• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.404-414
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• 2023

본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.

• 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.

• 대한지리학회지
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• 제47권2호
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• pp.208-225
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• 2012

이 연구에서는 한국의 미래 기온극값의 변화를 전망하고자 하였다. 이를 위해 12.5km 고해상도의 지역기후모델(HadGEM3-RA)에서 생산된 일 최고 및 최저 기온 자료와 관측 자료를 이용하여 RCP4.5/8.5 시나리오에 따른 6개 극한기온 지수를 산출하고, 현재(1971-2000) 대비 21세기 말(2070-2099)의 공간 변화를 분석하였다. 현재 기간에 대해 모델에서 생산된 일 최고 및 최저 기온은 관측 자료의 확률분포 형태와 범위를 비교적 잘 모의한다. 현재 대비 21세기 말에 결빙일(ID)과 서리일(FD)은 전 지역에서 감소하고 여름일(SD)과 열대야(TR)는 증가할 것이며, 95퍼센타일을 초과하는 일 최고기온(TX95)과 5퍼센타일 미만 일 최저기온(TN5)의 평균값은 전 지역에서 상승할 것으로 전망된다. 이는 RCP4.5보다 RCP8.5 시나리오의 경우에 더 강하다. 고도는 ID, SD, TR, TX95, TN5와 위도는 ID, TR, TN5의 변화와 유의한 상관관계를 보인다. 21세기 말에 산지에서는 기온의 하위 극값 상승, 남해안에서는 열대야 증가로 인한 영향이 강하게 나타날 것으로 전망된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.162-168
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• 2007

기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권4호
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• pp.255-263
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• 2023

Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1091-1104
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• 2022

기후변화는 전 세계적으로 강우의 빈도와 강도를 증가 시킬 것으로 예측되며 급격한 도시화와 산업화로 인해 도시 지역의 내수 침수 피해로 양상이 바뀌고 있다. 이에 기후변화에 따른 영향평가는 도시계획에 매우 중요한 요소로 언급되고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 기상 현상으로부터 발생할 수 있는 사회, 경제적 영향을 고려하는 영향예보의 필요성을 강조하고 있다. 특히 교통에 있어서 도시침수로 인한 교통 시스템의 성능 저하는 사회에 가장 해로운 요소이며 영향을 받는 주요 도로마다 시간당 £ 100k 정도인 것으로 추정하고 있다. 그러나 국내의 경우 현재 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시홍수의 침수심을 제시하고 차량에 영향을 미칠 수 있는 피해에 대처하기 위해 각 지역의 고해상도 분석 및 수문학적 요인을 반영하고, 강우로 인한 홍수 정도와 차량 운행에 미치는 영향 정도를 조사할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 강우-침수심-차량속도의 산정식을 간단한 선형회귀식이 아닌 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 제시하고자 한다. 또한 또한 기후변화 시나리오를 강우-침수심-차량속도 산정식에 적용하여 집중호우 시 도시하천의 침수를 예측하고 미래 기후변화의 영향을 고려한 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 네트워크의 장애를 평가하며, 도시 교통흐름 계획에 이용하는 기술을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.169-177
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• 2011

기후변화가 우리나라의 논 관개요구량에 미치는 영향을 분석하였다. 기상연구소의 SRES A2 시나리오에 대한 고해상도 ($27{\times}27\;km$) 기후 자료와 기준년도 (1971~2000)의 관측 기상자료를 이용하였다. 기상연구소가 전지구모형 ECHO-G 예측자료를 MM5 모형으로 역학적으로 상세화한 결과를 이용하였다. 논 관개요구량의 공간적인 변화를 분석하기 위하여 GIS 기법을 이용하였다. 연구결과는 벼 생육기간의 평균기온은 기준년도에 비해 $1.5^{\circ}C$ (2020s), $3.3^{\circ}C$ (2050s) 및 $5.3^{\circ}C$ (2080s) 상승할 것으로 예측되었다. 벼 생육기간의 강우량은 0.1% (2020s), 4.9% (2050s) 및 19.3% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 영농 형태와 논 면적이 변하지 않는다고 가정하면 우리나라 논의 총 관개용수량은 2.8% (2020s), 4.9% (2050s) 및 4.5% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과는 총 관개용수량이 다소 감소할 것으로 예측한 다른 연구결과와는 상반된 결과를 나타내었으며, 그 주원인은 사용된 GCM에 따른 기후 예측치의 차이에서 온 것으로 판단된다. 관개용수량의 시공간적 변동성이 큰 것으로 나타났으며 이는 앞으로 관개계획과 물 관리에서 고려되어야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.146-157
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• 2019

우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.286-290
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• 2007

기후변화가 국내 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위해 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하여 수자원의 변동성을 평가하였다. IPCC SRES A2 시나리오를 이용하여 5대강수계 139개 유역에 대해 기후 및 유출시나리오를 생산하고 수자원의 변동성을 시공간적으로 분석하였다. 고해상도$(27km{\times}27km)$ 시나리오는 기상연구소에서 전구기후모델인 ECHO-G의 결과를 지역기후모델인 MM5에 경계조건을 사용하여 역학적으로 상세화한 것이다. 이 시나리오를 이용하여 현실성 있는 유역별 기후시나리오를 생산하기 위해 LARS-WG를 사용하였으며, 유출시나리오 생산을 위해 USGS에서 개발된 PRMS 모형을 이용하였다. 생산된 시나리오를 이용하여 분석한 결과 전반적으로 한강유역이 위치한 북쪽유역에서는 연평균유출량이 증가되고, 남쪽에 위치한 유역들에서는 감소할 것으로 전망되었다. 이것은 기온의 증가에 따른 평균증발산량의 증가에 따른 영향으로 나타났다. 계절별로는 봄과 여름철의 유출량은 감소하고, 가을과 겨울철 유출량은 증가할 것으로 분석되었다. 그러나 여름철 평균유출량의 감소에도 불구하고 고수량(Q>100mm)의 규모 및 빈도가 증가할 것으로 전망되었다.