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        1.
        2018.08 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.
        2.
        2018.07 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 미래 기간의 극한 가뭄을 분석하기 위하여 RCP 시나리오 기반의 CMIP5 GCMs 강우자료(2011~2099)를 활용하였으며, 과거 관측 치의 경우 기상청 ASOS자료(1976~2005)를 이용하여, 미래 가뭄 평가를 하였다. 한반도 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 연평균 강우량, 무강우일수, Drought Spell, Average Severity를 비교 분석한 결과, 가장 심한 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR로 나타났으며, 보통 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 HadGEM2-CC, CMCC-CM, HadGEM2-ES, 상대적으로 미래의 가뭄을 약하게 전망하는 GCM은 CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM, CanESM2로 선정되었다. 극한 가뭄을 전망하는 모델로 는 CMCC-CMS, 가장 약한 가뭄을 전망하는 모델은 CanESM2를 선정하여 한반도에 적용한 결과 CMCC-CMS는 과거 대비 가뭄의 심도 및 빈도 가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, CanESM2는 과거 대비 심도는 증가하였지만 발생빈도는 적어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 미래 극한 가뭄 평가에 있어서 합리적인 기후변화 시나리오를 선정하는 기초 자료로 활용될 것으로 판단된다.
        3.
        2018.01 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 다중 기후모델에 의한 미래 기후자료를 기반으로 SWAT-K 유역모형을 적용하여, 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수자원 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 9개의 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2010~2099년)에 대한 SWAT-K 모형의 기상자료로 적용하였다. 과거(1992~2013년) 및 미래기간에 대한 연도별 수문변화를 분석한 결과 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 모두 증가하는 추세로 나타났다. 과거기간에 비해 유출량의 변화가 가장 크게 나타났으며(최대 50% 증가), 증발산량은 상대적으로 작게 나타났다(최대 11% 증가). 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가에 따라 유출량과 함양량도 크게 증가하는 반면, 동일기간에 대한 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다. 1월과 12월은 반대의 경향이 나타났다. 미래의 물수지 변화를 분석한 결과 강수량 대비 유출량, 증발산량, 함양량의 비율은 변화가 크지 않으나, 과거와 비교했을 때 RCP 8.5 시나리오에서 유출량 비율은 최대 4.3% 증가하는 반면, 증발산량 비율은 최대 3.5% 감소하는 것으로 나타났다. 기존의 타 연구와 본 연구에서 도출한 결과를 종합해 볼 때, 현재 제시되고 있는 기후변화 시나리오 가정 하에서는 미래로 갈수록 점차 강수량과 유출량이 증가할 것이고 특히 여름철 강수량 및 유출량의 증가가 예상된다. 이로 인해 제주도 지역의 함양량도 함께 증가할 것으로 판단할 수 있다. 다만, 본 연구는 장기적인 측면에서 자연적인 기후변화로 인한 영향을 분석한 것이며, 추가적으로 단기적인 수재해 대응을 위한 홍수와 가뭄관리, 인위적인 용수수급 관리 등에 대한 종합적인 분석을 통해 제주도 수자원의 지속가능한 이용을 위한 대응방안이 필요하다고 판단된다.
        4.
        2017.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        The main objective of this study was to assess reference evapotranspiration based on multiple GCMs (General Circulation Models) and estimation methods. In this study, 10 GCMs based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 scenario were used to estimate reference evapotranspiration. 54 ASOS (Automated Synoptic Observing System) data were constructed by statistical downscaling techniques. The meteorological variables of precipitation, maximum temperature and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation were produced using GCMs. For the past and future periods, we estimated reference evapotranspiration by GCMs and analyzed the statistical characteristics and analyzed its uncertainty. Five methods (BC: Blaney-Criddle, HS: Hargreaves-Samani, MK: Makkink, MS: Matt-Shuttleworth, and PM: Penman-Monteith) were selected to analyze the uncertainty by reference evapotranspiration estimation methods. We compared the uncertainty of reference evapotranspiration method by the variable expansion and analyzed which variables greatly influence reference evapotranspiration estimation. The posterior probabilities of five methods were estimated as BC: 0.1792, HS: 0.1775, MK: 0.2361, MS: 0.2054, and PM: 0.2018. The posterior probability indicated how well reference evapotranspiration estimated with 10 GCMs for five methods reflected the estimated reference evapotranspiration using the observed data. Through this study, we analyzed the overall characteristics of reference evapotranspiration according to GCMs and reference evapotranspiration estimation methods The results of this study might be used as a basic data for preparing the standard method of reference evapotranspiration to derive the water management method under climate change.
        5.
        2015.10 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011∼2040년) 극치 강수전망과 빈도분 석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행 하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2∼10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합 개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
        6.
        2014.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.
        7.
        2014.02 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 기후변화에 따른 충주댐 유입량을 모의하였으며 이때 발생되는 불확실성을 분석하였다. GCM별 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4 A2 시나리오에 의한 4개의 GCM 강수량 결과를 추계학적 모형인 TFN 모형에 적용하였다. TFN 모형의 불확실성을 고려하기 위하여 정규분포를 따르는 100개의 잡음항을 생성하여 앙상블 유입량 시나리오를 생성하였고, 결과적으로 400개의 미래 유입량 시나리오를 제시하였다. 분석 결과 과거 30년과 비교하여 미래에는 다른 변화율을 보였으며, 모든 시나리오에서 전 기간에 걸쳐 연 유입량 증가 양상을 보였고 여름철의 유입량 증가, 봄철의 유입량 감소가 전망되었다.
        8.
        2013.03 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        평창유역의 적설량을 모의하기 위하여 HSPF 모형을 적용하였다. 미래 적설량을 평가하기 위해 CIMIP3에서 제공하는 A1, A1B, B1의 온실가스 배출시나리오에 기반한 GCMs를 이용하였으며, HSPF 모형과 GCMs의 통계학적 오류를 최소화하기 위해 편의보정(Bias-correction)과 시간적 분해모형(Temporal disaggregation)을 적용하였다. 모형의 검·보정 결과 모의된 유출량과 적설량의 경우 모형 효율이 높게 나타났으며, 특히 모형의 검정 후 상관계수를 분석한 결과 월별 유출량의 상관계수는 0.94로 나타났다. 월별 적설량, 또한, 상관계수가 0.91로 나타나 보정된 HSPF 모형이 평창지역에 대한 유출량과 적설량을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. GCMs를 이용한 2018년 평창올림픽 경기장의 적설량을 분석한 결과 1월에는 17.62%, 2월에는 9.38%, 3월에는 7.25%의 적설량이 감소되는 것으로 나타났다.
        9.
        2011.05 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로
        10.
        2010.09 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구의 목적은 GCM으로부터 생산된 기후시나리오자료를 이용하여 미래 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하고 미래기간의 확률강우량, 홍수량, 홍수위 산정을 통해 기후변화로 인한 홍수특성변화를 정량적으로 분석하는데 있다. 대상유역으로 남한강 상류유역을 선정하였으며, 기후시나리오자료는 13개 GCMs으로부터 IPCC SRES A2 기후시나리오 자료를 구축하였고 자료기간은 총 130년(1971~2100년)이다. 확률강우량은 4개 자료기간(S0: 1971~20