• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.143-148
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• 2005

The main purpose of this study is to suggest and evaluate an operational method for assessing the potential impact of climate change on hydrologic components and water resources of regional scale river basins. The method, which uses large scale climate change information provided by a state of the art general circulation model(GCM) comprises a statistical downscaling approach and a spatially distributed hydrological model applied to a river basin located in Korea. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONU GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about $7.6\% of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern and the analysis of the duration cure shows the mean of averaged low flow is increased while the averaged wet and normal flow are decreased for the climate change.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.275-283
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• 2011

미래 기온변화 정보를 제공하는 General Circulation Model (GCM) 자료, 즉 광역 기온자료를 이용하여 우리나라의 국지 수온변화를 추정하는 연구를 수행하였다. 국지수온 추정은 마산만, 시화호, 낙동강 하구를 대상으로 Two-step 접근방법과 One-step 접근방법을 적용하여 각각의 추정오차를 비교 분석하였다. Two-step 추정방법은 광역 기온으로 국지기온을 추정하는 제1단계에서는 선형회귀분석 기법을 적용하였으며, 모든 지점에서 결정계수가 0.98~0.99 정도로 매우 높게 나타났다. 그리고 국지기온으로 국지수온을 추정하는 제2단계에서는 S-형태함수의 비선형 회귀분석기법을 적용하였으며 이 경우 RMS(Root-mean squared) 오차는 마산만에서 2.07 (온도 증가시기), 1.93 (온도 감소시기), 시화호에서는 2.59, 낙동강 하구에서는 1.58로 파악되었다. 반면 동일한 S-형태함수를 이용한 비선형 회귀분석기법으로 광역기온자료로부터 바로 국지 수온을 추정하는 One-step 접근방법을 적용한 경우, RMS 오차는 마산만이 2.28 (온도증가시기), 1.89 (온도감소시기), 시화호에서는 2.55, 낙동강하구는 1.52로 Two-step 접근방법과 비슷한 수준의 오차를 보이는 것으로 파악되었다. 따라서 광역 기온자료를 이용하여 국지 수온을 추정하는 경우에는 One-step 접근방법도 유용하고 실용적인 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권2호
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• pp.159-170
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• 2022

기후변화로 인한 도시유역의 물 관련 재해의 심각성이 증가함에 따라 미래 기후 환경에서 도시 유역의 홍수피해를 줄이는 것은 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 다기준의사결정기법을 이용하여 미래 기후 환경에서 도시 유역의 홍수 피해 저감 효율을 극대화하기 위해 투수성 포장 시설을 설치하기 위한 지역의 우선순위를 선정한다. 과거에 비해 도시화가 많이 진행된 목감천 유역을 대상유역으로 선정하였으며, 목감천 유역의 27개 소유역을 투수성 포장 시설의 설치 가능지역으로 하였다. 2개의 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오에 따른 Coupled Model Intercomparison Project 6(CMIP6)의 6개 전지구모형(General Circulation Model, GCM)을 사용하여 연구대상지의 미래 월 강수 자료를 추정했다. 투수성 포장의 우선순위를 결정하기 위한 수량 평가 기준은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) 체계를 토대로 선정하였으며, 평가 기준별 투수성 포장 시설의 평가값은 국가통계자료와 Storm Water Management Model의 모의 값을 사용했다. 최종적으로 Fuzzy TOPSIS 및 Minimax regret 방법을 사용하여 투수성 시설을 설치하기 위한 지역의 우선순위를 선정했다. 결국 우선순위가 높은 지역은 목감천 유역의 상류 유역에 비해 도시화가 많이 진행되었고 인구밀도가 높은 하류유역에 집중되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2023

General circulation models (GCMs) are widely used in hydrological prediction, however their coarse grids make them unsuitable for regional analysis, therefore a downscaling method is required to utilize them in hydrological assessment. As one of the downscaling methods, convolutional neural network (CNN)-based downscaling has been proposed in recent years. The aim of this study is to generate the process of dynamic downscaling using CNNs by applying GCM output as input and RCM output as label data output. Prediction accuracy is compared between different input datasets, and model structures. Several input datasets with key atmospheric variables such as precipitation, temperature, and humidity were tested with two different formats; one is two-dimensional data and the other one is three-dimensional data. And in the model structure, the hyperparameters were tested to check the effect on model accuracy. The results of the experiments on the input dataset showed that the accuracy was higher for the input dataset without precipitation than with precipitation. The results of the experiments on the model structure showed that substantially increasing the number of convolutions resulted in higher accuracy, however increasing the size of the receptive field did not necessarily lead to higher accuracy. Though further investigation is required for the application, this paper can contribute to the development of efficient downscaling method with CNNs.

• 물과 미래
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• 제28권3호
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• pp.143-157
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• 1995

대기중 $CO_2$ 배증에 따른 한반도 강수량 변화가 3개 GCM(CCC, UI와 GFDL)의 기후변화 실험에 따른 광역적 강수변동 자료로부터 Robinson과 Finkelstein이 제시한 혼합적 방법에 의하여 계산되었다. 계산 결과 도출된 대기중 CO$ 배증에 따라 예상되는 강수량 변화는 다음과 같다. 봄철에 예상되는 강수량 증가는 약 25mm/yr정도이며 여름철과 가을철의 강수량 증가는 50mm/yr를 상회하였다. 그러나 겨울철에는 13mm/yr 감소하였다. 현 강수량에 대한 백분율로 보면 봄철, 여름철과 가을철에 각각 10%, 13%와 24%의 강수량 증가를 보인 반면에 겨울철에는 현재보다 다소 감소할 것이 예상된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.205-205
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• 2011

본 연구에서는 한반도의 유역별 대표 기상관측 지점을 선정하여 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 경향성을 분석하였다. 분석을 위한 자료는 실제 강수량 자료(1974~1999년)와 A2시나리오를 따르는 5개의 GCMs(General Circulation Model) 자료를 통계적 상세화한 강수량 자료(1974~2099년)를 이용하여 산정한 지속기간 6개월의 SPI(Standardized Precipitation Index)를 사용하였다. 분석을 위한 대표 기상관측 지점으로는 춘천, 서울, 대전, 대구, 전주, 광주, 부산 지점을 선정하였으며 GCM으로는 호주(CSIRO : MK3), 미국(GFDL : CM2_1), 독일/한국(CONS : ECHO-G), 일본(MRI : CGCM2_3_2), 영국(UKMO : HADGEM1)의 GCM을 선정하였다. 가뭄의 통계적 특성을 분석하기 위하여 Mann-Kendall 검정을 통한 경향성 분석과 Wavelet Transform 분석을 통한 주기성 분석을 하였으며 Drought Spell을 이용하여 가뭄심도별 발생빈도를 보았다. 그 결과, 경향성 분석에서는 각 GCMs의 차이를 볼 수 있었으며 CSIRO : MK3.0, GFDL : CM2_1, MIUB : ECHO-G 모델에서는 전체적으로 가뭄이 완화되고 MRI : CGCM2_3_2, UKMO : HADGEM1 모델에서는 가뭄이 심화되는 것으로 나타났다. 주기성 분석에서는 춘천, 서울에서는 낮은 주기를 대전, 대구, 전주, 광주, 부산지점에서는 다소 긴 주기를 보여주었다. Drought-spell에 의한 분석에서는 전 관측지점에서 SPI의 이론적인 확률밀도 함수값과 유사하게 나타나고 있었으며 이를 통해, 미래에는 극심한 가뭄의 빈도가 증가하고 있는 것을 예측할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.49-60
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• 2021

BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.362-362
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• 2018

본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1039-1050
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• 2014

본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.