본 연구에서는 미래 기후변화가 하천 및 호소수질에 미치는 영향을 평가하고자 유역 수문-수질 모의가 가능한 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 호소수질 모의가 가능한 WASP(Water Quality Simulation Program) 모형을 연계운영하여 충주호를 포함하는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)에 적용하였다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 Change Factor Method로 상세화(Downscaling)하여 미래 기후자료(2020s, 2050s, 2080s)를 생산하였다. 미래 연평균 온도는 기준년도인 2000년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 먼저, SWAT 모형을 이용한 기후변화에 따른 댐 유입량은 39.8%(2080s) 증가는 것으로 분석되었으며 유역의 유출특성 변화로 인한 유사량은 지표유출변화에 기인하여 봄과 겨울에 증가하는 경향과 함께 -14.5%(2020s) ~ +27.3%(2080s)의 변화를 보이는 것으로 분석되었다. 영양물질에 대한 오염부하량은 2080s에서 T-N이 증가추세를 보이며 최대 87.3% 까지 증가하는 반면, T-P는 유사량과 유사한 변화패턴을 보이며 최대 48.4%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 호소수질 모델링을 위한 충주호의 Segment 구성은 충주댐1 지점에서부터 충주댐4 지점까지 전체 수표면적 $65.7km^2$에 대하여 상층과 하층 총 760개로 구성하였으며, SWAT 모형에 의한 충주호 유입하천 소유역에서의 미래 유출 및 영양물질 자료를 WASP 모형의 초기값으로 입력하여 수체 내의 BOD, Chl-a, T-N, T-P 변화 분석을 실시하였다. 이와 같이 지구 온난화에 의한 기후변화는 강우특성 변화에 따른 가뭄과 홍수 등 극한 기상현상의 발생, 유역 물순환 체계 변화를 야기 시키므로서 수자원 부존량 변화에 영향을 미칠 뿐만 아니라 기온상승에 따른 수온변화, 비점오염물질의 거동에도 변화를 초래하여 하천 및 호소 수질에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.
생장도일을 품종별로 계산해 두면 농작물의 지역 적응여부를 판단하는데 유용하며, 넓은 지역에 적용하여 분포도를 작성하면 수목이나 작물의 기후학적 적응도 판단의 기준으로 활용할 수 있어 농업기후지대 구분에 이용된다. 이미 제작된 30m 해상도 전자기후도를 이용하여 생장도일(GDD) 분포도를 작성할 수 있다면 현재의 기후조건에서 적지적작, 적지적수를 위한 토대를 마련할 수 있을 뿐 아니라 기후변화에 따른 향후 우리나라 농림업 분야의 적응방안을 도출하는 데 큰 도움이 될 것이다. 전자기후도 형태로 공급되는 기후학적 평년의 월별 기온자료에 의해 식물의 생장도일 분포도를 작성할 수 있는지를 경남 합천지역을 대상으로 검토한 결과, 생육임계온도 $0^{\circ}C$에서 계산된 GDD만이 일별 기온자료에 의해 계산된 GDD와 그 값이 유사했으며, 생육임계온도가 $5^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$로 높아질수록 오차가 급격하게 증가하여 실용성이 떨어지는 것으로 나타났다. 실용성이 인정되는 기준온도 $0^{\circ}C$에서 1971-2000년 평년의 남한 전역 GDD를 30m 해상도로 추정하고, 이것을 IPCC SRES A2 시나리오(2011-2040, 2041-2700, 2071-2100년)에서 예상되는 미래 GDD 분포와 비교한 결과 100년 후에는 현재의 GDD보다 약 38% 증가할 것이며 그 증가폭은 평야지보다는 고랭지에서 현저하게 나타날 것으로 예상되었다.
한국의 수자원 총량중 이용량은 26.3%로 강으로부터의 취수 비율은 3%에 불과하며, 중국, 인도, 이탈리아, 남아공 등과 함께 물 스트레스 기준 중~고에 해당한다. 따라서 본 연구에서는 댐 수자원 확보를 위한 적지선정과 관련하여 연구하였다. 미국, 일본 및 한국의 댐 건설절차에 대한 조사 결과, 정량적인 기준 및 계산 방법 또는 공식이 부재하였다. 댐 적지선정의 정량적 기준 제시를 위하여 먼저 기후 변화 시나리오를 조사, 분석하였으며, IPCC제 5 차 평가 보고서에 제시된 12.5 km 격자 해상도의 RCP 4.5 및 8.5를 SWAT와 HEC-ResSim를 이용하여 유역 연구에 적용하였다. 댐 시뮬레이션 결과를 토대로 홍수 및 가뭄의 감소 효과를 정량적으로 제시하였다. 그리고 댐 적지 선정 지표 결정과, AHP 기법을 이용하여 평가지표에 대한 전문가 설문을 실시하여 가중치를 부여하였으며, 이를 통해 댐 적지 선정 함수식(FSDS)을 제안하였다. 함수식의 경우 4곳의 기 설치된 유역에 대하여 보정 및 검증 하였으며, FSDS와 GIS의 'Model builder'를 사용하여 댐 적지선정 자동화 모델을 개발하였다.
본 연구에서는 실측 일기상자료 대신 예측 기후평년 값을 적용하여 기후변화와 그에 상응한 벼 작황의 지리적 분포양상을 복원함으로써 지구온난화에 따른 우리나라 벼농사지대의 생산성을 재평가하였다. 기상청 56개 지점 종관자료(일 최고/최저 기온의 월별 평균값)를 1971-2000년 30년 단위로 수집하여 270m 해상도의 수치기후도를 작성하고, 벼논픽셀에 해당되는 기후자료를 추출하였다. 동일한 시군에 속하는 벼논픽셀의 기후자료를 평균함으로써 시군단위의 '벼논맞춤형 기후자료'를 준비하였다. 같은 방법으로 기상연구소에서 제작한 2011-2100년 기간의 3개 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100) 기후시나리오에 근거하여 해당 평년의 기후자료를 추정하였다. 농촌진흥청의 정밀토양도로부터 해당 픽셀의 토성과 토심정보를 검색하고 이를 토대로 유효수분 조견표에 의해 토양자료를 준비하였다. 자포니카형 벼의 특성을 갖도록 개조한 벼 생육모형(CERES-Japonica)에 이들 자료를 입력하고 조생종(오대벼), 중생종 (화성벼), 만생종 (동진벼)의 생육을 모의하였다. 시군 공간평균을 기준으로 3품종 모두 가까운 미래(2011-2040년)에는 출수기가 일주일 정도 빨라지고, 먼 미래(2071-2100년)에는 최대 20일 까지 단축될 수 있다. 생리적 성숙기는 3품종 모두 가까운 미래(2011-2040년)에는 15일 정도 단축되고, 먼 미래(2071-2100년)에는 최대 한달까지도 빨라질 수 있어 출수기에 비해 단축정도가 심하다. 평야지 수량의 경우 조생종인 오대벼는 10a당 6-25%, 중생종 화성벼는 3-26%, 만생종 동진벼는 3-25%까지 감소하였다. 하지만 산간지역에서는 발육속도가 빨라지고 수량이 증가하거나 큰 변화가 없는 곳도 많아 온난화조건에서도 지역별 정밀기후 추정과 이에 근거한 최적품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육기간의 조절이 온난화 대응기술로서 유효할 것으로 기대된다.
기후변화 생물지표인 남색이마잠자리(B. chalybea flavovittata)는 우리나라에는 2010년 제주도에서 최초로 관찰되어 기록된 이후 최근 영산강 일대에서 월동이 확인되었다. 본 연구는 MaxEnt 모델을 이용하여 남색이마잠자리의 잠재적 분포를 예측하고, 기후변화에 따른 서식지 확산을 예측하고자 하였다. 본 종의 분포 자료는 세계생물다양성정보 기구인 GBIF의 검색 결과를 수집하였으며, 2019년 5월부터 2023년 5월까지 확보된 현장조사 결과를 포함하였다. 또한, 생물기후변수는 WorldClim 데이터베이스에서 제공받아 사용하였다. 잠재적 종 분포예측과 미래 분포예측은 MaxEnt 모델을 사용하였다. 유충은 위도상 제주특별자치도 제주시(33.318096°)부터 경기도 여주시(37.366734°)까지, 경도상 전라남도 진도군(126.054925°)부터 경상남도 양산시(129.016472°)까지 관찰되었다. 본 종의 서식지는 람사르 습지유형 분류체계에 따라 M(permanent rivers, streams, creeks) 유형의 습지가 12개소(50.0%)로 가장 많았으며, Tp(permanent freshwater marshes, pools) 유형이 11개소(45.8%), F(estuarine waters) 유형이 1개소(4.2%)로 분류되었다. 현재 분포지역에 기초하여 MaxEnt 모델을 이용한 잠재적 분포 예측 결과, 기존 서식지 외에 울산광역시, 대구광역시 일대가 서식확률이 높았다. 또한, 미래 시나리오를 적용하였을 때, 2050년대와 2090년대 분포 가능지역이 넓어져 가까운 미래에 남부 서남해안, 남부 내륙 대구광역시 일대, 동해안 일대로 서식범위가 확장될 것으로 예측되었다. 남색이마잠자리는 가까운 미래에 서식범위를 확장할 가능성이 높게 예측되었는데, 본 연구 결과는 향후 모니터링을 지속하면서 서식지를 공유하는 토착 자생생물자원의 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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