최근 국내에서 외래 곤충인 (가칭)마른나무흰개미(Cryptotermes domesticus)가 서울에 위치한 주택에서 발견되었다. 이 종은 국내에 정착할 경우 잠재적으로 목재나 목조건물에 피해를 줄 수 있어 시급한 국내 발생 조사가 필요하다. 본 연구에서는 종 분포 모델 기법을 활용하여 마른나무흰개미의 정착 가능성과 관련된 기후적합성을 추정하는 것을 목표로 하였다. 문헌 자료를 바탕으로 전세계 분포 정보를 수집하고, 생물기후변수를 활용하여 4개의 모델링 알고리즘으로 기후적합성 예측 모델을 구동하였다. 개발한 모델들의 결과를 종합하여 최종적으로 마른나무흰개미의 평균 발생 확률로 표현되는 앙상블 모델을 개발하였다. 그 결과 마른나무흰개미는 열대 지방에서에서 해양성 기후를 보이는 연안이나 도서지역에서 기후적합성이 높을 것으로 예상되었다. 국내에서는 기후적합성이 전반적으로 낮을 것으로 추정되었다. 하지만, 마른나무흰개미의 정착 및 확산 가능성을 염두해두고, 최근 발생이 보고된 지점을 중심으로 정밀 역학 조사가 필요할 것으로 보인다.
가뭄은 다른 기상재해들과 달리 특정한 기후현상에 의해 발생하는 사건이 아닌 장기간의 강우 부족으로 인한 물 부족으로부터 기인하며, 가뭄의 특성상 가뭄의 시작과 끝을 명확히 구분하기 힘들며, 심도를 결정짓는 것 또한 어려움이 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위한 연구는 계속되고 있으며, SPI(Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index), EDI(Effective Drought Index), CMI(Crop Moisture Index)등과 같은 가뭄의 특성을 잘 반영한 가뭄지수의 개발 또한 끊임없이 이어지고 있다. 하지만 이러한 가뭄지수들은 기상학적, 기후학적, 농업적, 수문학적등과 같은 분류에 의해 가뭄의 표현이 상이한 결과를 보여주며, 동일한 방법으로 산정된 가뭄평가지수라 하더라도 지역적인 적합성 정도에서 또한 차이를 보인다. 본 연구에서는 우리나라의 실제 가뭄의 발생사례를 바탕으로 각종 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하고자 한다. 우리나라의 가뭄특성을 확인하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 1973년부터 2009년까지 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 행정구역단위의 우리나라 전역에 공간분포로 표현하였다. 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 통해 기상청과(SPI, PDSI, PN, 강수량십분위) 동일한 방법으로 가뭄지수를 산정 후 마찬가지로 행정구역단위의 우리나라 전역에 확장하였으며, 이렇게 생성된 각종 가뭄지수 및 기후변수의 공간분포와 실제 가뭄발생사례의 공간분포를 비교 분석함으로서 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하였다. 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하기 위하여 ROC space 상의 검정통계량을 이용하였다. 분석결과 PN(Percent of Normal)이 실제 가뭄의 현상을 가장 잘 표현했으며, 강수량, SPI 3, 강수량 십분위 등이 높은 상관성을 보였다. 또한 SPI12, PDSI, PN, 강수량십분위 등이 행정구역에 따른 산포정도가 비교적 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄변동특성을 파악하고, 기존에 사용되고 있는 가뭄지수의 적합도 평가를 통해 우리나라 가뭄특성을 가장 잘 반영한 가뭄지수의 선정과 각종 기후특성을 잘 반영하는 좀 더 향상된 가뭄지수 개발에 도움을 줄 수 있으며, 가뭄의 시 공간적인 예측에 대해 적합한 가뭄지수 선택에 도움을 줄 것으로 판단된다.
원종오리들은 단일일령의 농장에서 이상적으로 수용가능하나, 그러나 일령별 계군에서도 적합한 관리시 더욱 훌륭한 생산성을 얻을 수 있다. 원종오리들은 성장단계에 따라 다른 축사에서도 사육이 가능하며, 또는 단일령의 축사에서 사육을 해도 문제가 없다. 원종오리의 원활한 수용을 위해서는 편안하고 안전한 환경의 제공이 필수적이다. 한국의 기후는 추운 겨울과 뜨거운 여름이 있는 대륙성 기후이기 때문에 영국의 온대성 기후와는 확연히 다르다. 그렇기 때문에 체리밸리는 뚜렷한 계절상의 차이가 있는 기후와 환경에서 최적으로 오리를 사육 할 수 있도록 지역적으로 설계된 건물과 기기들을 사용할 것을 추천한다. 영국의 축사 설계는 한국에 적합지 않다.
기후변화에 의한 온도 상승 및 강수량 변화는 수량 및 수질을 포함한 수환경의 변화로 이어져 결과적으로 수생생물의 서식지에 영향을 미친다. 이와 같은 서식지 변화는 생물종의 서식적합도 변화로 이어지고, 서식적합도에 의해 종분포가 결정된다. 따라서 기후변화에 의한 담수 어류의 서식적합성 변화를 예측하기 위하여 기존의 서식적합성 모형을 비교 및 분석하였다. 서식적합성 모형은 PHABSIM, CCHE2D, CASiMiR, RHABSIM, RHYHABSIM, River2D과 같은 서식지-수리 모형과 CLIMEX와 같은 서식지-생리 모형으로 구분하여 조사하였다. 서식지-수리 모형들은 수리학적 인자 (유속, 수심, 기질)를 이용하여 서식적합도를 예측하기 때문에, 수온을 포함한 수질의 영향을 평가할 수 없다. 반면, CLIMEX는 기후 인자에 대한 생물의 생리학적 반응을 평가하기 때문에, 물리적 서식지 (수리학적 인자)의 영향을 평가할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 서식지-수리 모형인 PHABSIM과 서식지-생리 모형인 CLIMEX의 구동 원리를 융합하여 기존의 모형들보다 다양한 환경 인자에 대한 영향을 예측할 수 있는 새로운 모형인 생태학적 서식적합성 모형 (EHSM)의 개념을 제안하였다. 이 모형은 기후변화에 의한 어류의 서식적합도 변화를 더욱 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
2007년 Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) 4차보고서 이후로 지구 온난화에 대한 다양한 부분에 영향 분석 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있으며, 그 가운데 수자원 즉 육상의 물 순환은 인간 활동과 생태계 전반에 대한 직접 영향으로 인해 기후변화 정책 수립 시 그 중요성이 더욱 부각되고 있다. 현재까지, 많은 연구에 있어서 Global Circulation Model (GCM)을 직접 축소기법을 이용한 후 이를 수문 모형에 입력하여 수자원 영향 분석을 실시해오고 있다. 국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 자료의 가용 여부 및 적용성의 검토가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 10일 간격 기후변화 SRES 시나리오 자료에 대한 적합성을 평가하고자 한다. 적합성을 평가 하기위해서 국내 주요지점에 근접한 격자자료를 RCM으로부터 추출하고 이에 대한 수문학적 특성치 분석, 저빈도 분석(low frequency analysis), 극치사상의 분포형태 등을 실측 강수자료와 다양한 형태로 비교 검토하여 RCM 자료의 적합성을 평가하였다.
기후변화에 따른 자연재해로 인한 인적, 물적 피해가 매년 증가하고 있으며 기후변동에 관한 정부간 협의체 IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 보고서에서도 기후변화의 양상이 향후 지속 될 것이라고 전망하고 있다. 이러한 기후변화가 야기하는 부정적인 영향을 저감하기 위해 기후변화 대응을 위한 연구가 세계 곳곳에서 이루어지고 있으며 본 연구에서는 한반도에 적합한 비정상성 빈도해석을 수행하기 위하여 베이지안 기법을 이용하여 산정된 확률강우량과 전지구적 기후변화 시나리오 RCP(2.6, 4,5, 6.0, 8.5)의 다운스케일을 통하여 산정된 확률강우량의 최적 블랜딩을 통하여 비정상성 확률강우량을 산정하였다. 낙동강유역의 1973-2013년 시강우 자료를 이용한 정상성 대비 증감률은 다음과 같다(Table 1).
온실가스 증가로 인한 기후변화를 이해하고 전망함과 동시에, 다양한 영향평가 분야에 적합한 기후정보를 제공하기 위해서는 온실가스 증가 시나리오에 근거한 신뢰성 있는 기후변화 장기 시나리오가 필수적이다. 미래 기후변화에 따른 영향평가 연구의 신뢰도는 영향평가모델의 주요 입력자료로 사용되는 기후정보의 신뢰도가 가장 근본적인 문제라고 할 수 있다. 본 연구에서는 국제이론물리센터(International Center for Theoretical Physics, ICTP)에서 개발한 가장 최신의 지역기후모델인 RegCM3(Regional Climate Model Ver.3)을 도입하여 한반도에서의 상세 기후변화 시나리오를 생산할 수 있는 이중둥지격자시스템(double-nested system)을 구축하였다. 이를 이용하여 IPCC 권장배출 시나리오인 SRES(Special Report on Emission Scenarios) B2 시나리오에 근거한 ECHO-G(독일 MPI의 기후모델) 결과를 과거 30년(1971-2000)과 미래 30년(2021-2050)에 대하여 상세화하였다. 과거 시나리오의 검증을 통하여 다양한 시.공간 규모에 대한 불확실성을 평가하고, 이에 대한 신뢰도를 기반으로 미래 기후변화를 전망하였다.
최근 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화되고 있으며 극치사상의 발생 빈도가 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 특히 도시하천의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성이 클 것으로 사료된다. 본 연구에서는 기후 변화에 따른 홍수위험 및 취약성 분석을 위하여 위험도 기반 불확실성을 다루는 수단으로 UQR-MCS (Upper Quartile Range-Monte Carlo Simulation)을 적용하였으며, 다양한 형태의 확률 분포로부터 특정변량(variable)의 확률분포 Quartile을 모의하였다. 또한 기후변화에 따른 도시하천의 홍수위험 및 취약성 평가를 위하여 도시하천에 적합한 홍수위험 및 취약성평가 지수(FVI: flood vulnerability index)를 산정하였으며, 홍수취약성지수는 기후변화(Climate change)와 도시화(Urbanization), 제방월류위험(Overtopping risk) 및 홍수범람 면적(Flood area) 등의 지표를 사용하였다. 각각의 지표는 엔트로피(Entropy) 기법을 적용하여 가중치를 부여하였으며, 표준화과정을 통한 일반화된 지표 값을 산정하였다. 우이천 유역의 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성 지표값은 KMA RCM A1B 시나리오자료를 바탕으로 추정한 미래 확률강수량과 각 인자별 재현기간에 따른 수문변량의 변화를 통하여 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 도시하천의 기후변화에 따른 홍수위험도분석 및 취약성 평가, 극치 수문사상에 대한 신뢰성 있는 분석과 더불어 예상치 못할 이상홍수에 대비한 하천방재 연구에 도움이 되리라 사료된다.
기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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