최근 기후변화 영향으로 인해 수문변동성이 크게 증가되고 있으며 이러한 변동성을 고려하기 위한 방안으로서 강수량 모의발생 기법에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 강수발생 패턴을 인지하고 강수량의 다양한 분포특성을 고려할 수 있는 혼합분포를 이용한 동질성 Hidden Markov Chain(HMM) 모형을 제안하였다. HMM 모형의 개선효과를 검증하기 위해서 기존 Markov Chain 모형과 비교 하였으며 서울관측소 및 전주관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 계절강수량 및 일강수량 등 다양한 시간규모에서 모형의 적합성을 평가하기 위해서 천이확률, 평균, 분산, 왜곡도 및 첨예도 등을 비교하였으며 HMM 모형이 기존 Markov Chain 모형에 비해서 개선된 모의능력을 확인할 수 있었다. 특히, HMM 모형은 극치강수량을 재현하는데 있어서 기존 Markov Chain 모형에 비해서 월등한 모의능력을 보여주었다. 이러한 점에서 장기유출량 및 확률홍수량 등을 산정하기 위한 입력자료로 활용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
호우는 우리나라에 매년 약 60여명의 인명과 6,000억원에 달하는 재산 손실을 가져오는 가장 파괴적인 자연 재해이다. 그러므로, 강수 행태의 변화, 특히 호우 빈도와 규모의 변화를 이해하는 것은 악기상과 관련된 재해를 최소화하는데 필요한 환경영향평가에 필수적이다. 최근 기후변화의 징후로써 뿐만 아니라 사회에 미치는 영향 때문에 강수 극값에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기후변화가 사회에 영향을 미치게 될 규모는 기후변동성의 변화, 특히 기후극값의 강도와 빈도에 의해서 결정 될 것이다. 본 연구의 목적은 한반도 남부지방의 장기간의 강수강도와 극값의 변화 경향을 파악하는 것이다. 장기간의 일 강수 자료(1920-1999)를 보유하고 있는 대구, 전주, 부산, 목포의 자료를 산술 평균하여 남부지방의 지역 일 강수 계열을 구축하였다. 남부지방의 연강수일수는 뚜렷한 감소현상이 나타나는 반면 연강수량은 약한 증가현상을 보인다. 이로 인해서 강수일수당 강수량을 보여주는 강수강도는 뚜렷하게 증가하고 있다. 이 모든 경향은 통계적으로 유의한 수준의 변화이다. 계절별로는 여름의 강수량 증가와 가을의 강수일 수 감소가 가장 뚜렷하다. 또한 강수극값의 규모를 나타내는 90번째, 95번째, 99번째 백분위수의 값도 증가하는 경향을 보여주고 있다. 호우 사상의 발생빈도와 그에 의한 강수량은 증가하는 반면, 비호우 사상의 발생빈도는 감소하고, 그에 의한 강수량에는 뚜렷한 경향이 나타나지 않았다. 남부지방에 나타난 강수일수의 감소는 비호우 사상의 감소에 의한 것이었고, 강수량의 증가는 호우 사상의 발생빈도와 그에 의한 강수량 증가에 의한 것 임을 알 수 있다. 위의 결과는 한반도에서도 기후변화에 의한 수문순환의 강화를 나타나고 있음을 보여주는 것으로, 기후변화에 대응하기 위한 적절한 지역영향평가를 위해서는 강수 극값에 대한 보다 상세한 분석이 필요함을 제안하고 있다.
Hong, Seong-Jin;Kim, Sun Young;Ravzanaadii, Nergui;Han, Kyoungha;Kim, Seong-Hyun;Kim, Nam Jung
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제29권2호
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pp.153-161
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2014
The aim of this study is to investigate the effects of ambient thermal environments on the development of swallowtail butterflies (Sericinus montela Gray). Developmental durations and survival rates of S. montela were examined at two crucial developmental stages, embryonic and larval development, at varying temperatures ranging from $15^{\circ}C$ to $35^{\circ}C$. As expected, our results indicated that increasing temperatures decreased the developmental duration and survival rate of the eggs. However, the larvae and pupae showed maximum survival rates at $20.0^{\circ}C$ and $25.0^{\circ}C$, and the represented durations were similar to those of the eggs. Larval development was stage-specific, revealing that the fourth and fifth instars at the later stages were more susceptible to temperature variation. When considering both parameters, the optimal development of S. montela occurred within the temperature range of $20.0-25.0^{\circ}C$. The lower threshold for the complete development of S. montela from eggs to eclosion of adults was calculated at $10.6^{\circ}C$ by linear regression analysis. The estimated value is similar to that of other endemic insects distributed in temperate climate zones, which indicates that S. montela belongs to a small group of swallowtails adjusted to low ambient temperatures. From the results, we predict that the full development of S. montela could be achieved within the temperature range of $17.5-30.0^{\circ}C$. Embryonic development ceased at both test temperature extremes, and no further larval development proceeded after the third instar at $35.0^{\circ}C$. These results suggest that embryogenesis can be significantly influenced by slight variations in the ambient thermal environment that fall below the optimal range.
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
악양기상관측망을 대상으로 소형 서버 기반의 기상자료 실시간 표출시스템을 구축하였다. 시스템은 기상관측장비로부터 실시간으로 수집되는 1분간격의 기상자료를 DB로 구축하는 데이터수집 단계와 최대, 최소, 평균, 적산 등의 통계처리에 의해 10분, 1시간, 1일간격의 기상자료를 생성하는 데이터통계 단계, 데이터수집과 통계처리 단계에서 수집된 DB정보를 활용하여 웹서비스 형태로 자료를 보여주는 정보서비스 단계로 각각 구성하였다. DB에 수집된 AWS 기상실황자료는 웹페이지에서 1개 지점, 전체지점, 분석자료의 형태로 서비스하며, 원하는 기간에 대한 기상요소를 사용자가 선택하여 다운로드 받을 수 있도록 구축하였다. 1개 지점에 대한 악양 AWS 정보서비스 페이지에서는 선택한 AWS지점에 대해 시계열 변화추이를 살펴볼 수 있으며, 전체지점에 대한 페이지에서는 악양면 내 고도와 지형특성에 따라 달라지는 기상반응을 지점별로 비교분석 할 수 있도록 서비스를 제공한다. 일별 분석자료 페이지는 하루 동안 수집된 1분 간격 데이터를 요소별로 통계처리하여 테이블 형태로 보여주도록 구성하였다.
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
지구 온난화는 산업혁명이후 이미 시작되었으며 최근에 와서 그 정도가 심해지고 있다. CO2와 같은 온실기체의 증가를 가장 큰 원인으로 하는 지구 온난화의 영향이 아직 정량적으로 밝혀지고 있지만 대기순환모형(General Circulation Model: GCM)을 이용한 연구에서 이러한 온실기체의 증가가 지구의 평균온도를 상승시킨다고 밝히고 있다. 지구 온난화는 전지구적 물의 순환에도 영향을 미쳐 지구 곳곳의 강수패턴에 변화를 가져오는데 근래에 자주 발생하는 대규모 가뭄이나 홍수화 같은 극치기상이 이러한 지구온난화의 간접증거로 자주 언급되곤 한다. 국내의 경우도 예외는 아니어서 근래에 들어 빈번한 홍수 및 가뭄을 경험하고 있다. 본 연구에서는 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄의 빈도변화 분석을 목적으로 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 먼저 현재상태가 지구온난화 과정의 한 시점이라는 가정 아래 현재까지 관측된 일강수량 자료를 분석하여 과거 연강수량의 증가가 일강수량의 분포에 어떤 식으로 영향을 미치고 있는지를 분석하여 보았다. 대상자료는 금강유역의 17개 지점을 선정하여 이용하였고, 분석결과로서 연강수량과 무강수일수는 상대적으로 작은 상관을 보이고 있음을 밝힐 수 있었으며 오히려 10mm이하 또는 50mm이상의 강수일수에 0.8-0.9의 높은 상관을 보임을 파악할 수 있었다.
2018년 전남 고흥군에서 발생한 유자나무의 집단 고사가 발생했다. 이에 대한 원인 조사를 위해 고흥군 풍양면에 있는 18개 유자 과수원을 무작위로 선정하여 조사를 수행한 결과 과수원별 고사증상을 보인 나무의 비율은 평균 43.6%(7.5%~100% 피해율), 증상을 보인 나무 중 56.5%는 나무 전체가 완전 고사되는 피해를 입은 것으로 나타났다. 고사 증상을 보인 대부분의 유자나무에서는 동해의 전형적인 증상인 표피 안 형성층과 목부의 갈변, 잎눈과 꽃눈의 무 발아, 가지나 줄기에 쪼개짐 증상 등이 관찰되었다. 따라서 기상 조건과 유자나무의 고사 증상이 연관 되어있을 것이라는 가설을 바탕으로 고흥지역의 과거 기상 자료를 분석하였다. 2017년 1월과 2월 고흥지역의 일평균 기온은 $-10^{\circ}C$ 이상이었으나, 2018년의 동 기간에는 $-10^{\circ}C$ 아래로 떨어진 날이 7일이나 되었다. 특히 2018년에는 1월과 2월에 유자의 내한성을 훨씬 넘어선 극최저기온(각각 $-12.6^{\circ}C$와 $-11.5^{\circ}C$)이 관측되었다. 또한 그해 3월 중순과 4월 초에 일 최저기온이 $13^{\circ}C$로 상승한 이상고온 직후 급격히 기온이 $0^{\circ}C$로 떨어지는 현상이 발생하였다. 결론적으로, 2018년 겨울철에 기록적인 극최저기온과 이상고온에 이은 급격한 기온의 저하로 인한 동해가 고흥지역에 대발생한 고사증상의 주요 원인이 되었을 것으로 추정하였다.
본 연구의 목적은 금강유역($9,645.5km^2$)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 수문 및 유황의 변동을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 객관적인 극한 기후변화 사상을 평가하기 위해 강우관련 극한지수(STARDEX)를 적용하고, GCM 10개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 대해 4개의 평가기간별(Historical: 1975~2005, 2020s: 2011~2040, 2050s: 2041~2070, 2080s: 2071~2100)로 분석하였다. 분석 결과 5개의 습윤(CESM1-BGC, HadGEM2-ES), 중간(MPI-ESM-MR) 건조(INM-CM4, FGOALS-s2) 극한 기후변화 사상 시나리오를 선정하여 SWAT 모형에 적용하였다. 2080s 기간에서 중간시나리오 대비 2080s의 증발산은 -3.2~+3.1 mm로 변화하였고, 2080s의 총 유출량은 $+5.5{\sim}+128.4m^3/s$ 변화하였다. 건조한 시나리오의 경우 2020s 중간시나리오대비 큰 변화를 보였다. 건조한 시나리오에서의 2020s의 증발산량은 -16.8~-13.3 mm의 변화를 보였고, 총 유출량은 $-264.0{\sim}132.3m^3/s$의 변화를 보였다. 유황 변동의 경우, 2080s 기간의 습윤한 시나리오에서 CFR은 +4.2~+10.5, 2020s 기간의 건조한 시나리오에서는 +1.7~2.6으로 변화 하였다. 극한 기후변화 시나리오를 적용한 금강유역의 수문인자의 변화에 따라 유황분석을 실시한 결과, INM-CM4는 극한 건조상태를 나타내기에 적절한 시나리오로 나타났고 FGOALS-s2는 유황변동이 큰 가뭄 상태 분석에 적절한 시나리오로 나타났다. HadGEM2-ES는 유황변동이 작게 나타났기 때문에 최대유량 분석 시 활용 가능한 시나리오로 평가되었고, CESM1-BGC의 경우 유황변동이 큰 것으로 나타나 극한 홍수 분석 시 적용할 수 있는 시나리오로 평가되었다.
전세계적으로 기후변화로 인한 그린인프라와 환경기반시설의 영향 및 예측에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 하지만 국가별 극한기후가 발생하는 시기나 패턴이 다르기에 국내에도 극한기후로 인한 그린인프라와 환경기반시설에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 주요 7개 도시를 대상으로 기상청에서 제공하는 20년 동안의 극한기후에 대한 통계적 분석과 극한기후로 인한 자연기반해법(NBS)을 적용한 그린인프라 시설에 대한 영향분석을 수행하였다. 극한기후에 대한 통계분석 결과 지리적 위치, 지표 불투수성, 지역 기상 패턴에 따라 다양한 극한 기상조건에 잠재적으로 취약한 것으로 분석되었다. 서울은 극한온도(영상, 영하)가 관측되었으며 부산, 울산 및 제주에서는 강수량과 바람에 대해 극한기후가 발생하여 도시탄력성에 잠재적인 위협인자로 분류되었다. 온도는 도시 내 식생에 대한 회복력에 주요 요인으로 적용되며, 바이오차, 모래, 자갈, 우드칩 등 여재를 적용한 습지(CW)에서 극 영하온도에서 물리적 제거효율 및 영양염류 제거능력을 저하되는 것으로 분석되었다. 극한기후로 인한 영향을 저감하기 위해 그린인프라 시설 내 온도조절이 가능한 차광 및 단열 시스템적용과 같은 극한기후 별 대응전략 수립이 가능하다. 본 연구를 통해 국내와 기후특성이 유사한 지역에서의 극한기후 대응전략 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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