• 제목/요약/키워드: AR5 RCP4.5

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AR5 기후변화 시나리오에 따른 제주도 효돈천 유역의 수문학적 영향 전망 (Estimation of irrigation water need with climate change in Jeju Island)

  • 김철겸;김남원;조재필
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.362-362
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    • 2018
  • 본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

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미계측 유역의 기후변화 영향평가를 위한 수문모형 매개변수의 지역회귀분석 적용 (Applying regional regression analysis of the hydrologic model parameters for assessing climate change impacts in the ungaged watershed)

  • 김영일;서승범;김성진;김영오
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.219-219
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    • 2017
  • 상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.

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기온변화에 대한 옥수수와 밀 생산량 취약성 평가 - 미국과 중국을 사례로 - (Vulnerability Assessment of Maize and Wheat Production to Temperature Change - In Case of USA and China -)

  • 송용호;이우균;곽한빈;김문일;양승룡
    • 한국기후변화학회지
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    • 제4권4호
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    • pp.371-384
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    • 2013
  • 최근 기후변화로 인해 잇따라 발생하는 전 지구적 이상기후의 출현은 사회 전반에 걸쳐 직 간접적으로 많은 영향을 미친다. 특히, 자연을 통해 기본 에너지를 얻는 농업은 기상환경에 따라 작물의 생장과 수확이 직접적으로 영향을 받기 때문에, 기후변화와 관련된 사회적 중요 관심사가 되었다. 본 연구에서는 국내 주요 수입곡물중 큰 부분을 차지하고 있는 옥수수와 밀에 대하여 주요 수출국인 미국과 중국을 대상으로 생산량에 많은 영향을 끼치는 온도의 변화 경향을 통해 취약성 평가를 하였다. 주요 곡물 생산국들의 곡물 생산성에 영향을 미치는 재배기간을 문헌 및 기존 연구를 통해 국가별로 파악하여 주요 재배기간으로 정하고, 옥수수와 밀에 대한 생산국별 주요 재배기간에 해당하는 미래 기상은 RCP8.5 기후변화 시나리오를 기반으로 구축하였다. 기온의 변화경향을 나타내는 적응성과 기온의 변화 정도를 나타내는 민감도를 이용하여 중국과 미국 간의 곡물별 생산취약성을 분석한 결과, 과거에 밀은 미국이 생산에 유리하고, 옥수수는 중국이 유리하였지만, 미래에는 두 곡물 모두 미국이 생산에 유리한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 도출된 생산성 취약성 평가 결과는 기후변화로 인한 미래 수입 곡물 가격변동에 대한 대비 자료로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

TOPSIS에 의한 대표 시나리오에 근거한 북한 잠재증발산량의 변화 (Change in potential evapotranspiration based on representative scenario by TOPSIS in North Korea)

  • 류영;성장현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.195-195
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    • 2020
  • 이 연구는 기후변화 위험에 노출되어 있는 북한에 대한 잠재증발산량의 미래 변화를 전망하였다. 이를 위해 IPCC AR5의 RCP 기후변화 시나리오로부터 모의된 미래 기온자료를 APCC (APEC Climate Center) Integrated Modeling (AIMS)를 사용하여 25개 관측 지점에 대해서 상세화하여, McGuinness-Borne 방법으로 잠재증발산량을 추정하였다. 6개의 성능 지표와 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)로 27개 GCMs 간의 과거 기후 재현성을 비교하여, 관측 지점 규모에서 적정 GCM을 선정하였다. 마지막으로 각 지점에서 선정된 대표 시나리오(representative climate change scenarios, RCCS)로 북한 지역의 잠재증발산량의 미래 변화를 3개의 구간(F1: 2011-2040; F2: 2041-2070; F3: 2071-2100)에서 all CCS(climate change scenario)와 비교하고, 미래 변화를 정량적으로 제시하였다. 그 결과 공간 해상도가 더 높은 GCM이 RCCS로 선정되었으며, 미래로 갈수록 잠재증발산량이 증가하리라 전망되었다. 또한, 여름철 잠재증발산량의 모델 간 변동성은 미래 구간에 따라 점진적으로 증가되었고, 연 평균 증발산량은 과거 기후대비 1.4배(F1), 2.0배(F2) 및 2.6배(F3) 증가하였다.

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