• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.85-92
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• 2015

본 연구는 잣나무를 대상으로 연륜생장과 기후와의 관계를 구명하기 위해 군집분석을 통해 기후 군집을 분류하였고 기후인자에 의해 연륜생장을 예측할 수 있는 생장모델을 개발하여 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 연륜생장의 변화를 예측하였다. 연륜기후학적 모델은 잣나무 기후군집별 기후변수와 표준화된 잔차 연대기를 이용하여 개발하였다. 개발된 생장지수 추정식에는 2~4개의 기후변수가 사용되었고 결정계수는 0.35~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 잣나무 기후군집별 생장예측은 두 개의 RCP 기후변화 시나리오를 이용해 예측되었다. 해발고도가 높은 곳에 위치한 군집 2와 군집 3에서는 연륜생장이 증가하였지만 대조적으로 해발고도가 낮은 지역에 위치한 군집 1에서는 연륜생장이 감소할 것으로 예측되었다. 따라서 잣나무는 한대수종이지만 일정범위내의 기온 상승 조건에서는 연륜생장이 증가하는 것으로 평가되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.405-405
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• 2017

기후변화로 인해 수자원에 발생할 수 있는 가장 큰 영향은 유역에서의 유출량의 변화이다. 유출량의 변화는 가용한 수자원양의 변화를 의미하므로 미래 가뭄 등에 대한 대책 마련 등을 위해 합리적인 추정과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 유역 유출량의 변화를 추정하기 위해 기상청의 과거 기상관측자료와 RCP 시나리오 자료를 기반으로 SWAT-K와 Tank 모형을 이용해 팔당댐 상류지역에서의 유역 유출량을 모의하였다. 특히 팔당댐 상류는 수도권의 2천만명에 가까운 인구에 대한 수자원의 공급을 담당하는 유역으로서 이 지역의 가뭄은 국가적인 재난을 일으킬 수 있어 매우 중요할 것이므로 기후변화에 의한 가용 수자원의 변화를 미리 예측해 볼 필요가 있을 것으로 판단되었다. 모의 시 모의 대상 지역에 대한 지형학적 인자와 인문학적 인자 등은 변화가 없는 것으로 가정하고 단순하게 기후변화에 의한 강수량과 증발산량 등의 증감만 있는 것으로 가정하였으며, 모의한 결과를 바탕으로 갈수량과 홍수량 등에 대한 빈도를 분석하여 유출의 변화를 살펴보았다. 분석 결과를 통해 팔당댐 상류의 유역 유출량 변화를 통계적으로 예측해 볼 수 있으며, 해당 자료는 지자체의 수자원계획 수립 등에 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.348-357
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• 2015

본 연구는 그간 우리나라에서 경제적인 가치를 인정 받아온 수종인 잣나무를 대상으로 잣나무의 현존 분포를 파악하고, RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 기후변화 시나리오와 생태적 지위 모형에 기반하여 향후 잣나무의 분포 변화를 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 5년간의 NFI 자료에서 조사지점별 잣나무의 풍부도 자료를 추출하여 사용하였으며, 수종에 영향을 미치는 환경요인변수를 선정하기 위해 생태적 지위 모형 가운데 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production)를 이용하였다. 총 27개의 환경요인변수에 대해 각각 모형을 구동하고 컨퓨전 매트릭스(Confusion Matrix) 기반 산출 통계량인 AUC (Area Under Curve)가 0.6 이상인 변수들을 선발하여 최종 잠재분포모형을 작성하였다. 그 결과 작성된 모형은 비교적 높은 적합도를 나타냈는데 잣나무는 현재 표고의 범위가 300m에서 1,200m 사이인 지역 및 남부에서 북부에 이르기까지 넓게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. 작성된 모형에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용한 결과, 잣나무는 2020년대부터 잠재분포역이 큰 폭으로 축소되며, 2090년대에는 우리나라 대부분의 지역이 잣나무의 생육에 불리할 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 기후변화가 잣나무 분포에 미치는 영향을 파악하고, 잣나무와 기후변화와의 상관성에 대한 이해를 높임으로써 향후 지역별 조림수종 선정 및 경제수종 교체 등의 조림적 관점에서 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.43-43
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• 2023

최근 기후변화로 인해 강수량 및 강우패턴이 변화하고 있으며, 기록적인 가뭄이나 홍수와 같은 극한사상의 발생빈도가 점차 증가하고 있다. 국외의 경우 2000년부터 2021년까지 미국 서부 지역에서 극한 가뭄사상이 발생하였으며, 호주에서는 2017년부터 2019년까지 호주 남동부와 뉴사우스웨일스 지역에 극심한 가뭄이 나타났다. 국내의 경우 2000년대에 들어서 가뭄이 국지적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 2022년부터 20023년까지 전라남도 지역에 극심한 가뭄이 발생하였다. CMIP6(Climate Model Intercomparison Project Phase 6)는 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 6차 평가보고서 (Sixth Assessment Report, AR6)에서 기후 모델 간의 비교와 평가를 위해 설립된 국제 협업 프로젝트로 기후변화를 예측하기 위해 다양한 기후 모델을 사용하여 미래의 기후 시나리오를 제시하였다. SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 CMIP6에서 사용되는 미래 사회경제적 발전 경로를 나타내며, 기후변화의 다양한 미래 상황을 평가 및 기후영향을 분석할 수 있다. 국내 논 용수는 주로 저수지와 같은 수리시설물을 통해 공급되는 반면, 밭 용수의 경우 수리시설물로부터 용수를 공급받는 관개전은 일부에 불과하고 대부분의 밭의 경우 용수공급을 강우에 의존하여 가뭄에 더욱 취약한 실정이다. 본 연구에서는 CMIP5 기후모델 기반 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 및 CMIP6 기후모델 기반 SSP 시나리오를 적용하여 미래 기후 데이터를 비교하고자 한다. 또한, 미래 기후변화 시나리오를 토양수분모형을 적용하여 미래 밭가뭄을 전망하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.419-431
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• 2021

최근 서울시의 강수특성이 변하고 있으며, 폭우의 발생빈도와 강도가 점차 증가 추세임이 확인되고 있다. 또한, 대부분의 지역이 도시화가 이루어져 불투수 비율이 높고 인구와 재산이 밀집되어 있어 폭우 발생 시 직접유출에 의한 홍수피해가 가중되고 있는 실정이다. 서울시는 이러한 홍수피해에 적극적으로 대응하기 위하여 침수취약지역 해소사업을 추친 중이며, 구조물적·비구조물적 다양한 대응책을 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 미래 기후변화영향을 고려한 수공구조물의 방재성능 목표 설정을 위하여 29개의 GCM의 강수량자료를 활용하여 자료 기간을 단기(2006-2040, P1), 중기(2041-2070, P2), 및 장기(2071-2100, P3)로 구분하여 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 대한 시공간적 상세화를 실시하였다. 공간상세화는 기상청에서 관리하는 서울관측소의 강우량을 기준으로 GCM의 일자료를 Quantile Mapping을 통하여 처리하였으며, 시간 상세화는 K-Nearest Neighbor Resampling 방법과 유전자알고리즘 방법을 이용한 비매개변수 시간상세화 기법을 통하여 일자료를 시간자료로 상세화하였다. 시간상세화를 통해 각 GCM 시나리오별로 100개의 상세화 시나리오가 산출되어 총 2,900개의 상세화 시나리오를 바탕으로 IDF 곡선을 산출하고 이를 평균하여 미래 극치 강우량의 변화를 산출하였다. 산정결과, 재현기간 100년 지속시간 1시간의 확률강우량은 RCP4.5 시나리오에서 8~16%의 증가 특성을 보이고 있음을 확인하였으며 RCP8.5 시나리오의 경우 7~26%의 증가가 이루어짐을 확인하였다. 본 연구결과는 서울시의 미래 기후변화를 대비한 설계강우량 산정 및 수준목표별 수방정책을 수립하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1126-1139
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• 2014

도시화 및 산업화에 따른 온실가스의 증가로 전 세계적인 이상기후 현상이 빈번하게 발생하고 있으며, 국내에서도 이러한 현상의 하나로 홍수와 가뭄의 영향이 지속적으로 심화되고 있다. 기후변화는 이수, 치수, 환경 등 다양한 측면에서 물 관리 전반에 걸쳐 복잡성을 가중시키고 불확실성을 확대시키는 등 많은 영향을 초래한다. 또한 과거와는 달리 하천유지수량, 환경용수량 등 다양한 용수수요의 증가에 따라 제한된 가용수자원의 추가적인 확보를 위한 분석과 연구가 필요하다. 본 연구에서는 안동댐과 임하댐 유역을 대상으로 기후변화 시나리오와 토양수분 저류구조 Tank 모형을 이용하여 장기 유출량을 산정하였고, 연결도수로를 통해 병렬 연결된 안동댐과 임하댐의 저수지 연결모의운영을 수행하여 임하댐에서 안동댐으로 전환되는 추가 가용 수자원량을 분석, 비교함으로서 미래 기후변화가 가용수자원 확보에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 대표농도경로 기후변화 시나리오 중 RCP 6.0과 RCP 8.5를 이용하여 대상유역의 상세 수문자료를 생산하여 과거 유역의 관측 강수량 자료와 경향성을 분석한 결과 시나리오별 모두 5%~9%의 범위로 강수량이 증가하는 것으로 분석되었으며, 목적함수를 이용한 민감도 분석을 통해 가장 높은 적합도를 나타낸 개체군의 크기는 1000 이었으며 교차비율은 80% 이었다. 본 연구의 결과를 이용하여 미래 기후변화에 대응한 물 관리 측면에서 저수지 운영의 효과를 극대화하고 장기적으로 안정적이고 풍부한 용수공급 계획을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.515-521
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• 2018

본 연구에서는 SEAWAT을 이용하여 여수지역의 해수침투 피해 면적을 파악하고, 기후변화 시나리오 적용에 따른 미래의 해수침투 피해 예상 면적을 산출하였으며 해수침투 피해 저감 대책의 피해면적 저감 능력을 분석하였다. 2015년 기준 여수지역의 해수침투 피해 면적은 $14.90km^2$로 나타났고, 기후변화 시나리오를 적용하였을 때 2099년 여수지역의 예상 해수침투 피해 면적은 RCP 4.5의 경우 $19.19km^2$이며, RCP 8.5의 경우 $20.43km^2$로 나타났다. 이에 대한 저감대책으로 인공함양을 고려하였을 때, 총 $300m^3/d$, $100m^3/d$, $50m^3/d$의 함양 시나리오를 설정하였을 때 RCP 4.5의 경우 해수침투 면적은 평균 7.03%, RCP 8.5의 경우 8.32% 감소하였다. 물리적 차수벽 대책의 경우는 차수벽의 두께를 0.8 m, 1.3 m, 1.8 m로 설정하였을 때 RCP 4.5의 경우 해수침투 면적은 평균 9.80%, RCP 8.5의 경우 10.30% 감소하였다. 본 연구는 연안지역의 해수에 의한 지하수 오염과 그에 수반한 2차적인 피해를 막기 위한 대비책을 결정하기 위한 정량적인 근거로서 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제27권3호
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• pp.291-306
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• 2018

본 연구는 붉가시나무(Quercus acuta Thunb.)를 대상으로 기후변화의 영향을 평가함에 있어 분산능력을 고려해보고자 하였다. 기후변화에 따른 붉가시나무의 잠재서식지 변화를 예측하기 위하여 종의 분포자료와 기후자료를 활용하여 종분포모형을 개발하였다. 종분포모형은 9개 알고리즘을 True Skill Statistic 평가 값 가중치로 합산하는 앙상블모형을 적용하여 불확실성을 줄이고자 하였다. 미래의 시간적 범위는 2050년과 2070년을 대상으로 하였으며, 기후변화 시나리오는 RCP4.5와 RCP8.5를 선정 하였다. 최종적인 미래 잠재서식지는 현재 적합서식지에서 분산능력에 따라 분산가능한지의 여부를 고려하여 결정하였다. 분산능력은 제한이 없는 경우(Unlimited)와 거리에 따른 분산 확률 함수에 3가지 계수값 (${\theta}=-0.005$, ${\theta}=-0.001$, ${\theta}=-0.0005$)을 적용하여 R 패키지인 Migclim을 사용하여 구현하였다. 2050년 RCP4.5 시나리오에서 계수값이 ${\theta}=-0.005$일 때 붉가시나무의 잠재서식지가 감소하였다. 그 이외의 경우에는 분산능력이 낮은 경우에도 한반도 내의 잠재서식지가 늘어났다. 하지만 분산능력을 고려하였을 경우 붉가시나무의 미래 잠재서식지 확장에는 한계가 분명하게 나타났다. 따라서 기후변화에 따른 미래 잠재서식지 예측에 있어서 분산능력을 고려하는 것이 중요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.189-189
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• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2020

미래 기후변화로 인해 집중 호우, 가뭄의 발생 빈도가 증가하고, 물 부족, 수질 오염 등으로 인해 합리적인 수자원 계획 및 관리의 중요성이 증가하고 있다. 기후변화는 유역간 물 이동량 뿐만 아니라 유역의 하천 유량 및 수질에 영향을 미치기 때문에, 물 이동량이 많은 유역에서는 기후변화 시나리오를 고려한 하천 유량 및 수질 변화를 정량적으로 평가해야 한다. 만경강 유역(1,602 ㎢)은 하류 지역에 비옥한 평야가 분포되어 있어 농업이 발달한 유역이나, 유역 내 가용 용수가 부족하여 인근에 위치한 금강 용담댐의 발전용수를 공급받아 사용하고 있다. 발달된 농경지로부터 발생되는 비점오염, 축산 점오염원으로 인한 수질 문제가 심각할 뿐만 아니라, 만경강의 수질은 궁극적으로 새만금호에 영향을 미치기 때문에 더욱 엄격한 관리가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 유역간 물이동량, 취수량 등을 고려하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 구축하였다. 2개의 수위-유량 관측소의 일자료와 2개의 수질관측소 월자료를 이용하여 보정(2012~2014) 및 검증(2016~2018)을 수행한 결과 유출량의 평균 Nash-Sutcliffe model Efficiency (NSE)는 0.49 ~ 0.51, SS, T-N, 그리고 T-P에 대한 평균 결정계수(Coefficient of determination, R²)는 0.73, 0.78, 0.72였다. 미래 기후변화에 따른 유역의 수문 및 수질 변화 분석을 위해 증발산량 산정이 가능한 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 STARDEX를 활용하여 가장 습윤한 시나리오 및 가장 건조한 기후변화 시나리오를 각각 1개를 선정할 것이다. 선정된 시나리오를 구축된 SWAT 모형에 적용하여 미래 유역간 물이동이 유역의 하천 유량 및 수질에 미치는 영향을 미래 평가기간(S1:2011~2040, S2:2041~2070, S3:2071~2100)으로 구분하여 분석할 것이다.