• 한국수자원학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.309-323
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• 2010

최근 기후변화와 이상기후에 대한 관심으로 세계 각국에서는 미래 기후에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위하여 IPCC 권장 시나리오인 SRES (Special Report in Emission Scenario)기반의 GCM(General Circulation Model)과 RCM(Regional Circulation Model)을 이용하고 있으며 특히, 최근에는 고해상도 자료를 생산함으로써 국부지역에 대한 지형학적 특성을 효과적으로 모의할 수 있는 RCM모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화와 토지이용변화에 따른 미래 한강 유역의 수자원을 평가하기 위하여 다음의 과정을 진행하였다. CA-Markov Chain기법으로부터 토지이용변화를 추정하였으며 기온과 강수자료을 독립변수로 이용한 다중 회귀식으로부터 미래 NDVI를 추정하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RegCM3 지역지후모형으로부터 축소기법을 이용하여 추정된 RegCM3 RCM 50 set의 기후변화 시나리오를 SLURP 모형에 입력하여 2001년부터 2090년까지 총 90년에 대한 한강 유역의 미래 유출모의를 실시하였다. 예측된 미래의 유출사상을 기반으로 각 댐별 과거와 미래 유출량을 월별로 비교하고 이들의 유황분석을 실시하였다. 최종 모의 지점으로 선택한 팔당댐에서 월단위 유출 모의 결과 8월 보다는 9월 유출량이 증가하는 결과를 보였고 이는 미래 강우 패턴의 변화에 기인한 것으로 판단되었다. 또한, 기후변화가 물 순환 구조에 미치는 영향을 검토한 결과 한강유역은 물 순환 요소(강수량, 증발량, 증산량, 유출량)의 변화에 의하여 수자원 관리 측면에서 어려움이 가중될 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.441-452
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• 2009

본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률가중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.273-277
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• 2011

오늘날 기후변화는 기후 시스템을 구성하는 대기, 해양, 생물, 빙하, 육지 등의 다양한 구성요소에 작용하여 자연 생태계와 인간의 사회 및 경제 시스템에 커다란 영향을 미친다. 특히 최근 인간의 활동에 의해 야기된 기후변화는 극치적인 기후 현상의 빈도와 강도에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 기후변화 현상은 수환경 시스템, 하천 생태계와 유역관리 등의 다양한 분야에 걸쳐 심각한 문제를 발생시킨다. 이에 따른 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 물공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망되며, 현재 이것은 각 분야별로 해결해야 할 범지구적 문제로 인식되고 있다. 기후변화를 탐지하고 예측하기 위해서는 SRES 배출시나리오를 이용한 미래의 기후변화 장기시나리오가 필요한데, 이를 위한 기본적인 도구로 전지구기후모형(Global Climate Models, GCMs)이 있다. 기후변화에 따른 지역적 차원의 수자원에의 영향 분석을 위해서는 GCMs의 결과를 바탕으로 지역 규모에서의 기후 자료로 변환하는 규모내림(downscaling) 기법을 이용한다. 본 연구는 기후변화 분석의 가장 기본이라 할 수 있는 국내에 적합한 GCM의 선정 및 우리나라의 시공간적 기상패턴의 정밀한 구현을 위한 규모내림기법의 적용을 통하여 실시하였다. 현재 뿐 아니라 미래 90년간 (2011년 ~ 2100년)의 기상 자료를 생산하고 이를 SWAT 모형에 적용하였다. 이러한 GCMs-규모내림-SWAT 모형으로 이어지는 시나리오 기반의 기후변화에 대한 낙동강 유역의 유출 분석은 기후변화 연구에 기술적 방법론의 제시와 함께 앞으로 타 유역에의 적용을 통하여 보다 정량적이고 신뢰성 있는 전국 단위의 기후변화에 따른 유출 분석연구의 기초가 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.7-13
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• 2009

The paddy irrigation demand for Nakdong river basin in Korea due to the climate change have been analyzed using regional climate model outputs. High-resolution (27 ${\times}$ 27 km) climate data for SRES A2 scenario produced by the Meteorological Research Institute (METRI), South Korea, and the observed baseline climatology dataset (1971-2000) were used. The outputs from the ECHO-G GCM model were dynamically downscaled using the MM5 regional model by METRI. Maps showing the predicted spatial variations of changes in climate parameters and paddy irrigation requirements have been produced using the geographic information system. The results of this study showed that the average growing season temperature will increase steadily by 1.5 $^{\circ}C$ (2020s A2), 3.2 $^{\circ}C$ (2050s A2) and 5.2 $^{\circ}C$ (2080s A2) from the baseline (1971-2000) 19.8 $^{\circ}C$. The average growing season rainfall will change by -3.4 % (2020s A2), 0.0 % (2050s A2) and +16.5 % (2080s A2) from the baseline value 886 mm. Assuming paddy area and cropping pattern remain unchanged the average volumetric irrigation demands were predicted to increase by 5.3 % (2020s A2), 8.1 % (2050s A2) and 2.2 % (2080s A2) from the baseline value 1.159 ${\times}$ $10^6\; m^3$. These projections are different from the previous study by Chung (2009) which used a different GCM and downscaling method and projected decreasing irrigation demands. This indicates that one should be careful in interpreting the results of similar studies.

• 환경영향평가
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• 제20권2호
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• pp.107-121
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• 2011

To assess the impact of climate change on water quality in an impounded river basin, this study estimated future air temperature and rainfall in the years of 2020, 2050 and 2080 by statistically downscaling the simulation results from two GCM models combined with two emission scenarios (A2 and B1). Both scenarios were selected from the Special Report on Emission Scenarios (SRES) suggested by IPCC. The A2 scenario represents an extreme condition whereas the B1 scenario represents a clean and energy efficient condition which is similar to that of study basin. With the results of estimated climate factors and land use data, the discharge and the concentrations of BOD, TN and TP in the Andong dam basins were simulated using the SWAT model. The change in BOD concentration for the B1 emission scenario was greater than the A2 scenario in the annual increase range and the pollution level. The concentration of TN was decreased during March? June which is drought period and increased again afterward. In contrast to TN, the concentration of TP was generally decreased. The change in TP concentration was greater for the B1 scenario than the A2 scenario.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.459-459
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• 2017

본 연구에서는 순물소모량 개념의 농업용수 수요량 추정방법을 적용하여 기후변화에 따른 제주도의 미래 수요량 변화를 추정 분석하였다. 지하수를 주 수원으로 하고 관정에 의한 밭작물 위주의 작물재배와, 일정 규모 이상의 강우시에만 유출이 발생하며, 유출량의 대부분이 지하수로 침투되는 물순환 특성 등을 고려할 수 있는 제주도 지역에 적합한 순물소모량 산정방법을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT을 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 구동에 필요한 미래 기후자료는 10개의 대표적인 대순환모델(General Circulation Model, GCM) 결과로부터 상세화(Downscaling) 기법을 통해 적용하였으며, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 중심으로 미래 기후변화에 따른 영향을 분석하였다. 미래(2010-2099)의 수문성분별 변화를 살펴본 결과, 연도별 증감과 GCM 모델별 차이는 있으나, 평균적으로 강수량, 잠재증발산량, 실제증발산량, 함양량 등이 점차 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오에서 증가현상이 좀 더 크게 나타났다. 순물소모량 또한 2010년에 비해 2099년을 기준으로 약 100~200mm 정도 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오에서 증가폭이 크게 나타났다. 그러나 이는 자연적인 기후변화에 따른 단위면적당 순물소모량으로서, 인위적인 요인인 농업형태의 변화(관개면적의 증감, 작물품종의 변화, 인위적 용수절감 등)에 따라 실제 지역별 농업용수 수요량은 다른 경향을 나타낼 수도 있다. 특히 농업용수는 계절별, 지역별 편차가 크게 나타나므로, 자연적 조건에 의한 가용수자원량과 지역별 공급시설에 의한 용수공급량 및 수요예측량의 상호분석을 통해 안정적 물수급을 위한 대응책 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.184-184
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• 2021

2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1067-1078
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• 2018

기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 몇몇 연구를 통해 개별 전망 단계의 총 불확실성에 대한 상대적인 기여를 계량화하는 방법이 제안되었으며며, 이러한 분석을 불확실성 분해라고 한다. 불확실성 분해 분석은 큰 불확실성을 발생시키는 단계를 진단하고, 이를 반영한 불확실성 저감 계획을 수립할 수 있게 한다. 전망 단계 간의 교호작용은 불확실성 분해 시 고려되어야 하는 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 교호작용 효과로 인한 불확실성을 계량화하고 이를 불확실성 분해에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전망 단계별 불확실성을 주효과와 교호작용 효과를 모두 고려하여 계량화함과 동시에 총 불확실성에서 개별 전망 단계가 차지하는 상대적인 비중을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 방법을 충주댐 유량 전망의 불확실성 분석에 적용하였다. 충주댐 유역의 불확실성 분석 결과 여름과 겨울 두 계절 모두에서 교호작용 효과의 불확실성은 주효과의 불확실성에 비해 그 크기가 작은 것으로 나타났다. 교호작용 효과를 고려하여 불확실성을 분해한 결과 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형의 네 단계 중 여름철은 전지구적 순환모형의 불확실성이, 겨울철은 상세화 기법의 불확실성이 가장 큰 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.