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기후변화에 따른 다목적댐 저수지의 취약성 평가 원문보기

물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future, v.45 no.11, 2012년, pp.27 - 32  

이혜숙 (K-water)

초록이 없습니다.

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문제 정의

  • 2002년 동아시아 주변의 기후변화 시나리오를 생산하고자 독일의 대기-해양 결합모델인 ECHO-G를 도입한 후 이를 개선시켜 전지구 기후시나리오 자료를 생산하고 이 자료를 경계자료로 하여 미국의 MM5를 이용하여 130년간(1971~2100)의 고해상도 지역기후시나리오를 생산하였다. 본 연구에서는 AR4 기반의 한반도 기후전망 모의자료(RCM)를 통해 이를 다시 수문학적 스케일로 통계적 상세화한 후 지역별 상세수문시나리오를 생산하여 미래 수질전망에 활용하고자 한다.
  • 본 연구에서는 기후변화로 인한 신뢰성이 있는 영향평가를 위해서 기후변화 시나리오의 상세화를 이용한 상세지역의 기후예측, 댐 유역 모형에서의 유출, 토사 및 오염물질예측을 통해 기후변화에 의한 다목적댐 취약성을 평가하고 대응방안을 도출하기 위한 자료로 활용하고자 한다.
  • 총 5개의 변수에 대하여 상세화를 통해 생산된 기후변화 시나리오를 SWAT모델의 입력자료로 사용하여 유출모의를 실시하고 미래 일 단위 유출량 산정에 다른 강우-유출 특성분석 및 물수지 분석, 수질분석을 수행하였다. 이 때, 미래토지이용 및 식생 등 유역에 대한 환경은 현재와 같다고 가정을 하고 연구를 수행하였으며, 오직 기후에 의한 수문-수질반응을 보고자 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기후변화로 인한 댐 저수지의 수환경 변화에 대한 분석이 왜 필요한가? 기후변화로 나타나게 될 댐 저수지의 수환경 변화에 대한 분석은 국가 수자원관리 측면에서 우선적으로 대비해야할 중요한 문제이며 정확한 분석과 취약성 평가가 필수적이라 할 수 있다. 하지만 아직까지 기후변화에 대응 및 적응을 위한 수자원, 수질 및 생태분야의 통합적 대책방안 수립에 대한 연구가 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다.
기상변수 중 강우와 습도는 왜 월 누적값으로 변환시켜 학습했는가? 기후변화 상세화기법은 인공신경망 기법을 사용하였으며, 총 5개의 기상변수(강수, 상대습도, 최고온도, 최저온도, 평균온도)에 대한 상세화를 실시하였다. 홍수기(5월~9월)와 비홍수기(10월~4월)의 신경망을 독립적으로 구성하였고, 이 중 강우와 습도의 경우 비선형성이 강해 일 누적값으로 강수의 변화와 발생빈도를 학습하기에는 다소 무리가 있으므로 월 누적값으로 변환하여 학습을 실시하였으며, 특히 강우의 경우 태풍에 의한 강우를 분리하여 신경 학습에 사용함으로써 학습 성과를 제고 시키고자 하였다. 또한 강우는 불확실성이 강한 기상변수로 인공신경망 기법만으로는 정확한 모의 결과를 나타내지 못하기 때문에 미래 예측 시 통계적으로 정상적인 분포를 유지하도록 하기 위해 Dynamic Quantile Mapping기법을 실시하고, 분리된 태풍에 의한 강우를 고려할 수 있도록 Stochastic Typhoon Simulation 기법을 적용하여 과거의 태풍강우의 통계적인 특성을 반영하는 태풍모의값을 생성하여 최종적인 기후변화 시나리오를 생산하였다.
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