Along with climate change, the occurrence and severity of natural disasters have been increased globally. In particular, the increase of localized heavy rainfalls have caused severe flood damage. Thus, it is needed to consider climate change into the estimation of design flood, a principal design fa...
Along with climate change, the occurrence and severity of natural disasters have been increased globally. In particular, the increase of localized heavy rainfalls have caused severe flood damage. Thus, it is needed to consider climate change into the estimation of design flood, a principal design factor. The main objective of this study was to estimate design floods for an agricultural reservoir watershed based on the RCP (Representative Concentration Pathways) scenarios. Gyeryong Reservoir located in the Geum River watershed was selected as the study area. Precipitation data of the past 30 years (1981~2010; 1995s) were collected from the Daejeon meteorological station. Future precipitation data based on RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 scenarios were also obtained and corrected their bias using the quantile mapping method. Probability rainfalls of 200-year frequency and PMPs were calculated for three different future spans, i.e. 2011~2040; 2025s, 2041~2070; 2055s, 2071~2100; 2085s. Design floods for different probability rainfalls were calculated using HEC-HMS. As the result, future probability rainfalls increased by 9.5 %, 7.8 % and 22.0 %, also design floods increased by 20.7 %, 5.0 % and 26.9 %, respectively, as compared to the past 1995s and tend to increase over those of 1995s. RCP4.5 scenario, especially, resulted in the greatest increase in design floods, 37.3 %, 36.5 % and 47.1 %, respectively, as compared to the past 1995s. The study findings are expected to be used as a basis to reduce damage caused by climate change and to establish adaptation policies in the future.
Along with climate change, the occurrence and severity of natural disasters have been increased globally. In particular, the increase of localized heavy rainfalls have caused severe flood damage. Thus, it is needed to consider climate change into the estimation of design flood, a principal design factor. The main objective of this study was to estimate design floods for an agricultural reservoir watershed based on the RCP (Representative Concentration Pathways) scenarios. Gyeryong Reservoir located in the Geum River watershed was selected as the study area. Precipitation data of the past 30 years (1981~2010; 1995s) were collected from the Daejeon meteorological station. Future precipitation data based on RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 scenarios were also obtained and corrected their bias using the quantile mapping method. Probability rainfalls of 200-year frequency and PMPs were calculated for three different future spans, i.e. 2011~2040; 2025s, 2041~2070; 2055s, 2071~2100; 2085s. Design floods for different probability rainfalls were calculated using HEC-HMS. As the result, future probability rainfalls increased by 9.5 %, 7.8 % and 22.0 %, also design floods increased by 20.7 %, 5.0 % and 26.9 %, respectively, as compared to the past 1995s and tend to increase over those of 1995s. RCP4.5 scenario, especially, resulted in the greatest increase in design floods, 37.3 %, 36.5 % and 47.1 %, respectively, as compared to the past 1995s. The study findings are expected to be used as a basis to reduce damage caused by climate change and to establish adaptation policies in the future.
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문제 정의
RCP 시나리오를 바탕으로 계룡저수지 유역의 강수량의 미래 전망을 알아보았다. 현재(1995s)를 기준으로 미래 3기간(2025s, 2055s, 2085s)에 걸쳐 21세기 말까지의 연강수량 의 변화를 살펴보았다 [Fig.
본 연구의 목적은 계룡저수지 유역을 대상으로 RCP 시나리오별 미래 강수량 자료에 대한 편의보정을 통하여 확률강우량을 산정하고, 임계지속시간을 고려한 설계홍수량을 추정하며, 이를 바탕으로 농업수리구조물에 대한 미래 설계빈도를 재검토하는데 있다.
제안 방법
위의 방법으로 8개 지속시간 (3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24시간)에서 200년 빈도 확률강우량 및 PMP (Probable Maximum Precipitation, 가능최대강수량)를 산정하였다.
확률강우량은 편의보정한 과거 및 미래 강수량 자료를 지속시간 (3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24시간)에 따라 빈도분석하여 산정하였다.
3은 과거 강수량 관측치와 모의치, 그리고 편의보정 된 모의치를 나타내고 있다. 1979년부터 2005년의 관측치 및 모의치를 토대로 편의보정을 실시하였으며, 자료기간에 대한 계절별 (봄(M-A-M), 여름(J-J-A), 가을(S-O-N), 겨울(D-J-F)) 평균 강수량을 산정하였다. 여름철의 경우 관측치에 비해 모의치가 과소 모의된 것으로 나타났으며, 편의보정 된 모의치 자료로부터 극한 강우사상에 대한 편의보정 효과가 있는 것으로 분석되었다.
Table 4는 PMP 산정 결과를 나타내고 있다. PMP는 200년 빈도에 대한 확률강우량과 마찬가지로 지속시간 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 15시간, 18시간, 21시간, 그리고 24시간에 대하여 산정하였다. 지속시간 3시간에서는 RCP8.
RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 하에서 댐별 용수공급 변화량을 산정하였으며 이수안전도 95% 유지조건에서 취수 가능량을 분석하였다.
1과 같다. 과거 강수량 자료를 수집하고, RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오를 사용하여 미래 강수량 자료를 구축하였다. 분위사상법을 이용하여 과거 강수량 자료를 바탕으로 미래 강수량 자료의 편의를 보정하였다.
과거 자료기간의 편의보정을 통해 최적화한 매개변수를 미래 자료기간 2011∼2100년에 적용하여 RCP 시나리오 기반의 미래 강수량 자료를 보정하였다.
과거 확률강우량은 대전 관측소의 1시간 단위 강수량 자료를 토대로 수득한 3시간 단위 강수량 자료를 통해 산정하였으며, 자료기간은 1981∼2010년 (1995s)으로 설정하였다.
본 연구에서는 RCP 시나리오에 따른 계룡저수지 유역의 설계홍수량을 산정하여 비교분석하였다. 기간별로 수득한 강수량 자료를 분위사상법을 이용하여 편의보정한 뒤, L-모멘트법과 GEV 분포형을 적용하여 재현기간별 확률강우량을 산출하였고, Huff 분포 및 SCS 단위도법을 사용하여 RCP 시나리오별 설계홍수량을 산정하였다.
확률강우량은 편의보정한 과거 및 미래 강수량 자료를 지속시간 (3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24시간)에 따라 빈도분석하여 산정하였다. 먼저, 앞서 수득한 과거 및 미래 강수량 자료를 통해 지속시간별 최대강수량을 수집하였다. 수집된 지속시 간별 최대강수량에 고정시간-임의시간 환산계수를 곱함으로써 임의시간 강수량으로 변환하였다.
본 연구의 대상지구인 계룡저수지 유역에 적용되는 대전 관측소에 대하여 과거 및 미래 강수량 자료를 기반으로 200년 빈도 확률강우량을 산정하였다 [Table 3]. 미래 기상자료는 국립기상연구소에서 제공된 3시간 단위 기후변화 시나리오를 통해 수득하였기 때문에 지속시간 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 15시간, 18시간, 21시간, 그리고 24시간에 대하여 각각 확률강우량을 산정하였다. 확률강우량은 미래 기간별, 지속 시간별로 다양한 경향을 나타냈다.
미래 확률강우량은 앞서 편의보정한 강수량 자료를 토대로 산정하였으며, 자료기간은 2011년부터 2100년까지 90년으로 설정하고 이를 2011 ∼2040년 (2025s), 2041∼2070년 (2055s), 2071∼2100년 (2085s)으로 나누어 분석하였다.
설계홍수량 산정을 위해서는 앞서 산정한 확률강우량의 시간적 분포를 고려해야한다. 본 연구에서는 MOLIT (2000)에서 발표한 전국의 주요 기상관측소별 Huff 분포에 의한 무차원 우량 시간분포곡선 자료를 사용하여 확률강우량에 시간적 분포를 적용하였다.
본 연구에서는 RCP 시나리오에 따른 계룡저수지 유역의 설계홍수량을 산정하여 비교분석하였다. 기간별로 수득한 강수량 자료를 분위사상법을 이용하여 편의보정한 뒤, L-모멘트법과 GEV 분포형을 적용하여 재현기간별 확률강우량을 산출하였고, Huff 분포 및 SCS 단위도법을 사용하여 RCP 시나리오별 설계홍수량을 산정하였다.
본 연구의 대상지구인 계룡저수지 유역에 적용되는 대전 관측소에 대하여 과거 및 미래 강수량 자료를 기반으로 200년 빈도 확률강우량을 산정하였다 [Table 3]. 미래 기상자료는 국립기상연구소에서 제공된 3시간 단위 기후변화 시나리오를 통해 수득하였기 때문에 지속시간 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 15시간, 18시간, 21시간, 그리고 24시간에 대하여 각각 확률강우량을 산정하였다.
5 시나리오를 사용하여 미래 강수량 자료를 구축하였다. 분위사상법을 이용하여 과거 강수량 자료를 바탕으로 미래 강수량 자료의 편의를 보정하였다. 편의보정된 미래 강수량을 이용하여 확률강우량을 빈도분석하고 HEC-HMS 모형에 적용하여 설계홍수량을 산정하여 비교분석하였다.
2]. 수집된 자료를 GIS를 이용해 대상 유역의 유역특성 인자를 추출하였다. CN III 값은 85로 산정되었으며, 다른 저수지 유역에 대한 타 연구자들의 연구결과와 유사하게 나타 났다 (Seong et al.
먼저, 앞서 수득한 과거 및 미래 강수량 자료를 통해 지속시간별 최대강수량을 수집하였다. 수집된 지속시 간별 최대강수량에 고정시간-임의시간 환산계수를 곱함으로써 임의시간 강수량으로 변환하였다.
, 2008). 이를 통해 각 자료기간(1995s, 2025s, 2055s, 2085s)에 대한 200년 빈도 설계홍수량 및 PMF(Probable Maximum Flood, 가능최대홍수량)를 산정하였다.
RCP 시나리오를 바탕으로 계룡저수지 유역의 강수량의 미래 전망을 알아보았다. 현재(1995s)를 기준으로 미래 3기간(2025s, 2055s, 2085s)에 걸쳐 21세기 말까지의 연강수량 의 변화를 살펴보았다 [Fig. 4]. 연강수량은 증가 추세가 뚜렷하지 않으며, 연별 변동폭은 큰 것으로 분석되었다.
대상 데이터
(2013)은 둑 높이기 저수지 중 13개 저수지를 대상으로 저수지 모의 운영을 실시하여 기후변화에 따른 둑 높이기 전후 홍수조절효과를 분석하였다. RCP4.5 시나리오에 따른 미래 기상자료를 사용하여 미래 확률강우량과 설계홍수량을 산정하였으며 이를 저수지 모의 운영의 유입량 자료로 사용하였다. Son et al.
기상청에서 제공하는 대전 관측소의 강수량 자료를 토대로 1시간 단위 과거 강수량 자료를 수집하였고, 1981∼2010년 (1995s) 자료를 사용하였다.
본 연구에서는 2011∼2100년에 대한 3시간 단위 미래 강수량 자료를 구축하였고, 2011∼2040년 (2025s), 2041∼2070년 (2055s), 2071∼2100년 (2085s)으로 구분하여 사용하였다.
본 연구에서는 국립기상연구소 (National Institute of Meteorological Research, NIMR)에서 제공하는 RCP 시나리오에 기반한 미래 강수량 자료를 설계홍수량 산정에 이용하였다. 이 자료는 전 지구 기후변화 모델 HadGEM2-AO와 지역 기후변화 모델 HadGEM3-RA를 조합하여 12.
본 연구의 대상지구는 금강 유역의 계룡저수지로 선정하였다. 계룡저수지는 충청남도 공주시 계룡면 하대리에 위치한 농업용 저수지이다.
본 연구의 대상지구인 계룡저수지는 유역면적이 15.47 km2로 상대적으로 작고, 유역 내에 대전 관측소만이 위치하므로 해당 관측소의 강수량 자료로부터 구축한 임의시간 강수량을 확률강우량 자료로 이용하였다.
홍수빈도는 60년, 홍수면적은 75 ha로 설계되었다. 연구 대상지인 계룡저수지 유역의 유역특성인자를 추출하기 위해 하천도, 수치표고모형 (Digital Elevation Model, DEM), 토지이용도, 토양도 등의 자료를 수집하였다 [Fig. 2]. 수집된 자료를 GIS를 이용해 대상 유역의 유역특성 인자를 추출하였다.
연구 대상지인 계룡저수지의 과거 강수량 자료는 저수지 유역과 가장 인접한 곳에 위치한 대전 관측소로부터 수집하였다. 기상청에서 제공하는 대전 관측소의 강수량 자료를 토대로 1시간 단위 과거 강수량 자료를 수집하였고, 1981∼2010년 (1995s) 자료를 사용하였다.
이 자료는 전 지구 기후변화 모델 HadGEM2-AO와 지역 기후변화 모델 HadGEM3-RA를 조합하여 12.5 km 해상도로 3시간, 6시간, 일 단위에 대한 강수량 자료로 2006∼2100년에 대하여 제공된다 (NIMR, 2012; NIMR, 2011).
이론/모형
HEC-HMS 모형이 제공하는 여러 가지 홍수량 산정 방법 중 본 연구에서는 손실우량 산정에는 MOLIT (2005)에서 추천하고 있는 SCS 유출곡선지수 방법을 사용하였고, 직접유출량 산정에는 유역의 특성에 커다란 관계없이 적용 가능한 SCS 단위도법을 이용하였다 (Seong et al., 2008). 이를 통해 각 자료기간(1995s, 2025s, 2055s, 2085s)에 대한 200년 빈도 설계홍수량 및 PMF(Probable Maximum Flood, 가능최대홍수량)를 산정하였다.
Park et al. (2012)은 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합시킨 강수량 자료를 분위사상법 (Quantile mapping) 기법을 사용하여 편의보정을 실시하였으며, 본 연구에서는 같은 방법으로 과거 자료기간 1979∼2005년에 대한 강수량 관측치와 모의치 간의 편의를 보정하였다.
과거 및 미래의 설계홍수량은 미국육군공병단(U.S. Army Cops. of Engineers, USACE)의 수문공학연구소(Hydrogic Engineering Center, HEC)에서 개발한 HEC-HMS(HEC – Hydrologic Modeling System) 모형을 이용하여 모의하였다.
L-모멘트법은 표본의 크기가 작거나 자료가 왜곡된 경우에도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 연최고치계열 자료를 이용할 때에 많이 사용되는 GEV 분포를 확률분포형으로 선정하고, 매개변수 추정 방법으로는 L모멘트법을 사용하였다.
분위사상법을 이용하여 과거 강수량 자료를 바탕으로 미래 강수량 자료의 편의를 보정하였다. 편의보정된 미래 강수량을 이용하여 확률강우량을 빈도분석하고 HEC-HMS 모형에 적용하여 설계홍수량을 산정하여 비교분석하였다.
성능/효과
2055s에는 RCP4.5, 6.0 시나리오에서 현재보다 설계홍수량이 증가하지만, RCP2.6, 8.5 시나리오에서 현재보다 감소하는 것으로 나타났다.
3% 증가하는 것으로 나타났다. 2055s와 2085s 기간에는 현재 (1995s)와 비교하여 강수량이 RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5 시나리오에서 각각 6.2%, 16.1%, 2.7%, 3.5%와 6.1%, 9.6%, 9.8%, 11.0% 증가하는 것으로 분석되었다 [Table 2].
RCP 시나리오를 바탕으로 대상지구인 계룡저수지 유역의 미래 강수 전망을 살펴본 결과, 강수량 변화는 증가 추세가 뚜렷하지 않으며 연별 변화율의 변동폭을 큰 것으로 분석되었다. 계룡저수지 유역의 미래 강수량은 전반적으로 각 RCP 시나리오에서 증가 추세를 나타내며, 2025s에는 RCP2.
(2013)은 기후변화에 따른 영향과 강우의 시공간적 특성을 고려하여 탄천 하류부유역의 미래 확률강우량을 산정하였다. RCP4.5와 RCP8.5 시나리오를 적용하여 국지적인 도시지역의 강우 특성을 반영할 수 있는 미래 확률강우량을 산정하였으며 재현기간에 따라 RCP4.5 시나리오에서 약 8%, RCP8.5 시나리오에서 약 10% 가량 확률강우량이 증가하는 것으로 분석하였다. 이와 같이 RCP 시나리오의 단일 적용에 관한 연구는 이루어지고 있으나, 최근 사회적 관심사로 대두되고 있는 농업 수리구조물을 대상으로 전 RCP 시나리오를 적용하여 미래 설계빈도를 고려한 연구는 미흡한 실정이다.
6 시나리오에 따른 설계홍수량은 미래 기간에 걸쳐 지속적으로 증가하지만 2055s까지 현재보다 작은 값을 나타내었다. RCP6.0 시나리오에 따른 설계홍수량은 2025s에서 현재보다 크게 증가한 후, 점차 감소하는 것으로 나타났다. RCP4.
5 시나리오에 따른 설계홍수량은 2025s까지 증가하다가 2055s에서 감소한 후, 2085s까지 다시 크게 증가하는 경향성을 나타냈다. RCP6.0 시나리오에 따른 설계홍수량은 2025s에서 현재보다 크게 증가한 후, 점차 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 기간에 따라 RCP2.
Seong (2004)은 HEC-HMS 모형을 이용하여 설계홍수량을 추정하고, Snyder 방법, Clark 방법, SCS 단위도법 등의 단위도 모형의 적용성을 비교 평가한 바 있다. SCS 단위도법이 실측치와 모의치의 첨두유출량과 첨두시간에 대한 여러 통계적 지표에서 유역의 특성을 가장 잘 반영한다는 결과를 보여 주었다. Song (2009)은 확률가중모멘트법의 선형조합인 L모멘트법을 이용하여 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 수공구조물의 적정 설계를 위해 연최대홍수량의 점진적 구성 기간에 따른 설계홍수량 변화 특성을 분석한 바 있다.
계룡저수지 유역의 200년 빈도 확률강우량과 PMP를 산정한 결과, 지속시간에 따라 다양한 경향성이 나타났다. 지속시간 3시간에서는 현재에 비하여 미래에 더 작은 확률강우량 값을 가졌다.
또한 지역 기후변화 모델 (HadGEM3-RA)로 한반도 상세 기후변화 시나리오를 산출한 결과, 우리나라의 현재 (1981∼2005년) 대비 미래 (2071 ∼2100년) 연평균 강수량이 RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오에서 각각 4.0%, 4.7%, 5.5%, 15.0% 증가하며 한편 증가 추세는 약하게 나타날 것으로 전망한 바 있다.
5 시나리오의 경우, 설계홍수량이 미래 기간 (2025s, 2055s, 2085s)에 현재보다 항상 증가하는 것으로 분석되었다. 미래 PMF는 2085s에 RCP6.0 시나리오에서도 현재보다 설계홍수량이 증가하는 것을 제외하고, 200년 빈도 미래 설계홍수량과 같은 변화 양상을 보이는 것으로 분석되었다. Kim et al.
본 연구의 결과, 계룡저수지 유역의 설계홍수량은 RCP2.6 시나리오를 제외하면 미래 기간에서 현재에 비하여 증가하는 추세를 나타냈으며, RCP8.5 시나리오에 대한 결과가 RCP4.5 시나리오에 대한 결과보다 반드시 크게 나타나지는 않는 것으로 분석되었다. 또한 21세기 말 (2085s) 뿐만 아니라 가까운 미래 (2025s)에도 현재 (1995s)에 비하여 설계홍수량이 20 % 이상 증가하는 것으로 나타났다.
5 시나리오에 따른 미래 IDF 곡선을 산정하였다. 분위사상법을 이용한 편의보정을 통해 모의치와 관측치 간의 오차를 보정하였고, 한강, 금강, 영산강 유역의 경우 미래 기간의 강우강도가 과거와 현재에 비해 크게 증가함을 확인하였으며 수공구조물의 전반적인 재검토의 필요성을 제안하였다. Noh et al.
4]. 연강수량은 증가 추세가 뚜렷하지 않으며, 연별 변동폭은 큰 것으로 분석되었다. 2025s에는 현재 (1995s)에 비하여 강수량이 RCP2.
5)별로 비교한 것이다. 임계지속시간 6시간에서 200년 빈도에 대한 미래 설계홍수량은 2025s에는 RCP4.5, 6.0, 8.5 시나리오에서 현재 (1995s)보다 증가하지만, RCP2.6 시나리오에서 현재보다 감소하는 것으로 나타났으며, 2055s에도 2025s와 마찬가지의 경향을 보이 는 것으로 분석되었다. 2085s에는 RCP2.
첨두유출량은 확률강우량과 마찬가지로 미래 기간별, 지속시간별로 다양한 경향을 나타냈다. 지속 시간 3시간에서는 RCP8.5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 첨두유출량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.
8%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에 대해서는 2025s에 RCP8.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 153.1 mm (55.7%) 증가하고, 2055s 와 2085s에 RCP4.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 각각 116.8 mm (42.5 %), 178.6 mm (65.0%) 증가하여 4 가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에 대해서는 2025s에 RCP8.
8%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에 대해서는 2025s에 RCP8.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 288.4 mm (47.1%) 증가하고, 2055s와 2085s에 RCP4.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 각각 236.2 mm (38.5%), 335.0 mm (54.7%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에 대해서는 2025s에 RCP8.
2%) 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 각각 209.0 mm (62.1%), 94.1 mm (27.9%), 255.0 mm (75.7%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에서는 2025s에 RCP8.
6%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 각각 396.7 mm (54.4%), 205.9 mm (28.2%), 462.0 mm (63.3%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에서 는 2025s에 RCP8.
지속시간 15∼24시간에서도 미래의 확률강우량이 현재에 비하여 증가하며, 특히 2025s에는 RCP8.5 시나리오에 따른 확률강우량이, 2055s와 2085s에는 RCP4.5 시나리오에 따른 확률강우량이 현재에 비해 크게 증가하는 것으로 분석되었다.
0%) 증가하여 4 가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에 대해서는 2025s에 RCP8.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 136.5 mm (79.5%) 증가하고, 2055s와 2085s에 RCP4.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 각각 145.8 mm (84.9%), 127.8 mm (74.4%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다.
7%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에 대해서는 2025s에 RCP8.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 287.2 mm (67.2%) 증가하고, 2055s와 2085s에 RCP4.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 각각 296.4 mm (69.4%), 278.5 mm (65.2 %) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다.
3%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에서 는 2025s에 RCP8.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 737.7 mm (66.6%) 증가하고, 2055s와 2085s에 RCP4.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 각각 760.6 mm (68.6%), 714.9 mm (64.5%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다.
7%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 24시간에서는 2025s에 RCP8.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 347.0 mm (75.8%) 증가하고, 2055s와 2085s에 RCP4.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 각각 370.4 mm (80.9%), 325.3 mm (71.1%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다.
첨두유출량은 확률강우량과 마찬가지로 미래 기간별, 지속시간별로 다양한 경향을 나타냈다. 지속 시간 3시간에서는 RCP8.5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 첨두유출량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.
확률강우량은 미래 기간별, 지속 시간별로 다양한 경향을 나타냈다. 지속시간 3시간에서는 RCP8.5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 확률강우량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 현재에 비하여 2025s에 RCP4.
지속시간 6∼12시간에서는 미래의 확률강우량이 현재에 비하여 증가하며, RCP 시나리오 중에서는 RCP4.5 시나리오에 따른 확률강우량이 현재에 비해 가장 큰 폭으로 증가하는 것으로 분석되었다.
5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 확률강우량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 2025s와 2055s에 RCP4.5 시 나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 각각 317.8 mm (46.0%), 205.9 mm (37.2%) 증가하고, 2085s에는 RCP8.5 시나리오의 확률강우량이 현재에 비하여 147.8 mm (27.6%) 증가하여 4가지 시나리오 중 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.
5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 첨두유출량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.5 시나리오의 첨두 유출량이 현재에 비하여 각각 243.2 mm (58.8%), 108.6 mm (26.3 %), 235.0 mm (56.8%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에 대해서는 2025s에 RCP8.
5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 첨두유출량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 RCP4.5 시나리오의 첨두유출량이 현재에 비하여 각각 468.8 mm (50.1%), 242.5 mm (25.9%), 447.3 mm (47.8%) 증가하여 4가지 시나리오 중 첨두유출량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 지속시간 12시간에 대해서는 2025s에 RCP8.
5 시나리오의 2085s를 제외하고 현재 (1995s)에 비하여 미래 (2025s, 2055s, 2085s)에 더 작은 확률강우량 값을 가지는 것으로 나타났다. 지속시간 6시간에서는 현재에 비하여 2025s에 RCP4.5 시나리오의 확률강우량이 126.0 mm (51.8%) 증가하고, 2055s에 RCP4.5 시나리오의 확률강우량이 100.4 mm (41.3%) 증가하여 이들 기간에서는 4가지 시나리오 중 RCP4.5 시나리오에 따른 확률강우량이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 2085s에는 RCP8.
첨두유출량은 모든 미래 기간 (2025s, 2055s, 2085s)과 시나리오 (RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5)에 대하여 지속시간 6시간에서 가장 큰 값을 가지는 것으로 나타났으며, 따라서 지속시간 6시간을 임계지속시간으로 고려하였다.
(2006)은 강우특성과 기후학적, 지형학적 특성 등을 고려하여 우리나라에 위치한 각종 수공구조물의 지역별 지속시 간별 적정 설계홍수량을 산정하는 방법을 제시하였다. 타 확률분포형에 비해 GEV 분포형이 연최고치계열 강수량 자료의 분석에 적정한 것으로 검정되었다.
후속연구
또한 21세기 말 (2085s) 뿐만 아니라 가까운 미래 (2025s)에도 현재 (1995s)에 비하여 설계홍수량이 20 % 이상 증가하는 것으로 나타났다. 전반적으로 RCP4.5 시나리오가 가장 큰 값을 나타내는 것으로 분석됨에 따라 기후변화에 대비한 계룡저수지의 설계홍수량 산정을 위한 시나리오 선정의 근거 자료로 활용할 수 있으며, 향후 다른 수계의 유역으로 확장하여 적용할 시에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국립기상연구소에서 제공하는 RCP 시나리오의 특징은?
본 연구에서는 국립기상연구소 (National Institute of Meteorological Research, NIMR)에서 제공하는 RCP 시나리오에 기반한 미래 강수량 자료를 설계홍수량 산정에 이용하였다. 이 자료는 전 지구 기후변화 모델 HadGEM2-AO와 지역 기후변화 모델 HadGEM3-RA를 조합하여 12.5 km 해상도로 3시간, 6시간, 일 단위에 대한 강수량 자료로 2006∼2100년에 대하여 제공된다 (NIMR, 2012; NIMR, 2011). 본 연구에서는 2011∼2100년에 대한 3시간 단위 미래 강수량 자료를 구축하였고, 2011∼2040년 (2025s), 2041∼2070년 (2055s), 2071∼2100년 (2085s)으로 구분하여 사용하였다.
RCP 시나리오란?
기상청에서는 대표농도경로 (Representative Concentration Pathways, RCP)를 국가표준기후변화 시나리오로 선정하여 산정한 강수량 자료를 제공하고 있다. RCP 시나리오는 온실가스 농도를 결정한 후에 인간·사회·경제적 시나리오를 동시에 산출함으로써 기후 변화로 인한 부정적인 영향의 완화 및 저감을 목표로 하는 기후변화 시나리오이다 (NIMR, 2012).
1950년대 이후 발생하는 이상기후의 주요 원인은?
기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)는 1950년 이후 전 지구 규모의 기상시스템에서 지난 수십 년에서 수천 년간 전례 없는 이상기후가 발생했다고 보고하였다. 이러한 이상기후 현상 증가의 주요 원인으로 기후변화가 지목되고 있다 (Jo et al., 2012).
참고문헌 (22)
Climate Change Information Center (CCIC), 2013. Abnormal climate report (in Korean).
Hong, S. J., B. S. Kim, H. S. Kim, and H. J. Kim, 2012. The impact assessment of climate change on streamflow in Han River basin based on RCP climate change scenario. Journal of the Korean Society of Civil Engineers 2012(10): 704-708 (in Korean).
Hosking, J. R. M., 1990. L-Moments: analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statics. Journal of Royal Statistical Society 52(1): 105-124.
Hwang, S. H., M. S. Kang, J. H. Kim, J. H. Song, S. M. Jun, S. H. Lee, and J. Y. Choi, 2012. Assessment of flood impact on downstream of reservoir group at Hwangryong River Watershed. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 54(3): 103-111 (in Korean).
Hwang, S. W., and M. S. Kang, 2013. Uncertainty of methodology and process of climate change impact assessment. Rural Resources 55(1): 30-39 (in Korean).
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2013. Summary for policymakers. In: Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
Jo, D. J., and B. H. Jeon, 2012. Analysis on the characteristics of exceeding probability rainfall events. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 12(2): 309-313 (in Korean).
Jun, S. M., M. S. Kang, I. Song, S. H. Hwang, K. Kim, and J. Park, 2013. Effects of agricultural reservoir rehabilitation on their flood control capacities. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 55(6): 57-68 (in Korean).
Kim, B. S., and S. R. Ha, 2013. The impact assessment of climate change on design flood in Mihochen basin based on the Representative Concentration Pathway Climate Change Scenario. Journal of Korean Wetlands Society 15(1): 105-114 (in Korean).
Maeng, S. J., and H. G. Lee, 2006. Regional frequency analysis by rainfalls using GEV distribution. The Korea Contents Society 8(3): 403-407 (in Korean).
Ministry of Land, Infrastructure, and Transport (MOLIT), 2000. Development research report of water resources management technology in 1999: Vol. 1, the creation of probability rainfall in Korea (in Korean).
Ministry of Land, Infrastructure, and Transport (MOLIT), 2005. Design criteria of the river (in Korean).
Ministry of Land, Infrastructure, and Transport (MOLIT), 2009. National water ensure security measures to climate change: the second year, research report (in Korean).
National Institute of Meteorological Research (NIMR), 2012. Climate change scenarios corresponding to IPCC assessment report 5th in 2012 (in Korean).
Noh, S. H., K. S. Kung, J. H. Park, and K. S. Ryoo, 2013. Water supply change outlook for Geum River Basin considering RCP climate change scenario. Journal of Korea Water Resources Association 46(5): 505-517 (in Korean).
Park, J., M. S. Kang, and I. Song, 2012. Bias correction of RCP-based future extreme precipitation using a quantile mapping method: for 20-weather stations of South Korea. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 54(6): 133-142 (in Korean).
Park, J., M. S. Kang, I. Song, S. H. Hwang, and J. H. Song, 2013. Development of IDF curves based on RCP4.5 scenario for 30-reservoirs in South Korea. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 13(6): 145-159 (in Korean).
Son, A. L., S. H. Bae, K. Y. Han, and W. H. Cho, 2013. Prospect of design rainfall in urban area considering climate change. Journal of Korea Water Resources Association 46(6): 683-696 (in Korean).
Song, K. H., 2009. Characteristic of design flood flow using L-Moment according to gradual composition of annual maximum flood flows. Chungbuk National University (in Korean).
Seong, C. H., 2004. A comparative study of unit hydrograph models using HEC-HMS at a small watershed. Seoul National University (in Korean).
Seong, C. H., S. M. Kim, and S. W. Park, 2008. A comparative study of unit hydrograph models for flood runoff simulation at a small watershed. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 50(3): 17-27 (in Korean).
Sung, J. H., B. S. Kim, H. S. Kang, and C. H. Cho, 2012. Non-stationary frequency analysis for extreme precipitation based on Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 12(2): 231-244 (in Korean).
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