본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.
최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 미래기후변화가 공간해상도(5, 10, 30m)에 따른 토양유실량의 변화에 미치는 영향을 분석하고 자하였다. 연구대상지역은 경안천 최상류에 위치한 $1.16km^2$의 농촌 소유역을 대상으로 공간해상도별(5, 10, 30m) RS 및 GIS 자료를 생성하고, GIS 기반의 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모형을 채택하여 토양유실량을 분석하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 서 제공하는 GCM(Global climate model) 중에서 MIROC3.2 hire의 A1B, B1 시나리오를 이용하였으며, 과거 30년간(1977-2006)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2020s년 (2010-2039), 2050s년(2040-2069), 2080s년(2069-2099) 전후의 각 30년간의 미래 강우량을 재생산하여 사용하였다. 그 결과 강수량은 2080s년에 A1B 시나리오의 경우 연평균 강수량은 270.37mm, 최대 강수량은 65.71mm 증가하였고, B1 시나리오의 경우 연평균 강수량은 37.11mm, 최대 강수량은 48.46mm 증가하는 것으로 나타났다. 구축한 미래 강우량을 RUSLE 인자 중 R 인자에 적용하여 2020s년, 2050s년, 2080s년의 토양유실량을 분석한 결과, 미래강수량이 증가함에 따라 공간해상도별 토양유실량도 증가하는 것으로 분석되었다. 평균토양유실량을 시나리오별로 보면, A1B 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.18 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year의 유실량이 각 공간해상도별로 증가하였다. B1 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.03 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year의 토양유실량이 증가한 것으로 분석되었다.
공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.
자율주행차의 안전성을 실효성 있게 평가하기 위해서는 기하구조, 교통안전시설, 혼잡도, 기상 등 다양한 항목들이 평가 시나리오 내에 고려될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 평가 시나리오에 반영되어야 하는 구성요소들을 도출하기 위해 먼저 평가 시나리오의 체계를 수립한 후 반영될 구성요소를 계층별로 범주화하였다. 이후 계층별로 관련 문헌을 검토하여 자율주행차 평가에 영향을 줄 수 있는 모든 평가 구성요소 후보를 도출한 후, 전문가 설문조사 결과를 바탕으로 총 77개의 자율주행차 평가 시나리오 구성요소들을 선정하였다. 선정된 자율주행차 평가 구성요소들은 시뮬레이션 평가, 주행시험장 평가, 실도로 평가 등에서 자율주행차의 안전성 평가를 위한 시나리오 개발에 많이 활용될 것으로 기대된다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 전세계에 5개의 50cm급 자동 망원경과 1개의 2m급 망원경을 설치하여 인공위성의 궤도 정보를 얻는 시스템이다. 이 시스템을 운영하게 될 소프트웨어는 크게 두 부분으로 나누어지는데, 해외 원격지에 설치되는 관측소의 50cm급 망원경의 마운트와 검출기, 돔, 기상 측기, 전원 제어 장치를 통합하여 무인으로 관측을 수행하고 그 결과를 본부에 보고하며, 각 시스템을 안전하게 보호하는 기능을 갖는 SOS(Site Operating System)와, 스케줄러에 의하여 각 관측소에 필요한 관측 일정을 작성하여 전달하고 관측소의 운영 현황을 모니터링 하는 NOS(Network Operating System)로 구성된다. OWL OS를 위하여, 시스템을 전반적으로 운영하는 운영 시나리오를 설계하였으며, 이 시나리오에는 기상조건 악화와 장비 오류 등의 경우에 시스템을 보호하고 상황을 즉시 보고하는 비상사태 대처 방안을 포함하였다. 이러한 운영의 모든 단계에서 주기적 또는 필요시 로그 기록이 남도록 하였으며, 이 로그 기록을 바탕으로 사용자가 원할 때에 본부에서 운영상황을 요약하여 보여주는 각종 통계 자료를 작성하여 확인할 수 있도록 하였다.
농업가뭄은 강수의 부족으로 인하여 농업용 저수지의 저수량 저하로 농작물 생육 및 수확량의 직접적인 영향을 미치는 것으로, 농업가뭄평가는 강수량뿐만 아니라 작물의 생육시기별 필요수량과 용수공급능력을 모두 고려할 수 있어야 한다. 농업가뭄관리의 주요 대상인 논벼는 기본적으로 수원공과 관개지역 사이의 물수지를 판단함으로써 농업가뭄의 위험을 정의할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄관리가 필요한 농업용 저수지 관개지구의 농업가뭄 평가를 위해 논 물수지 분석 모형과 저수지 물수지 분석 모형을 구성하고, 용수수급해석의 결과로부터 가뭄의 크기를 객관화하고 가뭄의 단계를 평가할 수 있도록 빈도개념을 적용한 저수지가뭄지수 (Reservoir Drought Index, RDI)를 이용하여 농업가뭄을 분석 평가하였다. 또한 농업용 저수지의 저수량 모의치와 실시간 저수위를 이용하여 경험적으로 농업용 저수지의 유입량을 자동으로 보정하여 장기적으로 최적화할 수 있는 방안을 제시하였으며, 과거 유효강수량을 시기별로 나누어 빈도분석을 통해 농업가뭄대응을 위한 가뭄 기상시나리오를 사용하여 향후 가뭄의 여러 가지 패턴에 따른 농업가뭄을 전망하였다. 이러한 다양한 시나리오를 통해 실제 물 관리 및 가뭄대책 업무에 반영하고 농업가뭄대응책 수립 및 농업수자원관리의 의사결정을 수립하는데 기초자료가 될 것으로 판단된다.
미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.
기후 변화가 심해짐에 따라 한반도의 기후 또한 온대에서 아열대로 변화하고 있다. 기후대가 변하게 되면 수문학적 순환 및 식생의 분포 또한 달라지게 된다. 식생의 분포는 결국 토지 이용을 의미하며, 서로 다른 토지 이용은 대기와의 상호작용을 통해 각기 다른 반응을 보이게 된다. 본 연구에서는 기후대가 가장 빠르게 변화하고 있는 제주도를 대상으로 기후 변화 및 토지 이용 변화에 따른 생태수문학적 영향을 Ecosystem Demography Model version 2.2(ED-2.2) 모형을 사용하여 살펴 본다. 제주도의 플럭스 타워 및 산림 조사 자료를 활용하여 ED-2.2 모형을 검증하였다. CRU-NCEP 기상자료 및 Land-Use Harmonization (LUH) 토지이용자료를 활용하여 과거기간(1500~2015)의 잠재 식생 및 실제 식생 상태를 산정하고 그 차이를 분석하였다. 산정된 최종 실제 식생 상태를 바탕으로 기후 및 토지이용 시나리오(RCP 3.0 및 6.0)를 적용하고, 다양한 전지구모형(GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC5)의 기상자료에 따라 물 순환, 탄소 순환 및 식생의 분포가 어떻게 달라지는 지 분석한다.
SPI지수는 강수량이 감소하기 시작하면 필요한 물수요에 비해서 상대적으로 물부족을 유발하게 되고, 가뭄발생의 발단이 된다는 것에 착안하여 개발된 지수이다. 하지만 다른 가뭄지수와 마찬가지로 강수량 또는 유출량 시계열을 상대적인 표준정규분포로 산정하였기 때문에 인근 지역에 비해 상대적으로 강수량이 많은 지역도 실제로 발생하지 않은 가뭄이 발생한다고 분석이 된다. 이러한 현상을 완화시키기 위해 수정된 가뭄분석 기법이 요구된다. 이에 Jeung et. al(2019)은 이런 현상을 완화시키기 위해 SPI지수 계산과정에서 해당지점의 시계열을 대상으로 계산되는 Gamma 분포를 전국으로 확장 시켜 산정 후 표준정규분포에 적용하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 과거 제한급수가 발생했던 지역을 대상으로 극한가뭄과 가뭄지속기간을 이용하여 M-SPI지수의 효용성을 확인한 결과, 제한급수 실시년도와 SPI, M-SPI 결과와의 비교결과 과거 가뭄을 정확하게 모사하는 것을 확인하였다. 하지만 M-SPI는 전국을 하나의 지역으로 가정하여 산정하였고, 증발산량과, 고도 등 지형의 특성을 고려하지 않았기 때문에 일부의 가뭄사상을 재현하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기상학적 인자와, 지형학적 인자를 고려하여 지역화를 하고, 각 지역별로 대표 확률분포를 산정하여 가뭄지수를 산정하고자 한다. 또한 한국 기상청에서 제공하고 있는 국가 표준기후변화 시나리오를 수집하여 M-SPI에 적용하여 미래 극한 가뭄빈도의 변화를 전망하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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