기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
Mehboob, Muhammad Shafqat;Panda, Manas Ranjan;Kim, Yeonjoo
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.116-116
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2020
Gilgit-Baltistan (GB) is a highly mountainous and remote region covering 45% of Upper Indus Basin (UIB) with around 1.8 million population is vulnerable to climate change and socio-economic growth makes water resources management and planning more complex. To understand the water scarcity in the region this study is carried out to project water supply and demand for agricultural and domestic sector under various climate-socio-economic scenarios in five sub catchments of GB i.e., Astore, Gilgit, Hunza, Shigar and Shyok for a period of 2015 to 2050 using Water Evaluation and Planning (WEAP) model. For climate change scenario ensembled mean of three global climate models (GCMs) was used under three different Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios (RCP2.6, RCP6.0 and RCP8.5). The Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) and agricultural Land Development (LD) scenarios were combined with climate scenarios to develop climate-socio-economic scenario. Our results indicate that the climate change and socio-economic growth would create a gap between supply and demand of water in the region, with socio-economic growth (e.g. agricultural and population) as dominant external factor that would reduce food production and increase poverty level in the region. Among five catchments only Astore and Gilgit will face shortfall of water while Shyoke would face shortfall of water only under agricultural growth scenarios. We also observed that the shortfall of water in response to climate-socio-economic scenarios is totally different over two water deficient catchments due to its demography and geography. Finally, to help policy makers in developing regional water resources and management policies we classified five sub catchments of UIB according to its water deficiency level.
본 논문은 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포의 연도별 변화를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 신갈나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 신갈나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 2020년부터 2100년까지 10년 단위로 추정하였다. 그 결과 시간이 경과함에 따라 신갈나무의 적지면적은 감소하는 것으로 나타났으며, 극한 기후변화 시나리오인 RCP 8.5를 적용할 경우 RCP 4.5에 비해 적지의 감소 폭이 훨씬 더 큰 것으로 예측되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 적지적수와 관련된 산림정책 수립에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 서울시 온량지수 변화를 추정하였으며, 이에 따른 적응 가능한 식물종을 제안하였다. 기후변화 시나리오에 따라 서울시의 온량지수 변화의 차이는 있었으나 냉온대 남부림에서 난온대림으로 변화할 것으로 예상된다. 2010년부터 2099년까지 서울시 온량지수 분포변화를 예측한 결과에 따른 적응 가능한 식물종은 교목층에 졸참나무, 굴참나무, 소나무, 상수리나무, 때죽나무, 곰솔 등 6종이었으며, 관목층에는 쥐똥나무, 조록싸리, 개옻나무, 작살나무, 산딸기, 찔레꽃, 초피나무 등 7종이었고, 초본층은 주름조개풀, 고사리, 닭의 장풀 등 3종, 덩굴성식물에는 청미래덩굴, 댕댕이덩굴, 담쟁이덩굴, 인동, 계요등, 노박덩굴, 사위질빵, 멍석딸기, 마, 으름, 마삭줄 등, 등 11종을 포함하여 총 27종이 공통적으로 기후변화 시나리오에 따라 온량지수의 변화에도 적응 가능할 것으로 예상된다.
This study was to evaluate the potential climate change impact on watershed hydrological components of evapotranspiration, surface runoff, lateral flow, return flow, and streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). For Yongdam dam watershed (930 $km^2$), the SWAT model was calibrated for five years (2002-2006) and validated for three years (2004-2006) using daily streamflow data at three locations and daily soil moisture data at five locations. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R^2$) were 0.43-0.67 and 0.48-0.70 for streamflow, and 0.16-0.65 and 0.27-0.76 for soil moisture, respectively. For future evaluation, the HadGEM3-RA climate data by Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were adopted. The biased future data were corrected using 30 years (1982-2011, baseline period) of ground weather data. The HadGEM3-RA 2080s (2060-2099) temperature and precipitation showed increase of $+4.7^{\circ}C$ and +22.5 %, respectively based on the baseline data. The impacts of future climate change on the evapotranspiration, surface runoff, baseflow, and streamflow showed changes of +11.8 %, +36.8 %, +20.5 %, and +29.2 %, respectively. Overall, the future hydrologic results by RCP emission scenarios showed increase patterns due to the overall increase of future temperature and precipitation.
The purpose of this study is to assess the climate change vulnerability of coastal and offshore fisheries in the South Sea of Korea using the RCP scenarios. Based on the vulnerability defined by IPCC, the indicator-based method was applied. Exposure indicator was calculated through weighted sum of the sea temperature and salinity forecasted by National Institute of Fisheries Science, and the weights were obtained from the time-space distribution of each fisheries. Sensitivity indicator was determined by applying the catch proportion of fisheries to the sensitivity of fish species. The adaptive capacity was measured by survey of fisheries which represent the ability of the fishermen well. As a result of summarizing the above indicators, vulnerability of coastal fisheries is higher than offshore fisheries. This shows that measures against coastal fisheries are needed. In addition, the results of each scenario are somewhat different, so it is considered that accurate prediction of climate change is important for adaptation measures.
최근 WMO는 온실가스 배출량 시나리오(SRES)를 대신하여 대표농도경로(RCP)를 바탕으로 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였으며 기상연구소는 RCP 시나리오를 바탕으로 한반도의 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였다. 본 연구에서는 과거 관측값을 바탕으로 평년(1981-2010)의 애멸구의 우화시기와 세대수를 추정하였으며, RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 2020년대(2015-2024), 2050년대(2045-2054)와 2090년대(2085-2094) 애멸구의 우화시기와 세대수를 예측하였다. 평년 애멸구 월동 1세대수의 우화일인 $176.0{\pm}0.97$일과 비교하여 2050년대에서는 $13.2{\pm}0.18$일($162.8{\pm}0.91$일), 2090년대에는 $32.1{\pm}0.61$일($143.9{\pm}1.08$일) 앞당겨질 것을 예측되었다. 그리고 애멸구의 연간 세대수는 2050년대에서는 현재보다 $2.0{\pm}0.02$세대, 2090년대에는 $5.2{\pm}0.06$세대 증가할 것으로 예측되었다.
Extreme floods occur more often recently as the frequency of extreme storm events increase due to the climate change. Because the extreme flood exceeding the design flood can cause large-scale disasters, it is important to predict and prepare for the future extreme flood. Flood flow is affected by two main factors; rainfall and land use. To predict the future extreme flood, both changes in rainfall due to the climate change and land use should be considered. The objective of this study was to simulate the future design flood in the Hwangguji river watershed, South Korea. The climate and land use change scenarios were derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. Conversion of land use and its effects (CLUE) and hydrologic modelling system (HEC-HMS) models were used to simulate the land use change and design flood, respectively. Design floods of 100-year and 200-year for 2040, 2070, and 2100 under the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed. The land use change simulation described that the urban area would increase, while forest would decrease from 2010 to 2100 for both the RCP4.5 and 8.5 scenarios. The overall changes in design floods from 2010 to 2100 were similar to those of probable rainfalls. However, the impact of land use change on design flood was negligible because the increase rate of probable rainfall was much larger than that of curve number (CN) and impervious area.
The purpose of this study was to evaluate the reduction effect of non point source (NPS) pollution in Haean highland agricultural catchment ($62.8km^2$) for 13 BMP scenarios under RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and 8.5 scenarios. Under the present climate condition, the BMP (best management practices) reduction efficiency of SS (suspended solid), T-N (total nitrogen), and T-P (total phosphorus) showed +25.7%, +4.2%, and +16.1% for VFS (vegetative filter strip), +0.1%, +15.6%, and +5.7% for FC (fertilizer control), and +6.3%, -2.9%, and +3.9% for RSM (rice straw mulching) respectively. In general, effective was the best for SS and T-P reductions, and the FC was the best for T-N reduction. The negative effect of T-N on RSM was induced by increase in infiltration and solute transport to baseflow. Under the future climate change scenarios, the SS, T-N, and T-P reduction efficiency showed the range of +1.9~+11.6%, -1.9~+0.2%, and +5.3~+11.9% respectively. The 3 BMPs (VFS, FC, and RSM) application in the future showed negative and little differences (-0.5~+1.6%) for SS and T-N reduction efficiencies while T-P reduction efficiency showed +0.3~+7.6% comparing with the baseline period. To achieve an increase in the reduction efficiency of future SS and T-N by +2~+10%, the combined application of more than two BMPs is necessary.
본 연구에서는 황룡강 유역에 유역모델 HSPF (Hydrological Simulation Program - Fortran)를 적용하여 기후변화에 따른 오염부하 유출 변화량을 분석하였다. 황룡강 유역을 7개 소유역으로 분할하고 2011년에 관측된 유량, SS, BOD, TN, TP 농도자료를 이용하여 모델 보정 및 검정을 실시하였다. 기후변화에 따른 황룡강 유역의 환경변화를 예측하기 위해 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하였으며, 과거 기간 동안의 강우와 기온에 대한 모의치와 관측치간 월별 평균을 비교하여 미래 기상 자료에 대한 편의 보정을 수행하였다. 기후변화 시나리오의 기상 자료 분석 결과, 21세기 전반기와 비교하여 중, 후반기에 상대적으로 많은 연강수량과 연평균기온을 보이는 것으로 분석되었다. 기후변화에 따른 황룡강 유역에서의 오염물질 유출량 분석 결과, RCP 4.5 시나리오에서는 2020년대 대비 2080년대에 평균 연간 강우, BOD, TN, TP 유출량이 각각 47%, 24%, 21%, 27% 증가율을 보여 21세기 후반기로 갈수록 연간 오염부하 유출량이 전반적으로 증가하는 것으로 분석되었다. RCP 8.5 시나리오에서는 2020년대 대비 2050년대에 평균 연간 강우, BOD, TN, TP 유출량이 각각 34%, 20%, 20%, 21% 증가율을 보이며 21세기 중반기에 연간 오염부하 유출량이 상대적으로 가장 많이 증가할 것으로 분석되었다. 이는 연강수량 변화와 동일한 패턴의 변화로서 기후변화에 따른 강우량 변화가 오염물질 유출량에 그대로 반영된 결과를 보여준다. 한편, 월별 오염물질 유출량은 RCP 4.5에서는 9월에, RCP 8.5에서는 2월에 상대적으로 크게 증가할 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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