미래 기후조건에서 농업부문 가뭄양상을 전망하기 위해 우리나라 농업의 중심지인 전주지역을 대상으로 1951-2100 기간의 기후변화시나리오(RCP8.5) 일자료를 이용하여 토양의 물수지에 근거한 농업가뭄지수를 계산하였다. 계산결과는 과거(1951-1980), 현재(1981-2010), 그리고 3개의 미래 기후학적 평년기간(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)으로 분류하여 분석하였다. 그 결과 과거부터 현재까지 계절적으로 가장 부족한 이른봄의 토양수분은 점차 개선되어 금세기말이면 수분부족현상이 해소될 것으로 전망되며, 봄철 가뭄발생빈도 역시 지금보다 줄어들어 이른봄에는 가뭄이 거의 나타나지 않을 것이다. 반면 여름작물 생육기간에는 토양수분상태가 악화되며 가뭄발생빈도가 대체로 증가할 것으로 전망되었다.
This study conducted an assessment of potential impacts on the drought in agricultural reservoirs using the recently proposed SSP (Shared Socioeconomic Pathways) scenarios by IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). This study assesses the potential impact of climate change on agricultural water resources and infrastructure vulnerability within Gyeongsangnam-do, focusing on 15 agricultural reservoirs. The assessment was based on the KRC (Korea Rural Community Corporation) 1st vulnerability assessment methodology using RCP scenarios for 2021. However, there are limitations due to the necessity for climate impact assessments based on the latest climate information and the uncertainties associated with using a single scenario from national standard scenarios. Therefore, we applied the 13 GCM (General Circulation Model) outputs based on the newly introduced SSP scenarios. Furthermore, due to difficulties in data acquisiton, we reassessed potential impacts by redistributing weights for proxy variables. As a main result, with lower future potential impacts observed in areas with higher precipitation along the southern coast. Overall, the potential impacts increased for all reservoirs as we moved into the future, maintaining their relative rankings, yet showing no significant variability in the far future. Although the overall pattern of potential impacts aligns with previous evaluations, reevaluation under similar conditions with different spatial resolutions emphasizes the critical role of meteorological data spatial resolution in assessments. The results of this study are expected to improve the credibility and accuracy formulation of vulnerability employing more scientific predictions.
Drought is a slow-varying natural hazard that is characterized by various factors such that reliable drought forecasting along with uncertainties estimation has been a major issue. In this study, we proposed a stochastic simulation technique based scheme for providing a set of drought scenarios. More specifically, this study utilized a nonstationary Hidden markov model that allows us to include predictors such as climate state variables and global climate model's outputs. The simulated rainfall scenarios were then used to generate the well-known meteorological drought indices such as SPI, PDSI and PN for the three dam watersheds in South Korea. It was found that the proposed modeling scheme showed a capability of effectively reproducing key statistics of the observed rainfall. In addition, the simulated drought indices were generally well correlated with that of the observed.
본 연구에서는 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A2 시나리오를 이용해서 기후변화가 한반도 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 방안을 제시하고자 한다. IPCC는 DDC를 통해서 총 24개의 기후모형의 결과를 월 단위로제공하고 있다. 이 중 노르웨이 BCCR의 BCM2 모형과 NCEP 자료를 이용하여 최근린법(K-NN)과 인공신경망(Artificial Neural Network)이론을 적용함으로써, 온도와 강수량을 기상청 산하 서울지점으로 축소하였다. 최근린법의 경우, 온도와 강수량 모두를 축소하는 것이 가능하였지만, 인공신경망이론을 적용하여 축소할 경우, 온도는 비교적 잘 축소하였으나 강수량의 경우는 발산하는 결과를 보였다. 마지막으로 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위해서 최근린법으로부터 축소된 월 단위 강수량을 이용하여 서울지점의 표준강수지수를 산정하였다. BCM2 모형에 의하면 서울지점의 경우, 미래에는 전반적으로 온도가 증가하고 가뭄의 지속기간이 길어짐에 따라 가뭄이 더욱더 심각하게 된다는 결과를 예측하였다.
가뭄 전이는 수문학적 가뭄 특성에 대한 정확한 평가 및 조기 경보 시스템 구축에서 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라, 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 한강 유역의 가뭄 전이의 확률론적 관계를 분석하였다. 이를 위하여 과거 관측자료와 기후변화 시나리오 RCP 8.5 자료를 활용하였다. 가뭄 전이 및 지체시간을 분석한 결과, 1967~2013년 기간에 비해 2014~2053년 기간에는 증가하는 경향을 나타냈으며, 2054~2100년 기간에는 감소하는 경향을 나타냈다. 또한 베이지안 네트워크를 적용하여 지체시간의 발생확률을 분석하였다. 그 결과, 1967~2013년 동안에 기상학적 가뭄이 보통가뭄에서 심한가뭄 또는 극한가뭄으로 변화함에 따라, 지체시간의 발생빈도가 공간적으로 변화하거나 감소하였다. 이러한 확률은 2014~2053년에 몇몇 유역에서 약간 증가하는 경향이 나타났으나, 2054~2100년에 다시 감소하였다. 본 연구에서 제안된 확률론적 가뭄 전이 결과는 향후 미래 가뭄 상태에 대한 정책에서 의사결정시에 유용할 것으로 판단된다.
Recent studies about irrigation water use have focused on agricultural reservoir operation in irrigation period. At the same time, it is significant to store water resource in reservoir during non-irrigation period in order to secure sufficient water in early growing season. In this study, Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5, 8.5 scenarios with the Global Climate Model (GCM) of The Second Generation Earth System Model (CanESM2) were downscaled with bias correlation method. Cumulative precipitation during non-irrigation season, October to March, was analyzed. Interaction between cumulative precipitation and carry-over storage was analyzed with linear regression model for ten study reservoirs. Using the regression model, reservoir drought response ability was evaluated with expression of excess and deficiency. The results showed that future droughts will be more severe than past droughts. Especially in case of non-exceedance probability of 10%, drought in southern region seemed to be serious. Nine study reservoirs showed deficiency range from 10% to 55%, which turned out to be vulnerable for future drought. Only Jang-Chan reservoir was secure for early growing season in spite of drought with deficiency of 8% and -2%. The results of this study represents current agricultural reservoirs have vulnerability for the upcoming drought.
최근 기후변화로 인해 기상재해의 발생빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라는 지역별 기후 특성의 편차로 인해 기후변화에 따른 취약성 및 대응능력이 지역별로 차이가 크다. 특히 가뭄은 다양한 요인에 의해 발생하고, 기상학적, 수문학적, 농업적 영향 범위가 광범위하다. 따라서 가뭄에 효과적으로 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려할 수 있는 통합가뭄지수를 활용할 필요가 있으며, 기후변화를 고려한 미래 가뭄을 종합적으로 평가해야 한다. 본 연구에서는 베이지안 분류(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 미래 가뭄에 대한 수문학적 위험도(${\bar{R}}$)를 평가하였다. 우선, 관측자료와 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 부문별 가뭄지수(SPI, SDI, ESI, WSCI)를 DNBC에 적용하여 통합가뭄지수를 산정하였다. 산정된 통합가뭄지수의 심도와 지속기간을 대상으로 이변량 가뭄빈도분석을 실시하고, 이변량 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, S2(2021-2040) 기간에서 위험도가 가장 높게 나타났으며(${\bar{R}}$=0.572), 평균적으로 위험도가 가장 높은 지역은 밀양강(#2021)이었다(${\bar{R}}$=0.94). 단기 미래(2021-2040) 기간 동안 낙동강 유역의 수문학적 위험도는 전반적으로 큰 폭으로 상승하였으며, 중·장기 미래(2041-2070, 2071-2099) 기간 동안 낙동강 유역 북부의 위험도는 감소하고 남부의 위험도는 상승하였다.
본 연구의 목적은 농업용 저수지 저수율 예측을 위해 개발된 회귀식에 미래 기후변화 시나리오 및 3개월 기반의 농업용 저수지 저수율 자료 및 기상자료를 이용하여 미래 저수율을 예측하는 것이다. 예측된 저수율을 3개월 자료기반의 저수지 가뭄지수로 지수화하여 가뭄 지속기간, 심도 및 규모를 산정하고 미래 가뭄을 평가하였다. 극한사상의 추정을 위해 6개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오(HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA)를 3개의 미래 평가기간(S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~2099)으로 구분하여 미래 저수율을 산정하였다. 산정 결과, 강수량 및 기온의 상승이 가장 큰 HadGEM2-ES 시나리오에서의 미래 저수율이 6개의 시나리오 중 S3 기간에 평년 저수율(1976~2005 기간, 77.3%)보다 가장 큰 폭으로 감소한 60.2%로 나타났다. 강수량 및 기온의 상승이 가장 적은 INM-CM4 시나리오의 저수율은 S3에서 72.8%로 가장 적게 감소했으며, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, FGOALS-s2, 및 HadGEM3-RA 시나리오에서 S3 구간 미래저수율은 각각 72.6%, 72.6%, 67.4%, 64.5%로 감소하였다. 미래 저수율을 이용해 RDI를 산정하고 절단수준 -0.25 이하의 심한 가뭄 경향성이 S3 기간으로 갈수록 빈번하게 나타나며 심도가 -2.0까지 나타났다.
A better approach for assessing meteorological drought occurrences is increasingly important in mitigating and adapting to the impacts of climate change, as well as strategies for developing early warning systems. The present study defines meteorological droughts as a period with an abnormal precipitation deficit based on monthly precipitation data of 18 gauging stations for the Han River watershed in the past (1974-2015). This study utilizes a Bayesian parameter estimation approach to analyze the effects of climate change on future drought (2025-2065) in the Han River Basin using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) with four bias-corrected general circulation models (GCMs) under the Shared Socioeconomic Pathway (SSP)2-4.5 scenario. Given that drought is defined by several dependent variables, the evaluation of this phenomenon should be based on multivariate analysis. Two main characteristics of drought (severity and duration) were extracted from precipitation anomalies in the past and near-future periods using the copula function. Three parameters of the Archimedean family copulas, Frank, Clayton, and Gumbel copula, were selected to fit with drought severity and duration. The results reveal that the lower parts and middle of the Han River basin have faced severe drought conditions in the near future. Also, the bivariate analysis using copula showed that, according to both indicators, the study area would experience droughts with greater severity and duration in the future as compared with the historical period.
Recently, climate change has been regarded as a major cause of large-scale forest fires worldwide, and there is concern that more frequent and severe forest fires will occur due to the level of greenhouse gas emissions. In this study, the daily Keetch and Byram Drought Index (KBDI) of the Baekdudaegan in Chungcheong region including Sobaeksan, Songnisan, and Woraksan National Parks were calculated to assess effect of climate change on the forest fire potential- severity of annual maximum KBDI and frequency of high KBDI days. The present (2000~2019) and future KBDI(2021~2040, 2041~2060, 2081~2090) were calculated based on the meteorological observation and the ensemble regional climate model of the SSP1-2.6 and SSP5-8.5 scenarios with a spatial resolution of 1-km provided by Korea Meteorological Administration(KMA). Under the SSP5-8.5 scenario, 6.5℃ increase and 14% precipitation increase are expected at the end of the 21st century. The severity of maximum daily KBDI increases by 48% (+50mm), and the frequency of high KBDI days (> 100 KBDI) increases more than 100 days, which means the high potential for serious forest fires. The analysis results showed that Songnisan National Park has the highest potential for forest fire risk and will continue to be high in intensity and frequency in the future. It is expected that the forest vulnerability of the Baekdudaegan in the Chungcheong region will greatly increase and the difficulty in preventing and suppressing forest fires will increase as the abundance of combustible materials increases along with climate changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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