기후변화가 가속됨에 따라 이에 따른 수문환경의 변화 예측이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 경안천 유역의 부유사량 변화를 모의하였다. SRES A1B 시나리오를 채택하고 이 시나리오에서의 강수량 변화를 10개 GCM을 이용해 모의하였다. 샘플링 오차를 줄이기 위해 BMA(Bayesian model averaging)기법을 사용해 10개 GCM의 결과를 앙상블했다. 부유사량의 모의를 위해 SWAT 모형이 이용되었다. 모의 결과, 경안천 유역의 경우 강수량과 부유사량 모두 상당히 증가하는 것으로 나타났다. 안정하도를 위한 구조물 설계시, 이러한 변화를 고려하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
최근 많은 수문학자들은 전지구적 기후변화로 인한 피해 예방과 저감을 위해 기후변화가 수문학적으로 어떤 영향을 미치고 있는지 알기 위해 많은 연구를 진행하고 있으며, 기후변화시나리오를 작성하고자 이산화탄소 배출농도를 가정하여 다양한 시나리오를 생성하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 수자원 관리를 위해 저해상도의 GCM(General Circulation Models) 모형에서 생성되는 모의결과를 유역 규모의 단위로 스케일 상세화 기법(downscaling)을 적용 시켜 보고자 한다. 이를 위해 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A1B 시나리오를 채택하여 우리나라 기상청이 연구에 참여 제공하고 있는 EHCO-G 모델의 모의결과를 이용하여 소양강 유역에 적용하였다. 상세화 기법으로는 현재와 과거의 입력값들과 이에 대응된 출력값들을 알고 있는 경우에 미래의 새로운 입력값들에 대한 예측값들을 추출하는데 유용하며, 비선형적 비연속적인 특성이 강한 모델에 강점을 가지고 있는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델을 사용하고자 한다.
본 연구에서는 SRES A2 시나리오의 GCM 결과를 역학적으로 다운스케일한 해상도 27km$\times$27km 자료를 이용하여 국내 139개 유역에 대해 기후변화에 따른 수자원의 시공간 변화를 평가하고 결과를 제시하였다. 유출량의 변화는 유역에 따라 그리고 분석기간에 따라 변화율에서 차이가 나타났다. 기간별로 차이는 있으나 한강과 한강동해안에 위치한 유역에서는 연평균유출량이 증가하고 나머지 유역에서는 감소할 것으로 분석되었다. 계절별 분석에서는 가을과 겨울철 유출량의 증가와 봄과 여름철의 유출량이 감소하는 것으로 나타났다. 유역별 유출고를 저수(Q$\leq$5mm), 평수 (5mm$\geq$100mm)으로 구분하여 변화를 분석한 결과, 대부분의 유역에서 2031-2060년과 2061-2090년 기간에서 저수량이 증가하는 것으로 나타났다. 고수량의 경우 기간별로 -100$\sim$500%의 빈도변화를 보여 저수량에 비해 변화율이 큰 것으로 나타났다. 또한 평균유출량의 증감에 관계없이 최대유출량은 시간에 따라 더 커질 것으로 분석되었다. 유역별 연평균 기온, 강수 그리고 유출변화율을 이용하여 추정한 회귀분석 결과 기온이 1$^{\circ}C$ 변화함에 따라 권역별로 실제증발산이 3.4$\sim$5.3% 정도 변화되는 것으로 나타났다. 이 상황에서 강수량이 $\pm$10% 변화 될 경우 유출량이 권역별로 -18.2$\sim$+12.4%(한강), -21.6$\sim$+14.6%(낙동강), -17.5$\sim$+11.5%(금강), -18.4$\sim$+10.6%(섬진강), -19.9$\sim$+12.7%(영산강)의 변화를 보일 것으로 분석되었다.
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.
본 연구의 목적은 광역의 일단위 수문순환을 모의할 수 있는 격자기반의 분포형 모델을 구축한 후, 이를 미래 기후변화에 따른 광역적 수문영향을 평가하는데 있다. 격자별로 지표 유출층, 지표하 불포화 및 포화 토양층의 3단으로 구성하여 일별 물수지를 계산하며, 증발산량은 Penman-Monteith방법을 사용하였고, 지표 및 지표하유출은 지체계수(lag coefficient)와 감수곡선 계수(recession curve slope)를 적용하였다. 모델의 검보정을 위하여 한강유역의 충주댐과 소양강댐을 대상으로 9개년(2001-2009)의 댐유입량 자료를 이용하여 모델의 6개 주요매개변수를 보정하였으며, Nash-Sutcliffe 모델효율 (NSE)은 각각 0.57, 0.71의 값을 보였으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.65, 0.72의 값을 보였다. 5개의 IPCC SRES A1B 기후변화 시나리오자료(CSIRO MK3, GFDL CM2_1, CONS ECHO-G, MRI CGCM2_3_2, UKMO HADGEMI)를 적용한 결과, 미래 유출량의 변화는 강수량과 비슷한 경향을 보이면서 전체적으로 7.0%~27.1% 증가하였고, 증발산량도 미래 기온의 증가경향으로 일부 경우를 제외하고 증가하는 경향을 나타내었으며, 이들의 공간적 변화를 제시하였다.
본 연구의 목적은 GCM으로부터 생산된 기후시나리오자료를 이용하여 미래 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하고 미래기간의 확률강우량, 홍수량, 홍수위 산정을 통해 기후변화로 인한 홍수특성변화를 정량적으로 분석하는데 있다. 대상유역으로 남한강 상류유역을 선정하였으며, 기후시나리오자료는 13개 GCMs으로부터 IPCC SRES A2 기후시나리오 자료를 구축하였고 자료기간은 총 130년(1971~2100년)이다. 확률강우량은 4개 자료기간(S0: 1971~2000년; S1: 2011~2040년; S2: 2041~2070년; S3: 2071~2100년)으로 구분하여 강우지속기간 1440분의 100년 빈도 확률강우량을 산정하였다. 또한 17개 소유역에 대해 확률홍수량을 산정하고 충주댐 직하류부터 팔당댐 직상류까지의 주하도 구간에 대해 홍수위 분석을 수행하였다. 남한강유역은 과거기간의 확률강우량 142.1mm에 비해 13.0~15.1% 증가, 첨두홍수량은 $20,708.0\;m^3/s$에 비해 29.1~33.5% 증가, 홍수위는 구간평균 12.6~13.6% 증가하는 것을 확인하였다.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
Background: Bone metastasis is a single condition but presents with various patterns and severities. Skeletal-related events (SREs) deteriorate overall performance status and reduce quality of life. However, guidelines for early detection and management are limited. This study includes a survey of the prevalence of bone metastasis in cases with common cancers in Thailand as well as a focus on survival patterns and SREs. Materials and Methods: A retrospective cohort analysis was conducted using a database of the Chiang Mai Cancer Registry and the Musculoskeletal Tumor Registry of the OLARN Center, Chiang Mai University. The prevalence of bone metastasis from each type of primary cancer was noted and time-to-event analysis was performed to estimate cancer survival rates after bone metastasis. Results: There were 29,447 cases of the ten most common cancers in Thailand, accounting for 82.2% of the entire cancer registry entries during the study period. Among those cases, there were 2,263 with bone metastases, accounting for 7.68% of entries. Bone metastasis from lung, liver, breast, cervix and prostate are common in the Thai population, accounting for 83.4% of all positive cases. The median survival time of all was 6 months. Of the bone metastases, 48.9% required therapeutic intervention, including treatment of spinal cord and nerve root compression, pathological fractures, and bone pain. Conclusions: The frequency of the top five types of bone metastasis in Thailand were different from the frequencies in other countries, but corresponded to the relative prevalence of the cancers in Thailand and osteophilic properties of each cancer. The results of this study support the establishment of country specific guidelines for primary cancer identification with skeletal lesions of unknown origin. In addition, further clinical studies of the top five bone metastases should be performed to develop guidelines for optimal patient management during palliative care.
본 연구의 목적은 IPCC SRES A2 기후변화 시나리오를 이용하여 지역 스케일의 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가할 수 있는 유출시나리오를 생산하는 것이다. 장기유출분석을 위해 PRMS 모형을 선정하였다. 유역별 PRMS 모형의 매개변수를 결정하기 위해 6개 댐유역에서 매개변수를 보정하고 지역화방법을 이용하여 미계측유역으로 전이하였다. 3개 댐유역을 미계측유역으로 가정하고 지역화방법으로 전이된 매개변수를 이용하여 모의능력을 분석하였다. 관측치와 모의치의 통계치를 분석한 결과 지역화방법을 통한 미계측유역의 유출분석은 유용한 것으로 나타났다. 생산된 시나리오의 신뢰성을 분석하기 위해 4개의 상류댐지점의 관측치와 비교하였다. 분석결과 기후시나리오 생산을 위한 기상관측소의 선정이 유역별 기후시나리오의 신뢰성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유출시나리오를 이용하여 기준기간 30년($1971{\sim}2001$년)과 미래 90년($2001{\sim}2030$년, $2031{\sim}2060$년, $2061{\sim}2090$년)에 대해 수자원의 변동성을 분석한 결과 연평균유출량은 기준기간에 비해 대체적으로 한강유역에서는 증가하고, 나머지 유역에서는 감소하는 것으로 나타났다.
기후변화가 우리나라의 논 관개요구량에 미치는 영향을 분석하였다. 기상연구소의 SRES A2 시나리오에 대한 고해상도 ($27{\times}27\;km$) 기후 자료와 기준년도 (1971~2000)의 관측 기상자료를 이용하였다. 기상연구소가 전지구모형 ECHO-G 예측자료를 MM5 모형으로 역학적으로 상세화한 결과를 이용하였다. 논 관개요구량의 공간적인 변화를 분석하기 위하여 GIS 기법을 이용하였다. 연구결과는 벼 생육기간의 평균기온은 기준년도에 비해 $1.5^{\circ}C$ (2020s), $3.3^{\circ}C$ (2050s) 및 $5.3^{\circ}C$ (2080s) 상승할 것으로 예측되었다. 벼 생육기간의 강우량은 0.1% (2020s), 4.9% (2050s) 및 19.3% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 영농 형태와 논 면적이 변하지 않는다고 가정하면 우리나라 논의 총 관개용수량은 2.8% (2020s), 4.9% (2050s) 및 4.5% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과는 총 관개용수량이 다소 감소할 것으로 예측한 다른 연구결과와는 상반된 결과를 나타내었으며, 그 주원인은 사용된 GCM에 따른 기후 예측치의 차이에서 온 것으로 판단된다. 관개용수량의 시공간적 변동성이 큰 것으로 나타났으며 이는 앞으로 관개계획과 물 관리에서 고려되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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