본 연구에서는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction)기법을 활용한 가뭄전망 체계를 구축하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 과거 관측 수문기상 및 지형정보를 이용하여 우리나라 전역에 지면모델(Land Surface Model, LSM)을 구축하고 유출량(Historical Runoff, HR)을 생산하였다. 또한, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별(1, 2, 3개월) 전망된 유출량(Predicted Runoff, PR)을 생산하였다. 평가결과 여름 및 가을철 보다 봄철 및 겨울철에 정확도가 높았으며, 1개월 전망 이후로는 정확도가 낮게 나타났다. 가뭄지수는 국내 가뭄해석에 있어 검증된 표준유출지수(Standardized Runoff Index, SRI)를 활용하였으며, PR_SRI을 산정 및 평가하였다. 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고려되어 ESP HR에 비해 정확도가 크게 개선됨을 알 수 있었다. 선행시간별 상관계수는 평균 0.71, 0.48, 0.00, 평균제곱근오차는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 건조기에 정확도가 높게 나타나 1, 2개월 전망까지는 ESP를 활용한 국내 가뭄예보의 활용성이 높다고 판단된다.
Present day, 1.1 billion people face the lack of water; 1.3 billion people cannot access modern energy and 1.02 billion people are still starving. Meanwhile, the number of human population keeps increasing and this will induce the water, energy, and food scarcity in the future even worse. Increasing the stock or finding new alternative resources of water, energy and food individually is the most practical way to avoid the scarcity. Behind this improvement, it must be realized that these resources are connected each other. Water needs energy to be treated and distributed; in opposite way energy production requires water for cooling system or as the sources in hydropower plant. Food is in needed water and energy for growing, producing and delivering. Food can also become new energy source from biofuel but the food intensification will deteriorate water quality. Therefore, the integrated development and management, known as Water-Energy-Food (WEF) Nexus, is needed to reach the balance and optimal development.
Fulfilling the human need faces another challenge when the climate change influences the availability of these resources. Many researchers report that climate change causes increase in the earth temperature alters the rainfall pattern and magnitude which affect the safe water availability. Further, it can affect the food and energy production. Taking an inappropriate use of water, energy and food will threaten the amount of resources itself. As it is a complex and complicated interconnection, it is difficult to determine the appropriate uses solely based on human judgment. Many researchers have developed computer models to simulate the correlation between each element and aid the decision maker. Due to its complexity, most of models only focus on one or two elements such as water-energy or water-food and put other element as the secondary parameter. This study provides overview of the WEF Nexus and inter-connections among the three elements. Furthermore, we will envision a development of an evaluation model that can simulate and optimize the use of water, energy and food efficiently under the climate change condition. If succeed, this model could be a decision support system for government or stakeholder to implement a regulation related to efficient use of water, energy and food.
본 연구에서는 가뭄해석을 위한 이변량 결합가뭄지수를 산정하고 국내 활용성을 평가하였다. 이변량 결합가뭄지수 산정을 위해 결합분포함수는 Clayton copula, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였으며, 입력변수로는 1977∼2012년 동안의 강수량 및 토양수분량 자료를 선정하였다. 우리나라에 대한 이변량 결합가뭄지수를 산정한 후, 기존 가뭄지수인 SPI 및 SSI와 같이 시계열 분석, 지역별 분석 및 ROC 분석을 수행하여 활용성을 평가하였다. 분석결과 SPI는 가뭄의 시작, SSI는 가뭄의 해갈을 적절히 고려하였으며, 이변량 결합가뭄지수는 SPI 및 SSI의 거동 특성을 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 이변량 결합가뭄지수가 SPI 및 SSI에 비해 ROC score가 높게 산정되었으며, 지역별 분석에서도 지역의 가뭄 상황을 적절히 재현하여 활용성이 우수하게 나타났다. 이변량 결합가뭄지수는 기존 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하였다는 측면에서 국내 가뭄해석의 활용성이 높다고 판단된다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 기후, 수문정보로부터 가뭄전망 정보를 생산 및 분석하고자 한다. 미래의 불확실성 을 고려하기위해 3개 GCMs와 3개 수문모형을 이용하였다. 강수량, 유출량 및 토양수분량으로부터 기상학적, 수문학적 및 농업적 가뭄지수로 분류되는 SPI, SRI 및 SSI를 산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래 가뭄의 경향은 봄철 및 겨울철에 크게 증가할 것으로 전망되었으며, 가뭄발생빈도의 경우 SRI 및 SSI가 SPI 보다 더 높게 나타났다. 미래 기후변화 가 기상학적 가뭄 보다는 수문학적 및 농업적 가뭄에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과 Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006∼2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교‧평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 기록된 관측가뭄자료를 이용하여 수문기상 기반의 국내 가뭄판단기준을 제시하는데 있다. 과거 1991년에서 2009년까지 기록된 가뭄사례를 수집한 후, 관측기상정보와 LSM(Land Surface Model)으로부터 생산된 수문정보를 이용하여 백분위 해석을 수행하였다. 기간별 가뭄판단기준을 도출하기 위해 객관적 가뭄평가 기법인 ROC(Relative Operating Characteristics) 분석을 이용하였다. 국내 가뭄기준은 대표적으로 강수 및 유출이 지속기간 3개월에 평년대비 35% 이하, 토양수분이 지속기간 2개월의 35% 이하 그리고 증발산량이 지속기간 3개월에 65% 이상으로 나타났다. 가뭄판단기준의 적용성 평가를 위해 SPI(3)와의 ROC 분석을 수행한 결과 SPI(3)에 비해 적용성이 높은 것으로 나타났다. 또한 가뭄판단기준에 대한 지역별 분석을 수행한 결과 공간적으로 가뭄상황을 적절히 반영하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 쾨펜의 기후대 구분법을 이용하여 현재 아시아 지역(경도 55.6°∼149.3°, 위도 -11.5°∼53.0°) 기후대를 분석하고, IPCC SRES A2 시나리오 상황에서의 기후대 변화를 전망하였다. 이와 더불어 기후대 구분의 기준이 되는 강수 및 기온자료의 시공간적 변동성을 분석하였다. 기후요소의 변동성을 분석한 결과, 2080년경에는 기준기간(1991∼2010)에 비해 기온은 4.0℃, 강수량은 12% 증가할 것으로 전망되었다. 공간적으로는 기온의 경우 고위도 지역이 저위도 지역보다 기온상승폭이 크게 나타났으며 강수량은 지역적 편중이 심화될 것으로 전망되었다. 기후대 변화를 전망한 결과, 대체로 온난한 기후대의 면적은 증가한 반면, 한랭한 기후대의 면적은 감소하는 것으로 분석되었다. 기준기간 대비 2080년경에는 열대 기후대(A)의 경우 7.2%, 건조 기후대(B)는 1.9% 증가하였으며 온대 기후대(C), 냉대 기후대(D), 한대 기후대(E)는 각각 -2.4%, -4.9%, -1.8% 감소하는 것으로 전망되었다. 이러한 결과는 지구온난화에 따른 기온 증가와 사막화의 영향에 기인한 것으로 판단된다.
본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006∼2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 스케일 특성을 이용하여 기후변화에 따른 일단위 이하의 극한강우를 평가할 수 있는 방법을 제안하였으며, 서울을 비롯한 6개 주요 기상관측소 지점을 대상으로 적용성을 평가하였다. 우선, 과거 관측자료를 이용하여 스케일 특성을 이용한 확률강우량 산정기법의 적용성을 평가하였으며, 평가 결과 빈도분석과 스케일 특성으로 산정된 확률강우량의 절대상대오차가 10% 내외의 범위를 보였다. 또한 기준기간의 기후시나리오를 이용하여 적용성 평가를 수행한 결과 100년 빈도이내에서 20% 내의 절대상대오차를 보였다. 평가 결과를 통해 본 연구에서 적용한 스케일 특성 기법은 미래 확률강우량 산정 시 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 지표수문해석모형을 활용한 동아시아 지역의 유출해석을 수행하고 그 적용성을 평가하였다. 이에 전지구 자료를 수집한 후 모형의 입력자료로 재구성하였으며, 모의 결과의 검증을 위해 GRDC에서 제공하는 국외 34개 지점의 관측유량자료를 수집하였다. 쾨펜의 기후대 구분을 통한 매개변수 전이 방법을 이용하여 미계측지역의 유출 매개변수를 결정하였으며, 동아시아 지역에 유출해석을 수행하였다. 그 결과 미계측지역으로 가정한 17개 유역에서 모의치가 관측치와 유사하게 거동하는 것으로 나타나 결과의 신뢰성이 높음을 확인하였다. 최종 결정된 매개변수로부터 동아시아 전역에 수문성분을 산정하였으며, 대체로 동아시아 지역의 국가들의 수문성분 거동은 계절별로 유사한 것으로 확인되었다. 또한, 중국의 남부지역, 일본 및 대만은 동아시아 내에서도 유출의 발생이 가장 높은 반면, 몽골 및 중국 북부지역에서는 매우 낮은 것으로 분석되었다.