건설공사는 주로 옥외에서 이루어지기 때문에 토공사, 철근콘크리트 공사 등은 강우에 의한 작업불능일 수가 다수 발생한다. 특히, 지구 온난화에 의한 강우량 변화는 공기산정을 더욱 어렵게 하고 있다. 따라서 공정계획 수립 시 해당지역의 강우량 변화를 파악하고 작업불능일 수를 산정해야 한다. 이 연구에서는 인천지역의 1960년부터 2016년까지의 기상'관측'자료와, 2018년부터 2074년까지의 기상'예측'자료인 RCP 4.5를 활용하여 강우 변화시점을 파악하였고, 그 시점 전 후로 연 강우, 계절별 강우로 인한 작업불능일 수의 변화를 분석하였다. 그 결과 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년에 강우량이 뚜렷하게 변화한 것으로 나타났으며, 특히 2013년, 2038년, 2069년 기준으로 강우로 인한 작업불능일 수의 변화 폭이 큰 것으로 파악 되었다.
기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.
기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.
전지구적으로 진행 중인 기후변화 및 토지이용변화 등으로 강우량 및 유출량의 증가는 지속적으로 전망되고 있지만 현재 댐 시설물의 설계 및 유지관리에 대한 기준 및 제도에는 이러한 기후변화 영향에 대한 대책 및 적응방안이 포함되어 있지 않다. 기후변화로 인해 지속적 증가로 예상되는 피해에 대응하기 위하여 댐 수문학적 안전성 재평가가 필수적이고, 그에 따른 각종 위험도 및 취약성 평가가 함께 수반되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 기후변화 시나리오를 적용하여 미래에 대한 댐의 수문학적 안전성 평가를 수행하고자 한다. 이를 평가하기 위하여 IPCC AR5 RCP 4.5/8.5시나리오를 사용하여 충주댐 유역의 가능최대강수량(PMP)와 가능최대홍수량(PMF) 산출 및 댐의 월류 및 여유고 확보 여부를 판단하였다. 그 결과를 사용하여 기후변화에 따른 전 기간(2040, 2070, 2100)에 대한 수문학적 안전성평가를 수행하여 향후 미래에 대한 안전성을 검토하고자 한다.
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.
본 연구에서는 만경강유역(1,602 ㎢)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 미래 극한 기후변화 시나리오와 유역간 물이동 감소에 따른 유역의 수문 수질 변화를 미래기간(S1: 2010~2039, S2: 2040~2069, S3: 2070~2099)로 구분하여 평가하였다. 이를 위해 유역간 물이동량, 유역내 취수량, 점 오염원 등을 고려하여 SWAT 모형을 구축 후 수위 관측소 2지점(대천, 전주), 수질 관측소 2지점(삼례, 김제)에 대하여 유출량과 부하량을 보정(2012~2014년) 및 검증(2016~2018년)하였다. 검보정 결과 유출량의 평균 R2는 0.7, NSE는 0.51이었으며, SS, T-N, T-P의 평균 R2는 0.72, 0.80, 0.72로 분석되었다. 미래 기후변화에 따른 연평균 유출량은 최대 459 mm/yr 증가하였으며, 연평균 SS, T-N, T-P 부하량은 각각 최대 19,548 ton/yr, 68,748 kg/yr, 13,728 kg/yr 증가하였다. 미래 유역간 물 이동량이 감소하였을 때, 봄과 겨울에 유출량이 감소하였으며, 미래 수질 부하량은 강수량의 영향으로 과거 관측 기간보다 증가하였다. 유출량 감소와 부하량 증가로 인한 수질 악화를 개선하기 위해서는 유역간 물이동이 일정 수준으로 지속되어야 할 것으로 판단된다.
멸강나방(Mythimna seperata)과 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)은 중국 남부 양쯔강 유역에서 봄철 편서풍을 타고 국내로 유입되는 비래 해충(Migratory insect pests)으로 벼를 기주로 삼아 벼 잎을 가해하여 생육을 저해시킨다. 두 나방의 분포를 파악하기 위해서는 서식처의 온습도 뿐만 아니라 주변 환경 요소를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 두 나방의 분포를 파악하기 위해서 SDM(Species Distribution Model) 중 Machine learning model인 MaxEnt (Maximum Entropy)에 출현 자료, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오, RCP (Representative Concentration Pathway) 시나리오를 적용하여 현재와 미래의 서식지 적합성 모형을 예측했다. 결과로 시기에 따른 서식처 면적이 큰 차이가 없었으며, SSPs 시나리오가 나빠짐에 따라 분포 면적이 넓어졌다. 두 나방은 중국으로부터 비래 후 생존하기 위한 최적의 장소가 기주가 있는 서해안과 남해안에 집중되어 있다. MaxEnt 결과 토지피복 자료, DEM (Degital Elevation Model) 순으로 기여도가 높게 나타났다. 이는 논에서의 출현 확률 높고 고도가 높아지면서 출현 확률이 낮아졌기 때문이다. 기후 변수에서 멸강나방은 BIO_4 (Temperature seasonality), 혹명나방은 BIO_2 (Mean Diurnal Range)가 높게 나타났다. 멸강나방은 계절에 의한 기온 차가 31.9℃ 이상일 때 서식처가 줄어들고, 혹명나방은 일교차 클수록 서식처가 넓어질 것으로 나타났다. 서식지 적합성 모형에서 두 나방은 대부분의 논에서 서식이 가능할 것이라 예측되었다. 하지만, 두 나방의 출현 위치를 정확하게 예측하는 데 한계가 있으므로, 서식지 적합성 지도를 기초로 조기에 대응하는 것이 중요하다고 판단된다.
Observation data (1981-2014) and climate change scenario data (historical: 1981-2005; RCP 2.6 and 8.5: 2006-2100) were used to analyze occurrence and future outlook of the extreme heat days and tropical nights in Daegu and Jeju. Then we compared the mortality and observations data (1993-2013). During 1981-2014, the average of extreme heat days (tropical nights) was 24.41 days (12.47 days) in Daegu, and 6.5 days (22.14 days) in Jeju. Extreme heat days and tropical nights have been similarly increased in Daegu, but tropical nights increased more than extreme heat days in Jeju. Extreme heat days and tropical nights in both, Daegu and Jeju showed high correlation with daily mortality, specifically Daegu's correlation was higher than that of jeju. The yearly increasing rate of extreme heat of the future (2076-2100) was 1.7-3.6 times and 7.8-37.7 times higher than the past (1981-2005) in Daegu and Jeju, respectively. The yearly increase rate of tropical nights of future was 2.6-5.0 times and 2.9-5.6 times higher in Daegu and Jeju, respectively. During 2006-2100 periods, the trend of extreme heat days was observed both in Daegu and Jeju. On the average, extreme heat days and tropical nights in Jeju increased more than that of Daegu. However, the trend of extreme heat days increase in Daegu was higher than that in Jeju, whereas, the trend of tropical nights in Jeju was higher than that in Daegu.
본 연구에서는 청계천 효자배수분구 유역을 대상으로 RCP 시나리오를 이용하여 Historical 강수량 및 5개의 GCMs 모델로 부터 산정된 Future 강수량과의 변화를 분석하였다. 각 GCMs 모델별 Historical 대비 Future 연 평균 강수량은 최소 35.30 mm에서 최대 208.65 mm 증가하였다. 그리고 Historical 대비 Future 변화율은 1.73%~16.84% 증가하였다. SWMM 모형을 이용하여 투수성포장, 침투도랑, 옥상녹화 3가지의 LID 요소기술을 이용하였다. 그리고 LID 요소기술별 적용된 가중치 변화에 따른 유출량을 분석하였다. 그 결과 각 GCMs 모델별 차이는 있으나 최소 2.58%, 최대 28.78% 유출량이 증가하였다. 그러나 투수성포장 및 침투도랑의 단일 적용시 INM-CM4와 MRI-CGCM3 모델에서 Historical 유출량 대비 각각 3.48%와 2.74%, 8.04%와 7.16% 감소되었다. 또한 두 가지의 LID 요소기술을 조합한 경우에도 유출량이 2.74%와 2.89%, 7.16%와 7.31% 감소되었다. 이것은 기존 Historical의 유출량보다 적거나 유사한 수준인 것으로 분석되었다. LID 요소기술의 적용 결과, 옥상녹화가 도심유역 면적의 1/3정도 적용되는 것이 유출량에 대한 지체시간을 확보하는데 가장 효과적인 것으로 나타났다. 또한 구도심 지역에 LID 기법을 적용할 경우 경제적 비용, 유지관리, 도심경관의 순서로 우선순위를 고려하는 것이 바람직하다.
The objective of this study are to analyze changes in future rainfall patterns in the Soyang-dam watershed according to the RCP 4.5 scenario of climate change. Second objective is to project peak flow and hourly sediment simulated for the future extreme rainfall events using the SWAT model. For these, accuracy of SWAT hourly simulation for the large scale watershed was evaluated in advance. The results of model calibration showed that simulated peak flow matched observation well with acceptable average relative error. The results of future rainfall pattern changes analysis indicated that extreme storm events will become more severe and frequent as climate change progresses. Especially, possibility of occurrence of large scale extreme storm events will be greater on the periods of 2030-2040 and 2050-2060. In addition, as shown in the SWAT hourly simulation for the future extreme storm events, more severe flood and turbid water can happen in the future compared with the most devastating storm event which occurred by the typhoon Ewiniar in 2006 year. Thus, countermeasures against future extreme storm event and turbid water are needed to cope with climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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