기후변화 시나리오는 기후변화로 인한 미래 영향을 평가하여 피해를 선제적으로 최소화하기 위한 기후변화 대응 및 적응정책 수립을 위한 과학적인 근거로 활용 되어 왔다. IPCC 6차 평가보고서(AR6)에 사용된 SSPs(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오는 기존 RCP(Representative Concentration Pathways, 대표농도경로) 시나리오에 사용된 복사강제력 개념과 함께 미래의 완화 와 적응 노력에 따른 5개의 사회경제 시나리오를 추가로 고려하였다. 가나는 국가 발전용량의 54%를 수력발전에 의존하고 있어 기후변화에 따른 강수량의 감소로 전력 부족을 경험하고 있다. 또한 강우특성의 변화로 인해 주요 작물인 카사바, 옥수수, 코코아의 생산량이 감소할 것으로 예측된다. 한편, IPCC 6차 보고서의 기 준 시나리오로 채택된 SSPs 시나리오는 5차 보고서에서 채택된 RCPs 시나리오에 비해 대기 중 CO2 농도 전망을 비관적으로 평가하고 있다. Business as usual(BAU) 시나리오(RCP8.5, SSP5-8.5)에 따르면 2050년대 CO2 농도는 RCPs 시나 리오의 경우 541 ppm, SSPs 시나리오는 565 ppm으로 SSPs 시나리오가 RCPs 시나 리오에 비해 대기중 CO2 농도 증가 속도가 빠른 것으로 전망하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 시나리오의 통계적 상세화 방법인 Simple Quantile Mapping(SQM)을 사용하여 Coupled Model Intercomparison Project phase 6(CMIP6) 18개 General Circulation Model(GCM)을 활용하여 가나지역의 미래기후 변동과 불 확실성을 평가하였다.

Global warming has a major impact on the Earth’s precipitation and temperature fluctuations, and significantly affects the habitats and biodiversity of many species. Although the number of alien plants newly introduced in South Korea has recently increased due to the increasing frequency of international exchanges and climate change, studies on how climate change affects the distribution of these alien plants are lacking. This study predicts changes in the distribution of suitable habitats according to RCPs climate change scenarios using the current distribution of the invasive alien plant Conyza sumatrensis and bioclimatic variables. C. sumatrensis has a limited distribution in the southern part of South Korea. Isothermality (bio03), the max temperature of the warmest month (bio05), and the mean temperature of the driest quarter (bio09) were found to influence the distribution of C. sumatrensis. In the future, the suitable habitat for C. sumatrensis is projected to increase under RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. Changes in the distribution of alien plants can have a significant impact on the survival of native plants and cause ecosystem disturbance. Therefore, studies on changing distribution of invasive species according to climate change scenarios can provide useful information required to plan conservation strategies and restoration plans for various ecosystems.

작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모 를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변 수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관 계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.

Unit load factor, which is used for the quantification of non-point pollution in watersheds, has the limitation that it does not reflect spatial characteristics of soil, topography and temporal change due to the interannual or seasonal variability of precipitation. Therefore, we developed the method to estimate a watershed-scale non-point pollutant load using seasonal forecast data that forecast changes of precipitation up to 6 months from present time for watershed-scale water quality management. To establish a preemptive countermeasure against non-point pollution sources, it is possible to consider the unstructured management plan which is possible over several months timescale. Notably, it is possible to apply various management methods such as control of sowing and irrigation timing, control of irrigation through water management, and control of fertilizer through fertilization management. In this study, APEX-Paddy model, which can consider the farming method in field scale, was applied to evaluate the applicability of seasonal forecast data. It was confirmed that the rainfall amount during the growing season is an essential factor in the non-point pollution pollutant load. The APEX-Paddy model for quantifying non-point pollution according to various farming methods in paddy fields simulated similarly the annual variation tendency of TN and TP pollutant loads in rice paddies but showed a tendency to underestimate load quantitatively.

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.

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.

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.

지 신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후 와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입 량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결 과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.

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.

최근 기후변화 및 4대강 보에 의한 본류 구간에서의 조류 발생 우려로 인하여 지류로부터 유입되는 영양염류 물질 등 비점오염에 대한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같이 영양염류의 다량 유입 등 원인제공에서 대 조류 발생과 같은 수질현상으로 발현되기까지 장기간이 소요되는 경우, 오염원의 입체적 관리 및 사전예방 대책 수립을 위한 장기 수질예보의 필요성이 높아지고 있다. 국내의 경우 「수질예보 및 대응조치에 관한 규정」에 따라 현재 국립환경과학원에서는 4대강 본류 중심의 7일 단위의 단기 수질예보를 수행하고 있으며, 해외의 경우에도 장기 수질예보의 사례를 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 3개월 선행예측기간(lead time)의 장기 수질예보를 위해서 통계적 접근 방법과 모델링 기반 접근 방법의 예측성을 비교하였다. 통계적 접근 방법의 경우 관측자료 기반 기후인자(Climate Index)와 중권역 규모 관측 수질 사이의 지체시간(lag time)을 갖는 원격상관(teleconnection)을 이용하여 모델링 과정 없이 수질을 예측하였다. 반면 모델링 기반 방법의 경우에는 장기 기후예측 정보를 유역규모 및 일 단위로 시·공간적 상세화(downscaling)를 거쳐 유역모형의 입력으로 사용하여 수질을 예측하였으며, 유역모형으로는 국내에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 및 Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) 모형을 사용하였다. 낙동강의 위천 중권역을 대상으로 하여 총질소(TN) 및 총인(TP) 수질항목에 대한 예측성을 평가하였다. 통계적 방법의 경우 3개 관측지점에서 월별(12개월) 수질 장기 예측을 수행한 결과 유의수준 0.05에서 유의미한 상관계수(Temporal Correlation Coefficient) 이상의 값을 보인 경우는 TN, TP의 경우 각각 83%, 89%로서 적절한 예측성을 보였다. 반면 모델링 방법의 경우에는 수질의 절댓값(농도) 비교를 통한 예측성 평가에는 어려움이 있는 것으로 나타났으며, 향후 추가적인 예측성 평가 기법의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

강수의 강도와 빈도의 변화는 물관련 자연재난과 밀접하게 연관되어 있다. 기후변화와 기후변동의 영향으로 국내 호우의 발생빈도와 강도가 증가세에 있으며, 이로 인한 사회경제적 손실은 국가경제에 악영향으로 작용하고 있다. 최근 배포된 IPCC 5차보고서에서도 호우의 빈도와 강도가 중위도와 적도지역에서 증가될 가능성이 매우 크다(very likely)고 전망하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 미래 강수의 변화가 국내 물관련 재난에 미칠 수 있는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 IPCC 5차보고서 작성에 이용된 20개 CMIP5 기후모델 결과를 이용하여 자연재난 발생과 관련된 강수지표의 변화를 분석하였다. 강수와 관련된 주요 지표로는 유럽의 STARDEX(STAtistical and Regional dynamical Downscaling of EXtremes for European regions)에서 제시한 6개 지표를 이용하였다. 6개 지표는 90분위에 해당하는 강수량(pd90), 5일 최대강수량(px5d), 평균강수강도(pint), 90분위 강수량을 초과하는 강수량의 비율(pfl90), 90분위 강수량을 초과하는 강수일수(pnl90), 최대 연속 무강수일수(pxcdd)이다. 분석기간은 과거 1976~2005년, 미래 2011~2040년으로 설정하였으며, 두 분석기간에서의 지표값을 비교함으로써 변동 가능성을 전망하였다. 분석결과 pd90, px5d, pfl90, pnl90 지표가 증가될 것으로 나타나 호우의 빈도와 강도가 기후변화로 인해 강화될 가능성이 큰 것으로 전망되었다. 이에 비해 pxcdd는 변화는 기후모델간 전망에서도 불확실성이 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화가 국내 호우발생에 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인한 피해도 증가될 수 있음을 시사하였다. 따라서 비록 기후변화 전망이 여전히 상당한 불확실성을 포함하고 있지만, 불확실성 범위 내에서 현재 방재시스템의 취약성과 적응능력을 평가하고 취약한 정도와 시급성을 고려하여 기후변화에 적응해 나가는 방재전략이 필요할 것으로 사료된다.

Irrigation pipeline networks consist mainly of buried pipes and are therefore relatively free from topographic constraints. Installation of irrigation pipeline systems is increasing since the systems have several advantages compared to open channel systems. To achieve economic design of pipeline networks, the layout should meet several conditions such as shortest path, maximum flow, and least cost. Graph theory is mathematical tool which enable to find out optimum layout for complicated network systems. In this study, applicability of graph theory to figure out optimum layout of irrigation pipeline networks was evaluated.