Climate change is a complex phenomenon having its impact on diverse sectors. Temperature and precipitation are two of the most fundamental variables used to characterize climate, and changes in these variables can have significant impacts on ecosystems, agriculture, and human societies. This study evaluated the historical (1981-2010) and future (2011-2100) climatic trends in the Seti-Gandaki basin of Nepal based on 5 km resolution Multi Model Ensemble (MME) of 18 Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-85 scenarios. For this study, ERA5 reanalysis dataset is used for historical reference dataset instead of observation dataset due to a lack of good observation data in the study area. Results show that the basin has experienced continuous warming and an increased precipitation pattern in the historical period, and this rising trend is projected to be more prominent in the future. The Seti basin hosts 13 operational hydropower projects of different sizes, with 10 more planned by the government. Consequently, the findings of this study could be leveraged to design adaptation measures for existing hydropower schemes and provide a framework for policymakers to formulate climate change policies in the region. Furthermore, the methodology employed in this research could be replicated in other parts of the country to generate precise climate projections and offer guidance to policymakers in devising sustainable development plans for sectors like irrigation and hydropower.
최근 기후변화로 인해 극한 강우 사상의 빈도가 잦아짐에 따라 수공 구조물의 안전성이 저해되거나 인명 및 재산 피해가 발생할 가능성이 커지고 있다. 기후변화에 따른 기상현상의 변화 추세를 파악하고 대비하기 위해 CMIP (Coupled Model Intercomparison Project Phase)의 GCM(General Circulation Model) 기상자료 산출물이 활발하게 이용되고 있다. 기후변화 시나리오는 홍수기 방재 대책 수립 등의 연구에도 적용되고 있으나, GCM에서 산출된 기상자료의 시간 간격은 24시간 혹은 3시간 정도로 시간적 해상도가 낮아 홍수 모형의 입력자료로 사용되기 어려운 형태를 가지고 있다. 따라서 기후변화 시나리오를 홍수 모의 등의 분야에 접목하기 위해서는 GCM 자료의 시간적 해상도를 1시간 이하로 낮춤으로써 시나리오 산출물이 홍수모형과 적절하게 연결될 수 있도록 해야 한다. MRC (Multiplicative Random Cascade) 모형은 국내외에서 예보강우의 시간 분해 및 일강우 데이터 분해 연구에 활용된 바 있으며 관측 강우에 대하여 분해 성능이 준수함이 확인되었다. 이에 본 연구에서는 MRC 모형을 활용하여 미래 기후변화 시나리오 산출물에 적용함으로써 MRC 모형이 일단위 및 3시간 단위 기후변화 자료의 시간 분해에 대해 적절한 성능을 수행하는지 여부를 분석하고, 기후변화 자료의 최소 시간 간격별 강우 분해 결과를 비교·분석하고자 하였다. 본 연구의 결과는 향후 기후변화 시나리오 기반 기상자료 시간 분해에 대한 MRC 모형의 적용성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.
우리나라의 농촌 유역은 크게 1) 상류에 위치한 농업용 저수지, 2) 저수지 방류부, 3) 저수지 하류하천, 4) 하류 농업 지대로 구성된다. 이들 모두 유역의 홍수·침수와 연관되어 있으나 각각의 설계 빈도가 서로 달라 일시에 수용 가능한 수자원의 양이 상이하다. 예컨대 극한 강우가 발생한 경우 PMP를 고려하여 설계된 저수지에서는 유입 홍수량이 통제될 수 있으나 50-200년 빈도로 설계된 하류하천에서는 측면 유입량 때문에 홍수가 발생할 수 있다. 따라서 유역의 홍수 확률을 산출할 때에는 유역 구성지역별 홍수 확률을 산정한 후 종합적으로 고려할 필요가 있다. 특히 농촌유역의 경우 하류하천 및 농경지의 설계 빈도 기준이 도시에 비해 낮아 유역 구성요소 간 처리 가능한 수자원 양의 차이가 크다. 따라서 본 연구에서는 농촌 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 한편, 최근 기후변화로 인해 극한 강우 사상의 빈도가 잦아짐에 따라 유역 내 홍수의 발생이 증가하고 있다. 따라서 기후변화에 따른 미래 농촌 유역의 홍수 발생 여부 파악이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 CMIP 6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)의 GCM (General Circulation Model) 기상산출물을 농촌 유역에 적용함으로써 미래 농촌 유역의 홍수 발생 여부를 확인하고자 하였다. 또한, CMIP 6의 GCM 산출 기상자료의 시간 단위는 24시간 혹은 3시간으로 시간적 해상도가 낮으므로 유역 홍수 모의를 위하여 GCM 산출물의 시간 분해를 수행하였다. 본 연구에서는 MRC (Multiplicative Random Cascade) 모형을 기후변화 시나리오 기상자료에 적용함으로써 강우 자료의 시간 분해를 수행하고, 시간 분해 결과물을 활용하여 농촌 유역의 미래 홍수 확률을 산정해보고자 하였다. 본 연구의 결과는 향후 농촌 유역의 홍수 확률 산정 기법에 관한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
미래 기후변화 현상은 농촌지역의 홍수 위험을 중가 시켜 농업의 지속 가능성과 식량 안보를 위협할 것으로 예견된다. 본 연구에서는 미래기후변화를 파악하기 위해 세 개의 GCM을 선정하여 RCP 및 SSP 시나리오 중 중간 및 극한조건을 각각 적용하여 미래 기후변화를 예측하였다. 충북 청주시 신대지구를 대상으로 미래 홍수 위험도를 평가하기 위한 수문 모델을 개발하였으며, 대상지구에서 발생했던 2021~2022년내 강우사상에 대한 시우량, 유출량 측정자료를 사용하여 수문 모델을 검보정 하였다. RCP와 SSP 시나리오에 의한 미래 기상자료를 활용하여 홍수 위험 정도를 비교 분석한 결과. 미래로 갈수록 극한 강우 발생가능성이 높아지는 경향을 보여, 2051~2100년 기간에 극한강우 발생 가능성이 가장 높게 나타났다. 대상지구에서 발생한 침수심이 700 mm를 초과하는 경우는 2015~2030년 기간에는 13~36%, 2031~2050년 기간에는 54~74%, 2051~2100년 기간에는 71~91%를 각각 차지하는 것으로 나타났다. 또한 RCP 시나리오 보다 SSP 시나리오에 적용한 미래 기후변화 조건에서 극한 홍수 발생 가능성이 더 높게 나타나는 것으로 평가되었다.
Meanwhile, reference evapotranspiration(ET0) is important information for agricultural management including irrigation planning and drought assessment, the database of reference evapotranspiration for future periods was rarely constructed especially at districts unit over the country. The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) provides several meteorological data such as precipitation, average temperature, humidity, wind speed, and radiation for long-term future period at daily time-scale. This study aimed to build a database for reference evapotranspiration using the climate forecasts at high resolution (the outputs of HadGEM3-RA provided by Korea Meteorological Administration (KMA)). To estimate reference evapotranspiration, we implemented four different models such as FAO Modified Penman, FAO Penman-Monteith, FAO Blaney-Criddle, and Thornthwaite. The suggested database system has an open architecture so that user could add other models into the database. The database contains 5,050 regions' data for each four models and four Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios. The developed database system provides selecting features by which the database users could extract specific region and period data.
The cold surges over East Asia can be grouped to two types of the wave-train and the blocking. Recently, the observational study proposed new dynamical index to objectively identify cold surge types. In this study, the dynamical index is applied to the simulations of 10 climate models, which participate in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Focusing on assessment of cold surge simulation, we discuss characteristic of the wave-train and blocking cold surges in the climate models. The wave-train index (WI) and the blocking index (BI) based on potential temperature anomalies at dynamical tropopause over the subarctic region, the northeast China, and the western North Pacific enable us to classify cold surges in the climate models into two types. The climate models well simulate the occurrence mechanism of the wave-train cold surges with vertical structure related to growing baroclinic wave. However, while the wave-train in the observation propagates in west-east direction across the Eurasia Continent, most of the models simulate the southeastward propagation of the wave-train originated from the Kara Sea. For the blocking cold surges, the general features in the climate models well follow those in the observation to show the dipole pattern of a barotropic high-latitude blocking and a baroclinic coastal trough, leading to the Arctic cold surges with the strong northerly wind originated from the Arctic Sea. In both of the observation and climate models, the blocking cold surges tend to be more intense and last longer compared to the wave-train type.
본 연구에서는 제주도 지역을 대상으로 현재의 용수공급 보장량을 기준으로 미래 인위적 자연적 요인에 따른 수요량의 변화를 고려하여 농업용수 과부족을 분석하였다. 인위적인 요인으로서 작물재배면적의 변화를 고려하였으며, 자연적인 요인으로서는 기후변화 영향을 고려하였다. 제주도의 유출특성과 지질특성, 물이용 특성 등을 고려하여 유역 물수지 기반의 순물소모량 개념을 활용하여 수요량을 추정하였으며, 농업용수 보장량(공급량)은 "제주특별자치도 농업용수 관리계획(2013-2022)"에서 제시하는 값을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 산정하였다. 인위적인 변화로서 2020년 작물재배면적 추정치를 적용하여 용수 과부족을 분석한 결과, 구좌읍과 성산읍 2개 지역에서 수요량이 보장량을 초과하는 것으로 나타났다. 참고로 기존의 필요수량 개념의 수요량을 적용했을 때에는 제주시 동지역, 구좌읍, 조천읍, 서귀포시 동지역, 성산읍, 표선면, 남원읍, 안덕면, 대정읍 등 9개 지역에서 용수가 부족할 것으로 분석된 바 있다. 미래 기후변화 영향을 고려하기 위하여 IPCC (International Panel on Climate Chnage) CMIP5(the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project)에서 제시하는 대순환모델 중 9개 모형의 결과를 활용하여 미래(2010~2099년)의 수요량을 산정하고, 앞서 적용한 2020년 재배면적 추정치와 보장량을 기준으로 지역별, 시기별로 농업용수 과부족을 분석하였다. 기후변화 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5 결과를 적용하였다. 인위적인 영향에 대한 분석과 마찬가지로 구좌읍과 성산읍을 제외하고는 수요량 대비 보장량이 충분한 것으로 분석되었다. 시나리오에 따른 영향은 RCP 8.5 보다는 RCP 4.5 시나리오에서의 보장률이 상대적으로 높게 나타났으며, 2개 시나리오 모두 미래 후반기로 갈수록 수요량의 증가에 따라 보장률이 점차 감소하는 것으로 나타났다. 다만, 이 분석은 재배면적의 변화가 없이 단순히 기상조건의 변화만을 적용한 전망으로서, 향후 실제 기상여건과 재배면적, 물이용, 용수공급체계, 물관리 정책방향 등의 변화에 따라 좌우될 수 있다.
유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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