This paper has presented not only the spatial coverage change of climate extreme events in summer and winter seasons during the period of 2000-2017, but also their future projections in 2021-2100, South Korea through analysis of a Combined Climate Extreme Index (CCEI). The CCEI quantifies the spatial coverage of climate extreme events based on a set of five indicators. MK (Modified Korean)-PRISM (Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model)v1.2 (1×1km) and RCP scenario data (1×1km) were applied to CCEI. Results indicated that in average, 21.7% of the areas in the summer and 23.6% in the winter experienced climate extremes from 2000 to 2017 regardless of types of climate extreme events in South Korea. The summer of 2003 and 2009 was relatively cool and humid, while the summer of 2014 and 2015 was cool and dry and the summer of 2016 was warm and dry. The extreme events with much above normal maximum and minimum temperature during the study period were detected but not much below normal maximum and minimum temperature after 2015. For RCP2.6 and RCP8.5 scenarios, there were statistically significant trends with spatial coverage expansion of climate extreme events in the future. It might be concluded that climate extreme events in the summer and winter seasons were affected simultaneously by two or more indicators than a single indicator in South Korea.

Cell based grid data of future temperature and precipitation produced with four RCP scenarios were converted into polygon based data for administrative districts using three simple vectorizing methods; (1) KMA Dong-Nae forecast point based, (2) areal ratio based and (3) central point based methods. The results were compared the existed KMA areal weight based methods to identify which methods were more efficient than others. Simple statistical methods such descriptive statistics, correlation coefficient, and Bland & Altman plots (B&A) were used to compare agreements between them. When central point and areal ratio based methods were applied to administrative districts of Eup-Myeon-Dong or some Gus, NULLs were found because their sizes are smaller than the cell of 1x1 km. Therefore, KMA Dong-Nae forecast point based methods were better when sizes of administrative districts are smaller than the cell size. For Do and Metropolitan cities, there were no greater differences among methods except for the KMA Dong- Nae forecast points. The greater the areas of administrative districts the more distortions from the KMA Dong-Nae forecast points because only KMA Dong-Nae forecast one point were used for the calculation. In conclusion, the KMA Dong-Nae forecast point based method was appropriate when sizes of administrative districts are smaller than the grid cell. For the greater areal sizes such as Do and Metropolitan cities, areal ratio and central point based methods were better.

미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는 다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주 요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확 실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다

최근 지구온난화와 기후변화로 인하여 강우 패턴이 변하고 그로인해 국지성 호우로 인한 홍수 피해가 늘고 있다. 특히, 본 연구대상지역인 도암댐 유역 같은 경우, 독특한 지질 구조와 토지 이용으로 인하여 다량의 탁수유발물질이 발생하여 비점오염원 관리지역으로 지정되었다. 즉, 다른 지역에 비하여 강우시 침식에 따른 자연적인 토양 유실이 활발하게 일어나는 곳으로 유역의 토양, 지형 및 피복조건 등의 특성이 유실에 적합한 조건으로 형성되어 왔다. 댐 상류유역에 위치한 고랭지밭 등에서 우기시 다량의 토사가 유입되고 있는 지역으로 강우시 탁도가 급속히 증가하고 호수내 탁도를 급격히 증가시키고 수력발전을 위해 강릉남대천으로 방류되는 물로 인해 하류하천의 수질 악화로 이어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 기후변화에 따른 댐 유역의 유출 및 수질 변화를 예측하기 위하여 IPCC에서 제공하는 A1B 시나리오의 4개의 RCM 기후변수(강우, 최고온도, 최저온도, 습도)를 다중인공신경망(Multisite Artificial Neural Network Downscaling Model) 기법을 통하여 지역별 상세수문시나리오를 생산하였다. SWAT 모형을 이용하여 6년(2002~2004, 2006~2008) 동안의 일변 유출량 및 월별 수질(SS, T-N, T-P) 자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시한 후, 예측된 기상 시나리오에 대해 2100년까지의 미래 수문학적 거동 변화 및 하천수질 변화를 전망하였다. 또한, 토지이용변화에 대한 5가지 시나리오 Partial Change of Forest to Urban(PCFU), Partial Change of Forest to Bare field(PCFB), Partial Change of Forest to Grassland(PCFG), Partial Change of Forest to Upland Crop(PCFUp), and Partial Change of Forest to Agriculture(PCFA)를 산정하여 기후변화와 토지이용변화를 고려한 유출 및 수질변화를 예측하였다.

본 연구에서는 신뢰할 만한 기후변화정보를 생산하기 위하여 CORDEX 권고사항을 바탕으로 5개의 지역기후모델을 이용하여 동아시아 지역의 상세 기후변화 시나리오를 생산하였고, 관측과의 비교를 통하여 모델 성능을 평가하였다. 이후 현재(1981~2005년)와 미래(2025~2049년) 기후전망 자료의 비교를 통하여 강수와 지상온도에 대한 기후변화 전망을 수행하였다.동아시아 강수와 온도에 대한 개별 모델의 모의성능을 검증하기 위하여 Historical 실험 결과를 관측자료와 비교하였다. 모든 모델이 남중국해를 포함한 아열대 태평양의 강수를 과다 모의하고, 벵골만 부근에서 강수를 과소 모의하였다. 동아시아 몬순 강수대는 모든 모델에서 비교적 현실적으로 모의되어 중위도 지역의 강수 오차는 작게 나타났다. 그리고 모든 모델이 0.7 이상의 공간상관관계를 보이며 동아시아 지역의 강수 공간 분포를 현실적으로 모의하였다. 지상온도의 경우 모델 모두 관측자료에 비하여 동아시아 대륙에서 한랭편차를 갖는 공통된 문제점이 나타났지만, 높은 공간상관관계를 보이며 비교적 현실적인 동아시아 온도를 모의하였다. 이러한 결과는 지역기후모델을 이용하여 산출된 미래 기후변화시나리오가 신뢰할 만하다는 것을 의미하기도 한다.미래 기후변화에서 강수의 경우 모델 모두 전반적으로 열대지역에서 강수가 증가하고, 아열대 북서태평양 부근에서 강수가 감소하는 패턴을 보였다. 5개 모델 결과를 단순 평균 앙상블한 결과, 중위도 부근에서 대류성 강수는 증가하는 반면 비대류성 강수는 감소하였다. 대류성 강수의 증가는 지구 온난화에 의한 대기불안정도의 증가, 비대류성 강수의 감소는 제트기류의 약화뿐만 아니라 북서태평양 고기압의 확장과 관련이 있을 수 있다. 지상온도의 경우에 모든 모델에서 전반적인 온도 상승이 나타나고 고위도에서 상승이 뚜렷한 패턴을 보였다. 이들 모델의 앙상블 평균 결과 해양에 비해 대륙에서 온도가 크게 증가되었는데, 지구온난화에 의해 비열이 작은 대륙에서 장파 복사량이 크게 증가하여 온도 증가율이 더 크게 나타나는 것으로 추정된다. 그리고 대륙에서 최저온도가 최고온도보다 상대적으로 뚜렷하게 증가하였다.기존의 단일 지역기후모델 대신 다중 지역기후모델을 이용함으로써 동아시아 강수와 온도 전망의 불확실성이 감소되어 신뢰할 만한 기후변화전망 자료 생산이 가능해졌다. 이를 기반으로 동아시아 몬순, 태풍, 가뭄, 열파 등의 극한 기후에 대한 전망을 산출할 계획이다. 더 나아가 이렇게 신뢰도가 확보된 기후변화전망자료는 농업, 수산업 등 다양한 분야에 기초자료로 활용될 것이다.

본논문에서는미래극한기후의변화를확인하고자지역기후모형을이용하여, STARDEX에서제시한극한지수를계산하고 경향성 분석을 통해 미래 극한기후의 지속성과 공간적 분포의 변화양상을 파악하였다. 강수관련 극한지수를 분석한 결과, 수도권과 경기도, 강원도 영동지역, 남해안 지역에서 증가경향성이 확인되었고, 중부 내륙지역에서는 감소경향성이전망되었다. 기온관련 극한지수를 분석한 결과 기후변화로 인해 미래 우리나라의 평균 기온이 현재보다 증가하는 것을알 수있었다. 강수관련 극한지수중 집중호우 한계점은경향성에대한기울기값이 서귀포에서0.229, 지속기간5일최대강수량은 서귀포에서 5.692, 최대 건조지속기간은 속초에서 0.099로 확인되었다. 기온관련 극한지수 중 Hotdays한계점의경향성에대한기울기값은인천에서0.077, 최대혹서기기간은울진에서0.162, Coldnight한계점은인제에서0.075, 동결일수는 통영에서 -0.193으로 확인되었다.

본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값산정을 위해 K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10∼6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s(2010∼2039년)에는 과거에 비해 10∼32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s(2070∼2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 m3/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시 기후변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.