본 연구에서는 신뢰성 있는 국가표준 지역기후변화 시나리오 생산을 위해 현재기후에 대한 SNURCM과 WRF의 재현성을 검증하였다. 국립기상연구소에서 생산된 HadGEM2-AO 전구자료를 지역기후모형의 경계조건으로 사용하여 CORDEX 규준 하에 28년(1978-2005)간의 장기적분을 수행하였다. 두 모형은 연평균 지표 온도 분포를 관측과의 공간상관계수가 0.98 이상으로 매우 높은 일치성을 나타내었지만, 모형 영역의 북쪽 경계를 중심으로 한랭 편차를 공통적으로 보였다. 강수의 경우 또한 육지 지역을 대상으로 한 관측과의 공간 상관 계수는 SNURCM이 0.85, WRF가 0.79로 나타나 우수한 모의 결과를 보였다. 두 모형에서 모의된 강수 분포는 적도와 중위도 지역 간에 상반되는 특성을 보였다. SNURCM은 WRF에 비교하여 중위도 동아시아 몬순 강수대의 분포를 적도 지역의 강수대보다 상대적으로 잘 모의하였으나, WRF는 그 반대의 결과를 나타내었다. 여름철(JJA) 보다 봄철(MAM)에 과다 모의되었지만 모의된 강수 분포의 일치성은 봄철에 높게 나타났다. 세부영역 별 분석에서 두 모형은 7월 강수 최대 시점과 양을 비교적 정확히 모의하였고, 특히 내륙 지역 강수량의 모의 정확도가 해양에 영향 받는 지역보다 높았다. 모의결과는 한반도 상의 높은 일평균 지표온도일수와 강한 강수일수를 표현하는데 한계를 보였다.
미국 해양대기청의 CCM3 기후모델을 이용하여 마지막최대빙하기 (Last Glacial Maximum(LGM)의 기온 및 물. 이용된 수치모델의 수평해상도는 약 75 km로 비교적 상세한 기후 기작들이 표현된다. LGM 실험은 CLIMAP 프로젝트에서 복원된 표층해수가 경계조건으로 이용되었으며 , LGM에 낮았던 대기 이산화탄소농도(200 pm) 이 적용되었고, 대륙빙하를 포함한 LGM 지표지형이 표현되었다 . LGM 경계조건하에서 전구온도는 겨울철 6.1도 여름철 5.6도 그리고 연평균 6도정도 감소한 것으로 시뮬레이션 된다 . 표층 기온의 감소는 14% 감소하고 여름에 17% 그리고 연간 13% 감소한다. 하지만, 미국, 남부유럽, 동아프리카, 남아메리카 등은 겨울에 현재보다 더 습하게 나타나며 , 캐나다 와 중동 지방은 여름철에 습윤하게 시뮬레이션 된다 . 이런 결과들은 호수면 변화기록으로부터 복원한 고기후 프락시 물수지 자료들과도 대체로 잘 일치한다 . 전체적으로 고해상도 기후모델은 지상에서 나타나는 세부적인 특징들을 잘 재현해내고 있다 .
도시화란 급격한 인구의 증가와 산업화를 의미하며, 도시화로 인해서 수문학적 물순환과정은 많은 변화를 일으키게 된다. 본 연구에서는 도시화가 강수사상에 끼치는 영향을 분석하였다. 강수사상은 도시화의 효과 이외에도 여러 기후학적인 인자와 기상학적인 요인에 의한 영향을 많이 받게 된다. 따라서 한반도의 여러 지점에서 관측된 강수 자료를 이용하여 분석에 적용하였다. 분석대상자료는 연강수량, 지속기간 1일최대강수량, 강수일수, 10 mm 이상 강수일수, 80 mm 이상 강수일수, 계절별 강수량 및 계절별 강수일수이다. 분석방법은 군집분석을 통해 강수특성이 비슷한 4개의 군집을 구분하여, 군집별로 도시지역과 비도시지역에서 발생한 강수사상을 비교분석하였다. 또한, 대표지점을 선정하여 도시화 지점과 비도시화 지점을 비교분석하였다. 분석 결과에서 호우 피해를 야기할 수 있는 80 mm 이상 강수일수의 증가가 두드러졌다. 시간강수량 자료를 이용하여 확률강수량을 산정하고, 지속시간별 재현기간별 확률강수량을 초과하는 강우사상을 분석하였다. 도시지역이 비도시지역에 비해서 수공구조물 설계에 이용되는 확률강수량을 초과하는 횟수가 더 많이 증가한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기상인자를 반영하여 확률강수량을 산정하고 불확실성을 평가하였다. 기상인자는 범지구적으로 관측되고 있는 해수면온도와 습윤지수 자료를 이용하였다. 분석 방법은 기상인자와 연최대시간강수량 사이의 지체상관계수를 산정하여 비교함으로써, 우리나라의 시간최대강수량과 상관관계가 큰 기상인자의 관측지역과 지체시간을 선정하고 지역가중다항식을 이용하여 회귀관계를 설정하였다. 다음으로 기상인자를 변동핵밀도함수를 이용하여 확률 밀도함수를 추정하여 모의발생을 수행하였다. 마지막으로 모의된 기상인자를 지역가중다항식을 통해 강수량을 추정하여 확률강수량을 산정하였다. 분석 결과에서 기상인자를 반영한 확률강수량은 강수자료를 빈도해석한 확률강수량과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 또한 지구온난화와 같은 기후변화를 반영하는 기상인자를 반영한 확률강수량 산정의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.
우리나라에서 대표적 녹차재배 지역인 화개지역과 악양지역의 2009년 기상특성을 정리하면 화개지역과 악양지역의 연평균 기온은 각각 $14.5^{\circ}C$와 $14.2^{\circ}C$이며, 두 지역의 월평균기온을 보면 가장 더운 달은 8월로 각각 $25.4^{\circ}C$와 $24.9^{\circ}C$이고 가장 추운 달은 1월로 각각 $0.3^{\circ}C$와 $0.2^{\circ}C$ 이었으며, 일 최고기온은 각각 $28.4^{\circ}C$와 $27.9^{\circ}C$이고 일 최저기온은 $-5.0^{\circ}C$와 $-5.4^{\circ}C$이다. 연평균일교차는 화개지역이 $11.3^{\circ}C$이고 악양지역은 $11.1^{\circ}C$이다. 화개와 악양지역의 연평균습도는 각각 62.7%와 65.3% 이고, 연강수량은 1,387mm와 1,793mm로 2008년 대비 각각 605mm와 835mm가 더 내렸고, 5월부터 8월까지 화개 1,074mm, 악양 1,374mm로 집중적인 강수량을 보였다. 이것은 2009년 전체 강수량의 77.6%와 76.6%에 해당하는 수치로써 나머지 달에 비해 많은 강수량을 보임을 알 수 있다. 연평균 일조시간은 2,054.3시간으로 관측되었고 4, 5월에 각각 232.2시간과 235.1시간으로 가장 긴 일조시간을 보인 반면에 7, 8월에는 각각 102.5시간과 28.8시간으로 가장 짧은 일조시간을 보였다. 풍향은 가을과 겨울에 서북서, 서, 북서계열의 서풍이 불었고 봄, 여름철에는 남동, 북북동, 남동계열의 동풍이 불었으며, 연평균 풍속은 1.5m/s로 관측 되었으며 12월이 2.0m/s로 평균 풍속이 가장 높은 달이었고 2월이 1.1m/s로 평균풍속 이 가장 낮은 달이었다. 순간최대풍속은 3월 13일에 측정된 23.3m/s이었다. 2009년 조사된 기상관측정보를 토대로 매년 기상관측정보를 데이터화해서 녹차재배지역의 기상환경을 이해하고 생장환경 정보를 수집하며 최적의 녹차재배 환경의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
IPCC 제5차 평가보고서에 따르면 극한강우의 빈도 및 강도가 증가할 가능성이 매우 높을 것으로 예측되고 있다. 실제로 극한강우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 이에 따라 기후변화의 영향을 반영한 미래 확률강우량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화 RCP 8.5 시나리오로부터 도출된 미래 연 최대 일강수량 자료의 추세분석과 scale-invariance 기법을 이용하여 미래 확률강우량을 추정하였다. 먼저, 기상청 관할 60개 기상관측소의 관측 강우자료를 이용하여 관측소별로 스케일 특성을 검토한 후, 현재기후 모의자료를 이용하여 scale-invariance 기법의 적용가능성을 검증하였다. 그 후, 미래 일 강수량 시계열을 scale-invariance 특성에 따라 유도된 IDF 곡선식에 적용하여 기후변화의 영향을 반영한 지속시간별 확률강우량을 추정하였다. 대부분의 지점에서 확률강우량이 증가할 것으로 예측되었으나, 일부 지역의 경우에는 감소할 가능성도 있음을 살펴볼 수 있다.
1. 금강유역(錦江流域)의 평균년강수량(平均年降水量)은 1203.0mm이고, 면적강수량(面積降水量)을 산출(算出)할 때 많이 사용(使用)하는 Thiessen법(法)의 Areal weight는 표(表)-과 같다. 2. 최대연강수량(最大年降水量)은 1501~2000mm인 곳이 24개관측소중(個觀測所中)며 17개소(個所)나 되어 가장 많은 71%이고, 나머지는 1500mm이하(以下)인 곳이 3개소(個所)이며, 2001mm이상(以上)인 곳은 4개소(個所)이다. 3. 최대일강우량(最大日降雨量)은 201~300mm인 곳이 15개소(個所)로 가장 많은 63%의 분포(分布)이다. 4. 최대(最大)2일간연속강우량(日間連續降雨量)은 300mm를 중심(中心)으로 전후(前後) 각각 50%씩 분포(分布)된다. 5. 최대(最大)3일간연속강우량(日間連續降雨量)은 301~400mm인 곳이 15개소(個所)로 63%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 100mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 6. 최대연속강우량(最大連續降雨量)은 401~600mm인 곳이 14개소(個所)로 가장 많은 58%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 200mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 7. 확률일강우량(確率日降雨量)은 표(表)-5와 같고, 무주(茂朱)를 중심(中心)으로한 대청(大淸)댐유역(流域)의 확률일강우량(確率日降雨量)이 가장 많으며, 다음으로는 강경(江景) 공주(公州) 및 부여(扶餘)를 연결(連結)하는 지방(地方)이 다우(多雨)인 편(便)이다. 8. 6월(月)1일(日)부터 9월(月)10일(日)까지 100일간(日間)의 논벼 관개기간중(灌漑期間中)의 강우량(降雨量)은 601~800mm 인 곳이 16개소(開所)로 76%의 분포(分布)이며 이는 표(表)-6과 같다. 9. 유효우량(有效雨量)은 501~600mm인 곳이 15개소(個所) 71%의 분포(分布)이며, 유효율(有效率)은 66~75%인 곳이 13개소(個所)로 62%의 비율(比率)이고, 다음으로는 76~85%인 곳이 7개소(個所)로 33%의 비율(比率)이다. 10. 확률유효우량(確率有效雨量)은 각 지방(地方)의 연평균유효우량(年平均有效雨量)은 보다 100mm정도(程度)씩 적고, 301~500mm인 곳이 14개소(個所)로 67%의 분포(分布)이다. 11. 갈수년도(渴水年度)는 유역내(流域內)를 총괄적(總括的) 동일(同一)하게 지정(指定)할수 없다고 여겨진다. 12. 금강유역(錦江流域)의 s/S는 0.53~0.74로 되어 수자원면(水資源面)에서 비교적(比較的) 안정(安定) 편(便)이다.
1924년부터 2004년까지 제주관측지점 자료를 이용하여 제주의 기온과 강수량의 변동 특성을 조사하였다. 지난 81년 동안 연평균 기온은 $0.02^{\circ}C/year$ 정도로 증가하였으며 1980년 이후에는 $0.05^{\circ}C/year$로 이전보다 큰 폭으로 증가하였다. 최저기온의 증가가 최고기온 증가보다 크게 나타나 결과적으로 최저기온의 상승이 평균기온의 상승을 유발한 것으로 보인다. 기온과 강수의 특이기후 발생빈도 또한 조사하였다. 최고기온 특이값 빈도에 대한 기온편차는 지구온난화경향과 더불어 1980년대에 증가하였으며, 최저기온 특이값은 여름과 겨울 동안 감소하는 것으로 나타났다. 강수일수는 감소하고 일강수량이 80 mm 이상인 호우일수의 빈도는 증가하여 강수강도가 강화되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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