전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 대표농도경로(RCP) 시나리오인 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 관측자료와 시나리오의 기온, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하였으며, 기상청 산하 대표 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표Ⅰ:1971∼2005년, 목표Ⅱ:2006∼2040년, 목표Ⅲ:2041∼2070년, 목표Ⅳ:2071∼2100년) 적설량을 변동추이를 예측하고자 하였다. 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 기온, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 58개 기상관측소의 30년 이상 기온, 강수, 적설량 관측자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였으며, 기후변화에 따른 미래 적설량의 증감율은 목표기간이 진행될수록 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 확률적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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.

정확하고 세밀한 적설 관측시스템은 단순히 방재 차원뿐만 아니라 수문학적 관점에 있어서 물의 순환과정을 해석하는 데에도 중요한 부분으로 인식되고 있다. 최근에는 인공위성에 탑재된 마이크로파 센서를 활용한 적설량 관측시스템이 지속적으로 발전하고 있으며, 이에 대한 검증도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 한반도 적설량 관측시스템의 문제점을 파악하고, NASA의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E)가 제공하는 Snow Water Equivalent (SWE) Product를 활용하여 적설량 관측시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 적설량 관측 자료가 비교적 충분히 갖춰져 있는 관측소를 중심으로 지역적 특성을 고려하여 연구지역을 선정하고, 실 관측자료와 AMSR-E SWE 데이터에 대하여 비교 검증을 하였다. 결론적으로 오차원인 분석을 통해 앞으로의 개선점과 활용방안을 모색하였다.