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문제 정의
- 그렇다면 미래에는 어떠한 양상으로 가뭄이 발생할까? 현존하는 기술로 미래의 가뭄을 전망하기 위해서 활용할 수 있는 여러 가지 방법중에 가장 일반적인 방법이 기후변화 시나리오에 의존하는 것이다. 물론 어떤 시나리오, 어떤 GCM을 사용하느냐에 따라서 상이한 결과를 가져올 수밖에 없지만 이를 감안하여 미래의 가뭄을 전망하고자 한다.
- 본 연구에서는 우선 과거 관측자료(강수)를 기반으로 하여 과거 가뭄의 발생패턴과 심도분포를 검토하였으며 미래의 가뭄을 전망하기 위하여 CONS:ECHO-G 모델에서 생산된 기상자료를 바탕으로 지속기간 6개월의 SPI를 산정하여 기후변화에 의한 한반도의 가뭄발생특성을 분석하였다. 또한 가뭄빈도해석을 통해 유도된 SDF(SeverityDuration-Frequency) 곡선을 이용하여 기후변화가 SDF곡선에 미치는 영향을 분석하였으며 가뭄단계별 Drought Spell 분석을 통해 현재와 미래의 가뭄단계별 발생빈도를 추정하였다.
제안 방법
- 과거와 미래의 가뭄분석기간은 관측자료 (Observed, 1976∼2010년)와 함께 2011∼2040년 (S1), 2041∼2070년(S2), 2071∼2099년(S3) 등 30년 단위로 구분된 4개 기간에 대하여 실시하였다.
- 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 월별 SPI(6)를 심한가뭄(-1.5≥ SPI>-2.0)과 극한가뭄(-2.0≥SPI)으로 구분하였으며 각 가뭄단계별 발생빈도를 추정하였다.
- 지금까지 관측자료와 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 SPI(6)를 이용하여 기후변화에 의해 발생하게 될 미래의 가뭄심도와 가뭄발생특성을 전망하여 보았다. 기후변화 시나리오를 반영한 GCM이 갖는 불확실성을 배제할 수 없지만, CONS:ECHO-G 모델을 통해 다음과 같은 결론을 얻었다.
- 기후변화에 따른 가뭄심도의 변화를 분석하기 위하여 지속기간별 가뭄빈도해석을 실시하였다. 우선, 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 월별 SPI(6)를 1개월에서 12개월까지의 연속된 지속기간별 최대가뭄심도를 갖는 계열로 재구성하였다.
- 기후변화에 의해 발생하게 될 미래의 가뭄발생특성을 분석하기 위해 가뭄단계별 Drought Spell 을 실시하였다. 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 월별 SPI(6)를 심한가뭄(-1.
- 본 연구에서는 우선 과거 관측자료(강수)를 기반으로 하여 과거 가뭄의 발생패턴과 심도분포를 검토하였으며 미래의 가뭄을 전망하기 위하여 CONS:ECHO-G 모델에서 생산된 기상자료를 바탕으로 지속기간 6개월의 SPI를 산정하여 기후변화에 의한 한반도의 가뭄발생특성을 분석하였다. 또한 가뭄빈도해석을 통해 유도된 SDF(SeverityDuration-Frequency) 곡선을 이용하여 기후변화가 SDF곡선에 미치는 영향을 분석하였으며 가뭄단계별 Drought Spell 분석을 통해 현재와 미래의 가뭄단계별 발생빈도를 추정하였다.
- 적합도 검정방법으로는 Kolmogorov-Smirnov 검정을 이용하였으며 가장 높은 순위의 적합성을 나타낸 GEV(General Extreme Value) 분포형을 빈도해석을 위한 최적확률분포형으로 선정하였다. 마지막으로, 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델에 대한 지속기간별 가뭄빈도해석을 실시하여 SDF(severityduration-frequency) 곡선을 유도하고 비교하였다.
- 기후변화에 따른 가뭄심도의 변화를 분석하기 위하여 지속기간별 가뭄빈도해석을 실시하였다. 우선, 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 월별 SPI(6)를 1개월에서 12개월까지의 연속된 지속기간별 최대가뭄심도를 갖는 계열로 재구성하였다. 가뭄빈도해석을 위한 확률분포형을 선정하기 위해 유의수준 5%의 적합도 검정을 실시하였다.
- 지금까지 관측자료와 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 SPI(6)를 이용하여 기후변화에 의해 발생하게 될 미래의 가뭄심도와 가뭄발생특성을 전망하여 보았다. 기후변화 시나리오를 반영한 GCM이 갖는 불확실성을 배제할 수 없지만, CONS:ECHO-G 모델을 통해 다음과 같은 결론을 얻었다.
- A2 시나리오는 온실 가스 배출에 관한 규제가 적용되지 않았을 경우의 시나리오 (2100년 CO2 830ppm)로서 고배출시나리오를 말한다. 통계적 상세화는 예측변수의 GCM결과와 관측자료 사이의 통계적 관계를 이용하여 기후모델 결과의 편의를 보정하는 기법을 말하는데 본 연구에서의 GCM은 전이함수 및 일기상발생기를 이용하여 공간적, 시간적으로 상세화하는 조합기법을 선택하였으며 전이함수는 CSEOF (CycloStationary Empirical Orthogonal Function)와 다중선형회귀 분석을 이용하여 국내 기상관측소 57개 지점으로 공간적 상세화를 하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 한반도내의 기상청 산하 54개의 관측소를 선정하여 분석을 실시하였으며 분석지점은 같다.
- 분석을 위한 기상자료는 과거의 경우 기상청 관측자료(1976∼2010년)를 이용하였으며 미래 자료의 경우 A2 시나리오를 따르는 CONS:ECHO-G 모델을 통계적 상세화한 기상자료(2011∼2099년)를 이용하였다.
데이터처리
- 우선, 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델의 자료를 통해 산정된 월별 SPI(6)를 1개월에서 12개월까지의 연속된 지속기간별 최대가뭄심도를 갖는 계열로 재구성하였다. 가뭄빈도해석을 위한 확률분포형을 선정하기 위해 유의수준 5%의 적합도 검정을 실시하였다. 적합도 검정방법으로는 Kolmogorov-Smirnov 검정을 이용하였으며 가장 높은 순위의 적합성을 나타낸 GEV(General Extreme Value) 분포형을 빈도해석을 위한 최적확률분포형으로 선정하였다.
- 가뭄빈도해석을 위한 확률분포형을 선정하기 위해 유의수준 5%의 적합도 검정을 실시하였다. 적합도 검정방법으로는 Kolmogorov-Smirnov 검정을 이용하였으며 가장 높은 순위의 적합성을 나타낸 GEV(General Extreme Value) 분포형을 빈도해석을 위한 최적확률분포형으로 선정하였다. 마지막으로, 관측자료 및 CONS:ECHO-G 모델에 대한 지속기간별 가뭄빈도해석을 실시하여 SDF(severityduration-frequency) 곡선을 유도하고 비교하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 IPCC AR4에 적용된 A2 시나리오에 대해 공통적으로 결과를 제공하는 CONS: ECHO-G 모델을 선정하였다. A2 시나리오는 온실 가스 배출에 관한 규제가 적용되지 않았을 경우의 시나리오 (2100년 CO2 830ppm)로서 고배출시나리오를 말한다.
성능/효과
- Drought Spell에 의한 가뭄심도 분석결과에서는 심한가뭄의 가뭄발생빈도는 약간 감소하지만 극한가뭄의 가뭄발생빈도는 미래로 갈수록 크게 증가하는 것으로 나타났다. 주목할 점은 과거 한반도에서는 극한가뭄이 남부지방에 집중되었지만 미래에는 중부지방으로도 확대 이동되는 것으로 전망되었다.
- <그림 1>은 관측자료(Observed) 및 CONS: ECHO-G(S1∼S3) 모델을 통해 유도된 재현기간별(10년, 20년, 30년, 50년, 100년, 200년, 300년, 500년) SDF 곡선으로서 X축은 가뭄의 지속기간, Y축은 가뭄심도를 나타내고 있다. SDF 곡선을 유도한 결과, GCM 자료에 의한 지속기간별 가뭄심도가 관측자료에 의한 지속기간별 가뭄심도에 비해 높게 분석되었으며 지속기간이 길어질수록 재현기간별 가뭄의 규모(Magnitude)는 커졌지만 심도 (Severity)는 감소하는 것으로 분석되었다.
- 기후변화를 고려한 GCM 분석결과에서는 심한가뭄 단계의 분석결과에서는 과거에 비해 금강, 섬진강 유역 등에 위치한 관측소에서의 가뭄발생빈도가 감소하였으며 한강유역에 위치한 강화, 서울 등의 관측소에서의 가뭄발생빈도는 증가하는 결과가 나타났다. 극한가뭄 단계의 분석결과에서는 과거자료를 기반으로 한 분석에서는 낙동강 및 영산강, 섬진강 유역에서 상대적으로 큰 빈도의 가뭄이 발생하였는데 GCM 분석결과에서는 극한가뭄의 발생이 한강유역을 중심으로 하는 중부지방으로 이동되어 있음을 알 수 있다. 즉, 심한가뭄은 남부지방에 중부지방으로 발생위치가 이동될 것으로 전망되고 있다.
- 기후변화를 고려한 GCM 분석결과에서는 심한가뭄 단계의 분석결과에서는 과거에 비해 금강, 섬진강 유역 등에 위치한 관측소에서의 가뭄발생빈도가 감소하였으며 한강유역에 위치한 강화, 서울 등의 관측소에서의 가뭄발생빈도는 증가하는 결과가 나타났다. 극한가뭄 단계의 분석결과에서는 과거자료를 기반으로 한 분석에서는 낙동강 및 영산강, 섬진강 유역에서 상대적으로 큰 빈도의 가뭄이 발생하였는데 GCM 분석결과에서는 극한가뭄의 발생이 한강유역을 중심으로 하는 중부지방으로 이동되어 있음을 알 수 있다.
- 본 연구에서는 이들 가뭄지수 중 SPI를 선정하였는데 WMO (World Meteorological Organization) 에서는 이미 여러 차례의 논의를 거친 끝에 SPI의 실효성 및 적용성 등에 대해 긍정적으로 평가하였을 뿐만 아니라 국제적으로도 기상학적인 가뭄을 평가하는 표준지수로서 관련분야 전문가들로부터 국제적 동의를 얻어내었다. 따라서, SPI가 미래의 가뭄을 정량화 하고 전망하는 방법으로 가장 효율적이라는 결론을 내렸으며 지속기간 6개월의 SPI(6)를 산정하였다. SPI에 의한 가뭄심도분류는 다음 <표 2>과 같다.
- 서울과 대구관측소를 대상으로 가뭄빈도해석을 통해 유도된 SDF 곡선에서는 가뭄의 지속기간이 길어질수록 재현기간별 가뭄심도는 감소하는 것으로 나타났다. 또한, GCM에 의한 미래의 가뭄 심도는 관측자료에 비해 심한 것으로 나타나고 있어 미래에는 가뭄이 더욱 심화될 것으로 분석되었다.
- 분석결과, 과거자료를 이용하여 평가된 결과에서는 심한가뭄 및 극한가뭄 단계 모두에서 낙동강과 섬진강 유역이 상대적으로 큰 빈도의 가뭄이 발생했던 것으로 평가되었다.
- 서울과 대구관측소를 대상으로 가뭄빈도해석을 통해 유도된 SDF 곡선에서는 가뭄의 지속기간이 길어질수록 재현기간별 가뭄심도는 감소하는 것으로 나타났다. 또한, GCM에 의한 미래의 가뭄 심도는 관측자료에 비해 심한 것으로 나타나고 있어 미래에는 가뭄이 더욱 심화될 것으로 분석되었다.
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