• 한국제4기학회:학술대회논문집
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• 한국제4기학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.37-43
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• 2004

The response of the CCCma coupled climate model to the imposition of LGM conditions is investigated. The global mean SAT and SST decrease by about $10^{\circ}C$ and $5.6^{\circ}C$ in the coupled model. Tropical SST decreases by $6.5^{\circ}C$, whereas CLIMAP reconstructions suggest that the tropics cool by only about $1.7^{\circ}C$, although the larger tropical cooling is consistent with the more recent proxy estimates. With the incorporation of a full ocean component, the coupled model gives a realistic spatial SST pattern, capturing features associated with ocean dynamics that are seen in the CLIMAP reconstructions. The larger decrease of the surface temperature in the model is associated with a reduction in global precipitation rate (about 15%). The tropical Pacific warm pool retreats to the west and a mean La $Ni\tilde{n}a$-like response is simulated with less precipitation over the central Pacific and more in the western tropical Pacific. The more arid ocean climate in the LGM results in an increase in SSS almost everywhere. This is particularly the case in the Arctic Ocean where large SSS increase is due to a decrease in river discharge to the Arctic Ocean associated with the accumulation of snow over the ice sheet, but in the North Atlantic by contrast SSS decreases markedly. This remarkable reduction of SSS in the North Atlantic is attributed to an increase in fresh water supply by an increase in discharges from the Mississippi and Amazon rivers and an increase in P-E over the North Atlantic ocean itself. The discharges increase in association with the wetter LGM climate south of the Laurentide ice sheet and in South America. The fresh water capping of the northern North Atlantic results in a marked reduction of deep convection and consequently a marked weakening of the North Atlantic overturning circulation. In the LGM, the maximum overturning stream function associated with the NADW formation decreases by about 60% relative to the control run, while in the Southern Ocean, oceanic convection is stronger in the LGM due to reduced stratification associated with an increase in SSS and a decrease in SST and the overturning stream function associated with the formation of AABW and the outflow increases substantially.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.45-55
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• 2008

The impact on streamflow and groundwater recharge considering future potential climate and land use change was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) continuous hydrologic model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for a $260.4km^2$ which has been continuously urbanized during the past couple of decades. The model was calibrated and validated with the coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from 0.8 to 0.7 and 0.7 to 0.5, respectively. The CCCma CGCM2 data by two SRES (Special Report on Emissions Scenarios) climate change scenarios (A2 and B2) of the IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change) were adopted and the future weather data was downscaled by Delta Change Method using 30 years (1977 - 2006, baseline period) weather data. The future land uses were predicted by CA (Cellular Automata)-Markov technique using the time series land use data of Landsat images. The future land uses showed that the forest and paddy area decreased 10.8 % and 6.2 % respectively while the urban area increased 14.2 %. For the future vegetation cover information, a linear regression between monthly NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from NOAA/AVHRR images and monthly mean temperature using five years (1998 - 2002) data was derived for each land use class. The future highest NDVI value was 0.61 while the current highest NDVI value was 0.52. The model results showed that the future predicted runoff ratio ranged from 46 % to 48 % while the present runoff ratio was 59 %. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 3 % increase comparing with the present land use condition. The streamflow and groundwater recharge was big decrease in the future.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.833-842
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• 2013

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.453-466
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• 2006

본 연구는 CCCma CGCM2 기후모형을 이용하여 SRES A2, B2 시나리오 모의를 통한 기후변화가 2050년, 2100년 소양강댐유역의 수문환경에 미치는 변화양상을 SLURP 수문모형을 이용하여 분석하는데 목적이 있다. 수문영향을 평가하기 위해 사용된 모형의 입력자료는 NDVI의 경우, 1998년부터 2002년까지 5개년에 걸친 월별 NDVI를 사용하여 기온-NVDI와의 선형회귀분석을 통해 A2, B2 각 시나리오별 NDVI 값을 추정하였으며 대상유역의 토지이용에 따른 각 항목의 경년변화를 분석하기 위해 Landsat TM 위성영상을 이용하여 1985년부터 2000년의 5년 시간간격을 갖는 4장의 토지피복도를 생성하였다. 생성된 토지피복도를 사용하여 CA-Markov 연쇄기법을 통한 향후 50년, 100년 후의 토지이용변화상태를 모의하였다. 각 시나리오별 50년, 100년 후의 추정된 기상, NDVI, 토지이용도를 통하여 SLURP 모형에 적용한 결과, 토지이용현황은 CA-Markov 연쇄기법을 통해 모의된 향후 50년, 100년의 이용현황은 산림의 분포면적은 감소하는 반면 주거지, 나지, 초지 등은 두드러지게 증가하였다. 또한, 연쇄기법의 모의 시간간격 이 관측값의 모집단의 시간해상도에 비해 지나치게 클 경우 각 항목별 추이경향은 일정부분에서 수렴되었다. 또한, 기후변화에 따른 수문영향을 분석하기 위해 가상시나리오에 대한 증발산량 평가를 실시하였다. 증발산량 평가는 FAO Penman-Monteith 산정 공식을 통하여 기온, 일사량, 풍속에 대한 가상시나리오를 적용하여 분석하였다. 기후변화와 가상시나리오에 따른 수문분석 결과, 모의유출량은 SRES A2, B2 시나리오상에서 현재의 관측자료보다 대략 50%의 감소를 보이고 있으며 토지이용변화가 현재와 동일할 경우 SRES 시나리오를 적용한 경우보다 약 3$\sim$5%가량 더 감소됨을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.665-673
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• 2008

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 (I)연구에서 기구축된 현재의 유역 수문환경 조건을 활용하여 미래수문환경에 따른 유역 수문-수질 변화 분석하는데 목적이 있다. 미래의 수문자료 중 기후변화 시나리오는 Downscaling된 GCMs 자료를 이용하였으며, 미래 토지이용 시나리오는 미래 토지이용 예측 기법인 개선된 CA-Markov 기법으로 분석하여 구축하였다. 그 결과 미래의 토지이용 시나리오에 따라 주거지와 나지 등의 도시지역의 꾸준한 증가와 산림과 농경지 등의 감소가 예측되었고 미래의 기후변화 경우 강우의 변동성이 커 현재보다 더욱 더 기후변화의 대응전략이 필요할 것으로 판단된다. 미래 토지이용 시나리오와 기후변화 시나리오를 결합한 미래의 수문환경을 30-40년 주기로 나누어 장기적인 미래의 특정기간에 대한 자료를 가지고 수문 변화 분석을 실시한 결과, 강우에 의해 양상이 변할 수 있으며 그에 따라 영양물질의 부하량 또한 Sediment는 120%, T-N은 16%, T-P는 10% 증가할 수 있는 것으로 분석되었다. 따라서 수문환경의 전반적인 변화에 따른 유출 영향의 평가가 필요하다고 판단되고 향후 수자원 분배와 물자원 관리와 기후변화 적응전략을 수립하는데 있어 본 연구가 도움이 될 것이라고 판단한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권2호
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• pp.103-113
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• 2014

우리나라에서의 사료작물 생산면적이 제한적이기 때문에 미래의 기후조건에서 최적 재배 가능 지역을 중심으로 이탈리안 라이그라스와 같은 사료작물의 생산체계를 설계하는 것이 필요하다. 특히, 한반도를 대상으로 이탈리안 라이그라스의 재배 가능지역을 파악하는 것이 미래를 대비한 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 이번 연구에서는 기후자료를 기반으로 작물의 재배적합도를 예측하는 EcoCrop 모델을 사용하여 현재(1950~2000), 2020년대(2010~2039), 2050년대(2040~2069), 2080년대(2070~2099)의 이탈리안 라이그라스의 재배 가능지역을 분석하였다. 또한, 전구 기후모델인 CCCMA, CSIRO, UKMO-HadCM3, UKMO-HadGEM1, 그리고 NCAR 모델 등으로부터 얻어진 규모축소 기후자료를 활용한 앙상블 예측기법을 재배적합도 예측에 적용하여 미래 기후변화 조건에서의 불확실도를 낮추는 것을 시도하였다. 2050년대까지 이탈리안 라이그라스의 재배적합도는 남한과 북한 모두 크게 상승할 것으로 예측되었다. 예를 들어, 현재 기후조건에서 충청북도와 강원도에서 평균적인 재배적합도가 76.75와 44.77으로 낮게 예측되었지만 2020년대에 각각 16.2% 및 46.1% 증가하여 2080년대에는 모든 행정구역에서 평균적인 재배적합도가 90이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 반면, 2080년대에 16개의 시 도 중 11개의 지역에서 재배적합도가 감소할 것으로 예측되었다. 북한의 경우 현재 기후조건에서 평균적인 재배적합도는 28.40으로 평균적인 재배적합도가 낮았다. 그러나 기후변화가 진행되면서 재배적합도가 크게 증가하여 2080년대에는 14개 행정구역 중 10곳에서 평균적인 재배적합도가 80 이상일 것으로 예측되었다. 특히 나선, 신의주 및 개성 인근 지역의 재배적합도가 크게 증가할 것으로 예측되어 이를 중심으로 수출을 위한 사료 생산단지 및 축산단지 조성이 가능할 것으로 예상되었다. 현재, 내한성 향상을 중심으로 이탈리안 라이그라스의 새로운 품종들이 개발 및 보급되고 있어 이러한 신품종을 대상으로 한 이모작 가능지를 구분하기 위해 품종별로 최적화된 모수를 활용한 재배적합도 예측지도를 작성연구가 연구가 필요할 것으로 사료되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.121-135
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• 2010

본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.