저수지의 정의는 물을 저장하여 홍수 시와 가뭄 시 물을 조절하는 인공적인 시설이며 우리나라는 예로부터 농경 사회로 농사를 짓기 위하여 전국에 저수지를 만들어 관리하여왔다. 도시화와 상수도의 보급으로 저수지의 중요성은 점차 떨어지게 되었으나 최근 물 부족 현상과 이에 따른 수자원 가격의 상승 등으로 물의 중요성이 점차 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 농업용 저수지에 대한 이용한계점의 분석을 통한 대책을 제시하고자 한다. 이를 위하여 먼저 강우자료 수집을 통한 홍수량 산정과 RCP 시나리오를 이용하여 2100년까지의 기후전망을 분석하였으며, 이를 통해 농업용 저수지의 일종인 오동댐의 이용 한계점과 여유고 부족현상을 판단해 여러 대책법을 제시하였다. 확률강우량의 증가가 가장 큰 RCP 8.5시나리오의 증가량을 현재의 확률강우량에 가산하여 계산한 결과 2028년 오동댐의 여유고가 한계시점에 이를 것으로 예측되었다. 따라서 이를 방지하기 위한 대책으로 여수로의 높이 하강, 가동보 설치 등의 대책을 통해 유효 저수량의 확보방안을 제시하였으며, 향후 본 연구를 활용하여 농업용으로 이용되고 있는 저수지에 대한 효과적 관리가 가능할 것으로 기대된다.
To estimate design floods for hydraulic structures, statistical methods has been used in the analysis of rainfall data. However, due to the lack of rainfall data in some regions, it is difficult to apply the statistical methods for estimation of design rainfall. In addition, increased uncertainty of design rainfall arising from the limited rainfall data can become an important factor for determining the design floods. The main objective of this study was to assess the uncertainty of the future design floods under RCP (representative concentration pathways) scenarios using a bootstrap technique. The technique was used in this study to quantify the uncertainty in the estimation of the future design floods. The Yongdang watershed in South Korea, 2,873 ha in size, was selected as the study area. The study results showed that the standard errors of the basin of Yongdang reservoir were calculated as 2.0~6.9 % of probable rainfall. The standard errors of RCP4.5 scenario were higher than the standard errors of RCP8.5 scenario. As the results of estimation of design flood, the ranges of peak flows considered uncertainty were 2.3~7.1 %, and were different each duration and scenario. This study might be expected to be used as one of guidelines to consider when designing hydraulic structures.
In this study, we examine future changes in surface radiation associated with cloud amount and aerosol emission over East Asia. Data in this study is HadGEM2-CC (Hadley Centre Global Environmental Model version 2, Carbon Cycle) simulations of the Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6/4.5/8.5. Results show that temperature and precipitation increase with rising of the atmosphere $CO_2$. At the end of $21^{st}$ century (2070~2099) relative to the end of $20^{st}$ century (1981~2005), changes in temperature and precipitation rate are expected to increase by $+1.85^{\circ}C/+6.6%$ for RCP2.6, $+3.09^{\circ}C/+8.5%$ for RCP4.5, $+5.49^{\circ}C/10%$ for RCP8.5. The warming results from increasing Net Down Surface Long Wave Radiation Flux (LW) and Net Down Surface Short Wave Radiation Flux (SW) as well. SW change increases mainly from reduced total Aerosol Optical Depth (AOD) and low-level cloud amount. LW change is associated with increasing of atmospheric $CO_2$ and total cloud amount, since increasing cloud amounts are related to absorb LW radiation and remit the energy toward the surface. The enhancement of precipitation is attributed by increasing of high-level cloud amount. Such climate conditions are favorable for vegetation growth and extension. Expansion of C3 grass and shrub is distinct over East Asia, inducing large latent heat flux increment.
The future variability of Wind Energy Density (WED) over the Korean Peninsula under RCP climate change scenario is projected using ensemble analysis. As for the projection of the future WED, changes between the historical period (1981~2005) and the future projection (2021~2050) are examined by analyzing annual and seasonal mean, and Coefficient of Variation (CV) of WED. The annual mean of WED in the future is expected to decrease compared to the past ones in RCP 4.5 and RCP 8.5 respectively. However, the CV is expected to increase in RCP 8.5. WEDs in spring and summer are expected to increase in both scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5. In particular, it is predicted that the variation of CV for WED in winter is larger than other seasons. The time series of WED for three major wind farms in Korea exhibit a decrease trend over the future period (2021~2050) in Gochang for autumn, in Daegwanryeong for spring, and in Jeju for autumn. Through analyses of the relationship between changes in wind energy and pressure gradients, the fact that changes in pressure gradients would affect changes in WED is identified. Our results can be used as a background data for devising a plan to develop and operate wind farm over the Korean Peninsula.
본 연구는 콩 생육모형을 활용하여 우리나라에서 콩 재배기간 동안 발생할 수 있는 이상고온에서 파종일 이동에 따른 콩의 수량반응과 그 영향을 탐색하였다. 또한 미래 기후변화 시나리오(2041-2070년)에서도 파종일 이동이 잠재수량(yield potential)의 변화에 미칠 수 있는 영향을 분석하였다. 1981-2010년 동안 전주와 밀양 두 지점에서, 6월 10일의 파종일을 기준으로 5월 25일과 30일의 파종일 단축에 의한 상대적 잠재수량의 변화는 증가보다는 감소 경향으로 나타난 반면, 6월 5일의 파종일 단축에 의한 잠재수량은 증가(평균 +3%)하는 것으로 나타났다. 그러나, 6월 15일과 20일의 파종일 지연에 의한 잠재수량의 감소(평균 -5%)가 증가(평균 +2%)보다 큰 것으로 나타났다. 또한 두 지점의 최근 2003년부터 2010년 동안 정상온도의 해에서, 6월 10일의 파종일을 기준으로 전주의 5월 25일을 제외하고 파종일 이동에 의한 상대적 잠재수량의 변화에 큰 차이가 나타나지 않았다. 그러나 이상 고온의 해에서, 밀양의 경우 파종일 단축에 의한 상대적 잠재수량이 모두 증가하였지만 전주는 6월 5일의 파종일 단축을 제외하고 파종일 단축에서도 상대적 잠재수량의 감소가 나타났다. 파종일 지연에서는 두 지점 모두에서 상대적 잠재수량이 감소하는 것으로 나타났다. 두 지점에서 2041-2070년의 미래 기후변화 시나리오 전망에서 파종일 단축에 따른 잠재수량의 증감효과는 RCP 4.5에서 +7%/-13%(전주)와 +14%/-10%(밀양)로 나타났고, RCP 8.5에서 +10%/-9%(전주)와 +14%/-9%(밀양)로 나타났다. 또한 파종일 지연에 따른 잠재수량의 증감효과는 RCP 4.5에서 +5%/-13%(전주)와 +11%/-16%(밀양)로 나타났고, RCP 8.5에서는 +10%/-17%(전주)와 +10%/-29%(밀양)로 나타났다. 절대적인 값의 차이는 작지만 상대적 잠재수량의 변화에서 파종일 이동에 의한 영향이 RCP 8.5에서 더 반영된 것으로 판단된다.
Climate Change affects the hydrological cycle in agricultural watersheds through rising air temperature and changing rainfall patterns. Agricultural watersheds in Korea are characterized by extensive paddy fields and intensive water use, a resource that is under stress from the changing climate. This study analyzed the effects of climate change on river flows for Geum Cheon and Eun-San Choen watershed using STREAM, a semi-distributed watershed model. In order to evaluate the performance and improve the reliability of the model, calibration and validation of the model was done for one flow observation point and three reservoir water storage ratio points. Climate change scenarios were based on RCP data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and bias corrections were done using the Quantile Mapping method to minimize the uncertainties in the results produced by the climate model to the local scale. Because of water mass-balance, evapotranspiration tended to increase steadily with an increase in air temperature, while the increase in RCP 8.5 scenario resulted in higher RCP 4.5 scenario. The increase in evapotranspiration led to a decrease in the river flow, particularly the decrease in the surface runoff. In the paddy agricultural watershed, irrigation water demand is expected to increase despite an increase in rainfall owing to the high evapotranspiration rates occasioned by climate change.
Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.
Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.
This study aims to evaluate future stream flow by the operation of agricultural reservoir group at the upper stream of the Miho River. Four agricultural reservoirs with storage capacities greater than one million cubic meters within the watershed were selected, and the RCP 8.5 climate change scenario was applied to simulate reservoir water storage and stream flow assuming that there are no changes in greenhouse gas reduction. Reservoir operation scenarios were classified into four types depending on the supply of instream flow, and the water supply reliability of each reservoir in terms of water supply under different reservoir operation scenarios was analyzed. In addition, flow duration at the watershed outlet was evaluated. The results showed that the overall run-off ratio of the upper stream watershed of the Miho River will decrease in the future. The future water supply reliability of the reservoirs decreased even when they did not supply instream flow during their operation. It would also be difficult to supply instream flow during non-irrigation periods or throughout the year (January-December); however, operating the reservoir based on the operating rule curve should improve the water supply reliability. In particular, when instream flow was not supplied, high flow increased, and when it was supplied, abundant flow, ordinary flow, and low flow increased. Drought flow increased when instream flow was supplied throughout the year. Therefore, the operation of the agricultural reservoirs in accordance with the operating rule curve is expected to increase stream flow by controlling the water supply to cope with climate change.
임진강 유역은 1996년부터 1999년까지 3번의 대규모 홍수가 발생하여 많은 인명피해와 9천억원의 재산피해를 입었다. 우리나라는 기후변화로 인하여 홍수피해가 앞으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 기후시나리오를 활용하여 미래의 홍수피해를 예측하고, 실물옵션 기반 경제성분석 방법을 제시하였으며, 임진강유역의 홍수방지시설물 투자사업의 사례연구를 통해 경제성분석을 실시하였다. RCP (Representative Concentration Pathway) 기후시나리오에서 모의된 강수량 자료를 활용하여 홍수피해액을 계산하고, 홍수방지시설물 투자에 의한 저감이익을 분석하였다. 향후 RCP8.5와 RCP4.5 기후시나리오가 실현되는 조건을 가정하여 홍수피해 저감이익의 변동성을 구하고, 2071년에 200년 재현주기에 적응하도록 하는 확장을 위한 투자를 할 수 있는 확장옵션을 적용하여 프로젝트의 옵션가치를 구했다. 옵션가치 분석결과, 두 가지 시나리오 하에서 경제성을 확보하고 있음을 확인하였고, RCP8.5 기후시나리오가 실현될 때가 RCP4.5의 경우보다 홍수피해 저감이익이 더 많이 발생하였다. 본 연구는 정부 의사결정권자가 실물옵션분석방법을 활용하여 홍수방재시설물의 경제성분석에 기후변화 불확실성을 고려할 수 있도록 도와줄 것으로 기대되며, 기후시나리오에서 제공하는 강우자료를 활용하여 기후위험요소를 경제적 가치로 정량화하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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