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문제 정의
- 토지이용도의 경우는 환경부에서 제공하는 2007년 중분류 토지이용도를 사용하였는데 논의 경우 저수지 물수지 분석을 위해서 필요한 관개 지역만을 구분하는데 제한적이다. 따라서 저수지별 관개지역의 공간 분포는 농어촌공사에서 보유하고 있는 시설별 수혜지구 지번과 한국토지정보시스템에서 제공하는 지적도 자료를 활용하여 분석하였다. Fig.
- 본 연구는 최신 IPCC 5차 보고서에 사용된 RCP 시나리오 기반 일 단위 9개 GCM 자료의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 농업용 저수지의 공급 가능량 및 관개지구의 용수 수요량 변화를 분석하고자 한다. 즉 의사결정을 위한 불확실성 정보 제공을 목적으로 대표 저수지에 대하여 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형의 미계측 유역에서의 적용 가능성과 과거기간 및 미래기간에 대한 기후변화 시나리오 자료의 재현성 및 불확실성을 각각 평가한 후 전체 58개 대상 저수지에 대한 기후변화에 따른 상류 유입량과 관개 필요수량의 변화를 분석하고자 한다.
- 본 연구에서는 SWAT모형의 미계측 유역에서의 적용성을 평가하기 위해 관측 자료가 있는 5개 대표 유역을 대상으로 관측 기상 자료를 이용하여 매개변수 보정 없이 모형을 적용한 후 저수지 하류에 위치해 있는 유량 관측지점의 실측 자료와 비교하였다. 또한 기후변화 영향 평가를 위해 58개 저수지를 대상으로 생산된 미래 기후정보를 적용하여 기후변화에 따른 상류 유입량과 관개 필요수량의 변화를 분석하였다.
- 대상 저수지의 선정은 농어촌공사에서 관리하는 3,372개 저수지 중에서 한발빈도가 10년이며, 농어촌공사에서 보유하고 있는 저수지별 수혜면적 및 상류유역면적 정보와 GIS 공간분석을 통해 산출한 면적 오차가 ±10% 내외인 저수지 중에서 SWAT적용이 가능한 58개의 저수지를 선정하였다. 본 연구에서는 농업용 저수지의 미계측 유역 특성을 고려하여, 58개 저수지 중 저수지 유역 하류에 유량관측소가 있는 금광, 하곡, 지소, 적량, 금전 저수지 유역을 대표 저수지 유역으로 선정하여 보정 (Calibration) 과정을 거치지 않은 SWAT 모형의미계측 유역에 대한 적용성을 평가하였다. SWAT입력자료 구축에 필요한 공간정보로는 토양도의 경우는 국립농업과학원에서 제공하는 정밀토양도와 DEM의 경우는 30m 격자 크기의 ASTER Global Digital Elevation Map (http://asterweb.
- 과거기간은 현재 시점 대신 CMIP5에서 상호 비교를 목적으로 결정된 2005년까지를 선정하였으며 미래기간은 자료가 존재하는 2100년 대신 2040년까지의 기간만을 고려하였다. 본 연구의 목적은 농업용 저수지에 대한 기후변화 영향평가에 있어서 GCM의 선정에 따라 발생하는 높은 불확실성을 고려하는 것이다. Oh et al.
제안 방법
- GCM 선정에 따른 저수지 유입량의 미래 전망의 불확실성을 살펴보기 위하여 일단위 자료 확보가 용이한 9개 GCM을 이용한 5개 대표 저수지에 대한 유입량 및 필요수량 모의 결과를 분석하였으며, 지소 저수지에서의 결과는 Fig. 4에 제시되어 있다. RCP4.
- 시나리오 자료에 대한 SWAT 모의 결과의 과거 재현성 분석의 경우 동일한 과거기간 (1976~2005)에 대하여 편이보정 및 공간 상세화된 기후 정보와 과거 관측 기후자료의 적용 결과를 비교하여 상류 유입량 및 증발산량의 시간적 변화를 비교· 분석하였다. SWAT 모형의 유입량 및 필요수량 모의 결과의 순별 30년 평균을 비교함으로써, 사용된 기후 자료의 농업용 저수지 분석에 대한 적합성을 평가하였다. 저수지 관리에 있어 이앙시기 조정 등 비구조적인 방법을 통해 용수사용의 효율을 극대화 하고자 하는 경우 순별 자료의 높은 활용성을 고려하여 월별로 수행된 상세화 과정을 거친 자료에 대한 순별 재현성 분석을 수행하였다.
- HOMWRS는 밭 필요수량 산정 시 작부시기 입력에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 수혜지구를 논으로 가정하여 중부 지역의 경우에는 이앙 (Planting) 시기를 묘대기 시작인 4월 27일로 수확 (Harvest) 시기를 관개 종료일인 9월 21일로 고려하였으며 남부의 경우에는 각각 4월 11일 및 9월 20일을 적용하였다.
- 본 연구에서는 SWAT모형의 미계측 유역에서의 적용성을 평가하기 위해 관측 자료가 있는 5개 대표 유역을 대상으로 관측 기상 자료를 이용하여 매개변수 보정 없이 모형을 적용한 후 저수지 하류에 위치해 있는 유량 관측지점의 실측 자료와 비교하였다. 또한 기후변화 영향 평가를 위해 58개 저수지를 대상으로 생산된 미래 기후정보를 적용하여 기후변화에 따른 상류 유입량과 관개 필요수량의 변화를 분석하였다. 필요수량의 경우에는 SWAT 모형의 제한으로 인하여 모내기 용수와 같은 관리용수 및 관개수로를 통한 손실량을 제외한 작물에 의한 증발산량의 변화만을 분석하였다.
- 필요수량의 경우에는 SWAT 모형의 제한으로 인하여 모내기 용수와 같은 관리용수 및 관개수로를 통한 손실량을 제외한 작물에 의한 증발산량의 변화만을 분석하였다. 또한 필요수량에 영향을 미칠 수 있는 작물생육기간은 농어촌공사의 (Hydrological Operation Model for Water Resources System (HOMWRS)의 입력과 동일하게 중부와 남부 지역으로 구분하여 적용하였다. HOMWRS는 밭 필요수량 산정 시 작부시기 입력에 한계가 있는 것으로 알려져 있다.
- 본 연구에서는 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오 기반 9개 GCM의 일 단위 자료와 국내 농업용 저수지 유역 자료를 이용하여 SWAT 모형의 미계측 지역에 대한 적용성을 평가하고 58개 농업용 저수지에 대해 예측의 불확실성을 고려한 미래 (2011~2040) 유입량과 필요수량 변화를 분석하였다.
- 선정된 대표 저수지 유역에 대해 매개변수 보정 없이 모형을 적용한 후 저수지 하류부에 위치한 유량관측 자료를 이용하여 모의 성능을 평가하였다. Table 3은 각 저수지 유역에 대한 모의 기간과 일 단위 및 월 단위 결과의 오차를 보여주고 있다.
- 시나리오 자료에 대한 SWAT 모의 결과의 과거 재현성 분석의 경우 동일한 과거기간 (1976~2005)에 대하여 편이보정 및 공간 상세화된 기후 정보와 과거 관측 기후자료의 적용 결과를 비교하여 상류 유입량 및 증발산량의 시간적 변화를 비교· 분석하였다.
- , 1998) 모형의 입력자료로서 필요한 6개 기상 변수 (강수, 최고기온, 최저기온, 평균풍속, 상대습도, 일사량) 대한 일 단위 자료가 제공되는 모형으로서 Table 1 은 모델 정보와 더불어 산출물 격자 규모를 보여준다. 온실가스 배출 시나리오로는, RCP 중 현재 추세로 온실가스가 배출되는 경우인 RCP8.5 시나리오와 2100년 이전에 안정화되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 적용하였다. 일반적으로 GCM 자료는 유역 규모에서의 시공간적인 기후 특성을 재현할 수 있도록 공간적 상세화 및 편이보정 (Bias Correction) 과정을 요구한다 (Hwang and Kang, 2013).
- 우선 5개 대표 저수지에 대해 보정과정을 거치지 않은 SWAT 모의 결과를 분석하여 그 적용성을 검증하였다. 과거 기간 동안에 편이 보정된 GCM 산출물에 대한 평가를 위해 모의된 유입량 및 필요수량 결과는 다중 GCM의 평균값인 MME 대비 약±25%의 범위로 GCM의 종류에 따라 큰 차이를 보여 GCM 선정에 따른 미래 기후예측의 큰 불확실성을 확인하였다.
- 비모수적 분위사상법은 확률분포함수 없이 모의 및 관측 자료의 실제 분포를 직접 사용하기 때문에 모수적 기법에 비해 용이하며 효과적으로 적용될 수 있다(Gudmundsson, 2012). 일 단위 GCM 자료를 사용하였기 때문에 시간적 상세화 절차는 필요 없으며, GCM 격자 자료를 76 곳의 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS)에 대하여 편이보정을 수행하는 과정에서 관측지점의 공간적인 기후특성을 반영한 시나리오 상세화 자료를 생산하였다. 편이보정은 과거 30년 (Historical, 1976~2005)년 기간 자료를 이용하여 수행하였으며 연구 대상 미래기간(2011~2040)에 대해 분위별 오차를 동일하게 적용하였다.
- SWAT 모형의 유입량 및 필요수량 모의 결과의 순별 30년 평균을 비교함으로써, 사용된 기후 자료의 농업용 저수지 분석에 대한 적합성을 평가하였다. 저수지 관리에 있어 이앙시기 조정 등 비구조적인 방법을 통해 용수사용의 효율을 극대화 하고자 하는 경우 순별 자료의 높은 활용성을 고려하여 월별로 수행된 상세화 과정을 거친 자료에 대한 순별 재현성 분석을 수행하였다.
- 본 연구는 최신 IPCC 5차 보고서에 사용된 RCP 시나리오 기반 일 단위 9개 GCM 자료의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 농업용 저수지의 공급 가능량 및 관개지구의 용수 수요량 변화를 분석하고자 한다. 즉 의사결정을 위한 불확실성 정보 제공을 목적으로 대표 저수지에 대하여 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형의 미계측 유역에서의 적용 가능성과 과거기간 및 미래기간에 대한 기후변화 시나리오 자료의 재현성 및 불확실성을 각각 평가한 후 전체 58개 대상 저수지에 대한 기후변화에 따른 상류 유입량과 관개 필요수량의 변화를 분석하고자 한다.
- 또한 기후변화 영향 평가를 위해 58개 저수지를 대상으로 생산된 미래 기후정보를 적용하여 기후변화에 따른 상류 유입량과 관개 필요수량의 변화를 분석하였다. 필요수량의 경우에는 SWAT 모형의 제한으로 인하여 모내기 용수와 같은 관리용수 및 관개수로를 통한 손실량을 제외한 작물에 의한 증발산량의 변화만을 분석하였다. 또한 필요수량에 영향을 미칠 수 있는 작물생육기간은 농어촌공사의 (Hydrological Operation Model for Water Resources System (HOMWRS)의 입력과 동일하게 중부와 남부 지역으로 구분하여 적용하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 농업용 저수지의 미계측 유역 특성을 고려하여, 58개 저수지 중 저수지 유역 하류에 유량관측소가 있는 금광, 하곡, 지소, 적량, 금전 저수지 유역을 대표 저수지 유역으로 선정하여 보정 (Calibration) 과정을 거치지 않은 SWAT 모형의미계측 유역에 대한 적용성을 평가하였다. SWAT입력자료 구축에 필요한 공간정보로는 토양도의 경우는 국립농업과학원에서 제공하는 정밀토양도와 DEM의 경우는 30m 격자 크기의 ASTER Global Digital Elevation Map (http://asterweb.jpl.nasa.gov/)을 사용하였다. 토지이용도의 경우는 환경부에서 제공하는 2007년 중분류 토지이용도를 사용하였는데 논의 경우 저수지 물수지 분석을 위해서 필요한 관개 지역만을 구분하는데 제한적이다.
- 편이보정은 과거 30년 (Historical, 1976~2005)년 기간 자료를 이용하여 수행하였으며 연구 대상 미래기간(2011~2040)에 대해 분위별 오차를 동일하게 적용하였다. 과거기간은 현재 시점 대신 CMIP5에서 상호 비교를 목적으로 결정된 2005년까지를 선정하였으며 미래기간은 자료가 존재하는 2100년 대신 2040년까지의 기간만을 고려하였다. 본 연구의 목적은 농업용 저수지에 대한 기후변화 영향평가에 있어서 GCM의 선정에 따라 발생하는 높은 불확실성을 고려하는 것이다.
- 대상 저수지의 선정은 농어촌공사에서 관리하는 3,372개 저수지 중에서 한발빈도가 10년이며, 농어촌공사에서 보유하고 있는 저수지별 수혜면적 및 상류유역면적 정보와 GIS 공간분석을 통해 산출한 면적 오차가 ±10% 내외인 저수지 중에서 SWAT적용이 가능한 58개의 저수지를 선정하였다.
- 하지만 다양한 변수들에 의해 발생할 수 있는 토지피복 예측의 불확실성을 고려할 때 최종 분석 결과가 기후변화에 의한 것인지 토지이용 변화에 의한 것인지 구분이 어렵게 된다. 따라서 비교적 토지이용 변화가 적을 것으로 기대되는 2040년까지의 기간을 분석 대상으로 선정하였다.
- 미래 기후정보 자료는 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project, phase 5)를 통해 공개된 RCP 시나리오 기반 9개 GCM C출물을 Earth System Grid Federation (ESGF, http://pcmdi9.llnl.gov/esgf-web-fe/)을 통해 수집하여 사용하였다. CMIP5는 다양한 GCM결과를 비교·평가하는 세계 기후 연구 프로그램 (WCRP, World Climate Research Programme)의 일환으로 전 세계 30여개의 기후모델링 그룹이 참여하여GCM 모델링의 장기 미래기후 예측에 대한 성능과 불확실성을 평가하고 모델 결과물을 국제적으로 공유하여 연구 결과를 통합적으로 축적하는데 목적을 둔 프로젝트이다.
- 일 단위 GCM 자료를 사용하였기 때문에 시간적 상세화 절차는 필요 없으며, GCM 격자 자료를 76 곳의 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS)에 대하여 편이보정을 수행하는 과정에서 관측지점의 공간적인 기후특성을 반영한 시나리오 상세화 자료를 생산하였다. 편이보정은 과거 30년 (Historical, 1976~2005)년 기간 자료를 이용하여 수행하였으며 연구 대상 미래기간(2011~2040)에 대해 분위별 오차를 동일하게 적용하였다. 과거기간은 현재 시점 대신 CMIP5에서 상호 비교를 목적으로 결정된 2005년까지를 선정하였으며 미래기간은 자료가 존재하는 2100년 대신 2040년까지의 기간만을 고려하였다.
데이터처리
- 모의 결과는 일 및 월 단위로 산출된 Root Mean Square Error (RMSE)와 Nash Sutcliffe Efficiency (NSE, Nash and Sutcliffe, 1970) 비교를 통해 평가하였다 (식 (1)~(2)).
이론/모형
- CMIP5는 다양한 GCM결과를 비교·평가하는 세계 기후 연구 프로그램 (WCRP, World Climate Research Programme)의 일환으로 전 세계 30여개의 기후모델링 그룹이 참여하여GCM 모델링의 장기 미래기후 예측에 대한 성능과 불확실성을 평가하고 모델 결과물을 국제적으로 공유하여 연구 결과를 통합적으로 축적하는데 목적을 둔 프로젝트이다. 본 연구에 적용된 GCM은 응용 모델로 선정한 SWAT (Soil and Water Assessment Tool; Arnold et al., 1998) 모형의 입력자료로서 필요한 6개 기상 변수 (강수, 최고기온, 최저기온, 평균풍속, 상대습도, 일사량) 대한 일 단위 자료가 제공되는 모형으로서 Table 1 은 모델 정보와 더불어 산출물 격자 규모를 보여준다. 온실가스 배출 시나리오로는, RCP 중 현재 추세로 온실가스가 배출되는 경우인 RCP8.
- 일반적으로 GCM 자료는 유역 규모에서의 시공간적인 기후 특성을 재현할 수 있도록 공간적 상세화 및 편이보정 (Bias Correction) 과정을 요구한다 (Hwang and Kang, 2013). 본 연구에서는 과거기간에 대한 GCM 모의 결과의 계통오차를 동일 기간의 관측자료의 확률 분포와 비교하는 비모수적 분위사상법 (Non-parametric Quantile Mapping Method)을 적용하여 보정하였다. 비모수적 분위사상법은 확률분포함수 없이 모의 및 관측 자료의 실제 분포를 직접 사용하기 때문에 모수적 기법에 비해 용이하며 효과적으로 적용될 수 있다(Gudmundsson, 2012).
- 상류유입량 및 필요수량 산정을 위해서 미계측 유역에서의 적용을 위해 개발된 SWAT (Arnold et al., 1998) 모형을 사용하였다. 대표적인 유역모델 중 Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF)의 경우는 SWAT 모형과 비교하여 관측 데이터를 이용한 보다 심도 있는 매개변수 선정이 필요한 것으로 알려져 있다 (Im et al.
성능/효과
- 1% 증가하는 예측 결과를 보였다. 5개 대표저수지에 대한 모의 결과, inmcm4 모형은 과거기간의 MME값과 비교하여 대부분의 저수지에 대해 유입량이 감소하는 결과를 보였다. HadGEM2-CC와 inmcm4이 과거기간 대비 유입량 감소 경향을 보인 반면, 나머지 모형의 경우 모든 저수지 및 시나리오에 대하여 증가하는 경향을 보였다.
- 89로 나타나 금전 저수지에서 가장 낮은 정확도를 보였다. MME 필요수량에 대한 총 오차의 경우 금광, 하곡, 지소, 적량, 금전 저수지에 대하여 각각 -0.4%, -2.7%, -9.0%, -1.4%, -0.2%로 나타나 지소 저수지에서 가장 큰 오차를 보였으며, NSE값 또한 0.95로 가장 낮은 값을 보였다. MME의 경우 전체적으로 5개 대표 저수지에서 유입량 및 필요수량 모두 지소 저수지에서의 -9.
- MME의 경우 전체적으로 5개 대표 저수지에서 유입량 및 필요수량 모두 지소 저수지에서의 -9.0%(필요수량)을 제외하고 총오차가 ±4% 미만으로 나타나 본 연구에 사용된 편이보정 및 상세화 기법이 농업용 저수지의 유입량 및 필요수량 분석에 적합한 것으로 판단하였다.
- 8%의 오차를 보여 금전 저수지에서 가장 큰 총오차를 보이는 것으로 나타났다. NSE 평가결과도 각 저수지 유역에 대해 0.95, 0.95, 0.92, 0.96, 0.89로 나타나 금전 저수지에서 가장 낮은 정확도를 보였다. MME 필요수량에 대한 총 오차의 경우 금광, 하곡, 지소, 적량, 금전 저수지에 대하여 각각 -0.
- 4에 제시되어 있다. RCP4.5 시나리오에 대한 가까운 미래기간 (2011~ 2040) 동안의 GCM별 순평균 유입량 모의 결과, 지소 저수지에서 RCP4.5 시나리오의 경우 inmcm4 모형과 CanESM2모형이 각각 과거기간 대비 최소 및 최대 모의 결과를 보였으며 과거기간의 MME와의 차이는 각각 -11.2% 및 25.9%로 나타났다 (Fig. 4, Table 5). 과거기간과 비교하여 RCP4.
- 5 시나리오에 대한 결과가 비교적 높은 증가율을 보였다. 계절별 변화를 살펴보면 두 RCP 시나리오 모두 유입량의 경우에는 겨울 및 봄철에 증가율이 높게 나타난 반면에 필요수량의 경우는 7월과 8월에 증가율이 높게 나타났으며 겨울 및 봄 기간 중에는 감소하는 계절적 특성을 보였다. 또한 저수지별 결과의 범위가 평균적 모의 결과의 오차에 비해 크게 나타나 주요 저수지에 대해서는 지역적 기후변화 영향 평가가 필요할 것으로 판단되었다.
- 과거 기간 동안에 편이 보정된 GCM 산출물에 대한 평가를 위해 모의된 유입량 및 필요수량 결과는 다중 GCM의 평균값인 MME 대비 약±25%의 범위로 GCM의 종류에 따라 큰 차이를 보여 GCM 선정에 따른 미래 기후예측의 큰 불확실성을 확인하였다.
- 4, Table 5). 과거기간과 비교하여 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오에 의한 지소 저수지에서 MME 유입량은 각각 8.5%와 9.1% 증가하는 예측 결과를 보였다. 5개 대표저수지에 대한 모의 결과, inmcm4 모형은 과거기간의 MME값과 비교하여 대부분의 저수지에 대해 유입량이 감소하는 결과를 보였다.
- Cho (2013)는 미계측 유역에서 저수지 모델 선정에 따른 불확실성을 살펴보기 위하여 동일한 5개 대표 저수지에 HOMWRS를 이용하여 30년 과거기간에 대한 상류 유입량을 모의하였다. 동일한 조건에서 SWAT 모의 결과와 비교하는 경우 HOMWRS가 금광, 하곡, 지소, 금전 저수지에 대해서 각각 13.5, 10.7, 7.6, 15.5% 크게 모의하였고 적량 저수지에서는 -11.8%로 적게 모의하여 20% 미만에서의 차이를 보였다. 이와 같은 차이는 HOMWRS TANK 모형의 경우 1988년에 개발된 매개변수 추정식을 적용하고 있으며 이에 따른 제한성에 기인할 수 있다.
- 과거 기간 동안에 편이 보정된 GCM 산출물에 대한 평가를 위해 모의된 유입량 및 필요수량 결과는 다중 GCM의 평균값인 MME 대비 약±25%의 범위로 GCM의 종류에 따라 큰 차이를 보여 GCM 선정에 따른 미래 기후예측의 큰 불확실성을 확인하였다. 또한 MME를 관측치 기반의 모의 결과와 비교한 결과 10% 미만의 오차를 보여 그 활용성이 큰 것으로 나타났다. 미래기간 동안에 모의된 연평균 유입량 전망 결과를 과거기간의 MME를 기준으로 비교한 경우 RCP4.
- 또한 과거기간에 대한 재현성 평가의 경우 개별 GCM 및 MME의 유입량에 대한 NSE 기준으로 금광, 하곡, 적량, 금전 저수지에서 MME가 개별 모형들보다 가장 높은 정확도를 보였다. 필요수량의 경우는 금광, 하곡, 지소 저수지에서 MME가 개별 모형들 보다 높은 NSE값을 보였다.
- 또한 MME를 관측치 기반의 모의 결과와 비교한 결과 10% 미만의 오차를 보여 그 활용성이 큰 것으로 나타났다. 미래기간 동안에 모의된 연평균 유입량 전망 결과를 과거기간의 MME를 기준으로 비교한 경우 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오에 대하여 각각 9.4% 및 10.8%의 증가 경향을 보였으며, 필요수량은 각 시나리오에 대해 1.4% 및 1.7%의 증가 경향을 보였다. 전체적으로 RCP 8.
- Table 7은 전체 저수지 평균을 기반으로 하여 과거기간 및 미래기간의 월별 필요수량을 보여 준다. 연평균 필요수량은 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오 미래기간에 대하여 각각 839.2 mm 와 841.9 mm로 과거기간 (827.8 mm)에 대한 결과와 비교하여 1.4% 및 1.7%의 증가 경향을 보였다. 월별 증가율 비교 결과 7월과 8월에 필요수량의 증가율이 RCP 4.
- Table 4는 각 대표 저수지에 대한 GCM별 유입량 및 필요수량 모의 결과의 총오차와 NSE값을 제시하고 있다. 우선 관측치에 대한 MME와의 총오차를 살펴보면 상류 유입량의 경우는 금광, 하곡, 지소, 적량, 금전 저수지에 대하여 각각 0.8%, 1.8%, -3.3%, -0.1%, 3.8%의 오차를 보여 금전 저수지에서 가장 큰 총오차를 보이는 것으로 나타났다. NSE 평가결과도 각 저수지 유역에 대해 0.
- 7%의 증가 경향을 보였다. 월별 증가율 비교 결과 7월과 8월에 필요수량의 증가율이 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에서 모두 높게 나타났으며 겨울 및 봄 기간 중에는 감소하는 경향을 나타났다.
- 5 시나리오에 대한 결과가 비교적 높은 증가율을 보이는 것을 확인 하였다. 월별 증가율 비교 결과 겨울 및 봄철에 유입량의 증가율이 두RCP 시나리오에 대해 모두 높게 나타난 반면에 여름 및 가을 기간 중에는 9월의 증가율이 크게 나타났다.
- 이는 우기에 집중되는 지역적 강우량 특성 및 생육기간 동안에 유역의 특성, 특히 토지이용에 따라서 서로 다른 유출 특성을 보이기 때문인 것으로 판단된다. 전체 저수지 평균을 기반으로 하여 과거기간 및 미래기간의 월별 유입량을 분석한 결과 (Table 6) 연평균 유입량은 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오에 대하여 각각 846.9 mm 와 857.7 mm로 과거기간의 774.2 mm와 비교하여 9.4% 및 10.8%의 증가 경향을 보여 RCP 8.5 시나리오에 대한 결과가 비교적 높은 증가율을 보이는 것을 확인 하였다. 월별 증가율 비교 결과 겨울 및 봄철에 유입량의 증가율이 두RCP 시나리오에 대해 모두 높게 나타난 반면에 여름 및 가을 기간 중에는 9월의 증가율이 크게 나타났다.
- 7%의 증가 경향을 보였다. 전체적으로 RCP 8.5 시나리오에 대한 결과가 비교적 높은 증가율을 보였다. 계절별 변화를 살펴보면 두 RCP 시나리오 모두 유입량의 경우에는 겨울 및 봄철에 증가율이 높게 나타난 반면에 필요수량의 경우는 7월과 8월에 증가율이 높게 나타났으며 겨울 및 봄 기간 중에는 감소하는 계절적 특성을 보였다.
- 05 mm)하고 있는 것을 확인할 수 있으며 GCMs 단순 평균인 MME의 경우 7월 중순과 하순의 유입량이 실측과 비교해 과소, 과대 모의하는 교차 경향을 보였다. 지소 저수지 유역에서의 필요수량의 경우도 9개 GCMs에 의한 MME 값이 6월 및 7월에 낮게 나타나는 경향을 보였다.
- 3에 유입량 및 필요수량에 대한 결과를 제시하고 있다. 지소 저수지 유입량의 경우 9개 GCM 결과가 우기인 7월과 8월에 넓게 분포 (7월 초~8월말의 순별 표준편차의 평균: 13.05 mm)하고 있는 것을 확인할 수 있으며 GCMs 단순 평균인 MME의 경우 7월 중순과 하순의 유입량이 실측과 비교해 과소, 과대 모의하는 교차 경향을 보였다. 지소 저수지 유역에서의 필요수량의 경우도 9개 GCMs에 의한 MME 값이 6월 및 7월에 낮게 나타나는 경향을 보였다.
- HadGEM2-CC와 inmcm4이 과거기간 대비 유입량 감소 경향을 보인 반면, 나머지 모형의 경우 모든 저수지 및 시나리오에 대하여 증가하는 경향을 보였다. 특히 증가폭이 비교적 큰 GCM은 CanESM2, GFDL-ESM2G, MRI-CGCM3로 나타났다.
- 실선은 순별 MME에 대한 58개 저수지 평균을 의미하며 음영 부분은 개별 저수지들에 의한 최솟값 및 최댓값의 범위를 보여준다. 평균 유입량의 저수지별 최댓값 및 최솟값의 범위를 살펴보면 10월부터 3월 사이에는 저수지별, 순별 평균 유입량이 좁은 폭에서 변화하는 반면에 생육기간 동안의 유입량의 변동 폭이 매우 높은 특성을 보이고 있다. 이는 우기에 집중되는 지역적 강우량 특성 및 생육기간 동안에 유역의 특성, 특히 토지이용에 따라서 서로 다른 유출 특성을 보이기 때문인 것으로 판단된다.
- 6은 58개 저수지에 대한 MME 기반 필요수량의 순별 결과를 보여 주며 개별 저수지의 순별 MME를 전체 저수지에 대하여 계산한 평균 필요수량과 개별 저수지에 대한 결과의 범위 (최댓값~최솟값)를 보여준다. 필요수량에 대한 모의 결과의 범위를 살펴보면 유입량과는 반대로 여름철에 좁은 변화폭을 보이는 반면, 가을 및 겨울 기간에 필요수량의 변동 폭이 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
- 또한 과거기간에 대한 재현성 평가의 경우 개별 GCM 및 MME의 유입량에 대한 NSE 기준으로 금광, 하곡, 적량, 금전 저수지에서 MME가 개별 모형들보다 가장 높은 정확도를 보였다. 필요수량의 경우는 금광, 하곡, 지소 저수지에서 MME가 개별 모형들 보다 높은 NSE값을 보였다. 다중 모형의 단순 평균인 MME는 개별 모형의 불확실성 또는 오차를 상쇄하는 역할을 하여 과거 재현성에 있어서 순별 유입량 및 필요수량의 시간적 변화를 비교적 잘 모의하는 것으로 판단된다.
후속연구
- 계절별 변화를 살펴보면 두 RCP 시나리오 모두 유입량의 경우에는 겨울 및 봄철에 증가율이 높게 나타난 반면에 필요수량의 경우는 7월과 8월에 증가율이 높게 나타났으며 겨울 및 봄 기간 중에는 감소하는 계절적 특성을 보였다. 또한 저수지별 결과의 범위가 평균적 모의 결과의 오차에 비해 크게 나타나 주요 저수지에 대해서는 지역적 기후변화 영향 평가가 필요할 것으로 판단되었다.
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