An application of an integrated climate extreme index (CEI) is presented, that quantifies observed climate change of South Korea by various five indicators. Based on an annual basis surface observation station data, climate extreme indicators that measure the fraction of the stations in South Korea are analyzed. Results for the annual CEI indicate that the area experiencing much above-normal maximum and minimum temperatures in recent years has been increased. The extremes in much greater-than-normal number of days with or without precipitation has a large interannual variability similar with much above and below normal standardized precipitation index. Results from above-normal proportion of heavy daily precipitation show a more pronounced increasing feature from 1990’s to the early 2010’s. Five indicators in CEI had distinct contrasting features which indicates that CEI can be a useful tool in providing the information on the percentage of the climate in South Korea that experienced various kinds of extreme conditions during any given year or period.

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.

기후변화 모델을 통해 미래 전망에 대한 연구를 수행하는 것은 다양한 분야에서의 적응과 대응 전략을 수립하고 이상기후에 대한 영향을 최소화하고자 하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 총 20개의 기후변화 모델 자료(1981∼2100년)를 수집하였으며 미래 시나리오는 RCP 4.5와 8.5시나리오를 사용하였다. 한강유역을 대상으로 지역오차보정을 통해 지역적인 스케일의 불일치를 개선하고 특히, 미래 시나리오에 대해서는 비정상성 분위사상법을 통해 미래 시나리오의 추세가 왜곡되지 않도록 하는 NSQM기법을 제안하였다. 베이지안 모델 평균기법(BMA)을 적용하여 각 관측소별로 가중치가 높은 모델만을 선별한 최적의 모델 조합을 통해 강우자료의 정확성과 신뢰도를 확보하였다. 베이지안 앙상블 강우의 R2=0.54, NSE=0.53, RMSE=90.49 mm로 단일모델에 비해 상대적으로 개선된 결과를 나타내었다. 미래 시나리오에 대한 전망결과 온실가스 배출농도가 높은 RCP 8.5 시나리오의 증가율이 RCP 4.5 시나리오에 비해 더 크게 나타났다. 또한 극치수문사상분석을 위해 GEV Scaling과 SPI가뭄지수를 이용한 홍수 및 가뭄의 IDF와 SDF곡선을 전망하였다. 확률강우량 산정 결과 관측기간의 500년 빈도, 지속시간 10분에 해당되는 강우강도가 224.1 mm/hr인 것에 비하여 RCP 4.5, RCP 8.5 시나리오 각각 279.8 mm/hr, 299.7 mm/hr로 기준 시나리오에 비해 증가하는 전망 결과를 나타냈다. 가뭄의 경우, 한강유역은 가뭄에 대한 민감도가 낮은 것으로 전망되었다. 본 연구를 통해 불확실성을 줄이고 다양한 통계적인 분석결과를 제시함으로써 극치수문사상의 전망이 가능하였다. 이를 통해 수자원 변동성과 취약성을 파악하고 수자원 계획 및 운영을 위한 정보 제공에 도움을 줄 것으로 판단된다.

한반도를 포함한 동아시아 지역은 여름철에 수문기상학적 극치사상에 취약한 지역이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 동아시아 지역의 대기순환 패턴인 Pacific-Japan (PJ) 패턴을 중심으로 북서태평양 지역의 태풍 활동 특성을 분석하였다. 특히, 한반도에 영향을 미치는 태풍을 중심으로 낙동강 유역의 태풍에 의해 유발된 여름철(June-September) 강수의 지역적 특성 변화를 진단하였다. 분석 결과, 양(+)의 PJ 기간에 발생하는 대기순환패턴의 변화는 태풍의 활동에 보다 유리한 작용을 하는 것으로 나타났다. 한반도에 영향을 미치는 태풍에 대한 진로 분석 결과, 양(+) PJ 기간동안 태풍이 주로 남서쪽으로 향하는 경향이 있으며, 음(-)의 PJ 기간에는 북동쪽으로 향하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 태풍 진로의 전향점(recurving location)은 양(+)의 PJ 기간에는 보다 북서쪽에 위치하며, 음(-)의 PJ 기간에는 보다 북동쪽에 치우쳐 있음이 분석되었다. 따라서, 음(-)의 PJ기간 보다 양(+)의 PJ 기간에 태풍의 활동이 활발하며, 낙동강유역에서 태풍에 의한 강수가 통계적으로 유의한 증가패턴이 뚜렷하게 발생하고 있는 것으로 확인되었다.

가뭄, 홍수와 같은 이상기후에 따른 낙동강 유역의 수문과 수질에 미치는 영향을 평가하기 위해 강우 시나리오기반의 장기유출 유역모의를 통해 지표유출과 오염부하량 발생 특성을 살펴보았다. 전반적으로 가뭄년도에서는 지표유출량 감소에 따라 오염부하량 감소현상을, 홍수년도에는 강우유출 증가에 따른 부하량 증가를 나타냈으나, 상류유역의 댐 직·하류와 같은 특정유역에서는 가뭄 시 댐 운영으로 인한 방류효과와 토양수분량의 변화 등의 물리적 요인들로 인해 SS부하량의 증가현상이 나타났다. 가뭄에 따른 SS의 농도변화는 유량변화에 따라 민감하게 반응하여 가뭄년도의 평수량 및 갈수량 시기에 높은 농도분포를 나타내었고 T-P는 상대적으로 본류구간보다는 유량이 비교적 적은 지류구간에서 높은 농도범위를 나타내었다. 반면, 홍수년도의 경우 SS와 T-P 모두 기준년도와 유사한 농도범위에서 완만한 형태의 변화를 보였다. 또한, 유출량이 적은 건기 시에는 SS 부하량 유출도 감소하지만 유출량이 증가할수록 부하량이 급격히 증가하는 반면, T-P의 경우 건기 시에 부하량 유출이 크고 강우 시에는 오히려 감소하여 건기일수와 강우패턴에 지배적으로 각기 다른 영향을 받는 것으로 판단된다.