow Index)를 산정하였다. 그 후, 시간에 따른 가뭄의 특성을 분석하기 위해 가까운 미래 (2025-2064)와 먼 미래 (2065-2100) 로 구분하여 분석을 진행하였다. 그 결과, 청미천 유역의 가뭄 발생은 SSP시나리오, 가뭄지수에 따라 차이점을 확인할 수 있었다. SSP 시나리오의 경우 SSP5-8.5에서 가장 심각한 가뭄이 발생하였다. 가뭄지수의 경우 강수만을 고려한 SPI는 먼 미래에 비해 가까운 미래에서 더욱 심각한 가뭄이 발생하였다. SDI의 경우 강수량의 변동이 일반적으로 하천의 흐름에 영향을 미치기에 SPI와 비슷한 양상을 나타내었다. SPEI의 경우 시간에 따른 기온상승으로 먼 미래에 심각한 가뭄이 발생하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.279-283
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• 2008

국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 이를 이용한 연구가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 기후변화 SRES 시나리오 자료를 이용하고자 한다. 수자원의 장기 거동을 강우-유출 모형으로 모사하기 위해서는 입력 자료인 일 강수자료 계열을 모의발생이 필요하며 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 외부 인자 즉 기후변화 시나리오에 따라 조건부로 변동할 수 있는 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator) 강수 모의기법을 도입하여 이용하였다. RCM 자료 그 자체는 일반적으로 시 공간적으로 왜곡되어 있어 Quantile Mapping을 통하여 수정을 하였다. 최종적으로 모의된 결과를 바탕으로 기후변화에 따른 극치사상들에 대한 정량적인 거동을 추정하고 평가하였다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.1
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• pp.47-58
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• 2018

In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.61 no.6
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• pp.81-92
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• 2019

The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.438-438
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• 2015

기후변화 시나리오는 다양한 자연조건에 대한 불완전한 이해, 연산능력 등의 제한으로 매우 높은 불확실성이 내포되어 있으며, 국내의 다양한 연구에서도 제시되어 있듯이 매우 과소 추정되어 있는 문제점이 있다. 이러한 문제로 인하여 다양한 편의보정 기법을 통해 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이고자 하는 노력이 수행되었다. 그러나 편의보정 기법은 적용 방법이 서로 상이하기 때문에 보정에 따른 강우 특성이 다르게 나타나는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 편의보정 기법에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 분석하였다. Change Factor(CF)와 Quantile Mapping(QM) 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ)에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 Change Factor(CF)에서 연평균(CF_Y)/월평균(CF_M) 교정계수를 이용하는 방법과 Quantile Mapping(QM)을 총 편의보정기간(QM_E)과 우기와 비우기(QM_P)를 구분하여 누적확률분포를 고려하는 방법, 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ) 총 5가지에 대해서 편의보정을 수행하고 유출특성을 SWAT모형을 이용하여 분석하였다. 과거 기간에 대해 CF_M과 QM_P는 첨두유량이 실측 첨두유량에 비해 2배 이상 크게 나타났으며, 특히 QM_P는 최대 강우 발생 월이 다른 편의보정 기법과는 다르게 나타나 월별 유출 분석시 큰 오류가 발생될 것으로 판단된다. 5가지의 편의보정 기법 중에 CQ가 과거 강수 크기, 발생 분포 및 빈도 재현을 가장 잘 반영하며, 미래기간에 대한 기간별(2030s, 2050s, 2070s, 2090s) 평균유량을 비교한 결과 본 연구에서 사용한 SRES A1B 시나리오의 이산화탄소 배출 시나리오의 특성을 유지한 미래 강우-유출해석이 이루어지는 것으로 나타났다. 기후변화 시나리오에 편의보정 기법 적용으로 자연적인 현상을 정확하게 모의하기에는 어려움이 많고 불확실성 역시 매우 크지만, 과거 강수발생 경향이나 편의보정의 특성을 알고 활용목적에 맞는 편의보정을 수행한다면 수자원 관리 계획 수립 등에 큰 도움이 될것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.13-13
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• 2020

'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.193-205
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• 2009

Typhoons occurred in the tropical Pacific region, these might be affected the Korea moving toward north. The strong winds and the heavy rains by the typhoons caused a natural disaster in Korea. In the research, the heavy rainfall events based on typhoons were evaluated quantitative through various statistical techniques. First, probability precipitation and typhoon probability precipitation were compared using frequency analysis. Second, EST probability precipitation was calculated by Empirical Simulation Techniques (EST). Third, NL probability precipitation was estimated by coupled Nonparametric monte carlo simulation and Locally weighted polynomial regression. At the analysis results, the typhoons can be effected Gangneung and Mokpo stations more than other stations. Conversely, the typhoons can be effected Seoul and Inchen stations less than other stations. Also, EST and NL probability precipitation were estimated by the long-term simulation using observed data. Consequently, major hydrologic structures and regions where received the big typhoons impact should be review necessary. Also, EST and NL techniques can be used for climate change by the global warming. Because, these techniques used the relationship between the heavy rainfall events and the typhoons characteristics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.