Kim, Deokwhan;Kim, Jungwook;Joo, Hongjun;Han, Daegun;Kim, Hung Soo
Membrane and Water Treatment
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제10권1호
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pp.1-11
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2019
The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (AR5) predicted that recent extreme hydrological events would affect water quality and aggravate various forms of water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed and sunlight) were established using the Representative Concentration Pathways (RCP) 8.5 climate change scenario suggested by the AR5 and calculated the future runoff for each target period (Reference:1989-2015; I: 2016-2040; II: 2041-2070; and III: 2071-2099) using the semi-distributed land use-based runoff processes (SLURP) model. Meteorological factors that affect water quality (precipitation, temperature and runoff) were inputted into the multiple linear regression analysis (MLRA) and artificial neural network (ANN) models to analyze water quality data, dissolved oxygen (DO), biological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), suspended solids (SS), total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P). Future water quality prediction of the Anseongcheon River basin shows that DO at Gongdo station in the river will drop by 35% in autumn by the end of the $21^{st}$ century and that BOD, COD and SS will increase by 36%, 20% and 42%, respectively. Analysis revealed that the oxygen demand at Dongyeongyo station will decrease by 17% in summer and BOD, COD and SS will increase by 30%, 12% and 17%, respectively. This study suggests that there is a need to continuously monitor the water quality of the Anseongcheon River basin for long-term management. A more reliable prediction of future water quality will be achieved if various social scenarios and climate data are taken into consideration.
Subalpine and alpine ecosystems are especially vulnerable to temperature increases. Betula ermanii Cham. (Betulaceae) is a dominant broad-leaved tree species in the subalpine zone and is designated as a 'Climate-sensitive Biological Indicator Species' in South Korea. This study aimed to predict the potential distribution of B. ermanii under current and future climate conditions in South Korea using the MaxEnt model. The species distribution models showed an excellent fit (AUC=0.99). Among the climatic variables, the most critical factors shaping B. ermanii distribution were identified as the maximum temperature of warmest month (Bio5; 64.8%) and annual mean temperature (Bio1; 20.3%). Current potential habitats were predicted in the Baekdudaegan mountain range and Mt. Hallasan, and the area of suitable habitat was 1531.52 km2, covering 1.57% of the Korean Peninsula. With global warming, future climate scenarios have predicted a decrease in the suitable habitats for B. ermanii. Under RCP8.5-2070s, in particular, habitat with high potential was predicted only in several small areas in Gangwon-do, and the total area suitable for the species decreased by up to 97.3% compared to the current range. We conclude that the dominant factor affecting the distribution of B. ermanii is temperature and that future temperature rises will increase the vulnerability of this species.
The impact of global warming on the south Asian summer monsoon is of critical importance for the large population of this region. This study aims to investigate the future changes of the precipitation extremes during pre-monsoon and monsoon, across this region in a more organized regional structure. The study area is divided into six major divisions based on the Köppen-Geiger's climate structure and 10 sub-divisions considering the geographical locations. The future changes of extreme precipitation indices are analyzed for each zone separately using five indices from ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices); R10mm, Rx1day, Rx5day, R95pTOT and PRCPTOT. 10 global climate model (GCM) outputs from the latest CMIP6 under four combinations of SSP-RCP scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) are used. The GCMs are bias corrected using nonparametric quantile transformation based on the smoothing spline method. The future period is divided into near future (2031-2065) and far future (2066-2100) and then the changes are compared based on the historical period (1980-2014). The analysis is carried out separately for pre-monsoon (March, April, May) and monsoon (June, July, August, September). The methodology used to compare the changes is probability distribution functions (PDF). Kernel density estimation is used to plot the PDFs. For this study we did not use a multi-model ensemble output and the changes in each extreme precipitation index are analyzed GCM wise. From the results it can be observed that the performance of the GCMs vary depending on the sub-zone as well as on the precipitation index. Final conclusions are made by removing the poor performing GCMs and by analyzing the overall changes in the PDFs of the remaining GCMs.
정부와 지자체는 기후변화로 인한 홍수 피해를 저감하고자 내수배제 용량 증대, 건전한 물환경 조성 등 다양한 방향의 정책들을 제시하고 있다. 각 지자체 별로 다양한 홍수 대응 정책들을 반영하고 있지만, 2022년 집중호우에 의한 도심지역 침수 피해 사례와 같이 기후변화로 인하여 증가된 홍수량에 대한 적절한 대비를 못하고 있다. 따라서 지자체는 현재의 홍수 대응 정책들과 더불어 추가적인 홍수 대응 정책을 시행하여야 하며, 지속가능한 개발을 고려한 유역의 건전한 물순환을 유지해야 한다. 본 연구에서는 토지피복 등 유역의 특성을 고려하여 실행 가능한 홍수 정책들의 대응 효과를 분석하고, 기후변화 시나리오를 반영한 미래 빈도분석 결과를 반영하여 최적의 홍수 대응 정책 대안을 제시하고자 한다. 연구에서 선정한 홍수 대응 정책은 우수관거 용량을 증대시키는 관거 교체 정책, 지속가능한 저영향개발 기법을 적용한 투수성 포장과 옥상녹화 정책을 선정하였다. 미래 강우 시나리오는 3개의 CMIP6 GCM모형(ACCESS-CM2, CanESM5, GFDL-ESM4)과 2개의 SSP-RCP 시나리오(SSP1-26, SSP5-85)를 사용하였다. 홍수 저감 효과는 도시유출해석모형인 SWMM 모형으로 분석하였다. 또한, 정책 이행에 발생하는 공사와 운영 비용을 산정하여 경제적 편익 분석을 실시하였다. 분석 결과, 투수성 포장과 우수관거 용량 확대 정책을 반영하는 정책 시나리오가 가장 경제적인 홍수 저감 효과를 가져오는 것으로 분석되었다. 본 연구의 정책별 경제적 비용과 홍수 저감 효과 분석은 기후변화에 대비한 도시유역의 홍수 대응 정책을 평가하고 우선순위를 선정하는데 있어 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 기후 연구에서는 지속적인 기후의 변화로 인한 기후 위기는 전지구적으로 아열대화와 사막화를 전망하고 있으며, 우리나라도 기후 변화로 인하여 담수 자원에 악영향을 미치고 있다. 대부분 가뭄은 기본적으로 강수량 부족에 의해 발생되며, 기상변수와 높은 상관관계를 나타내고 있다. 따라서 가뭄을 정량화하기 위한 연구들이 빈번하게 수행되며 다양한 가뭄지수들이 개발되고 있다. 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)는 가뭄 연구에 대표적으로 사용되는 지표이며 특히, SPEI는 강수와 증발산 사이의 물수지에 대한 평균 조건을 고려할 수 있는 것이 장점이다. 미래 가뭄 연구는 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)의 미래 시나리오를 이용하여 연구가 수행되고 있는데 새롭게 개발된 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 미래의 완화와 적응을 기반으로 5개의 시나리오로 구분되며, 사회 및 경제적 요소를 함께 내포하고 있어 현실적인 미래 기후를 예측할 수 있다. 과거 미래 가뭄 연구는 CMIP5의 미래 시나리오인 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오를 사용한 연구가 대부분이다. 따라서 새롭게 개발된 SSP 시나리오를 이용하여 미래 가뭄 예측 연구가 필요하다. 본 연구는 SSP 시나리오의 중간 단계인 SSP2-4.5와 가장 높은 단계인 SSP5-8.5의 기후 요소를 토대로 사용하여 우리나라 미래 기간의 SPI와 SPEI를 4개(3-, 6-, 9-, 12-month)의 기간으로 구분하여 산정하였다. 시·공간적 분석을 하기 위해 가까운 미래(2025-2060)와 먼 미래(2065-2100)로 구분하였으며, 격자별로 가뭄의 심도와 발생 면적을 분석하였다. 연구 결과로 SPI의 근 미래 극한 가뭄(<-2.0)은 높았으나, 먼 미래는 오히려 전국적으로 가뭄이 줄어들었다. SPEI는 일부 지역에서 적당한 건조상태(-1.5 ~ -1.0)가 산정되었으나, 대부분 극한 가뭄이 발생하였다.
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.
최근 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 재해의 피해는 심각해졌다. 그러므로 미래 재해로 인한 피해를 완화시키기 위한 수자원 계획 수립 및 관리의 중요성이 높아지고 있다. 전지구모형(General Circulation Model, GCM)은 기후 변화 연구에서 기후 요인의 변동을 조사하는데 널리 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 기후 변화 시나리오를 고려하여 도시유역의 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위를 산정했다. 기후 변화 시나리오에는Representative Concentration Pathway(RCP)와 Shared Socioeconomic Pathway(SSP) 시나리오가 사용되었으며 CMIP5와 CMIP6의 GCM을 고려하였다. GCM을 이용하여 산정된 미래 월 강수량은 분위사상(Quantile Mapping)법의 비모수변환(Non-Parametirc Transformation)법 중 하나인 스플라인 평활(Smoothing Spline) 방법을 사용하여 편이보정 되었다. 연구대상지는 목감천 유역이 선정되었으며, 27개의 소유역에 대해 투수성포장 시설의 우선순위를 산정되었다. 우선순위 산정을 위한 평가 기준들은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response(DPSIR) 모형을 기반으로 산정 되었다. 평가기준에 따른 27개의 소유역에 대한 값들은 통계청 및 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS), 편이보정 된 미래 강수량과 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용한 유출분석 결과를 통해 도출했다. 평가기준들의 객관적 가중치 산정을 위해 엔트로피 방법을 이용했다. 최종적으로 목감천 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위 산정에는 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS방법을 사용했다. 산정 결과 DPSIR 모형을 기반으로 수문학적 요소에 큰 가중치를 부여한 경우 하류보다는 상류 유역에서 높은 우선순위를 확인했으며, 각 요소별 동일한 가중치를 주었을 때 하류 유역에 높은 우선순위가 집중되었다.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
본 연구에서는 다중 기후모델에 의한 미래 기후자료를 기반으로 SWAT-K 유역모형을 적용하여, 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수자원 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 9개의 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2010~2099년)에 대한 SWAT-K 모형의 기상자료로 적용하였다. 과거(1992~2013년) 및 미래기간에 대한 연도별 수문변화를 분석한 결과 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 모두 증가하는 추세로 나타났다. 과거기간에 비해 유출량의 변화가 가장 크게 나타났으며(최대 50% 증가), 증발산량은 상대적으로 작게 나타났다(최대 11% 증가). 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가에 따라 유출량과 함양량도 크게 증가하는 반면, 동일기간에 대한 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다. 1월과 12월은 반대의 경향이 나타났다. 미래의 물수지 변화를 분석한 결과 강수량 대비 유출량, 증발산량, 함양량의 비율은 변화가 크지 않으나, 과거와 비교했을 때 RCP 8.5 시나리오에서 유출량 비율은 최대 4.3% 증가하는 반면, 증발산량 비율은 최대 3.5% 감소하는 것으로 나타났다. 기존의 타 연구와 본 연구에서 도출한 결과를 종합해 볼 때, 현재 제시되고 있는 기후변화 시나리오 가정 하에서는 미래로 갈수록 점차 강수량과 유출량이 증가할 것이고 특히 여름철 강수량 및 유출량의 증가가 예상된다. 이로 인해 제주도 지역의 함양량도 함께 증가할 것으로 판단할 수 있다. 다만, 본 연구는 장기적인 측면에서 자연적인 기후변화로 인한 영향을 분석한 것이며, 추가적으로 단기적인 수재해 대응을 위한 홍수와 가뭄관리, 인위적인 용수 수급 관리 등에 대한 종합적인 분석을 통해 제주도 수자원의 지속가능한 이용을 위한 대응방안이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.