• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.314-314
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• 2023

Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.311-311
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• 2019

기후변화에 따른 수문 순환의 변화로 인해 전 지구적으로 수문현상의 규모와 빈도가 변화할 것으로 예상되고 있다. 하지만 북한의 미래의 극한 강수량에 대한 정량적인 평가는 거의 시도되지 않았다. 본 연구에서는 25개 GCM을 활용하여 북한의 극한 강수량의 변화를 전망하였다. 참조기간(1980-2005년)의 20년 빈도의 강수량은 RCP8.5 시나리오에서 F1(2011-2040년) 기간에서 21.1년으로 증가하였고, F2(2040-2070년) 기간에서 16.2년으로 감소하였으며, F3(2071-2100년) 기간에서는 8.8년으로 감소하였다. 참조기간에 대한 각 미래에서의 20년 빈도 강수량의 지역평균을 비교한 결과, RCP4.5의 F3 기간은 참조기간에 비해 43.4 mm 증가하였고, RCP8.5에서는 80.7 mm로 RCP4.5보다 20년 빈도 강수량의 증가가 더욱 커질 것으로 전망되었다. 기후변화로 인해 극한 강수량 발생빈도는 증가할 것으로 전망된다. 또한 남북 국경지역의 강수량의 변동성이 커질 것으로 예상되며, 이로 인해 발생할 수 있는 피해를 저감하기 위해 남북이 공유하고 있는 북한강과 임진강에 대한 공동적인 대응이 필요할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.175-175
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• 2018

우리나라에서 발생하는 대규모 자연재해의 상당부분은 강우에 의한 홍수피해이다. 최근 이러한 홍수피해는 기후변화와 더불어 극한강우 현상의 빈발에 의한 새로운 재해양상으로 전개되고 있으며, 이에 따라 정부에서도 재해발생시 원상복구의 개념이 아닌 항구복구의 개념으로 복구사업을 수행하고 있다. 그러나 설계에 기후변화에 대한 영향을 반영하고 있지 못하기 때문에 기후변화에 의하여 미래에 발생할 극한강우로 반복적인 피해가 예상되고 있으므로 기존의 방재성능목표 강우량의 설정 방법에 대한 개선이 필요하다. 전 세계적으로 이러한 기후변화에 의한 현상을 모의하기 위한 연구로 전지구기후모델(Global Climate Model, 이하 GCM)과 지역기후모델(Reginal Climate Model, 이하 RCM)을 사용하고 있다.우리나라 기상청에서도 CMIP5 국제사업의 표준 실험체계를 통해 전지구 기후변화 시나리오 산출을 위해서 영국 기상청 해들리센터의 GCM인 HadGEM2-AO를 도입하였다. 또한 한반도 기후변화 시나리오를 산출하기 위해 HadGEM3-RA 모형을 이용하여 전지구 기후변화 시나리오를 역학적으로 상세화하고 이를 한반도에 대해 12.5km 공간 해상도로 일 자료를 제공하고 있다. 하지만 유역규모 혹은 지점규모에서 사용하기 위해서는 이러한 일자료의 시 공간적인 상세화기법이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량 개선 방향을 제안하기 위해 다양한 연구단에서 도출된 상세화 결과를 수집하고 비교분석을 통해 기후변화를 고려하고자 하였다. 다양한 연구기관에서 생산된 미래 확률 전망을 살펴본 결과, 동일한 GCM자료를 사용하더라도 상세화 방법론에 따라 서로 다른 결과가 도출되는 것을 확인하였다. 미래 예측의 불확실성을 고려하면 특정한 방법론이 우수하다고 평가하기는 어려움에 따라 앙상블 평균을 활용한 개선방향을 제안한다. 본 연구의 결과는 전국 지자체의 강우특성만을 고려한 것으로, 연안지역의 경우 해수면 상승을 고려하여 추가적인 대책이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.384-384
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• 2020

갈수량은 연간 355번째에 해당하는 일유량으로 연중 10일은 유지할 수 있는 유량을 의미한다. 갈수량은 하천유지유량을 결정하고 다목적댐의 이수안전도를 평가하는 기준으로 활용되는 지표로 활용되고 있으나 현재 기준으로는 과거사상에 초점을 맞추어 산정되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 수문사상의 변화로 인한 미래 극한사상에 대비한 평가기준 마련을 위하여 CMIP5의 GCM 자료를 활용한 한강수계의 소양강댐의 실제증발산량을 추정하고, 이를 고려한 갈수량을 전망하고자 한다. 실제증발산의 경우 관측자료가 부재하므로 증발산 보완관계 가설 기반의 간접계산을 통해 추정하였으며, 잠재증발산량은 FAO Penman-Monteith 공식, 습윤증발산량은 Priestley-Taylor공식을 활용하여 산정하였다. 기준기간(1974-2000년) GCM 자료의 보정은 강우 및 증발산에 대하여 정상성 분위사상법을 적용하였으며, 우리나라의 홍수기 특성을 반영하기 위하여 홍수기(6~9월) 및 비홍수기(10~5월)로 구분하였다. 소양강댐 유역에 대한 연단위 원시 GCM의 경우, 연단위 강우와 실제증발산 각각 -20.0%, +17.3%의 오차율을 보였으나, 지역오차보정 후 각각 -1.2%, -0.2%로 개선되었다. 전망기간(2011-2100년)에 대해서는 비정상성 분위사상법을 적용하였으며, 지역오차보정 과정을 거친 강우 및 실제증발산 자료는 장기유출모형의 입력자료로 활용되었다. 실제증발산을 고려한 유출량을 산정하기 위해 IHACRES 모형을 활용하였으며, 갈수량은 모형으로부터 산정된 유출 시계열에 대한 lognormal 분포의 누적확률밀도함수의 3%에 해당하는 값으로 결정하였다. 전망결과는 근미래(Near future, 2011~2040년), 중미래(Midcentury future, 2041~2070년), 먼미래(Distance future, 2071~2100년)로 나누어 제시하였으며, 미래구간별 추세를 반영한 증감율을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.155-155
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• 2017

최근 우리나라는 기후변화의 영향으로 다목적댐 저수율이 예년에 비해 크게 줄어들어 정상적인 용수공급에 어려움을 겪고 있다. 지구온난화로 인한 기후변화의 가속화는 가뭄의 강도와 발생 빈도를 증가시켜 정상적인 용수공급은 앞으로 더욱 어려워질 것으로 예상된다. 이에 따라 기후변화에 대처할 수 있는 용수공급 방안이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 합천댐의 용수공급능력 분석을 위해 CMIP5 GCM 기후변화 시나리오에 따른 합천댐의 용수공급 능력을 분석하였다. 용수공급능력을 향상시킬 수 있는 비구조적 대안으로 다목적댐의 용수공급 조정기준 및 다목적댐의 비상용량을 활용하였다. 기후변화에 따른 분석기간은 21세기 초기(2011-2040년, 30년), 21세기 중기(2041-2070년, 30년), 21세기 후기(2071-2099년, 29년)로 설정하였다. 저수지 모의운영을 위해 저수지 모의운영 프로그램인 HEC-ResSim을 이용하였다. 또한 용수공급 능력을 평가하기 위한 지표로 용수공급의 신뢰도와 회복도, 취약도 등을 산정하고 그 결과를 비교 분석하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.149-162
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• 2018

It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.

• 농촌계획
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• 제23권4호
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• pp.153-168
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• 2017

The main objective of this study was to assess reference evapotranspiration based on multiple GCMs (General Circulation Models) and estimation methods. In this study, 10 GCMs based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 scenario were used to estimate reference evapotranspiration. 54 ASOS (Automated Synoptic Observing System) data were constructed by statistical downscaling techniques. The meteorological variables of precipitation, maximum temperature and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation were produced using GCMs. For the past and future periods, we estimated reference evapotranspiration by GCMs and analyzed the statistical characteristics and analyzed its uncertainty. Five methods (BC: Blaney-Criddle, HS: Hargreaves-Samani, MK: Makkink, MS: Matt-Shuttleworth, and PM: Penman-Monteith) were selected to analyze the uncertainty by reference evapotranspiration estimation methods. We compared the uncertainty of reference evapotranspiration method by the variable expansion and analyzed which variables greatly influence reference evapotranspiration estimation. The posterior probabilities of five methods were estimated as BC: 0.1792, HS: 0.1775, MK: 0.2361, MS: 0.2054, and PM: 0.2018. The posterior probability indicated how well reference evapotranspiration estimated with 10 GCMs for five methods reflected the estimated reference evapotranspiration using the observed data. Through this study, we analyzed the overall characteristics of reference evapotranspiration according to GCMs and reference evapotranspiration estimation methods The results of this study might be used as a basic data for preparing the standard method of reference evapotranspiration to derive the water management method under climate change.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.174-174
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• 2023

The impact of global warming on the south Asian summer monsoon is of critical importance for the large population of this region. This study aims to investigate the future changes of the precipitation extremes during pre-monsoon and monsoon, across this region in a more organized regional structure. The study area is divided into six major divisions based on the Köppen-Geiger's climate structure and 10 sub-divisions considering the geographical locations. The future changes of extreme precipitation indices are analyzed for each zone separately using five indices from ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices); R10mm, Rx1day, Rx5day, R95pTOT and PRCPTOT. 10 global climate model (GCM) outputs from the latest CMIP6 under four combinations of SSP-RCP scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) are used. The GCMs are bias corrected using nonparametric quantile transformation based on the smoothing spline method. The future period is divided into near future (2031-2065) and far future (2066-2100) and then the changes are compared based on the historical period (1980-2014). The analysis is carried out separately for pre-monsoon (March, April, May) and monsoon (June, July, August, September). The methodology used to compare the changes is probability distribution functions (PDF). Kernel density estimation is used to plot the PDFs. For this study we did not use a multi-model ensemble output and the changes in each extreme precipitation index are analyzed GCM wise. From the results it can be observed that the performance of the GCMs vary depending on the sub-zone as well as on the precipitation index. Final conclusions are made by removing the poor performing GCMs and by analyzing the overall changes in the PDFs of the remaining GCMs.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.24-24
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• 2018

최근 10년간 우리나라에 빈번하게 발생한 가뭄 가운데 2014년과 2015년에 발생한 가장 극심한 가뭄으로 금강유역은 평년의 84.4%의 강수량을 기록하였고, 특히 2015년 6월부터 9월까지의 강수량은 343.1 mm로 평년 대비 38.3% 수준에 머물렀다. 금강유역 내에 위치한 보령댐은 충남 서부지역 8개 시 군에 생활용수와 공업용수를 공급하고 있는 중요한 수원으로 현재 심각한 물 부족으로 저수율이 30%를 밑돌고 있어 대상지역의 현재 및 장래 물 부족 대책이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 보령댐 유역($297.4km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델과 GCM(General Circulation Model) 기후변화 시나리오를 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 내한능력을 평가하고자 하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2017)을 실시하였다. 기후변화에 따른 내 저수지 내한능력평가를 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 RCP 8.5 시나리오 특성을 분석하여 극한 기후 시나리오를 선정하여 Historical 기간(1980~2017)과 미래 기간(2000~2099)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 보령댐 유역의 내한능력을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.224-224
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• 2019

국제기상기구의 Global Framework for Climate Services (GFCS)의 관점에서 살펴보면 국내의 기상 기후 정보는 기상청을 중심으로 관측 자료와 중장기 예측 및 기후변화 시나리오 정보 등의 다양한 시간규모로 생산되고 있다. 하지만 사용자가 직접적으로 다양한 기후정보를 상세화하여 활용하기 위해서는 기후정보의 구축 및 전처리를 수행해야하는 어려움이 있다. 따라서 APEC Climate Center (APCC)에서 다학제 융합 기반 기후정보 서비스를 중심으로 사용자 인터페이스 플랫폼 (User Interface Platform: UIP)의 기술적 플랫폼으로 APCC Integrated Modeling Solution (AIMS)를 개발하였다. AIMS는 사용자의 관점으로 상세화를 수행할 수 있고, 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽게 데이터를 생성하여 연구에 도움을 주고 있다. 본 연구는 AIMS에서 제공하고 있는 기존의 국가별로 제공하는 제 5차 결합 기후모델 비교사업 (The $5^{th}$ phase of the coupled model intercomparision project, CMIP5)에서 해석한 전구기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 통계적 상세화 방법인 Simple Quantile Mapping (SQM)과 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)를 포함하여 AIMS에 새롭게 추가 된 통계적 상세화 방법인 Bias Correction and Stochastic Analog (BCSA) 방법을 소개하고자 한다. 또한 60개의 종관기상관측 (Automated Surface Observing System, ASOS)자료를 중심으로 생성한 세 가지 통계적 상세화방법의 과거재현성과 RCP4.5, RCP8.5 시나리오를 활용한 미래 불확실성 평가 결과를 이용하여 연구자들의 맞춤형 자료를 생산하고 평가하는데 도움을 줌으로써 다양한 기후자료의 효과적인 활용이 가능할 것으로 기대된다.