• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.877-889
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• 2009

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 충주댐 유역(6,585.1 km$^2$)의 하천수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제공하는 A2, A1B, B1 배출시나리오를 포함하는 ECHAM5-OM 모형의 결과를 과거 30년(1977-2006, baseline period) 기후자료를 바탕으로 편이보정(bias correction)과 Change Factor Method로 Downscaling 하였다. 6년(1998-2003) 동안의 일별 유출량 및 월별 수질(SS, T-N, T-P) 자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시한 후, Downscaling된 ECHAM5-OM의 A2, A1B, B1 시나리오에 대해 2020s, 2050s, 2080s로 대별되는 미래의 수문학적 거동 변화 및 하천수질 변화를 전망하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구에서는 SLURP 장기 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 수문요소에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.4\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 0.60의 범위로 $R^2$는 0.77에서 0.60의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A2, A1B, B1 기후변화시나리오 의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정 한 뒤 Change Factor Method로 downscaling 하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 불확실성을 줄이고자 개선된 CA-Markov기법으로 미래 토지이용을 예측하였으며, 월별 NDVI와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래 유출량은 MIROC3.2 hires는 A1B(2080s) 시나리오에서 연 유출량이 21.4% 증가, ECHAM5-OM은 A1B(2050s) 시나리오에서 8.9% 증가하였다. 증발산량은 MIROC3.2 hires가 3%, ECHAM5-OM은 16% 증가하였다. 미래 토양수분량은 현재에 비해 약 1% 정도 증가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.57-61
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• 2009

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 댐 유역의 하천수질에 미치는 영향을 분석하였다. 충주댐 상류유역($6,585.1km^2$)에 대해 민감도 분석을 통해 최적의 유출및 유사관련 매개변수를 선정하였으며, 충주호 유입하천 상류 2개 지점/영월1, 영월2)과 유역 출구점을 대상으로 일별 유출량 및 월별 수질자료를 바탕으로 모형의 보정(1998-2000)및 검증(2001-2003)을 실시하였다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES/Special Report on Emission Scenarios) A2, A1B, B1 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires와 ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 Change Factor(CF) Method로 Downscaling 하였으며, 미래 기후변화 시나리오는 2020s, 2050s, 2080s의 세 기간으로 나누어 각각 분석 하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 SWAT 모의결과로부터 기후변화가 수문학적 거동 및 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1097-1101
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• 2008

본 연구에서는 SLURP 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 유출 및 증발산량에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.04\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 060의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A1B 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3 모델의 결과값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 Change Factor Method로 Downscaling하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 토지이용은 과거 시계열 Landsat 토지이용도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측된 토지이용을 사용하였으며, 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래기후변화에 따른 연평균 하천유출은 현재보다 최대 2020s는 23.9%, 2050s는 40.7%, 2080s는 39.5% 증가하였다. 봄 강수량 패턴의 변화로 유출량 증가하는 것으로 나타났으며 여름에는 유출량은 감소하고 증발산량은 증가하는 결과를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.337-346
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• 2010

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제26권3호
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• pp.482-490
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• 2010

In this study 17 GCMs' simulations of late 20th century climate in Korea are examined. A regionally averaged time series formed by averaging the temperature and precipitation values at all the Korean grid points. In order to compare general circulation models with observations, observed spatially averaged temperature and precipitation is calculated using 24 stations for 1971 to 2000. The annual mean difference between models and observed data are compared. For temperature, most models have a slight cold bias. The models with least bias in annual average temperature are NIES(MIROC3.2 hires), GISS(AOM) and INGV(SXG2005). For precipitation, almost all models have a dry bias, and for some the bias exceeds 50%. Models with lowest bias are NIES(MIROC3.2 hires), CCCma(CGCM3-T47) and MPI-M(ECHAM5-OM). The models' simulated seasonal cycles show that for temperature, CSIRO(Mk3.0) has the best followed by CCCma(CGCM3-T47) and CCCma(CGCM3-T63), and for precipitation, NIES(MIROC3.2 hires) has the best followed by CSIRO(Mk3.0) and CNRM(CM3). In the assessment using Taylor diagram, CCCma(CGCM3-T47) ranks the best for temperature, and NIES(MIROC3.2 hires) ranks the best for precipitation.

• 한국대기환경학회지
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• 제26권4호
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• pp.367-379
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• 2010

Future climate changes over the Seoul metropolitan area (SMA) were predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model using future land-use data from the urban growth model (SLEUTH) and forecast fields from ECHAM5/MPI-OM1 GCM (IPCC scenario A1B). Simulations from the SLEUTH model with GIS information (slope, urban, hill-shade, etc.) derived from the water management information system (WAMIS) and the intelligent transportation systems-standard nodes link (ITS-SNL) showed that considerable increase by 17.1% in the fraction of urban areas (FUA) was found within the SMA in 2020. To identify the effects of the urban growth on the temperature and wind variations in the future, WRF simulations by considering urban growth were performed for two seasons (summer and winter) in 2020s (2018~2022) and they were compared with those in the present (2003~2007). Comparisons of model results showed that significant changes in surface temperature (2-meter) were found in an area with high urban growth. On average in model domain, positive increases of $0.31^{\circ}C$ and $0.10^{\circ}C$ were predicted during summer and winter, respectively. These were higher than contributions forced by climate changes. The changes in surface temperature, however, were very small expect for some areas. This results suggested that surface temperature in metropolitan areas like the SMA can be significantly increased only by the urban growth during several decades.