According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the present supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPCC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea. Result of this research may improve consistency and reliability of simulation weather data or climate change in order to take advantage of SRES and PRECIS QUMP. It is expected that these calculated test reference years will be useful to the designers of solar energy systems, as well as those who need daily solar radiation data for South Korea. Also, those results may contribute zero carbon and design of sustainable architecture establishing future typical weather data that should be gone ahead to energy efficient building design using renewable energy systems.
물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량은 용수 공급과 가뭄재해에 대한 이수, 홍수 대비 및 관리는 물론, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치게 된다. 특히, 유출량의 규모(quantity)와 시간(timing)은 용수공급, 수질과 하천 시스템의 생태학적 교류에 중요한 요소로(Poff 등, 1997) 하천 유황의 5가지 요소(규모, 빈도, 지속시간, 시간과 변화율)는 수중 생태계에 직 간접적인 영향을 미친다(Karr, 1991; Poff 등, 1997). 최근 기후변화 현실화로 강우 발생 시기와 패턴이 변화하면서 유역에 따라 유황이 변화하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 기후변화가 향후 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위하여 한강 유역을 대상유역으로 선정하고 기상청(Korea Meterological Administration, KMA)에서 제공하는 A2 기반의 고해상도 RCM 모형($27km{\times}27km$)으로부터 일(daily)단위의 기후변화시나리오를 작성하였다. 그리고 준분포형 모형인 SLURP 모형으로부터 유출 변화를 모의한 후 수문변화지표(indicator of Hydrologic Alteration, IHA)를 이용하여 기후변화에 따른 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 정량화하였다.
This study presents projections of future extreme climate over the Korean Peninsula (KP), using bias-corrected data from multiple regional climate model (RCM) simulations in CORDEX-EA Phase 2 project. In order to confirm difference according to degree of greenhouse gas (GHG) emission, high GHG path of SSP5-8.5 and low GHG path of SSP1-2.6 scenario are used. Under SSP5-8.5 scenario, mean temperature and precipitation over KP are projected to increase by 6.38℃ and 20.56%, respectively, in 2081~2100 years compared to 1995~2014 years. Projected changes in extreme climate suggest that intensity indices of extreme temperatures would increase by 6.41℃ to 8.18℃ and precipitation by 24.75% to 33.74%, being bigger increase than their mean values. Both of frequency indices of the extreme climate and consecutive indices of extreme precipitation are also projected to increase. But the projected changes in extreme indices vary regionally. Under SSP1-2.6 scenario, the extreme climate indices would increase less than SSP5-8.5 scenario. In other words, temperature (precipitation) intensity indices would increase 2.63℃ to 3.12℃ (14.09% to 16.07%). And there is expected to be relationship between mean precipitation and warming, which mean precipitation would increase as warming with bigger relationship in northern KP (4.08% ℃-1) than southern KP (3.53% ℃-1) under SSP5-8.5 scenario. The projected relationship, however, is not significant for extreme precipitation. It seems because of complex characteristics of extreme precipitation from summer monsoon and typhoon over KP.
기후변화에 따른 기상변화로 인하여 집중호우 및 돌발홍수 등의 빈도가 증가하고 있다. IPCC 4차 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하고 있다. 영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook(Institute of Hydrology, 1999)에 의하면 대상자료의 기간이 구하려는 재현기간보다 작은 경우에는 지점빈도해석은 적절하지 않으므로, 지역빈도해석을 추천하고 있다. 이에 본 논문은 기후변화를 고려한 빈도해석을 수행하였으며, 이에 앞서 세계기상기구에서 제시한 기후지수를 이용하여 기후변화를 평가하고, 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3)의 강우 자료를 이용하여 기상청 산하 58개 관측소에 대하여 지역빈도해석을 실시하였다. Hosking와 wallis(1993)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 일부지역을 제외한 대부분의 지역에서 강수량이 증가하였으며, 현재 기간 대비 7~10%의 증가율을 나타내었다. 미래 기후변화의 영향으로 중 남부지방은 상대적으로 강우량이 증가할 것으로 보이며, 미래 강우량에 따른 설계빈도를 재설정 및 강수량이 증가하는 지역에 대한 확률수문량의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기상예측 모형을 이용하여 상세한 농업기후지수를 모사하고자 하였다. 이를 위해서 NCEP/NCAR 재분석 자료를 지역기후모형인 WRF의 초기 및 경계조건으로 하여 2002년 3월부터 7년간 상세한 기후 자료를 생산하고, 이렇게 구한 기후 자료를 통계적 보정을 거쳐 계통적 오차를 제거함으로써 그 기간의 기후를 재현하였으며 이를 이용하여 상세한 농업기후지수로 생산하였다. 수치 실험을 통해 생산된 상세 지역기후자료는 대순환 모형이 모사할 수 없는 남한의 복잡한 지형적 구조와 전체적인 관측 공간 패턴을 모사하였다. 통계적 보정은 모형결과가 관측에 비해 과소모사 되던 경향을 제거함으로써 보다 상세하고 관측에 가까운 시 공적 기후자료의 생산을 가능하게 하였다. 이렇게 모사된 기후 자료를 이용하여 식물온도 출 현초일, 작물온도 출현초일, 벼 이앙기의 저온 출현율, 종상일 등의 농업기후지수들에 대한 상세한 분포를 생산하였다. 보정 전 모형 결과에서는 계통적 오차인 모형의 기온 과소모사 경향에 의해 전반적인 유효온도와 종상일이 늦게 출현하였으며, 저온 출현율의 빈도가 높게 나타났다. 보정 후 모형 결과에서는 계통적 오차의 보정에 의해 유효온도 $10^{\circ}C$ 출현일을 제외한 유효 온도 출현일과 종상일이 앞당겨졌으며, 저온 출현일 빈도가 감소하였다. 보정 후 모형 결과에서 유도된 유 효온도 $10^{\circ}C$ 출현일은 보정 전 모형결과보다 3일 늦게 모사되고 있으나 보정 전 모형 결과에서 모사하지 못한 지역적 특징을 모사하고 있어 국지적으로 나타나는 작물온도 출현초일의 세부적인 패턴을 이해하는데 유용한 결과라고 판단된다. 모형의 결과로 유도된 농업기후지수는 복잡한 지역적 편차를 가지면서 정량적 정성적으로 관측에서 유도한 결과와 유사하게 나타났다. 반면 통계적 보정을 적용하여도 중부 논농사 지대의 작물온도 출현초일은 여전히 잘 모사되지 못하고 있는데 이는 모형의 결과가 계통적 오차 이외에도 또 다른 불확실성에 의한 문제를 내제하고 있음을 보여주는 결과이다. 향후 물리적 모수화 과정의 개선, 역학적 규모축소방법의 최적화 그리고 통계적 보정 방법의 다양한 적용을 통해 보다 향상된 농업기후지수를 생산할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실험 결과는 농업 경영자들에게 상세 농업기후지수 분포의 이해를 도와줄 뿐만 아니라 본 연구의 실험 방식이 농업 예측에 활용될 경우 장기 예측 및 기후변화에 따른 예측을 위한 정보에 긴요하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.
본 연구에서는 미계측 도시유역의 수공구조물 설계기준의 불확실성을 검토하기 위해 과거관측자료(S0)를 기준으로 상세화 기법(downscaling) 및 편의보정(bias correlation)을 통해 생산된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA (RCM)모델을 이용하여 S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년) 기간의 확률강우량의 변화를 평가하고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량을 산정하고 기후변화 기간별 영향을 분석하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물 설계빈도인 10년 빈도의 경우 3사분위값을 기준으로 50년 미래를 가정할 경우에는 약 10%, 70년 이상의 미래를 가정할 경우에는 약 20%의 확률 홍수량 증가가 예상되었다. 이러한 결과는 현재를 기준으로 설정된 설계홍수량으로 설치된 도시배수시설물이 미래에는 설계기준에 미달하는 시설물이 될 수 있다는 것을 의미하며, 기후변화에 대응 위해서 설계기준에 시설물의 내구연한을 고려한 미래 기후상태를 반영해야할 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 변동성의 증가는 돌발 홍수, 홍수량 증가로 이외에도 강우 사상의 변화, 가뭄의 빈도 및 강도의 증대 등의 문제를 이어질 수 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위하여 기후변화 시나리오를 제시하고 이를 정책적으로 반영할 수 있도록 하고 있다. 기존 IPCC 5차 보고서에 활용한 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오에서는 온실가스 농도변화만을 반영하고 있으나, 최근 IPCC 6차 보고서에서는 사회적인 노력과 경제적 구조 등 전반적인 기후정책, 사회 불균형 등을 고려한 SSP(Shared Socio-economic Pathways) 시나리오를 제시하였다. 본 연구에서는 2가지 기후변화 시나리오의 차이점과 유사점을 강수 중심으로 평가하였다. 기존의 RCP 시나리오에 비하여 극한 강우 사상의 변화를 비교 및 평가하기 위하여 CORDEX-EA에서 제공하는 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM) 기반에 시나리오를 수집하여 극한기후지수를 산정하였다. 극한기후사상을 비교하기 위하여 WMO에서 활용하는 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 지수 중 강우 관련 지수인 R10mm, RX1day, RX5day, RD95P, RD99P, SDII를 선정하여 시나리오 별로 결과를 비교하여 제시하였다. 또한, 기존의 연대기 기준의 평가방식에서 탈피하여 동일한 기온 상승 시점에 따라 변화를 확인하기 위한 분석절차를 수립하였다. 즉, 1.5℃, 2℃, 3℃ 및 4℃ 상승한 시점의 ETCCDI 지수를 산정하여 극한기후사상을 비교 및 평가하였다.
본 연구는 수자원, 물환경 및 수생태계의 변이를 파악하는데 기초자료를 제공하고자 수평격자 27 km의 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하여 15개 다목적댐 유역을 대상으로 기후변화를 분석하였다. 기온은 15개 다목적댐유역 모두 2100년까지 지속적으로 상승하는 경향을 보인 반면, 강수량은 2040년대에 급격히 증가하면서 2050년대 이후부터는 지역별로 서로 다른 증감 경향을 보였다. 강원지역에 위치한 소양강댐과 횡성댐 유역에서는 2050년대 이후 강수량 증가가 서서히 감소한 후 2090년대에 다시 급격히 증가하는 경향을 보인 반면, 경북지역에서 전남 해안지역에 이르는 중부지역에 위치한 7개 댐 유역에서는 2050년 이후 10년 주기의 증감 변화가 나타났으며, 남부지역에 위치한 6개 댐 유역에서는 2050년 이후 2060년대에 강수량 증가가 급격히 감소한 후 2090년대까지 서서히 증가하는 경향을 보였다. 20세기 후반(1971~2000년)에 비하여 21세기 후반(2071~2100년)에 강수일수는 약 3% 정도 증가하고 강수강도는 6~12% 정도 강해지는 것을 볼 수 있었다. 강수강도별 강수빈도는 남부지역을 제외한 모든 댐 유역에서 강수강도가 증가할수록 강수빈도는 증가하며, 남부지역에서는 10~30 mm $d^{-1}$ 범위의 강수강도에서 강수빈도가 감소하나 그 이상의 강수강도에서는 강수빈도가 다시 증가하는 특성을 보였다. 호우로 규정된 50 m $d^{-1}$ 이상의 강수강도에서 15개 댐유역 모두 강수빈도가 약 20~100% 이상 증가하였다.
최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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