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.

한반도는 계절 및 지리적 위치에 따라 강수특성이 상이하여 수자원 관리 및 계획수립 시 홍수, 가뭄을 사전에 대비하는 것이 매우 중요하다. 더욱이 기후변화로 인한 강수 및 기온의 변화는 홍수 및 가뭄 등 수재해의 변동을 더욱 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구에서는 남한 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 기후변화에 따른 우기(7∼9월)와 건기(10∼3월)에서의 미래 하천유량의 변화를 전망 및 분석하고자 한다. 이를 위해 CMIP5의 핵심실험인 2개 RCP 시나리오(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하였으며, 적정 GCM (INMCM4 모형)을 선정하였다. 5대강 유역의 유량을 전망하기 위해 상세화된 기후변화 시나리오를 장기 강우-유출모형(PRMS 모형)의 입력으로 하여 유량해석을 수행하였다. 장기간의 자료를 활용하여 PRMS의 모형 매개변수를 추정하였으며, 과거기간(1976∼2005년) 대비 미래 3기간(2025s, 2055s, and 2085s)에 대한 우기 및 건기 시의 유량변화를 분석하였다. 평가결과, 건기에서의 유출량 감소는 RCP8.5 시나리오 대비 RCP4.5 시나리오에서 더 크게 나타났으며, RCP4.5 시나리오 하에서 2025s, 2055s 기간의 유출량은 -7.23%, -3.81% 감소하는 것으로 나타나 가까운 미래(2025s) 기간에서의 유출량 감소가 더욱 클 것으로 전망되었다. 먼 미래(2085s) 기간의 경우, 북부지역은 유량이 증가, 남부지역은 유량이 감소하는 것으로 나타났다. 한편, RCP 8.5 시나리오 하에서는 남부지역을 포함한 대부분의 지역이 가뭄에 대한 취약성이 높아지는 것으로 나타났다. 우기에서의 유출량 변화는 2개 RCP 시나리오 및 미래 전 기간에서 지역에 따라 유량이 증가(북부 및 서부지역) 또는 감소(남부)하는 것으로 나타났다.

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 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.

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.

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.

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.

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.

Future changes in mineral dust emission are studied using CMIP5 models. These models simulate climatological spatial distribution of dust emission over the observed major sources; Sahara Desert to Arabia and Southwest Asia. Model estimates for the range of global dust emission simulation appear large in the quantity of dust produced and the amplitude of interannual variability. According to the ensemble mean in global annual emissions, projections of four RCPs do not have significant long-term trends in mineral dust aerosol emissions at the end of 21st century. Meanwhile over Northeast Asia, annual emissions are projected to decrease significantly in four RCPs. Reductions appear over the major sources of mineral dust. Seasonally emission reduction in spring is distinct. In April and May, future changes with decreasing emission appear only in RCP4.5 with significance. Aerosol emission amount changes are related to changes in land surface property. We analyze future projection of soil moisture and bare soil area fraction. Regarding the projected decreasing trend in the annual emission amount over Northeast Asia, soil moisture is expected to increase in the emission source region in four RCPs. Relatively, the effect of bare soil area changes over the emission source appears in some models and RCPs.