• Title/Summary/Keyword: intercomparison project

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Spatial Autocorrelation Characteristic Analysis on Bayesian ensemble Precipitation of Nakdong River Basin (낙동강유역 강우의 공간자기상관 특성분석을 통한 베이지안 앙상블 강우 검증)

  • Moon, Soo Jin;Sun, Ho Young;Kang, Boo Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.411-411
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    • 2017
  • 유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

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A comparison analysis on probable precipitation considering extreme rainfall in Seoul (서울시 폭우특성을 고려한 근미래 확률강우량 산정 및 비교평가)

  • Yoon, Sun Kwon;Choi, Hyeon Seok;Lee, Tae Sam;Jeong, Min Su
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.17-17
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    • 2019
  • IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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Analysis of Flood Control Capacity of Agricultural Reservoir Based on SSP Climate Change Scenario (SSP 기후변화 시나리오에 따른 농업용 저수지 홍수조절능력 분석)

  • Kim, Jihye;Kwak, Jihye;Hwang, Soonho;Jun, Sang Min;Lee, Sunghack;Lee, Jae Nam;Kang, Moon Seong
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.63 no.5
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    • pp.49-62
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    • 2021
  • The objective of this study was to evaluate the flood control capacity of the agricultural reservoir based on state-of-the-art climate change scenario - SSP (Shared Socioeconomic Pathways). 18 agricultural reservoirs were selected as the study sites, and future rainfall data based on SSP scenario provided by CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6) was applied to analyze the impact of climate change. The frequency analysis module, the rainfall-runoff module, the reservoir operation module, and their linkage system were built and applied to simulate probable rainfall, maximum inflow, maximum outflow, and maximum water level of the reservoirs. And the maximum values were compared with the design values, such as design flood of reservoirs, design flood of direct downstream, and top of dam elevation, respectively. According to whether or not the maximum values exceed each design value, cases were divided into eight categories; I-O-H, I-O, I-H, I, O-H, O, H, X. Probable rainfall (200-yr frequency, 12-h duration) for observed data (1973~2020) was a maximum of 445.2 mm and increased to 619.1~1,359.7 mm in the future (2011~2100). For the present, 61.1% of the reservoirs corresponded to I-O, which means the reservoirs have sufficient capacity to discharge large inflow; however, there is a risk of overflowing downstream due to excessive outflow. For the future, six reservoirs (Idong, Baekgok, Yedang, Tapjung, Naju, Jangsung) were changed from I-O to I-O-H, which means inflow increases beyond the discharge capacity due to climate change, and there is a risk of collapse due to dam overflow.

Estimation of Optimal Training Period for the Deep-Learning LSTM Model to Forecast CMIP5-based Streamflow (CMIP5 기반 하천유량 예측을 위한 딥러닝 LSTM 모형의 최적 학습기간 산정)

  • Chun, Beom-Seok;Lee, Tae-Hwa;Kim, Sang-Woo;Lim, Kyoung-Jae;Jung, Young-Hun;Do, Jong-Won;Shin, Yong-Chul
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.64 no.1
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    • pp.39-50
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    • 2022
  • In this study, we suggested the optimal training period for predicting the streamflow using the LSTM (Long Short-Term Memory) model based on the deep learning and CMIP5 (The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) future climate scenarios. To validate the model performance of LSTM, the Jinan-gun (Seongsan-ri) site was selected in this study. We comfirmed that the LSTM-based streamflow was highly comparable to the measurements during the calibration (2000 to 2002/2014 to 2015) and validation (2003 to 2005/2016 to 2017) periods. Additionally, we compared the LSTM-based streamflow to the SWAT-based output during the calibration (2000~2015) and validation (2016~2019) periods. The results supported that the LSTM model also performed well in simulating streamflow during the long-term period, although small uncertainties exist. Then the SWAT-based daily streamflow was forecasted using the CMIP5 climate scenario forcing data in 2011~2100. We tested and determined the optimal training period for the LSTM model by comparing the LSTM-/SWAT-based streamflow with various scenarios. Note that the SWAT-based streamflow values were assumed as the observation because of no measurements in future (2011~2100). Our results showed that the LSTM-based streamflow was similar to the SWAT-based streamflow when the training data over the 30 years were used. These findings indicated that training periods more than 30 years were required to obtain LSTM-based reliable streamflow forecasts using climate change scenarios.

60 Years of Korean Meteorological Society on Climate Change (기후변화 연구에 관한 한국기상학회 60년사)

  • Joong-Bae Ahn;Young-Hwa Byun;Dong-Hyun Cha
    • Atmosphere
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    • v.33 no.2
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    • pp.155-171
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    • 2023
  • This paper aims to examine from various perspectives how domestic research studies and projects related to climate change have been conducted to mark the 60th anniversary of the Korean Meteorological Society (KMS). The 『50-year History of the Korean Meteorological Society』, published more than a decade ago, has never dealt with the history of development of individual fields of meteorology such as climate change. Therefore, it is of significance to look at the history of research activities and studies achieved by KMS members in the area of climate change over the past 60 years. The research on climate change in KMS is classified by era from the beginning to the latest and the contents are examined by major research projects at that time. During the past 60 years, climatological research in KMS has been mainly focused on general climate, synoptic climate, and applied climate (urban climate) until the 2000s. However, since the 1990s, climate change has become an important area for climate research. The 2000s are the beginning era of climate change research, since the major projects and researches for climate change has begun in the period. The 2010s can be a time when climate change prediction and monitoring are expanded and refined to meet the rapidly increasing demands for climate information from a wide range of areas. We concluded that the development of the research capabilities of the society over the past 60 years, in particular in the past two decades, in the field of climate change research is remarkable.

Assessing the Impact of Bias Correction on Runoff simulation according to CMIP6 GCMs climate (CMIP6 GCMs 기후에 따른 유출 모의에 대한 편의보정 방법의 영향 평가)

  • Seung Taek Chae;Jin Hyuck Kim;Eun-Sung Chung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.91-91
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    • 2023
  • General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

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Future changes in runoff characteristics of an estuarine reservoir watershed using CMIP6 multi-GCMs (CMIP6 다중 GCMs을 적용한 담수호 유역의 미래 유출특성 변화)

  • Sinae Kim;Seokhyeon Kim;Hyunji Lee;Jihye Kwak;Jihye Kim;Moon-Seong Kang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.419-419
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    • 2023
  • 하천의 최종 유출부와 해양이 만나는 지점을 하구라고 하며, 우리나라는 주로 서해안 지역에 하구 방조제 건설에 따른 담수호가 조성되어 다양한 목적으로 수자원이 활용되고 있다. 이러한 하구 담수호는 바다로 유입되기 직전의 물을 저류시켜 수자원 확보에 긍정적이나, 일반적으로 유역의 최하류에 위치해 있어 오염물질 유입, 부영양화, 염분 침출로 인한 오염물질 용출 등에 취약하다. 따라서 담수호의 회복탄력성 향상과 지속가능한 수자원 관리를 위해서는 미래 기후변화에 따른 영향 분석이 필수적이다. 특히 기후변화는 거대규모의 홍수과 같은 자연재난, 농업가뭄 및 식생가뭄 등의 증가로 이어질 수 있으므로, 이에 효과적으로 대비하기 위해서는 미래 기후조건에 따른 하천의 미래 유출량 변화 예측이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 불확실한 미래 수문변화를 예측하기 위해 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) GCMs(Global Climate Models)의 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 유역 유출모델에 적용하여 기후변화에 따른 미래 유출특성의 변화를 예측하였다. 충청남도 서산시에 위치한 간월호 유역을 대상유역으로 선정하고, HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN) 모형을 적용하여 상류유역의 과거 및 미래 장기유출량 모의를 수행하였다. 모의된 시나리오별 유출량을 기반으로 최빈유량곡선법을 적용하여 미래의 기준유량 발생시점 및 지속기간의 변화를 분석하였으며, CVDs(Center-of-volume dates)의 변화를 통해 기후변화에 따른 홍수기의 시기적 변화 양상을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과는 미래 유역 환경변화를 고려한 담수호의 수자원 보전관리계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Projection of future drought for upland crops based on CMIP5 and CMIP6 climate model (CMIP5 및 CMIP6 기반 미래 기후변화 시나리오에 따른 밭가뭄 전망)

  • Min-Gi Jeon;Won-Ho Nam;Chanyang Sur;Jun-Yeong Lee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.43-43
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    • 2023
  • 최근 기후변화로 인해 강수량 및 강우패턴이 변화하고 있으며, 기록적인 가뭄이나 홍수와 같은 극한사상의 발생빈도가 점차 증가하고 있다. 국외의 경우 2000년부터 2021년까지 미국 서부 지역에서 극한 가뭄사상이 발생하였으며, 호주에서는 2017년부터 2019년까지 호주 남동부와 뉴사우스웨일스 지역에 극심한 가뭄이 나타났다. 국내의 경우 2000년대에 들어서 가뭄이 국지적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 2022년부터 20023년까지 전라남도 지역에 극심한 가뭄이 발생하였다. CMIP6(Climate Model Intercomparison Project Phase 6)는 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 6차 평가보고서 (Sixth Assessment Report, AR6)에서 기후 모델 간의 비교와 평가를 위해 설립된 국제 협업 프로젝트로 기후변화를 예측하기 위해 다양한 기후 모델을 사용하여 미래의 기후 시나리오를 제시하였다. SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 CMIP6에서 사용되는 미래 사회경제적 발전 경로를 나타내며, 기후변화의 다양한 미래 상황을 평가 및 기후영향을 분석할 수 있다. 국내 논 용수는 주로 저수지와 같은 수리시설물을 통해 공급되는 반면, 밭 용수의 경우 수리시설물로부터 용수를 공급받는 관개전은 일부에 불과하고 대부분의 밭의 경우 용수공급을 강우에 의존하여 가뭄에 더욱 취약한 실정이다. 본 연구에서는 CMIP5 기후모델 기반 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 및 CMIP6 기후모델 기반 SSP 시나리오를 적용하여 미래 기후 데이터를 비교하고자 한다. 또한, 미래 기후변화 시나리오를 토양수분모형을 적용하여 미래 밭가뭄을 전망하고자 한다.

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Assessment of Historical and Future Climatic Trends in Seti-Gandaki Basin of Nepal. A study based on CMIP6 Projections

  • Bastola Shiksha;Cho Jaepil;Jung Younghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.162-162
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    • 2023
  • Climate change is a complex phenomenon having its impact on diverse sectors. Temperature and precipitation are two of the most fundamental variables used to characterize climate, and changes in these variables can have significant impacts on ecosystems, agriculture, and human societies. This study evaluated the historical (1981-2010) and future (2011-2100) climatic trends in the Seti-Gandaki basin of Nepal based on 5 km resolution Multi Model Ensemble (MME) of 18 Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-85 scenarios. For this study, ERA5 reanalysis dataset is used for historical reference dataset instead of observation dataset due to a lack of good observation data in the study area. Results show that the basin has experienced continuous warming and an increased precipitation pattern in the historical period, and this rising trend is projected to be more prominent in the future. The Seti basin hosts 13 operational hydropower projects of different sizes, with 10 more planned by the government. Consequently, the findings of this study could be leveraged to design adaptation measures for existing hydropower schemes and provide a framework for policymakers to formulate climate change policies in the region. Furthermore, the methodology employed in this research could be replicated in other parts of the country to generate precise climate projections and offer guidance to policymakers in devising sustainable development plans for sectors like irrigation and hydropower.

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Changes in global climate zone based on SSP scenario (SSP 시나리오 기반 전 지구 규모의 기후대 변화)

  • Young Hoon Song;Jin Hyeok Kim;Sung Tack Chae;Eun Sung Chung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.89-89
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    • 2023
  • 인간 활동에 의해 발생한 전 지구적 기후변화는 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 특히, 군락을 기반으로 서식하는 동식물은 기후변화에 가장 취약하며, 대부분의 군락 위치가 북상하거나 멸종 위기에 처해있다. 2022년에 발표된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 보고서는 섭씨 5도 이상 상승하면 생물군의 60%가 멸종될 것이라고 보고하였으며, 고위도와 고도로 이동하여 봄철 식물 성장이 과거보다 더욱 가속화 될 것으로 예측하였다. 따라서, 온실가스 농도에 따른 전 지구적 기후변화 분석은 다양한 분야에서 지속가능한 완화 및 적응 정책을 결정하는데 필요하다. 본 연구는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 이용하여 Koppen-Geiger의 기후대 분류에 따른 전 지구 규모(아시아, 유럽, 남아메리카, 북아메리카, 오세아니아, 아프리카)의 과거 및 미래 기후대에 대한 변화를 분석하였다. 과거 기간의 기후대를 추정하기 위해 25개 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6) GCM(General circulation model)의 월 단위 강수량과 표면 온도를 사용하였으며 6개의 기간으로 구분하여 기후대 변화를 비교하였다. 더 나아가, 미래 기후대를 예측하기 위해 SSP(Shared Socioeconomic Pathways)2-4.5와 SSP5-8.5의 미래 기후변수를 사용하였으며, 전망 기간을 7개로 구분하여 전망 기간의 기후대를 변화를 비교하였다. 본 연구의 결과로는 온실가스 농도가 높은 시나리오에서는 북아메리카, 아시아, 유럽의 툰드라와 영구동토층이 가파르게 감소하였으며, 온대 기후 중 습한 아열대 기후대의 면적이 급속도로 증가하였다. 더 나아가, 남아메리카의 경우 대륙성 기후대가 지속적으로 감소하는 반면에 열대 우림 기후대는 증가한다. 오세아니아의 미래 기후대는 몬순의 영향을 받는 아열대 기후대가 증가하고 열대 우림은 증가할 것으로 예측하였다.

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