The linkage between climate change and water security, i.e., the response of water resource to the future climate change, have been of great concern to both scientific community and policy makers. In this study, the impact of future climate on water resources in Yellow River Basin in North of China has been investigated using the Coupled Land surface and Hydrology Model System (CLHMS) and IPCC AR5 projected future climate change in the basin. Firstly, the performances of 14 IPCC AR5 models in reproducing the observed precipitation and temperature in China, especially in North of China, have been evaluated, and it's suggested most climate models do show systematic bias compared with the observation, however, CNRM-CM5、HadCM5 and IPSL-CM5 model are generally the best models among those 14 models. Taking the daily projection results from the CNRM-CM5, along with the bias-correction technique, the response of water resources in Yellow river basin to the future climate change in different emission scenarios have been investigated. All the simulation results indicate a reduction in water resources. The current situation of water shortage since 1980s will keep continue, the water resources reduction varies between 28 and 23% for RCP 2.6 and 4.5 scenarios. RCP 8.5 scenario simulation shows a decrease of water resources in the early and mid 21th century, but after 2080, with the increase of rainfall, the extreme flood events tends to increase.
본 연구의 목적은 빗물저류 및 흡수 등 우수관리를 위해 설치하는 최적관리기법(Best Management Practices: BMPs)의 효율적인 위치 및 분배 정도를 유역단위에서 살펴보는 것이다. 이를 위해 여러 개의 지류유역과 본류유역으로 이루어진 하나의 대유역을 구축한 후 Hydrological Simulation Program Fortran(HSPF)을 이용하여 도시유역 내다양한 규모와 위치의 BMPs 시나리오를 제작/모의하였다. 이때 대유역 내 전체 BMPs 면적은 일정하도록 하였으며, 유역하구의 첨두유량과 이와 관련된 회피비용을 효율성의 지표로 활용하였다. 모의 결과 BMPs가 상류지류 유역들에 분산 입지했을 때 가장 높은 효율을 보였으며, 본류유역을 포함하여 소유역 한 곳에 집중되었을 때 가장 낮은 효율을 보였다. 하지만 본 연구는 BMPs의 위치 및 분배 변수를 제외한 BMPs 설계 및 유지관리, 유역 내 다양한 토양특성등의 기타변수가 통제된 가상유역을 대상으로 진행되었다는 한계를 안고 있다. 따라서 본 연구는 유역관리에서 BMPs위치 및 분배가 유역관리에 중요한 정책변수일 수 있다는 가능성을 제시하는 데 그치고 있으며, 이러한 가능성은 향후 국내유역에 대한 실증적 모의연구를 통해 논의될 수 있을 것이다.
토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
강우는 산사태와 밀접한 연관성을 지니는 수문 인자 중 하나로, 외력을 발생시켜 지반 안정성에 간접적으로 관여한다. 최근에는 지반 안정성에 직접적인 영향을 미치는 인자인 지하수위의 변동에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 강우, 지하수위와 지반 변위의 변동을 통해 변수간 관계성을 분석하고자 하였다. PSInSAR 기법을 사용하여 도심과 산지에서의 지반 변위 모의 결과를 도출하였고, 위성 기반 강우와 지점 기반 지하 수위 자료와 연계하여 시계열 기반 분석을 실시하였다. 고강도 강우에 대해 도심과 산지에서 모두 급격한 지하수위의 상승이 나타났으며, 무강우 및 저강우 기간에 대해 도심에서는 지속적인 감소 경향이 나타났다. 지하수위의 증가에 대해 산지에서는 6 mm 수준의 지반 침하가 관측되었으며, 이는 표토층의 토사 유출로 인한 결과로 보인다. 한편 도심에서는 다양한 결과가 나타났는데 지하수위 상승에 대한 지반 변위의 증가와 토양 뼈대의 확장으로 인한 결과로 볼 수 있으나, 지반 변위의 감소는 인위적 영향에서 기인된 결과로 보인다. 전반적으로 지하수위와 지반 변위 간 관계성이 일관되게 나타나지 않았는데, 이는 수문인자 외의 다른 영향인자로 인한 결과로 보인다. 두 인자 간 관계성에 영향을 미치는 환경 인자들이 추가로 고려된다면 관계성을 보다 면밀히 파악하는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
The Purpose of this study is to develop the rainfall-delayed response model (RDR Model) which influences the baseflow proportion of rivers as a result of the antecedent precipitation of the previous several months. The assesment of accurate baseflows in the rivers is one of the most important elements for the planning of seasonal water supply for agriculture, water resources development, hydrological studies for the availability of water and design criteria for various irrigation facilities. The Palukan river gauging site which is located in the Pulukan catchment on Bali Island, Indonesia was selected to develop this model. The basic data which has been used comprises the available historic flow records at 19 hydrologic gauging stations and 77 rainfall stations on Bali Island in the study. The methology adopted for the derivation of the RDR model was the water balance equation which is commonly used for any natural catcbment ie.P=R+(catchment losses) -R+(ET+DP+DSM+DGW). The catchment losses consist of evapotranspiration, deep percolation. change in soil moisture, and change in groundwater storage. The catchment areal rainfall has been generated by applying the combination method of Thiessen polygon and Isohyetal lines in the studies. The results obtained from the studies may be summarized as follows ; 1. The rainfall-runoff relationship derived from the water balance equation is as shown below, assuming a relationship of the form Y=AX+B. Finally these two equations for the annual runoff were derived ; ARO$_1$=0.855 ARF-821, ARF>=l,400mm ARO$_2$=0.290ARF- 33, ARF<1,400mm 2. It was found that the correction of observed precipitation by a combination of Thiessen polygons and Isohyetal lines gave good correlation. 3. Analysis of historic flow data and rainfall, shows that surface runoff and base flow are 52 % and 48% (equivalent to 59.4 mm) of the annual runoff, respectively. 4. Among the eight trial RDR models run, Model C provided the correlation with historic flow data. The number of months over which baseflow is distributed and the relative proportions of rainfall contributing in each month, were estimated by performing several trial runs using data for the Pulukan catchment These resulted in a value for N of 4 months with contributing proportions of 0.45, 0.50, 0.03 and 0.02. Thus the baseflow in any month is given by : P$_1$(n) =0.45 P(n) +0.50 P(n-I ) +0.03 P(n-$_2$) +0.02 P(n-$_3$) 5. The RDR model test gave estimated flows within +3.4 % and -1.0 % of the observed flows. 6. In the case of 3 consecutive no rain months, it was verified that 2.8 % of the dependable annual flow will be carried over the following year and 5.8 % of the potential annual baseflow will be transfered to the next year as a result of the rainfall-delayed response. The results of evaluating the pefformance of the RDR Model was generally satisfactory.
가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하며, 사회·경제적으로도 큰 피해를 발생시킨다. 가뭄 위험도는 기상학적 및 수문학적 요소와 더불어 사회적, 환경적, 물리적 및 경제적 요소로 이루어져 있기 때문에, 가뭄 위험도에 대한 영향을 정량적으로 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 충청북도를 대상으로 구조방정식모형을 이용하여 가뭄 노출성, 취약성, 대응능력 및 위험도 사이의 영향 관계를 파악하고, 베이지안 네트워크를 적용하여 가뭄 위험도에 대한 영향을 평가하였다. 또한, 가뭄 위험도 평가 인자별 민감도 분석을 통해 가뭄 위험도의 변화 정도를 분석하였다. 그 결과 과거 가뭄 위험도가 가장 큰 지역은 충주시로, 노출성 및 대응능력을 변화시켰을 때에도 가장 크게 산정되었다. 다만, 취약성을 변화시켰을 때에는 음성군이 위험도가 가장 큰 것으로 나타났다. 위험도에 대한 영향인자들의 민감도 분석을 실시한 결과 증평군이 민감도가 가장 컸으며, 노출성, 취약성 및 대응능력에서 제천시, 음성군, 옥천군이 민감도가 크게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄 위험도 및 가뭄 위험도에 대한 영향인자를 확인하였으며, 영향인자별 지역의 특성을 고려한 가뭄 대책 마련이 가능하다.
본 연구에서는 18개 기후모형으로부터 도출된 SSP 기반의 미래 기후변화 시나리오와 유역모델링(SWAT-K)을 연계하여 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수문학적 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 편차가 있으나 대체로 미래 기온의 증가에 따라 증발산량이 증가하고, 강수량의 증가로 인해 유출량과 함양량 또한 크게 증가할 것으로 전망되었다. 특히 SSP5-8.5 시나리오에서 이러한 증가가 더욱 뚜렷하게 나타났으며, 미래 후반기로 갈수록 GCM 모형 간의 차이가 크게 나타났다. 연평균 값에 대한 과거기간(1981~2010년) 대비 증감률로는 미래 후반기(2071~2100년)에 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량 +21.4%, 증발산량 +19.2%, 유출량 +40.9%, 함양량 +16.6%의 전망을 나타내었다. 월별로 변화율을 보면 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량은 9월에 24.5%, 증발산량은 4월에 34.1%, 유출량은 10월에 58.1%, 함양량은 9월에 33.8%까지 증가할 것으로 전망되었다. 또한 극한 기후 시나리오에 따른 전망을 위해, 미래에 최다 강수량을 예측한 CanESM5 모형과 최소 강수량을 예측한 ACCESS-ESM1-5 모형의 미래 기후자료를 사용하여 연평균 수문학적 변화를 비교하였다. 그 결과 강수량이 최대로 나타난 CanESM5 모형에서는 유출률과 함양률이 상대적으로 높게 나타난 반면, 강수량이 최저로 전망된 ACCESS-ESM1-5의 경우에는 증발산 비율이 높게 나타났다. 본 연구에서 적용한 기후변화 시나리오 기준으로 제주도 전체의 가용수자원은 증가한다고 전망할 수 있으나, 기후모형에 따라 계절별 지역별로 상이한 결과를 도출할 수 있기 때문에 가능한 다양한 시나리오를 활용한 종합적 분석과 대응방안이 필요하다고 생각된다.
지체시간은 중요한 수문학적 응답특성 중의 하나로서, 유역의 형태적 특성으로부터 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 일반적으로 유역의 형상은 집수평면에 대한 각종 형상디스크립터를 통하여 표현할 수 있다. 본 논문에서는 최근 집수평면에 대한 새로운 형상지수로서 Moussa(2003)에 의하여 제안된 등가타원의 기하학적 특성을 지체시간 해석에 적용하였다. 강우-유출 관측자료의 지체시간은 Nash(1960)의 적률법을 이용하여 추정하였고. 우리나라의 3개 유역에 대한 사례분석을 통하여, 유역의 형태적 특성과 지체시간 사이의 관계를 분석하였다. 또한 상류지역으로부터 하류지역까지 등가타원의 형상이 변환되어 가는 양상을 고찰하였다. 그 결과, 등가타원을 기반으로 한 신집수형상디스크립터 a+b 및 $a+b+{\epsilon}OM$와 지체시간 사이에는 비교적 양호한 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었고 등가타원의 형상은 하류방향을 따라 인의 형태로 접근해 감을 알 수 있었다. 또한 불규칙한 평면의 형상을 표현하기 위한 밀집도의 개념을 적용해 보고자 시도하였다.
본 연구에서는 유역의 배수구조를 지표면과 하천으로 구분하여 확산-유추 지형학적 순간단위도의 최적 매개변수를 산정하였다. 모형의 매개변수는 지표면과 하천 각각의 유속($u_c$, $u_h$) 및 확산계수($D_c$, $D_h$)로 구성하였다. 대상유역은 보청천 유역의 탄부 소유역을 선정하였으며, 대상유역의 하천망은 Strahler 차수법칙에 의해 4차 하천으로 분류되었다. 최적화 기법은 SCE-UA을 적용하였으며, 추정된 최적 매개변수는 다음과 같다; $u_c$ : 0.589 m/s, $u_h$ : 0.021 m/s, $D_c$ : $34.469m^2/s$, $D_h$ : $0.1333m^2/s$. 추정된 매개변수의 검증결과 평균 첨두유량 오차는 약 11 %, 첨두시간 오차는 0.3 hr로 양호하게 나타났다. 또한 매개변수들의 변동성을 살펴본 결과 하천확산계수($D_c$)는 수문응답함수에 큰 영향을 미치지 못함을 알 수 있었으며, 향후에는 이러한 결과들을 고려함으로서 모형을 좀 더 간편화할 수 있을 것으로 기대된다.
Climate models, both global and regional, have increased in sophistication and are being run at increasingly higher resolutions. The Land Surface Models (LSMs) coupled to these climate models have evolved from simple bucket models to sophisticated Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) schemes needed to support complex linkages and processes. However, some underpinnings of terrestrial hydrologic parameterizations so crucial in the predictions of surface water and energy fluxes cause model errors that often manifest as non-linear drifts in the dynamic response of land surface processes. This requires the improved parameterizations of key processes for the terrestrial hydrologic scheme to improve the model predictability in surface water and energy fluxes. The Common Land Model (CLM), one of state-of-the-art LSMs, is the land component of the Community Climate System Model (CCSM). However, CLM also has energy and water biases resulting from deficiencies in some parameterizations related to hydrological processes. This research presents the implementation of a selected set of parameterizations and their effects on the runoff prediction. The modifications consist of new parameterizations for soil hydraulic conductivity, water table depth, frozen soil, soil water availability, and topographically controlled baseflow. The results from a set of offline simulations are compared with observed data to assess the performance of the new model. It is expected that the advanced terrestrial hydrologic scheme coupled to the current CLM can improve model predictability for better prediction of runoff that has a large impact on the surface water and energy balance crucial to climate variability and change studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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