본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.
많은 기후 연구에서는 General Circulation Model (GCM)을 사용하여 연구를 수행하고 있는데, 현재는 5th Assessment Report (AR5)를 기반으로 한 60개 이상의 GCM이 생성되어 있다. 다양한 GCM을 사용하여 기후 연구를 수행하는 데 있어서 여러 종류의 불확실성이 존재한다. 현재 GCM에 의해 발생되는 불확실성을 줄이기 위해 다양한 연구들이 수행되고 있는데, 그 중에서 GCM의 모의값과 관측값의 차이를 줄이기 위해 사용되는 통계학적 편이보정방법이 적용되는 과정에서 발생하는 불확실성도 중요한 요인으로 분류되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과거기간(1970년-2005년)의 지점별로 9개의 GCM과 9개의 분위사상법을 사용하여 산정된 결과를 토대로 RCP 4.5를 사용하여 전망기간(2011-2100년)의 월 강수량을 산정하였다. 산정된 강수량을 토대로 표준 편차와 1분위와 3분위의 변위값(inter-quartile range, IQR)을 산정하여 GCM과 편이보정방법으로 기준을 나누어 변동성을 정량화하여 불확실성을 비교하였다. 분석 결과로 표준편차와 IQR은 전망 기간이 뒤로 갈수록 GCM을 기준으로 계산된 결과가 점차 크게 산정되었다. 이를 통해 GCM의 선정과 편이보정 방법 선택이 미래 기후예측에 어느 정도 영향을 미치는지 확인하였다.
현재 미래 기후변화에 따른 수자원을 전망하고, 이에 대한 적응 전략을 수립하는 연구의 가장 중요한 핵심은 바로 '불확실성'이다. 이 때문에 각 연구마다 상이한 결과를 나타내고 있으나, 이러한 불확실성을 줄이는 연구는 국내에서는 매우 미진한 상태이다. 이러한 불확실성의 근본 원인은 배출 시나리오, GCM(General Circulation Model), 상세화 기법, 강우-유출 모형 등을 각 연구마다 다르게 사용했기 때문이다. 본 연구에서는 IPCC 기후 시나리오 중 A, B 배출 시나리오를 바탕으로 생산되는 51개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 2001년부터 2008년까지 월평균 온도와 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교 결과, 온도 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나, 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 한반도에 적합한 GCM 시나리오를 선정하기 위해 효율성 계수, PDF, Relative Entropy를 이용한 방법을 적용하였다. 세 방법으로 선정된 시나리오 중 공통된 4개의 GCM 시나리오, 즉 CGCM2.3.2(MRI-M, B1), MIROC3.2medress(NIES, B1), CGCM2.3.2(MRI-M, A2), CGCM2.3.2(MRI-M, A1B)를 최종 선정하였다. 2040년 강수 전망에 있어서도 GCM 시나리오마다 최대 27.36%부터 최소 12.49%까지 서로 다른 증가 전망을 나타냈다. 선택된 GCM 시나리오는 한반도 지역이 대상이나 이수기의 모의결과에서 이질성(heterogeneity)을 나타내고 있어, 본 연구의 결과로 하나의 GCM 시나리오만으로 미래 기후를 전망한다는 것이 얼마나 위험한지 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 정량적으로 제시된 GCM 시나리오들이 미래 한반도 이수기 물 공급과 가뭄 재해 정책 수립에 우선적으로 활용해야 함을 제시하였다.
우리나라도 세계적인 기후변화 추세에 따라 장래 수자원의 변동이 예상되고 있다. 이러한 문제에 대응하고 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 기후를 예측하는 기상모형으로부터 유용한 정보를 추출하여 활용하는 방안을 마련하여야 한다. 본 연구의 목적은 불확실성 분석을 통한 수자원 운영의 중심이 되는 국내 유역들에 대한 GCM모형의 활용성을 평가하는 것이다. 주된 기법은 Kolmogorov-Smirnov test를 이용하여 관측값과 GCM 모의값의 유의성을 평가하는 것이다. GCM의 시공간적 특성을 고려한 기법이 제안되었으며, 유럽의 ECMWF모형과 국내 기상연구소에서 모의한 서로 다른 해상도를 지니는 Metri-GCM의 표면 강수량과 표면온도 자료 등이 추출되어 적용되었다. 관측값으로는 유역대표 강수량, 온도, 유량 등의 자료가 적용되었다. 분석 결과 GCM의 유역별 적용성을 확인할 수 있었는데, 특히 온도 자료의 경우 대부분의 유역에 모든 모형의 모의 결과가 적용 가능함을 확인하였다.
기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.
온실기체의 증가에 따른 기후변화로 인해 유역에서의 물순환이 과거와는 다른 패턴을 보이고 있다. 그러나 현재의 수자원 계획 및 관리에는 기후변화의 영향이 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 기후변화의 영향이 유역의 물순환에 어떻게 영향을 주는지를 검토하였다. 본 연구는 기존의 여러 가지 배증 $CO_2$상태의 GCM(General Circulation Model) 모의결과를 이용하여 기온 및 강수량 자료를 Markov 연쇄에 의해 모의발생 하였다. 또 강우-유출 모형을 이용하여 100년동안의 일단위 유출을 계산하였다. 그 결과 GCM 시나리오별로 연평균기온은 +3.2∼+4.6$^{\circ}C$, 연평균강수량은 -7∼+8%, 연평균유출은 -14 ∼ +7 % 그리고 기온 1$^{\circ}C$ 변화에 따른 잠재증발산량은 +3∼+4 %의 변화를 보였다. 기후변화에 따른 영향의 평가는 GCM 모의결과에 크게 의지하지만 유황분석결과 기후변화에 따른 유출의 변동가능폭은 현재 상태보다 커질 것으로 예상된다.
The present study is aimed to quantifying the uncertainty in the general circulation model (GCM) selection and its impacts on hydrology studies in the basins. For this reason, 13 GCMs was selected among the 26 GCM models of the Fifth Assessment Report (AR5) scenarios. Then, the climate data and hydrologic data with two Representative Concentration Pathways (RCPs) of the best model (INMCM4) and worst model (HadGEM2-AO) were compared to understand the uncertainty associated with GCM models. In order to project the runoff, the Precipitation-Runoff Modelling System (PRMS) was driven to simulate daily river discharge by using daily precipitation, maximum and minimum temperature as inputs of this model. For simulating the discharge, the model has been calibrated and validated for daily data. Root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) were applied as evaluation criteria. Then parameters of the model were applied for the periods 2011-2040, and 2070-2099 to project the future discharge the five large basins of South Korea. Then, uncertainty caused by projected temperature, precipitation and runoff changes were compared in seasonal and annual time scale for two future periods and RCPs compared to the reference period (1976-2005). The findings of this study indicated that more caution will be needed for selecting the GCMs and using the results of the climate change analysis.
A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.
A coupled general circulation model (GCM) of the global atmosphere, oceans and lands is used for finding the future climate at times of doubled carbon dioxide concentration (DCDC) of the atmosphere. Two runs of the model were made in order to find the future change. Global changes at times of DCDC may be characterized by a global warmig of $1.4^{\circ}C$, a $3\%$ global precipitation increase, and an increase in the surface available water (SAW) over the global land among others. The estimated increase in SAW over the land implies that river discharge is likely to increase with increased chance of severe weather as a result of the future global warming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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