본 연구에서는 SWAT 모형을 이용해 용담댐 유역을 대상으로 k-fold cross validation 기법을 사용하여 신뢰성 있는 RCP 기반의 미래 유출량을 산정하고 이를 과거 연구와 비교하여 SWAT 모형을 이용한 기후변화 유량 전망 결과의 차이의 요인에 대해 살펴보았다. 그 결과, 총유출량은 baseline 대비 2040s, 2080s 기간에 RCP8.5 시나리오에서는 17.7%, 26.1% 증가, RCP4.5 시나리오의 경우에는 21.9%, 44.6% 증가할 것으로 전망되었다. 이를 선행 연구와 비교해 본 결과 같은 모형을 사용했음에도 불구하고 유량 전망치의 경우 연구결과 간 최저 10.3%에서 최대 53.2% 차이를 보였다. SWAT 모형에는 물리적 기반 모형으로 27개의 많은 매개변수가 존재하고 사용자마다 모형을 구축하는 과정에서 차이가 많이 발생할 수 있다. 향후 이러한 차이요인을 저감하여 표준화된 유량시나리오 생성을 위한 노력이 필요하다.
하천의 유황특성을 분석하는 것은 하천생태계의 변화를 파악하고 예측하는데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근에는 수문학적인 변화과정을 통계학적 기법을 적용하여 정량적인 지표로 산정하고 분석하는 모델을 개발하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 미국 Nature Conservancy에서 개발한 수문변화지표법(IHA)은 일(daily)유출량 자료로부터 수문학적 관점에서의 특성지표와 환경유량 관점에의 변화지표를 분석함으로써 하천 유황변동을 정량화 할 수 있다. 본 연구는 기후변화가 향후 하천유황과 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위해 중규모 하천유역인 만경강을 대상으로 하고 RCP 8.5 기후변화시나리오를 기반으로 준분포형 모형인 SLURP 모형으로부터 일(daily)단위의 유출모의 시나리오를 작성하였다. 그리고 수문변화지표법(IHA)을 이용하여 기후변화에 따른 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 정량화하였다.
기후변화와 인간 활동으로 강수량, 유출량 및 증발산량 등이 변화되고 있다. 유역 유출량은 수문 순환의 매우 중요한 구성 요소이며, 기후변화와 인간 활동으로 변화되고 있는 유역 유출량에 대한 분석은 수자원 관리에 있어서 중요하다. 본 연구에서는 금강 유역 중권역의 과거 관측자료 및 미래 대표농도경로(RCP) 시나리오에 따른 유출량, 강수량, 기온 및 증발산량 자료에 대해 Mann-Kendall 검정을 이용하여 수문기상학적 변수의 추세를 분석하였고, 기후변화와 인간 활동이 금강 유역의 유출량에 미치는 영향을 기후 탄력성 접근법과 Budyko 프레임워크를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 과거의 유출량과 미래 유출량을 분석한 결과, 중권역마다 유출량 변화에 기후변화와 인간 활동이 미치는 상대적인 기여도가 다양하게 나타났다. 예를 들어, 기후변화의 기여도가 가장 큰 중권역은 용담댐(#3001) 유역이었으며, 인간 활동의 기여도가 가장 큰 중권역은 대청댐(#3008) 유역이었다. 미래 기후변화는 RCP 4.5와 8.5 시나리오 모두에서 강수량과 온도의 증가가 나타났다. 이러한 기후 요인의 변화는 금강 유역의 유출량 변화에 44.8%에서 65.5%까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 유출량은 기후변화에 의한 영향뿐만 아니라 인간 활동에도 크게 영향을 받고 있으며, 이는 지속적인 수자원 관리 계획을 세우는데 중요한 정보가 될 것이다.
기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서는 지난해부터 제6차 평가보고서(Sixth Assessment Report, AR6)를 준비하고 있으며, 최근 Working Group II에서 수행한 기후변화 영향, 적응 및 취약성(Impacts, Adaptation and Vulnerability) 보고서를 공개하였다. 보고서는 기존의 Representative Concentration Pathway (RCP) 시나리오에 사회경제적 조건을 추가로 고려한 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오를 제시하였고, 세계기후연구프로그램(World Climate Research Programme, WCRP)의 Coupled Model Intercomparison Project (CMIP)에서 제공하는 6단계(Phase 6) 미래 전망 자료를 적용하였다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 미래 극한 강우량의 통계적 특성을 파악하기 위하여 CMIP6에서 제공하는 General Circulation Models (GCMs) 기반 미래 강우자료를 수집하여 부산광역시를 중심으로 분석하였다. 4개의 SSP (SSP126, SSP245, SSP370, SSP585) 시나리오별로 10개 GCMs의 모의 결과를 사용하였다. Gumbel 분포형과 확률가중모멘트법을 이용하여 미래 극한 강우량을 산정하였고, 현재 모의기간(S0, 1983-2014) 대비 미래 전망기간(S1, 2015-2044; S2, 2041-2070; S3, 2071-2100)의 변화를 재현기간(return period, T)별로 분석하여 제시하였다.
기후변화로 인한 홍수피해의 빈도와 규모가 증가함에 따라 미래 홍수취약성은 갈수록 증가할 것으로 전망된다. 이를 대비하기 위해서는 지역별 기후변화를 고려한 홍수취약성 평가를 통해 적절한 적응 정책을 수립하여야 한다. 본 연구에서는 지역별 홍수취약성을 평가하기 위해 홍수취약성지수(Flood Vulnerability Index, FVI)를 새롭게 선정하였다. FVI는 3가지 구성요소의 결합으로 산정되며, 피해의 원인이 되는 압력지수(Pressure Index), 물리적 피해 현황을 나타내는 현상지수(State Index), 대응할 수 있는 능력인 대책지수(Response Index)의 함수로 나타낸다. 압력지수는 기후, 유역, 사회특성에 따라 세부지표를 구분하였고, 현상지수는 홍수피해 비율, 대책지수는 기술 및 사회적 특성을 기준으로 하였다. 따라서, 압력지수 및 현상지수가 클수록 홍수피해에 취약함을 나타내고, 대책지수가 클수록 취약성이 저감되게 된다. 연구 대상 지역은 최근 집중호우로 인해 많은 홍수피해가 발생한 금강유역을 선정하였고, 과거 홍수 피해액 자료를 사용하여 선정된 지수의 적용성을 검토하였다. 또한, 기후변화를 고려하기 위해 27개의 GCMs (Global Climate Models) 중 홍수를 가장 잘 설명하는 5개의 대표시나리오와 2개의 배출시나리오(RCP4.5, RCP8.5)를 사용하였으며, 과거(2010년대) 및 2030년대, 2050년대, 2080년대의 홍수취약성지수를 산정하여 결과를 분석하였다. Spearmans's rank correlation coefficient를 사용하여 과거 10년간 실제 홍수 피해액의 평균값과 FVI를 비교한 결과 선정된 지수가 홍수피해를 적절히 설명하는 것으로 나타났다. 대표시나리오를 사용한 미래 홍수취약성 분석 결과, 용담댐 유역에서 홍수취약성이 증가하는 것으로 나타났으며 지역별 상대적 취약성전망 결과는 대부분 과거와 비슷하였다.
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.
본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
최근에 기후변화로 인해 극치호우사상들이 증가하고 있으며 이는 토지이용의 증가와 더불어 심각한 홍수를 야기 시키고 있다. 이에 따라 생명과 재산의 안전을 담보하기 위해 건설되는 댐 및 제방 등의 수리구조물에 대한 적절한 설계홍수량의 산정이 매우 중요한 부분으로 평가되고 있다. 본 연구에서는 기상수문에 미치는 기후변화의 영향을 고려해서 남강댐 유역의 홍수량을 재산정하였다. 이를 위해서 시간강우로 상세화 시킨 RCP 4.5와 RCP 8.5의 기후변화 시나리오를 사용하였다. 현재 설계 빈도 값인 200년 빈도와 최대홍수량(PMF)인 10,000년 빈도의 홍수량에 초점을 맞춰 재산정하였다. 기후변화를 반영한 시나리오 값이 현재만을 고려한 값보다 현저히 큰 값을 보여주고 있음을 알 수 있었으며, 특히 RCP 8.5값에서 가장 큰 값을 보여주고 있다. 본 연구결과는 남강댐지역의 안정성이 기후변화에 취약하다는 것을 보여 주었으며 향후 하류지역인 사천만의 피해를 감소시키는 방안을 함께 고려하여 대책이 마련되어져야 할 것으로 판단된다.
The uncertainty of climate scenarios, as initial information, is one of the significant factors among uncertainties of climate change impacts and vulnerability assessments. In this sense, the quantification of the uncertainty of climate scenarios is essential to understanding these assessments of impacts and vulnerability for adaptation to climate change. Here we quantified the precision of surface temperature of ensemble scenarios (high resolution (1km) RCP4.5 and 8.5) provided by Korea Meteorological Administration, with spatiotemporal variation of the standard deviation of them. From 2021 to 2050, the annual increase rate of RCP8.5 was higher than that of RCP4.5 while the annual variation of RCP8.5 was lower than that of RCP4.5. The standard deviations of ensemble scenarios are higher in summer and winter, particularly in July and January, when the extreme weather events could occur. In general, the uncertainty of ensemble scenarios in summer were lower than those in winter. In spatial distribution, the standard deviation of ensemble scenarios in Seoul Metropolitan Area is relatively higher than other provinces, while that of Yeongnam area is lower than other provinces. In winter, the standard deviations of ensemble scenarios of RCP4.5 and 8.5 in January are higher than those of December. Especially, the standard deviation of ensemble scenarios is higher in the central regions including Gyeonggi, and Gangwon, where the mean surface temperature is lower than southern regions along with Chungbuk. Such differences in precisions of climate ensemble scenarios imply that those uncertainty information should be taken into account for the implementation of national climate change policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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