In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.
강수지표의 변화시점(change point) 분석을 이용하여 기후의 특성이 점진적 또는 급진적으로 변화하는지에 대하여 조사하였다. 강수지표를 크게 총량(amount), 극치(extremes)와 빈도(frequency)로 구분하였고, 각각의 지수를 RIA(Rainfall Index for Amount), RIE(Rainfall Index for Extremes)와 RIF(Rainfall Index for Frequency)로 정의하였다. 계산된 강수지표의 시간에 따른 변화를 알아보기 위하여 BCP(Bayesian Change Point)를 적용하였다. 분석 결과, 남한지역의 강수지표는 연 강우일수와 200년 빈도 확률 강수량을 제외하고는 모두 증가 하는 것으로 확인되었다. RIA는 울릉도 지점에서 변화지점의 유의성에 대해 매우 명확한 모습을 보였고 RIE는 제천, 서귀포와 구미 등에서 비교적 유의한 결과가 확인되었다. 또한, 1990년대 이후에 변동지점의 개수가 증가하고 있으며, 변동지점의 횡적인 폭 또한 비교적 넓어지고 있었다. 이러한 사실에 근거하여 볼 때 강수에 대한 정상성 가정에 대한 재고가 필요하리라 판단되었다.
기후변화와 변동으로 인한 기상이변이 갈수록 심각해지고 발생 빈도도 잦아짐에 따라 현재의 배수관련 사회기반시설(Drainage Infrastructure)이 이런 문제에 대처할 준비가 잘되어 있는지에 대해 의문점이 제기되고 있다. 현재의 배수관련 사회기반시설의 설계는 이른바 정상성(stationarity)이라는 가정 하에 강우의 강도(Intensity), 지속기간(Duration), 빈도(Frequency)의 관계를 나타내는 I-D-F 곡선을 주로 이용하기 때문에 기후변화로 인한 극치사상(extremes)의 유의한 변화를 나타낼 수가 없다는 한계점을 가지고 있다. 그러나 기후변화는 극한기후(climatic extremes)의 특성을 비정상성(nonstationarity)이라 일컫는 개념으로 바꾸고 있기 때문에 배수관련 기반구조 설계(Drainage Infrastructuredesign)의 기본 가정의 하나인 강우 통계 매개변수의 정상성은 기후변화의 시대에는 더는 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비정상성을 고려하여 조건부 GEV 분포를 이용하여 지속시간별 확률강우량 과비정상성 I-D-F 곡선식을 유도하였다. 또한, 분포형 홍수유출모형인 S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)을 이용하여 강우강도의 증가가 설계 최대유량(design peak flows)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 지속기간별 차이는 있었지만 고빈도로 갈수록 전반적으로 현행 I-D-F 곡선이 실질적으로 극한강수를 과소평가하고 있으며 정상성 I-D-F 곡선 작성 방법이 기후변화의 배수관련 기반구조물의 능력설계에 적합지 않을 수도 있음을 제시하였다.
Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.
본 연구에서는 과거에서부터 기록된 우리나라 65개의 관측소들을 대상으로 강수량 데이터를사용하여 강수빈도와 극한 지표들을 산출해 냄으로써, 지표에 따라 지역별 분포를 살펴보고 시공간적인 증 감율에 대한 결과를 제시하였다. 그 결과를 시계열로 도시함으로 쉽게 파악할 수 있지만경향이 뚜렷하게 나타나지 않는 경우에는 통계적 방법인 Mann-Kendall 경향성 분석을 실시하여 이에 대해 파악하였다. 더불어 FARD를 이용하여 100년과 200년의 빈도확률강수량을 산정하고 이를 비교하였다. 강우특성을 크게 Amount, Extreme, Frequency로 분류하고 각각의 지수를 강우량 지수(Rainfall Index for Amount), 강우극치 지수(Rainfall Index for Extremes), 강우빈도 지수(Rainfall Index for Frequency)로 정의하고 RIA, RIE, RIF를 산술평균하여 홍수에 대한 종합적인 강우 위험도를 나타내는 평균 강우지수(Average Rainfall Index, ARI)를 산정하였다. 그 결과 과거에 비해 최근 10년간 강우량의 정량적인 평가 특성은 양적으로 22.3%, 극치사상 발생측면은 26.2%, 빈도측면은 5.1% 증가하였음을 확인 할 수 있었다. 본연구의 결과는 최근 우리나라 기후변화 경향을 구체적으로 제시하고 있으므로 기후변화 대비 적응 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.
기후변화로 인한 변동성의 증가는 돌발 홍수, 홍수량 증가로 이외에도 강우 사상의 변화, 가뭄의 빈도 및 강도의 증대 등의 문제를 이어질 수 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위하여 기후변화 시나리오를 제시하고 이를 정책적으로 반영할 수 있도록 하고 있다. 기존 IPCC 5차 보고서에 활용한 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오에서는 온실가스 농도변화만을 반영하고 있으나, 최근 IPCC 6차 보고서에서는 사회적인 노력과 경제적 구조 등 전반적인 기후정책, 사회 불균형 등을 고려한 SSP(Shared Socio-economic Pathways) 시나리오를 제시하였다. 본 연구에서는 2가지 기후변화 시나리오의 차이점과 유사점을 강수 중심으로 평가하였다. 기존의 RCP 시나리오에 비하여 극한 강우 사상의 변화를 비교 및 평가하기 위하여 CORDEX-EA에서 제공하는 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM) 기반에 시나리오를 수집하여 극한기후지수를 산정하였다. 극한기후사상을 비교하기 위하여 WMO에서 활용하는 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 지수 중 강우 관련 지수인 R10mm, RX1day, RX5day, RD95P, RD99P, SDII를 선정하여 시나리오 별로 결과를 비교하여 제시하였다. 또한, 기존의 연대기 기준의 평가방식에서 탈피하여 동일한 기온 상승 시점에 따라 변화를 확인하기 위한 분석절차를 수립하였다. 즉, 1.5℃, 2℃, 3℃ 및 4℃ 상승한 시점의 ETCCDI 지수를 산정하여 극한기후사상을 비교 및 평가하였다.
To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.
본 연구는 남 북한에서 시 공간적 강수특성 변화를 이해하고자, 남한 65개 기상청 관측소에서 1963년부터 2010년까지, 북한 27개 관측소에서 1973년부터 2010년까지 측정된 일 강수량 자료를 분석했다. 총량(Amount), 극치(Extremes)와 빈도(Frequency)를 나타내는 지표들을 선정하였고, 각각의 지표를 RIA (Rainfall Index for Amount), RIE (Rainfall Index for Extremes), RIF (Rainfall Index for Frequency)로 정의하였다. 남 북한 행정구역별로 2000년까지 평균 지표 값과 2001년부터 2010년까지 최근 10년 평균 지표 값을 비교하였다. 과거에 비해 최근 10년간 남한은 연중 강우일수를 나타내는 NWD (Number of Wet Days)와, 200년 빈도 강수량을 나타내는 Freq200 (200-yr Frequency Rainfall)을 제외한 SDW (Annual mean daily rainfall over wet-days), TotalDR (Annual Total Rainfall Amount), Prcp50 (Annual number of wet days over 50 mm/day), Prcp80 (Annual number of wet days over 80 mm/day), CWD (Annual maximum number of consecutive wet-days), AMDR (Annual maximum daily rainfall), 그리고 R3day (Annual maximum 3-days rainfall total) 값들이 모두 증가한 양상을 보였지만 북한은 SDW와, 연총강우량 TotalDR을 제외하곤 모두 감소하였다. 또한 연평균 지표 값의 경향성을 확인하기 위해 통계적 방법인 Mann-Kendall 검정을 실시하였다. 과거 감소의 경향을 나타내던 각 관측지점이 최근에 이르러서는 경향성의 역전 되는 현상을 보인 곳이 나타났으며, 이는 평균값만을 바탕으로 강수사상 특성변화를 분석하는 방법의 한계점으로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 한반도 물 관리 기후변화에 대한 영향 분석과 대응 대책 마련에 활용될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 한반도에서 나타난 기후변화 추세를 요약하고 그 원인을 평가하였다. 인간 활동에 기인한 기후 변화는 한반도 지역에 상대적으로 빠른 변화를 유도하였다. 지난 10년간 한반도 지역의 이산화탄소 농도는 전 지구 평균보다 빠르게 상승했으며, 평균기온 역시 지구평균 기온보다 크게 증가하였다. 또한, 혹한기온 발생은 감소하고, 혹서기온 발생은 증가하여 평균 기온의 상승을 유도하였고, 지표면 녹지화(greenness) 역시 상대적으로 빠르게 진행되었다. 한편, 한반도의 1990년 이후의 여름철 평균 강수는 그 이전에 비해 15 % 정도 증가하였다. 이는 8월 강수량의 증가에 기인한 것이며, 장마 기간 동안의 평균 강수량은 오히려 약 5 % 감소하였다. 집중호우의 경우 1970년대 후반을 기점으로 증가하는 양상을 보이고 있으며, 남부지역을 중심으로 강수가 없던 날의 지속일수 역시 다소 증가하여, 강수의 지속성은 약해지고 집중성이 점차 증가하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 강한 태풍의 발생 빈도가 다소 증가하고 있으며, 최근 10년 동안에는 한반도 남동쪽으로 상륙하는 태풍의 수가 증가 추세를 보이고 있다. 한편, 도시화 효과에 의한 기온 증가는 1950년대 이후 뚜렷한 증가 추세를 보이고 있는데, 한반도 평균기온 증가의 약 28%가 도시화 효과에 의한 것이라 할 수 있다. 엘니뇨 해의 한반도 겨울철 평균 기온은 대체로 평년보다 높았으며, 여름철 평균 기온은 평년보다 낮았다. 여름철 강수의 경우 엘니뇨 해에 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 최근 들어 발생 빈도가 증가하기 시작한 중태평양 엘니뇨의 발달시기에는 한반도에 온난한 여름 가을을 유도하는 것으로 보고되었다. 기후변화 탐지와 원인규명은 미래 기후변화 전망의 신뢰성을 높이는데 필수적인 요건으로, 앞으로 보다 포괄적인 연구가 요구된다.
최근 온실기체의 증가로 인한 극기상현상의 발생빈도가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 이미 연구된 여러가지 GCM 모의결과와 마코프 연쇄를 이용하여 기후변화를 고려한 수문자료의 모의발생을 실시하였다. 또 적절한 지수를 이용하여 미래시점의 가뭄과 홍수 발생의 변동 가능폭을 예측하였다. 그 결과 시나리오에 따라 극심한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되어 현재 상태보다 수자원의 계획과 관리에 많은 어려움이 닥칠 것으로 보인다. 향후 수자원 정책에는 기후변화가 수자원에 미치는 영향이 포함되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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