대기 및 해양의 대규모 환경에서 열대저기압 발생의 잠재적 빈도는 잠재생성지수(GPI; Genesis Potential Index)를 이용하여 예측할 수 있다. 본 연구에서는 18개의 CMIP5 기후모델을 이용하여 GPI의 연진동 및 경년변동성이 분석되었다. 비교를 위하여 재분석자료로부터 계산된 GPI의 연진동이 재조명되었다. 특히 CMIP5 기후모델과 재분석자료에 의한 GPI가 비교되었고, 그 차이에 대한 가능한 해석이 논의되었다. ENSO (El Nino and Southern Oscillation)는 열대 저기압 발생 및 경로에 영향을 주는 열대 기후현상이다. 잠재생성지수가 네 개의 대규모 매개변수의 함수임을 이용함으로써 열대저기압발생에 대한 역학적 해석이 제시되었다. 본 연구에서는 엘니뇨 혹은 라니냐 해에 GPI 편차를 논의하였고, 그 편차에 가장 영향을 많이 주는 인자를 찾았다. 또한 여러 대규모 인자를 활용하여 북태평양지역 열대저기압 발생에 대하여 가능한 기작을 논의하였다.

This study evaluated the performance of GFDL HiRAM, a fine resolution AGCM, in the simulation of GPI (Genesis Potential Index) of tropical cyclone and its temporal variation over the Western North Pacific (WNP). We analyzed the AMIP simulation by the AGCM for the 30-year (1979-2008) forced by observed sea surface temperatures as the lower boundary condition. Since GPI depends on the five large-scale environmental factors(850 hPa absolute vorticity, 700 hPa relative humidity, vertical wind shear, maximum potential intensity, and 500 hPa vertical velocity), the biases of the simulation are examined for these factors as well as GPI itself. The results are compared with the ECMWF Interim reanalysis (ERA-I), and the analyses show that both the mean spatial pattern and the seasonal cycle of GPI over the WNP are reasonably simulated by HiRAM. But the magnitude of GPI is significantly underestimated due to the combined contribution of negative biases in four factors excluding the low-level vorticity. It is demonstrated that the three leading modes of spatio-temporal variability of GPI in EOF analysis for ERA-I are associated with ENSO, climate change with long-term trends, and SST anomalies over the WNP. The response of GPI to ENSO is more or less captured by HiRAM, including the east-west shift of Typhoon genesis location. However, it is supposed that unrealistic response of GPI and its factors to La-Nina or eastern Pacific El-Nino is an important shortcoming of HiRAM. In addition, HiRAM fails to reproduce the characteristic spatiotemporal variation associated with the climate change mode of GPI. The key findings from this study provide helpful guidance for improvement of HiRAM.

계절별 유량의 연간 변동성은 열대지역의 해수면 온도와 같은 기후요소들을 사용하여 예측될수 있으며, 일 유출량의 변동성은 기상요소들을 사용하여 예측할 수 있다. 또한, 유출량은 하천에서 비점오염원으로부터의 오염물질 부하량과 밀접한 관계를 가진다. 이러한 관계에 기초하여, 이 연구에서는 기후 및 기상 예측 값들을 활용하여 계절별 그리고 일별 영양물질 부하량을 예측한다. 영양물질으로는 총질소(TN)의 부하량을 예측하였으며, 미국 동남부 지역에 위치한 18개 관측 지점을 대상으로 하였다. 계절별 영양물질 부하량 예측을 위해서는, 우선 기후 예측값을 사용하여 계절별 유출량을 모의하고, 모의된 유출량값들을 사용하여 다시 영양물질 부하량을 예측 하였다. 이를 위해 겨울동안의 계절별 영양물질 부하량을 예측하기 위해 개발된 로그-선형 주성분 회귀분석 모형은 예측 강우량과 관측 강우량 사이의 유의한 관계를 나타내었으며, 예측 강우량을 사용하여 유출량을 성공적으로 예측할 수 있었다. 일 영양물질 예측을 위해서는 기상조건을 대표하는 일일 선행 강우 예측값과, 초기 유역 조건을 대표하는 과거 3일의 일유량 평균값을 두개의 예측치로 사용였으며, 모형으로는 비모수 재표본 방법을 사용하였다. 이상으로부터 예측 모의된 계절 그리고 일 영양물질 부하량은 해당 유역에서의 기준 영양물질 부하량을 초과하지 않도록 하는 영양물질 배분 모형에 활용될 수 있으며, 수질 관리 계획을 위한 영양물질 배분 모형의 잠재적 유용성에 대해서 논의 하였다.

본 연구는 수자원 상황을 평가하기 위해 기존에 개발된 물 빈곤지수에 지역적 기상 변동 및 홍수피해를 평가할 수 있는 세부지표를 추가하여 홍승진 등(2011)에 의해 개발된 기후 변동성지수(Climate Variability Index, CVI)를 국내에 적용하였다. 물이용 평가에 초점이 맞추어진 물 빈곤지수 세부지표를 선정하고 지역적 특성에 따른 치수 및 기후변동성 내용이 추가된 지역별 특성인자를 선정하여 1998년부터 2020년까지 물 빈곤지수와 기후 변동성지수에 대한 분석을 실시하여 지역별 변동성을 평가하고 물 부문 정책, 투자 및 적용에 대한 우선순위를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 근 미래의 자료는 수자원 장기종합계획에서 제시하는 미래 수요자료를 이용하였으며, 기상 관련 자료는 기상청에서 제시하고 있는 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 미래 기후변동성을 평가하였다. 이렇게 기후변화가 추가된 내용을 기후변화 변동성지수(Climate Change Variability Index, CCVI)로 명명하여 제시하였다. 기후변화 변동성지수는 치수와 기후변동성을 함께 고려하여 지역별 특성인자를 추가하여 고려하였으며, 물이용에 영향을 미치는 인자와 치수 및 기후변화를 함께 고려할 수 있으므로, 지역별로 기후변화에 대응하는 물이용뿐만 아니라 홍수관리에도 사용할 수 있을 것이다.