• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.348-348
• /
• 2023

최근 전세계 곳곳에서는 다양한 유형의 물 관련 복합재해가 발생하고 있다. 일례로 미국 캘리포니아 지역은 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄에 시달리다가 대기강(atmospheric river)의 영향으로 인하여 대규모의 홍수가 잇달아 발생하였다. 유럽에서는 2021년 전례 없는 홍수 직후 500년 빈도의 가뭄이 발생하면서 심각한 인명 및 재산피해가 발생하였다. 짧은 시간 동안 양극단의수재해가 연속적으로 발생하거나, 가뭄과 폭염, 홍수와 산사태의 결합, 또는 동시에 여러 지역에서 홍수나 가뭄이 발생하는 현상 등도 복합재해에 해당한다. 즉, 복합재해는 서로 다른 특성의 독립적인 수재해가 결합되어 나타나는 재해의 한 형태로써, 발생 빈도는 적으나 유발되는 피해는 매우 크다. 더욱이 복합재해는 미래에 더욱 빈번하게, 극심하게 발생할 것으로 예상되고 있다. Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE)은 복합재해의 분석에 적합한 자료로 최근 활용사례가 증가하고 있다. 기존의 기후변화 관련 연구는 여러 기후모델에서 생산한 단일 모의자료를 앙상블의 형태로 이용하여 기후요소 및 기후재해의 미래 전망이나 거동을 분석하는 과정에 기반해왔다. 이 기후모델 앙상블은 모델 간 불확실성은 고려할 수 있으나 기온 상승 시나리오의 불확실성 및 기후 시스템 내부의 변동성은 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 미국의 National Center for Atmospheric Research에서는 자연 자체의 변동에 의한 불확실성을 모의할 수 있는 SMILE을 개발하였다. SMILE은 단일 기후모델에서 N개의 다중 모의자료 앙상블을 출력한다. 기존의 기후모델과 유사한 과정으로 모의를 수행하되, 미세한 섭동을 부여함으로써 자연적으로 발생하는 기후시스템 내부의 변동성을 고려한다. 이러한 실험 설정은 카오스 이론에 근거한다. 여러 기후모델에 대해 SMILE 기반 모의를 수행하면 앙상블의 앙상블 개념(large ensemble)이므로 방대한 양의 기후모의 자료가 확보되어 다양한 목적의 연구에 활용할 수 있다. SMILE은 기존의 다중 기후모델 앙상블이 고려할 수 없었던 종류의 불확실성을 추가적으로 고려함으로써 인간의 활동과 자연적 변동성이 복합재해에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있게 한다. 복합재해 연구에 필수적인 표본 수 부족의 한계를 극복할 수 있기 때문에 최근 기후변화 및 수자원 관련 연구에서 적극적으로 활용되고 있다. 또한, 미래 기후를 모의하기 때문에 복합재해 발생의 특성 및 거동을 전망할 수 있고, 충분한 수의 표본은 통계분석 결과에 신뢰성을 부여할 수 있다. 이러한 SMILE의 장점은 향후 더욱 다양한 연구의 기회를 제공할 것이다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
• /
• 2015.08a
• /
• pp.113-116
• /
• 2015

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.185-185
• /
• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.186-186
• /
• 2020

본 연구에서는 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 평가보고서(6th Assessment Report, AR6)에서 제시한 새로운 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 전지구 기후변화 시나리오를 이용하여 제주도의 미래 강수량 변화를 살펴보고자 한다. 기상청에서 운영하는 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 6가지 기상요소(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 상대습도, 풍속 등)에 대하여 SSP 시나리오 자료를 제공하고 있다. SSP 시나리오는 SSP1-2.6 저탄소 시나리오(사회 불균형의 감소와 친환경 기술의 빠른 발달로 기후변화 완화, 적응능력이 좋은 지속성장가능 사회경제 구조)와 SSP5-8.5 고탄소 시나리오(기후정책 부재, 화석연료 기반 성장과 높은 인적 투자로 기후변화 적응능력은 좋지만 완화능력이 낮은 사회경제 구조)로 구분되어 제공되고 있다. 또한, 현재의 기후 상태를 모의하는 historical period (1850-2014) 자료와 미래의 기후상태를 모의한 future period (2015-2100) 자료가 있으며, 월별(momthly), 연간(yearly) 자료의 형태로 제공된다. 본 연구를 통하여 새로운 SSP 시나리오를 이용한 제주도 강수량의 미래 변화를 정량적으로 분석하였고, 기후변화에 능동적인 대책을 수립하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.213-217
• /
• 2009

Weather factors affect cost increases and progress management under construction. Because progress schedule is delayed by weather factors, the construction costs are increased. It is an essential element to control the progress schedule applying weather factors to the progress management. This study applies monthly working-day percentages which is estimated by databases of past weather information to RTPM system. Through do progress management in construction projects exactly, will try to minimize risk of process control that do that is to weather factors. Also, will compare calamity in safety supervision side that do that is to weather factors beforehand. Based on the factors and the expected impact of factors together with the weather data during the last 50 years in Seoul region gathered from Korea. Through it, calculated number of month working day of RCA's structural steel work. Studied way that apply to RTPM system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.187-187
• /
• 2018

최근 우리나라에서는 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 홍수와 가뭄 등 자연 재해의 빈도가 증가하는 등 사회, 경제, 환경 등 다양한 분야에 영향을 받고 있다. 또한 우리나라는 기후변화와 더불어 강우의 계절적 특징상 강우량의 편중현상이 발생하므로 물 관리의 어려움이 크다. 이러한 상황에서 수자원의 미래 변화에 관한 연구는 필수적이며, 본 연구에서는 안동댐 유역을 대상 유역으로 하여 댐유입량과 유사량의 RCP 시나리오에 따른 변화 분석을 실시하였다. 댐유입량은 수자원의 이용에 있어서 직접적인 연관이 있는 중요한 요소이며, 유사량 또한 수자원의 효용가치를 증가시키기 위해 제어해야할 중요한 요소이다. 경상북도 안동시에 위치한 다목적댐인 안동댐은 유역면적이 $1,584km^2$이고, 총 저수용량은 $1,248\;10^6m^3$으로 용수공급 및 발전, 관광지 등으로 이용되고 있다. 안동댐 유역의 RCP 시나리오에 따른 변화 분석을 실시하기 위해, 분포형 수문모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하였다. RCP 시나리오를 적용하기 전, ASOS 관측자료를 이용하여 2010-2017 기간을 모의하고 2010년을 모형의 안정화 기간으로 두고, 2011-2017년에 대해 검보정을 실시한 후, RCP 시나리오에 따른 모의를 실시하였다. RCP 시나리오는 기후변화센터에서 제공하는 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 이용하였으며, 2010-2099 기간에 관하여 SWAT 모형을 모의하고, 2010년을 모형의 안정화 기간, 2011-2040 기간을 2025s, 2041-2070 기간을 2055s, 2071-2099 기간을 2085s로 두어 결과를 ASOS 관측자료를 이용한 결과와 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.16-16
• /
• 2023

기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 녹조 등 이상기후 현상들이 본격화함에 따라 안정적인 수자원 관리의 필요성이 증가하고 있다. 특히 급변하는 환경조건 속에서도 안정적인 수자원 확보를 가능하게 하는 지하수 자원의 적극적인 활용은 기후변화대응에 있어 핵심적인 요소이다. 지하수는 하천, 호수 연안지역 등 다양한 지표의 수문환경과 연결되어 천층지권의 수문생태적 특성을 결정하기 때문에, 지속가능한 수자원 활용을 위해서는 지하수와 지표수의 상호작용에 대한 통합적인 검토가 이루어져야 한다. 하지만 긴밀하게 연계된 특성에도 불구하고 지하수와 지표수에 대한 연구는 오랜기간 개별수문환경에 대해 독립적으로 수행되어왔다. 이러한 연구경향은 저류시간이 크게 다른 지하수와 지표수의 수문적 특성뿐 아니라 개별수문환경에서 나타나는 작용들을 통합적으로 다룰 수 있는 모델의 부제에도 기인한다. 최근 비약적인 연산능력의 향상과 함께 지하수-지표수 환경을 연계한 통합수문모델(Integrated Hydrology Model)의 개발 및 활용이 이루어짐에 따라 기후변화 및 수자원 활용에 따른 수문환경변화 대한 통합적인 연구 시도가 이루어지고 있다. 본 발표에서는 최근의 통합수문모델과 다중요소 반응성 운송 모형(Multicomponent Reactive Transport Model)의 연계를 통한 물질순환 연구의 최신 동향을 소개하고(농도-유량 상관관계, 지표수계의 화학적 풍화와 이산화탄소 저감, 녹조 등), 데이터 기반 모형을 통한 통합수문모델의 연산 효율 및 정확성 향상을 위한 방법에 대해 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.273-277
• /
• 2011

오늘날 기후변화는 기후 시스템을 구성하는 대기, 해양, 생물, 빙하, 육지 등의 다양한 구성요소에 작용하여 자연 생태계와 인간의 사회 및 경제 시스템에 커다란 영향을 미친다. 특히 최근 인간의 활동에 의해 야기된 기후변화는 극치적인 기후 현상의 빈도와 강도에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 기후변화 현상은 수환경 시스템, 하천 생태계와 유역관리 등의 다양한 분야에 걸쳐 심각한 문제를 발생시킨다. 이에 따른 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 물공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망되며, 현재 이것은 각 분야별로 해결해야 할 범지구적 문제로 인식되고 있다. 기후변화를 탐지하고 예측하기 위해서는 SRES 배출시나리오를 이용한 미래의 기후변화 장기시나리오가 필요한데, 이를 위한 기본적인 도구로 전지구기후모형(Global Climate Models, GCMs)이 있다. 기후변화에 따른 지역적 차원의 수자원에의 영향 분석을 위해서는 GCMs의 결과를 바탕으로 지역 규모에서의 기후 자료로 변환하는 규모내림(downscaling) 기법을 이용한다. 본 연구는 기후변화 분석의 가장 기본이라 할 수 있는 국내에 적합한 GCM의 선정 및 우리나라의 시공간적 기상패턴의 정밀한 구현을 위한 규모내림기법의 적용을 통하여 실시하였다. 현재 뿐 아니라 미래 90년간 (2011년 ~ 2100년)의 기상 자료를 생산하고 이를 SWAT 모형에 적용하였다. 이러한 GCMs-규모내림-SWAT 모형으로 이어지는 시나리오 기반의 기후변화에 대한 낙동강 유역의 유출 분석은 기후변화 연구에 기술적 방법론의 제시와 함께 앞으로 타 유역에의 적용을 통하여 보다 정량적이고 신뢰성 있는 전국 단위의 기후변화에 따른 유출 분석연구의 기초가 될 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.324-324
• /
• 2020

기후변화에 따른 기상 요소별 추세 변화는 유역유출량의 변동성을 증가시켜 안정적인 수자원 확보 및 홍수 대비에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 기후변화에 따른 유역 유출량 변화를 평가하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 기존에는 기후변화 자료의 공간적 해상도의 한계로 인해 중대유역을 중심으로 연구가 다수 이루어져 왔으나, 최근 들어, 기후변화 자료의 공간적 상세화 기법이 발달함에 따라 소유역별 유역 유출량 평가에 관한 연구가 증가하고 있다. 특히, 소유역의 경우 유역 특성에 따라 기후변화에 따른 유출량 변화 민감도가 높을 수 있으며, 유출 성분별 변화가 상이할 수 있다. 하지만 기존의 연구에서는 소유역을 대상으로 기후변화에 따른 유출 성분별, 예를 들어 직접유출량과 기저유출량을 구분하여 변화를 평가하는 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 소유역의 유출 성분별 특성을 분석하기 위하여, RCP 4.5, 8.5 시나리오별 기후모델 10개에 대하여 모의한 유출량을 직접유출량과 기저유출량으로 구분하고 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 대상지역은 유역면적이 112.9 ㎢이며, 토지이용이 단순하고, 농경지의 비율(약 50%)이 높은 농업 소유역을 대상으로 하였다. 유출량을 모의하기 위한 모형으로는 농업 소유역 유출량 모의 연구에 다수 사용된 바 있는 SWAT 모형을 이용하였으며, 직접유출량과 기저유출량의 분리는 Recursive Digital Filter 방법을 이용하였다. 기후변화 자료는 기후모델의 연산능력의 한계나 복잡한 자연조건의 불완전한 반영 등의 이유로 지역 기후변화 예측 과정에서 발생하는 불확실성을 지니고 있으므로 RCP 4.5, 8.5 시나리오별 각각 10개 기후모델의 결과를 이용하여 유출 특성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 소유역의 미래 유량특성을 파악하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.199-207
• /
• 2016

This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for practical forecasting of forest fire danger rate by reflecting the climate change for the time period of 2000yrs. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, temperature, and precipitation. To effectively forecast forest fire occurrence, we developed a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire in 2000yrs. Forest fire occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using times series weather data sets collected from 76 meteorological observation centers. The data sets were used for 11 years from 2000 to 2010. Development of the national forest fire occurrence probability model used a logistic regression analysis with forest fire occurrence data and meteorological variables. Nine probability models for individual nine provinces including Jeju Island have been developed. The results of the statistical analysis show that the logistic models (p<0.05) strongly depends on the effective and relative humidity, temperature, wind speed, and rainfall. The results of verification showed that the probability of randomly selected fires ranges from 0.687 to 0.981, which represent a relatively high accuracy of the developed model. These findings may be beneficial to the policy makers in South Korea for the prevention of forest fires.