기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
전 세계적으로 기후변화를 겪고 있으며, 21세기 말 한반도에서 강우의 강도와 빈도가 증가할 것으로 전망하였다. 또한, 급격한 도시개발로 인해 불투수면적이 증가하여 도시 물순환 건전성이 왜곡되었다. 물순환 건전성 회복을 위해 빗물 관리기법 관련 연구가 다양하게 진행되어 빗물 관리기법의 효과는 검증되었지만 도시 물순환 건전성을 위해 적합한 설계 가이드라인이 없는 실정이다. 본 연구에서는 도시 빗물 관리기법의 설계 가이드라인 방법론을 제시하기 위해 부산관측소 10년 강우자료를 통해 60, 70, 80, 90 백분위수의 강우량 및 강우 지속시간별 시나리오를 설정하였다. 적절한 도시 빗물 관리를 위해 시나리오별로 그린인프라의 규모를 산정하였으며, SWMM 모형을 이용하여 장기 강우(10년)-유출량 모의를 통해 저감특성을 분석하였다. 그 결과 그린인프라 규모별 총 유출 저감량은 13.1~52.1%로 나타났다. 빗물 관리 목표량을 설정하기 위해 데이터를 정량적으로 분석한 결과 대상지역에서는 80~85 백분위수의 강우량으로 설정하는 것이 효과적으로 나타났다.
본 연구는 우리나라의 남부해안지역에서 가을장마, 혹한 및 봄 가뭄과 같은 계절적 기후시나리오 간 이탈리안 라이그라스(IRG: Italian ryegrass)의 건물수량(DMY: dry matter yield)을 비교하기 위해 수행하였다. 남부해안지역의 IRG 자료(n = 203)는 1993년부터 2013년까지 농총진흥청이 제주, 남원 및 영암에서 수행한 신품종 지역적응시험 결과보고서로부터 수집되었다. 계절적 기후 시나리오를 정의하기 위해 기상청으로부터 온도, 습도, 바람 등과 같은 기상정보를 사용하였다. 정상과 이상기후 시나리오를 구분하기 위해 5% 유의수준에서 판별분석을 수행하였다. 또한 IRG 수량비교는 표본분포의 정보를 기반으로 통계적 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 남부해안지역에서 봄 가뭄에 의한 DMY 차이만 뚜렷하게 나타났다. 혹한은 정상으로부터 분명하게 구분되었지만, DMY 차이는 나타나지 않았다. 따라서 DMY 비교는 봄 가뭄에 대해서만 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 정상 및 봄 가뭄 하에서 DMY (kg/ha)은 각각 14,743.83 및 12,707.97로 봄 가뭄 발생에 의한 예상피해는 약 2,000 kg/ha로 나타났다. 또한 봄 가뭄 하에서 예측 DMY는 정상시나리오에 비해 넓고 느리게 증가하여 변동성이 큰 것을 확인하였다. 본 연구는 계절별 기후 시나리오를 고려한 통계적 시뮬레이션을 통해 봄 가뭄에 의한 IRG의 DMY 피해 및 가능성을 확인한 것에 의의가 있다.
도심지의 인구 밀집화로 인해 인구의 분산 및 이동을 위해 지하철도 및 지하 터널의 개발과 같은 지하공간에 대한 개발이 이루어지고 있다. 지하공간을 개발하기 위해서는 지반 상부로부터 굴착이 진행되어야 하며, 굴착 시 주변 지하수 유동이 발생할 수 있다. 지하수의 유동은 지반의 침하 및 함몰을 야기하여 구조물의 손상을 발생시킬 수 있다. 따라서 시공 전 지하수 유동을 모델링하여 지하수 유동 특성을 분석하고 굴착 시 발생하는 지하수 유출을 예측하여 대비해야 한다. 본 연구에서는 지하터널 건설을 위한 굴착공사가 이루어지는 ○○시를 대상으로 기상 및 지형, 지반 조건 등을 수집하여 Visual MODFLOW 프로그램을 통해 지하수 유동을 모델링하였다. 또한, 모델을 통해 굴착구간을 배수 지점으로 설정하여 굴착 공정에 따른 지하수 유출을 확인하였으며, 차수 조건에 따른 지하수 유출 감소 효과를 확인하였다. 실측 지하수위와 모델의 지하수위를 비교하여 모델을 검증한 결과, 0.87의 결정계수가 도출되었으며, 해당 모델을 통해 대상지역 굴착 공정에 따른 지하수 유동을 비교하였다. 그 결과, 굴착 초기에 지하수 유출이 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 차수 유무에 따른 지하수 유출 저감 효과를 확인한 결과, 차수 구조물 설치 시 약 59%의 지하수 유출 저감 효과를 보이는 것으로 나타났다.
작물의 수량은 재배하는 식물의 특성과 토양 그리고 기후 등 환경에 의하여 지배된다. 주곡인 쌀 수확량의 지역성과 변이성을 알아내기 위하여 기상청의 기상 자료와 농림부의 쌀생산량 통계 자료를 수집 분석하였다. 기상 자료로부터 순복사량, 증발산량 및 순1차 생산력지수 NPP를 산출하고, Jung의 모형을 이용하여 우리 나라 각 지역의 쌀 생각량을 산출하고, 이를 실생산량과 비교하였다. 7, 8월 기온의 장기 변이를 검토한 결과, 수원의 경우 장주기는 15.1년, 단주기는 7.4년으로 나타났고, 대구의 장주기는 32.9년, 단주기는 4.1년으로 나타났다. 장주기는 대구가 수원 보다 약 2배이상으로 주기성이 강했고, 단주기는 반대로 수원이 대구보다는 주기성이 강하게 나타났다. 한국의 67개 지점에서 순1차생산력지수인 NPP와 총생산력지수 GPP를 추정 결과, 순 복사량이, 16개 지점에서 기온, 1개 지점에서 강수량이 NPP의 제한 요소로 작용하는 것으로 나타났다. 순 복사량은 한국에서의 자연 생산력에 1차적으로 주된 제한 요인으로서 작용하였고, 2차적인 제한 요인는 주로 기온이 작용하였다. 남한 지역의 NPP는 10.87~17.52 Mg ha$^{-1}$, GPP가 18.63~36.31 Mg ha$^{-1}$의 범위이었고, 평균은 NPP와 GPP가 각각 14.69 Mg ha$^{-1}$, 27.94 Mg ha$^{-1}$의 값을 나타냈다. 북한 지역의 경우에는 NPP가 6.47~15.50Mg ha$^{-1}$, GPP가 10.08~24.64 Mg ha$^{-1}$의 범위이었고, 평균은 NPP와 GPP가 각각 12.59 Mg ha$^{-1}$, 13.62 Mg ha$^{-1}$의 값이 나타났다. Jung의 모델에 의하여 97년과 98년의 쌀 생산량을 추정한 결과 실제 쌀 생산량과 근접하였다. 경상도 지역은 타 지역에 비해 실측치보다 예측치가 높게 평가되었고, 추정 생산량과 실제 생산량간 사이에 상관이 없었다. 이 지역에 대한 모델의 수정이 필요하며, 순복사량과 강수량 요인이 고려되면 좀 더 정확한 분포도가 작성될 수 있을 것이다.
집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.
댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실질적인 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 관리방안을 마련하기 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 미래 시기별 지하수 함양량을 추정하였다. 이를 바탕으로 향후 기후변화에 따른 지하수 수자원 통합관리방안에 대한 정책적 사항을 제안하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 경상북도 칠곡군, 구미시 일부 및 대구시 북구 일부이며, 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 기존의 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후변화를 고려한 국내 지하수 수자원의 관리방안 수립을 위한 방향을 제시하고자 하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악할 수 있으며, 향후 수자원으로 이용이 증가될 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영체제 구축을 위한 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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