• Title/Summary/Keyword: 기상시나리오

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Development Strategy for New Climate Change Scenarios based on RCP (온실가스 시나리오 RCP에 대한 새로운 기후변화 시나리오 개발 전략)

  • Baek, Hee-Jeong;Cho, ChunHo;Kwon, Won-Tae;Kim, Seong-Kyoun;Cho, Joo-Young;Kim, Yeongsin
    • Journal of Climate Change Research
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    • v.2 no.1
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    • pp.55-68
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    • 2011
  • The Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) has identified the causes of climate change and come up with measures to address it at the global level. Its key component of the work involves developing and assessing future climate change scenarios. The IPCC Expert Meeting in September 2007 identified a new greenhouse gas concentration scenario "Representative Concentration Pathway(RCP)" and established the framework and development schedules for Climate Modeling (CM), Integrated Assessment Modeling(IAM), Impact Adaptation Vulnerability(IAV) community for the fifth IPCC Assessment Reports while 130 researchers and users took part in. The CM community at the IPCC Expert Meeting in September 2008, agreed on a new set of coordinated climate model experiments, the phase five of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP5), which consists of more than 30 standardized experiment protocols for the shortterm and long-term time scales, in order to enhance understanding on climate change for the IPCC AR5 and to develop climate change scenarios and to address major issues raised at the IPCC AR4. Since early 2009, fourteen countries including the Korea have been carrying out CMIP5-related projects. Withe increasing interest on climate change, in 2009 the COdinated Regional Downscaling EXperiment(CORDEX) has been launched to generate regional and local level information on climate change. The National Institute of Meteorological Research(NIMR) under the Korea Meteorological Administration (KMA) has contributed to the IPCC AR4 by developing climate change scenarios based on IPCC SRES using ECHO-G and embarked on crafting national scenarios for climate change as well as RCP-based global ones by engaging in international projects such as CMIP5 and CORDEX. NIMR/KMA will make a contribution to drawing the IPCC AR5 and will develop national climate change scenarios reflecting geographical factors, local climate characteristics and user needs and provide them to national IAV and IAM communites to assess future regional climate impacts and take action.

Assessment of future rural water requirements using GCMs by extreme climate indices (극한기후지수를 이용한 다중 GCM 분류에 따른 미래 농어촌용수 필요수량 평가)

  • Kim, Yongwon;Kim, Jinuk;Woo, Soyoung;Kim, Seongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.62-62
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    • 2020
  • 기후변화에 따른 기온과 강수량 등 기상조건의 변화로 인하여 기상·자연재해뿐만 아니라 작물의 수확량 감소, 병해충 및 잡초 발생의 증가, 흙과 물의 부족, 재배 적지의 변화와 같은 농업인프라 또한 기후변화의 피해가 발생하고 있다. 농업수자원 측면에서, 농어촌용수는 자연적으로 내리는 강우를 직접 작물성장에 사용하기 때문에 기후변화에 특히 민감하다. 또한 기온의 변화는 농업용 저수지의 증발량 및 유입량의 변화를 일으키며 이러한 변화는 곧 저수위 및 저수량의 변화를 유발하여 농업·농촌 수자원 관리의 어려움으로 이어질 것으로 판단된다. 이에 따라, 기후변화에 따라 예상되는 대규모 자연재해를 대비하고 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상·기후 정보의 활용이 중요하며 기후변화로 인한 농업 기상재해 최소화를 위해서는 다양한 기후변화 시나리오를 활용하여 미래 기상·기후의 변화에 대한 경향성 분석 및 예측을 통한 영향 평가가 필요하다. 본 연구는 전국 농어촌용수구역 517개 용수구역 중 접경·도시·도서지역을 제외한 511개 용수구역을 대상으로 증발산량 산정이 가능한 RCP 8.5 기후변화 시나리오 9개를 지역별로 상대적인 기후사상의 크기와 빈도 및 강도 정량적으로 평가할 수 있는 STARDEX 극한지수를 적용하여 시나리오의 미래 기상전망을 실시하였다. 기상전망 결과를 이용하여 Kendall-Tau 검정을 통해 시나리오의 순위를 적용하여 각 시나리오의 미래기후변화의 상대적인 정도를 평가하였고, 9개의 기후변화 시나리오를 DIROM(Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형에 적용하여 기후변화 시나리오의 높은 불확실성을 고려한 미래 농어촌용수구역의 농어촌용수 필요수량 변화를 지역적으로 분석하고 미래 농어촌용수량의 최대·최소 변화 범위를 제시하였다.

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Projected Changes in Drought Characteristics based on SSP Scenarios using Standardized Precipitation Index (SPI) (SSP 시나리오 기반 기상학적 가뭄지수를 이용한 미래 가뭄 전망)

  • Kim, Song-Hyun;Nam, Won-Ho;Jeon, Min-Gi;Yoon, Dong-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.289-289
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    • 2022
  • 최근 기후변화의 영향으로 인해 가뭄과 같은 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 지속 기간이 길고 정량적인 피해 규모 및 심도 파악이 어려우며, 사회, 경제적 피해와 함께 농업 시스템 전반에 심각한 영향을 줄 수 있는 재해이다. 국내 가뭄 발생 경향은 2000년 이후 급증하고 있으며, 2015년 및 2017년의 경우 이례적인 극심한 가뭄이 발생하는 등 2000년 이전과는 다른 경향을 보이고 있다. 따라서, 미래 기후변화에 따른 국내 가뭄 발생에 대비하기 위해서는 장기적인 가뭄 전망이 요구된다. CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6)에 의해 개발된 공통사회경제경로 SSP (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오는 사회 및 경제적 요소를 내포하여 미래의 완화 및 적응 기반 기후변화 시나리오로 정의된다. 본 연구에서는 SSP 시나리오를 활용하여 미래 강수자료를 구축하여 기상학적 가뭄지수, SPI (Standaridzed Precipitation Index)를 산정하고 가뭄 특성을 분석하고자 한다. 강수자료의 경우 국내 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소 기준 56개소를 대상으로 1973년부터 2021년까지 49개년 자료를 수집하였으며, SSP 시나리오와 SPI를 활용하여 국내 지역을 대상으로 미래 기후변화에 따른 가뭄 전망을 수행하고자 한다. SPI는 시간척도에 따라 3개월, 6개월, 9개월, 12개월 시간척도를 적용하고, SSP 시나리오의 경우 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5 시나리오를 적용하여 미래 기후변화 시나리오별 가뭄을 분석하고자 한다.

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Development of High Resolution Climate Change Scenario Bias Correction Method for Hydrologic Application (수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오 편의보정 기법 개발)

  • Lee, Moon-Hwan;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.158-158
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    • 2012
  • 기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

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Selecting GCM scenarios for impact studies based on regional climate change information (지역 수문 영향분석을 위한 기후변화 시나리오 선정 기법의 개발)

  • Seo, Seung Beom;Kim, Youngil;Kim, Young-Oh;Eum, Hyung-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.22-22
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    • 2017
  • 일반적으로 기후변화 연구에서는 미래 기후변화 전망에 존재하는 불확실성을 고려하기 위해 다양한 Global Circulation Model (GCM) 시나리오를 고려하는 앙상블기법을 사용한다. 하지만 모든 GCM 시나리오들을 전부 사용하는 것은 많은 계산시간과 노력을 요구하기 때문에 비효율 적이다. 따라서 최소한의 시나리오로 최대한의 기후변화 변동성을 포함할 수 있는 대표 시나리오 선정 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 군집분석 기법 중에 하나인 KKZ 알고리즘을 활용하여 지역 수문 영향분석을 위한 대표 시나리오를 선정하였다. 먼저 27개 ETCCDI 기상변수들로부터 대표 기상변수들을 선정하고 미래 기간에 대한 상대변화를 90%이상 포함시키는 대표 시나리오를 선정하였다. KKZ 알고리즘을 활용할 경우 전체 26개 GCM에 대해 우선순위별로 시나리오를 하나씩 증가시켜 선정하기 때문에, 시나리오를 하나씩 증가시킬 때 마다 미래 기후변동성이 어느 정도 표현되는지 분석하였다. 그리고 선정된 GCM 시나리오들을 금강유역을 대상으로 수문 모형에 입력하여 미래 수문영향 분석을 실시하였다. 이를 통해 대표 시나리오를 통해 전망한 미래 수문변화량이 전체 상대변화량 대비 어느 정도의 변화량을 포함시킬 수 있는지 분석하였다. 그리고 홍수 및 가뭄과 관계된 기상변수 그룹을 각각 선정 한 후 이를 바탕으로 새롭게 대표 시나리오들을 선정하였다. 이를 바탕으로 수문 영향분석을 실시하여 각각의 시나리오들이 홍수 및 가뭄전망 상대변화량을 얼마나 잘 포함시킬 수 있는지도 분석하였다. 이와 같이, 본 연구는 적은 수의 대표 시나리오의 선정을 통해 미래 기후변화 변동성을 최대한 포함시킬 수 있음으로서 불필요한 수문모의 시간을 절약할 수 있음을 보여주었다.

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Estimation of Frequency Based Snowfall Depth Considering Climate Change (기후변화를 고려한 미래 확률적설량 산정)

  • Kim, Yon-Soo;Kim, Soo-Jun;Kwak, Jae-Won;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.196-196
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    • 2012
  • 전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RCM 기후자료를 바탕으로 관측자료 및 시나리오의 온도, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하여 기상청 산하 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표 I:1979~2008년, 목표 II:2011~2040년, 목표 II:2041~2070년, 목표IV:2071~2100년) 적설량을 예측하였으며, 빈도별(20년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하고자 하였다. KMA-RCM 자료를 이용한 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였고, 58개 대상 지점의 30년 이상 관측기상자료 중 온도, 강수, 적설량 자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였다. 확률적설량에서 매개변수 추정은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정확률분포형으로는 시나리오적 방법 및 비시나리오적 방법에 대한 분포형 검정결과 가장 적합하다고 판정되는 Gumbel분포형을 선정하였다. 위의 방법론을 통하여 미래 목표기간별로 확률적설량을 확률적설량을 산정하였으며 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Projection of future hydrometeorological change scenarios over Republic of Korea using a dynamical downscaling technique (역학적 상세화 기법을 활용한 우리나라 미래 수문기상변화 시나리오 전망)

  • Shin, Jin-Ho;Lee, Hyo-Shin;Kwon, Won-Tae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.258-262
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    • 2010
  • 지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Program Development for Provide Future Estimated Precipitation in the Youngjong Island (인천 영종도 지역의 장래 예측 강수제공 프로그램 개발)

  • Jang, Dong Woo;Park, Hyo Seon;Choi, Jin Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.21-21
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    • 2016
  • 인천 영종도는 물부족 위험평가 분석을 위해 Smart Water Grid연구단에서 선정한 데모플랜트로섬으로 고립된 지역이다. 영종도는 공촌정수장으로부터 상수도를 공급받고 있으며 관로 파손 등의 사고가 발생할 경우 외부 수자원으로부터 수도를 공급 받기 어려운 실정이다. 따라서 상수도 공급의 어려움이 발생할 경우 대체 수자원을 활용한 가용수량 산정과 이를 적용하기 위한 물수급평가 프로그램이 영종도에 적용 될 예정이다. 본 연구에서는 물수급평가를 위해 수문분석의 기초자료인 장래 예측 강수량을 제공하는 프로그램을 개발하였다. 장래 강수예측자료는 기상청 기상예보와 기후변화시나리오를 활용하였으며 Visual Studio2013을 통해 강수제공 프로그램을 개발하였고, 데이터의 저장과 DB서버 연동을 위해 Oracle 프로그램이 이용되었다. 기상청에서는 3일, 10일, 1달, 3달로 기간을 구분하여 강수확률 예보를 제공하고 있기 때문에 3개월 이내의 중 단기 예측은 기상청에서 제공되는 기상확률예보를 사용하였고, 3개월 이후의 장기 예측은 RCP 8.5시나리오에 의한 일단위 강수량이 활용될 수 있도록 하였다. 기상청 확률예보의 경우 퍼센트 확률을 정량적 수치로 환산하여 일단위 강수량으로 변환하여 제공하였다. 연구를 통해 개발된 강수제공 프로그램에서는 영종도 지역 내 행정구역 별 면적평균강수량이 제공되며, 기후변화시나리오에 의한 강수데이터 취득 시 고해상도(1km 격자단위)로 추출이 가능하도록 하였다. 사용자는 위 경도 좌표에 따라 일 및 월 단위의 강수데이터를 텍스트 파일 형태로 취득할 수 있고, 프로그램 화면 내 표출되는 그래프를 통해 현재대비 장래 강수량 변화를 확인할 수 있도록 하였다. 향후 Smart Water Grid 연구성과로 개발된 물부족위험평가프로그램과 연동하여 물수급평가, 가용수량 산정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Generation of Interpolated Precipitation Data using ArcGIS Model Builder in Not Covered Area of Climate Change Scenario (ArcGIS Model Builder를 이용한 기후변화시나리오 강수누락지역의 보간강수량 생성)

  • Jang, Dong Woo;Park, Hyo Seon;Jung, Ji Seong;Cho, Sung Yoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.518-518
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    • 2015
  • 이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.

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