• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권6호
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• pp.85-95
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• 2020

According to the standard guidelines of design flood (MLTM, 2012; MOE, 2019), the design flood is calculated based on past precipitation. However, due to climate change, the frequency of extreme rainfall events is increasing. Therefore, it is necessary to analyze future floods' volume by using climate change scenarios. Meanwhile, the standard guideline was revised by MOE (Ministry of Environment) recently. MOE proposed modified Huff distribution and new CN (Curve Number) value of forest and paddy. The objective of this study was to analyze the change of flood volume by applying the modified Huff and newly proposed CN to the probabilistic precipitation based on SSP and RCP scenarios. The probabilistic rainfall under climate change was calculated through RCP 4.5/8.5 scenarios and SSP 245/585 scenarios. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System) was simulated for evaluating the flood volume. When RCP 4.5/8.5 scenario was changed to SSP 245/585 scenario, the average flood volume increased by 627 ㎥/s (15%) and 523 ㎥/s (13%), respectively. By the modified Huff distribution, the flood volume increased by 139 ㎥/s (3.76%) on a 200-yr frequency and 171 ㎥/s (4.05%) on a 500-yr frequency. The newly proposed CN made the future flood value increase by 9.5 ㎥/s (0.30%) on a 200-yr frequency and 8.5 ㎥/s (0.25%) on a 500-yr frequency. The selection of climate change scenario was the biggest factor that made the flood volume to transform. Also, the impact of change in Huff was larger than that of CN about 13-16 times.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.275-282
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• 2016

본 연구에서는 가뭄사상과 확률 가뭄심도를 결정하는 새로운 방법을 제안하였다. 강우자료로부터 가뭄사상을 추출하기 위해 연속이론과 누적 강우부족량을 동시에 고려하였다. 절단수준 이상의 강우사상이 발생할 경우, 그 때까지의 누적 강우부족량을 해갈할 수 있을 만큼의 강우량이 발생하였는가를 확인하여 가뭄사상의 종료여부를 최종 결정하였다. 이와 같이 추출된 가뭄사상의 지속기간과 심도의 상호 의존성 구조를 파악하여 결합분포함수를 추정하기 위해 코플라 함수를 적용하였다. 또한 이변량 코플라 함수의 조건부 함수를 이용하여 가뭄의 특정 지속기간에 대한 가뭄심도의 재현특성을 분석하였으며, 신뢰구간을 추정하여 이변량 빈도해석의 불확실성을 정량화하였다. 서울지점의 1909~2015년 강수자료에 적용한 결과 과거 극한가뭄으로 판단되었던 가뭄사상은 대부분 최소 10년에서 최대 50년 정도의 재현기간을 갖는 반면 2013년 발생하여 현재까지 지속되고 있는 2015년 가뭄은 현저히 높은 재현기간을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 향후 가뭄대책을 마련하는 데 있어 빈도개념을 바탕으로 하는 신뢰성 있는 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.475-488
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• 2017

정확히 가뭄을 모의하기 위해서는 수문기상학적 현상을 반영할 수 있는 가뭄지수가 필요하며, 국내에서 수문학적 가뭄을 모의하기 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용한 여러 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 MSWSI의 한계점을 분석하고 MSWSI의 불확실성을 정량화하였다. 우선 MSWSI 인자로서 활용가능한 수문기상인자의 선정에 따른 영향을 분석하였다. 기존 MSWSI에 적용한 하천유량, 지하수위, 강수, 댐유입량의 4개 입력인자별로 하나의 관측소자료만을 이용하였으나 본 연구에서는 중권역별 특성에 맞도록 댐저수위와 댐방류량도 포함하였으며, 여러 관측소의 자료를 취득하여 면적평균자료를 사용하였다. 2001년과 2006년 가뭄사례에 대해 MSWSI 모의검증 결과, 본 연구의 MSWSI가 실측수문기상자료의 경향을 더 잘 반영하여 가뭄을 모의하였으며, MSWSI 인자의 선정이 가뭄모의 정확성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 다음으로 MSWSI 인자에 적용하는 확률분포의 선정에 따른 영향을 분석하였다. 강수자료는 Gumbel와 GEV 분포, 하천자료는 정규분포와 Gumbel 분포, 댐자료는 2-매개변수 대수정규분포와 Gumbel, 지하수는 3-매개변수 대수정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 이에 따라 중권역별로 최대 36개의 MSWSI를 산정하였으며, 확률분포의 선정에 따라 MSWSI 범위가 매우 다르게 나타나 어떠한 확률분포을 적용하느냐에 따라 MSWSI 결과는 매우 달라질 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 maximum entropy를 이용하여 MSWSI 입력인자의 선정과 입력인자별 확률분포 선정의 영향에 따른 불확실성을 정량화하였다. 분석결과, 입력인자의 수가 많이 적용될수록 불확실성은 증가하는 것으로 나타났으며, 홍수기에 MSWSI 입력인자별 확률분포 적용에 따라 MSWSI의 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권12호
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• pp.995-1006
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• 2016

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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.755-765
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• 2013

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006~2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측 선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균 강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.529-541
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• 2023

기후변화에 따른 가뭄 등 극한 기상을 예측하기 위해, 최근 전 세계적으로 GCMs 모델에 기반하여 향후 7개월까지를 전망하는 계절 기상 전망(Seasonal Forecasts) 기술이 꾸준히 관심을 받고 있다. 그러나 국내에서의 연구 및 적용사례는 많지 않으며, 특히 유역단위에서 그 활용성에 대해서는 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 12개 다목적댐 유역에 대해 2011년부터 2020년까지 계절 기상 전망의 정확성을 과거 45년간의 기상 자료(climatology)와 비교하여 평가하였다. 본 연구에서는 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망의 인자로 향후 수문전망에 활용성이 높은 강수, 기온 그리고 증발산을 선정하였고, 앙상블 전망의 정확성 평가를 위해 Continuous Ranked Probability Skill Score (CRPSS) 기법을 적용하였다. 또한, 계절 기상 전망에 대해 선형 편의 보정기법(Linear scaling)을 적용하여 그 효과를 평가하였다. 연구결과, 계절 기상 전망이 향후 1개월 간은 climatology와 유사한 정확도를 보이나 전망 리드타임이 증가함에 따라 그 정확도가 크게 낮아지는 특성을 나타냈다. Climatology와 비교하여, 계절적으로는 Dry season보다는 Wet season이 더 나은 결과를 보였으며, 특히 건조했던 2015년과 2017년의 Wet season에서는 장기간에 걸친 전망 정확도가 모두 높게 나타났다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권2호
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• pp.125-134
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• 2007

이 연구에서는 태양 및 지자기 활동에 의해 발생한 우주환경변화가 우리나라 위성인 아리랑위성1호(KOMPSAT-1)의 궤도에 미치는 영향을 분석하였다. 인공위성의 궤도변화는 정상적인 상태에서도 자연적인 섭동에 의해 지속적으로 발생하지만, 거대한 태양폭발에 의한 지구 주변 우주환경이 급격히 변화할 때 고층대기의 밀도변화로 인해 크게 발생한다. 특히 이러한 현상은 아리랑위성 1호와 같이 저궤도 상에서 운영되는 위성에 직접적인 영향을 미친다. 이 때, 태양활동에 의한 지구 주변 우주환경의 변화는 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 태양 플레어 (Flare)가 폭발했을 때 고에너지 복사(Radiation)로 인해 지구 고층대기가 가열되어 팽창하고 이런 결과로 고층대기에 있는 중성입자밀도가 급격히 증가하는 것이다. 다른 하나는 코로나 물질 방출(Coronal Mass Ejections) 등에 의해 발생한 지자기폭풍기간 동안 플라즈마 대류와 입자들의 하강으로 전기장이 강해져 상당량의 줄가열(Joule heating)과 하강입자가열(precipitating particle heating)이 발생하고 이로 인해 중성입자밀도가 증가하는 것이다. 두 가지 원인에 대한 영향을 구분하여 알아보기 위해, 우리는 태양 및 지자기 자료를 면밀히 분석하여 2001년에서 2002년 동안 5개의 기간을 선정하였다. 그 결과 위성의 대기저항가속도는 태양의 극자외선(Extreme Ultra-Violet)의 증가와 함께 약 하루 정도의 시간 지연을 가지고 유사하게 변화하고 있음을 확인하였다(R=0.92). 그리고 지자기폭풍이 발생한 기간동안 대기저항가속도는 지자기폭풍에 의한 Dst 변화와 상당히 유사하게 그리고 거의 동시에 급격히 변화하는 것을 확인하였다. 마지막으로 우리는 위성의 대기저항가속도의 변화는 전반적으로는 오랜 기간 동안 고에너지 복사에 의한 효과로 나타나고 있으나 짧은 기간(하루 미만) 동안 크게 발생하는 대기저항가속도의 변화는 지자기폭풍에 의한 효과로 보고 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.264-272
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• 2013

기후변화는 기온의 상승과 강수량의 변화뿐만 아니라 이상기후 발생과 강도 증가의 원인이 되고 있다. 최근의 농업 재배시설의 피해는 기후변화에 의한 강우강도의 증가와 폭설 등에 의해 증가하고 있다. 이와 같이 기후변화에 취약한 부분에 대한 평가와 국가차원의 적응정책이 중요한 시점에 와 있다. 본 연구는 232개 시군구를 대상으로 재배시설의 취약성 평가를 실시하였고 취약성 평가의 기간은 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취약성 평가 결과 기후노출과 민감도, 적응능력 모두에 크게 영향을 주었고 취약성 지수가 가장 높은 지역들은 기후노출과 민감도가 높은 지역들이었다. 기후노출은 전라도와 강원도에서 높게 나타났으며 민감도는 대규모 시설재배 단지가 형성된 지역들에서 높게 나타났다. 또한 적응능력은 도 수준에서 차이가 나타났는데 적응능력이 상대적으로 높은 전라남도와 경상북도는 취약성이 상쇄되어 낮은 취약성 지수가 나타났다. SRES A1B 시나리오에 의한 미래 예측결과 우리나라 전반적으로 취약성이 상승했으며 그 상승폭은 2000년대부터 2020년사이에 급격하게 나타났다. 또한 취약성의 향상은 우리나라 전국에 걸쳐 높아졌으며 이는 우리나라의 재배 시설 피해를 주는 기상재해의 위험이 전국적으로 증가할 것을 나타내는 것으로 판단되었다. 본 조사를 통하여 전국 시군구의 이상기후에 대한 재배시설의 취약성을 평가하는 방법으로서 CCGIS를 제시하였으며 그 결과 전국의 기상재해에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력들의 분포를 파악할 수 있었다. 또한 취약성 지수가 높은 주요 시군구를 중심으로 주성분 분석의 결과 지역의 취약한 요소들을 판단할 수 있었다. 이는 각 지역별로 이상기후에 대한 재배시설의 대책 마련에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 조사는 선행연구, 전문가를 활용한 델파이조사 등 합리적인 방법을 통하여 이루어졌으나 신뢰성의 향상을 위해서는 재배시설의 피해와 관련된 더욱 상세하고 연관성 있는 자료가 확보되어야 할 것으로 판단되었다.