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문제 정의
- 2∼4의 Box-plot은 기후자료의 편이보정을 수행한 결과이며, 파란색 실선은 관측 자료로부터 계산된 값으로서 동일한 과거기간 동안에 모형별로 계산된 값들과의 비교를 위해 제시되었고, 붉은색 실선은 과거기간 동안의 다중모델앙상블 값으로서 RCP4.5 및 8.5 미래기간 동안의 증감을 비교할 목적으로 제시되었다.
- 보다 신뢰성 있는 기후변화 정보 제공을 위해서는 다중모델앙상블자료에 대한 분석이 필요하며 각 기후모형과 기후변화 시나리오 자체가 가지고 있는 미래 전망의 불확실성을 정량화하는 일은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 CMIP5에 참여한 다양한 GCMs로 부터 도출된 기후정보를 활용하여 다중모델 앙상블기법을 적용하여 모형별 강수량의 연 최대치 계열을 구축한 후 한반도 5대강 유역의 근 미래 극치강수 전망과 빈도분석을 수행하였으며, 불확실성을 고려한 보다 신뢰성 있는 극치 수문분석의 방법론을 제시하는데 연구의 목적이 있다.
- 1) CMIP5 기후자료를 유역규모에서 사용할 수 있는 비모수적 분위사상법을 이용하여 편의보정 및 상세화 기법을 적용하였으며, 생산된 다중 모형의 기후정보를 활용한 국내 수자원 관련 근 미래 극치 수문 전망 분석을 수행하였다. 또한 기후 자료의 과거 재현성 확보를 통한, 다중 모델 앙상블 자료를 사용하는데 있어서 미래 전망 기간에 대한 불확실성과 관련된 정보를 제공하는데 기여하였다.
- 본 연구에서는 CMIP5 기후변화 시나리오 하의 한반도 근 미래 극치강수 전망을 위하여 수자원 관리 치수목적으로 3개의 특성인자(6∼9월 강수, 일 최대 강수량, 일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟수)를 선정하였다.
제안 방법
- 1) CMIP5 기후자료를 유역규모에서 사용할 수 있는 비모수적 분위사상법을 이용하여 편의보정 및 상세화 기법을 적용하였으며, 생산된 다중 모형의 기후정보를 활용한 국내 수자원 관련 근 미래 극치 수문 전망 분석을 수행하였다. 또한 기후 자료의 과거 재현성 확보를 통한, 다중 모델 앙상블 자료를 사용하는데 있어서 미래 전망 기간에 대한 불확실성과 관련된 정보를 제공하는데 기여하였다.
- 또한 분포형별로 실제 강수 자료와의 적합성을 판단하기 위해 x2검정, K-S검정, CVM검정 및 PPCC검정을 실시하였다. CMIP5 GCMs 모형별로 생산된 기후변화 시나리오 자료의 재현기간별 확률강수량 산정을 위한 최적 분포형 선정은, 최근 지점빈도 해석 시 채택 분포형으로 가장 많이 사용하고 있으며, 우리나라의 강수관측 자료의 적합성 검정(goodness of fit test)결과 통과율이 가장 높은 Gumbel 분포형을 선정하였다.
- 6. Rainfall Frequency Analysis Results for the 50-year Return Periods over the 4-Major River Basin using CMIP5 GCMs during Historical, RCP4.5, and RCP8.5 Scenarios. (a) to (d) Mean the Han River, the Nakdong River, the Geum River, and the Sumjin and the Yeongsan River, Respectivel
- gov/esgf-web-fe/)을 통해 내려 받아 사용하였다. 기후변화 시나리오 자료를 내려받은 결과, 총 33개 GCMs에서 일단위 자료가 제공되고 있으나 과거기간 및 미래기간의 경우 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오 자료 중에서 극치강수 전망 및 빈도분석과 추후 수문 분석에 필요한 6가지 기상 변수(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균풍속, 상대습도, 일사량)들을 모두 포함하고 있는 총 8개의 GCMs 모형을 선정하였으며, 기상청에서 제공하고 있는 HadGEM2-AO모형의 활용성을 검토하기 위하여 KMA-12.5 km 지역규모모형(Regional Scale Model, RCM) 결과를 추가하였다. Table 1은 본 연구에서 사용된 9개 기후모형과 보유기관, 그리고 공간해상도를 나타내었다.
- 물관리 치수 목적으로 강수량을 평가할 수 있는 6∼9월 강수량지수와, 극한강수에서 재난 및 물관리 치수 분야를 평가할 수 있는 일최대강수량을 선정하였으며, 추가적으로 강우빈도 개념의 중호우 사상 발생을 평가할 수 있는 일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟수를 선정하여 분석하였다.
- 본 연구에서는 CMIP5 GCMs 일 강수량 극대치 계열에 대하여 매개변수적 강우빈도해석을 위하여 일반적으로 매개변수적 강우빈도해석은 모멘트법(Method of Moments), 최우도법(Method of Maximum Likelihood) 및 확률가중 모멘트법(Methods of Probability Weighted Moments)으로 매개변수 추정을 실시하였으며, 총 13개 확률 분포형을 적용하여 KS-검정, x2검정 등을 통한 적합도 검정을 수행하였다. 또한 분포형별로 실제 강수 자료와의 적합성을 판단하기 위해 x2검정, K-S검정, CVM검정 및 PPCC검정을 실시하였다.
- 본 연구에서는 CMIP5에 참여한 다양한 GCMs의 적용으로 기후변화 시나리오 자체가 가지고 있는 미래 전망의 불확실한 요소를 감안한 한반도 5대강 유역을 대상으로 수자원분야 근 미래(2011∼2040년) 극치 강수전망과 불확실성 분석, 그리고 빈도분석을 수행하였다.
- 하지만 여러 기후응용분야 연구자들의 경우 익숙지 않은 기후자료 포맷과 방대한 자료의 양으로 인하여 수자원 분야를 포함한 여러 응용분야 연구자들이 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 『불확실성을 고려한 농업용 저수지의 기후변화 영향 평가 연구(Cho, 2013, APEC Climate Center Annual Report 2013-05)』를 통하여 개발된 APEC기후센터의 한반도 영역에 대한 CMIP5 기후변화 시나리오 자료 표준화 처리 방법을 적용하였다.
- 본 연구에서는 비모수적 분위사상법을 사용하였으며, 비모수적 분위사상법의 보정 절차를 살펴보면 우선 과거 관측기간에 대하여 실제 관측 자료와 모형에 의한 모의 자료를 크기순으로 정렬하여 두 자료 사이의 분위 (quantile)별 차이를 보정하고, 기후변화 미래 전망 자료 또한 크기순으로 정렬한 후 과거기간으로부터 도출된 분위별차이를 고려하여 미래기간에 대한 시나리오 자료를 보정하게 된다. 본 연구에서는 강수를 포함한 기상변수들의 월별 분포가 수자원의 관리를 위해서는 중요하다는 판단 하에 월별로 분위사상법을 적용하였다(Cho, 2013).
- 본 연구의 대상지역은 한반도의 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강) 유역을 선정하였다. 여기서 섬진강과 영산강유역은 서로 인접해 있으며, 유출분석 결과를 포함하지 않으므로 두 유역을 하나로 간주하고 분석하였다. 국가 수자원관리 종합정보시스템(www.
대상 데이터
- 또한 기후변화 시나리오와 다양한 GCMs이 가지고 있는 불확실성을 평가하기 위하여 다중모델앙상블을 사용하였다. CMIP5의 온실가스 대표농도경로별 시나리오에 따른 일(Daily) 단위 전지구 기후모형 결과는 Earth System Grid Federation (ESGF, http://pcmdi9.llnl.gov/esgf-web-fe/)을 통해 내려 받아 사용하였다. 기후변화 시나리오 자료를 내려받은 결과, 총 33개 GCMs에서 일단위 자료가 제공되고 있으나 과거기간 및 미래기간의 경우 RCP 4.
- 5 km 지역규모모형(Regional Scale Model, RCM) 결과를 추가하였다. Table 1은 본 연구에서 사용된 9개 기후모형과 보유기관, 그리고 공간해상도를 나타내었다.
- 관측기간 동안(historic periods)의 기후변화 시나리오 자료의 편이 보정 및 상세화를 위하여 기상청(KMA, http://www.kma.go.kr/)에서 제공하는 종관기상관측시스템(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 76개 관측지점 중에서 30년 자료가 존재하는 59곳의 자료를 사용하였다. 기후모형의 관측 자료기간은 1976∼2005년까지 30년을 사용하였고, 미래기간은 2011∼2040년까지 30년 기간을 사용하였다.
- 기후모형의 관측 자료기간은 1976∼2005년까지 30년을 사용하였고, 미래기간은 2011∼2040년까지 30년 기간을 사용하였다.
- 취약성 평가에 제시되어 있는 강수관련 변수는 크게 1) 연강수량 또는 계절 강수량의 총량, 2) 최대치 개념의 최대강수량, 3) 발생 빈도와 관련되어 특정 크기 이상의 강수가 발생한 날의 횟수, 4) 가뭄과 관련된 연속적인 무강수 일수 등 4개 그룹으로 나누어 볼 수 있다. 본 연구에서는 수자원 관리 측면에서 치수목적과 관련이 깊은 3개 강수 특성인자를 고려하였다. 물관리 치수 목적으로 강수량을 평가할 수 있는 6∼9월 강수량지수와, 극한강수에서 재난 및 물관리 치수 분야를 평가할 수 있는 일최대강수량을 선정하였으며, 추가적으로 강우빈도 개념의 중호우 사상 발생을 평가할 수 있는 일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟수를 선정하여 분석하였다.
- 본 연구에서는 한반도 지역의 근 미래 극치강수 전망 및 빈도분석을 위하여 IPCC 제5차 기후변화 평가보고서에 사용된 CMIP5 온실가스 대표농도경로 시나리오(RCPs) 기반의 기후전망 자료를 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오와 다양한 GCMs이 가지고 있는 불확실성을 평가하기 위하여 다중모델앙상블을 사용하였다.
- 본 연구의 대상지역은 한반도의 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강) 유역을 선정하였다. 여기서 섬진강과 영산강유역은 서로 인접해 있으며, 유출분석 결과를 포함하지 않으므로 두 유역을 하나로 간주하고 분석하였다.
- 개별 GCMs에 의한 기후변화 시나리오자료의 관측기간과 미래 기간의 불확실성 분석과 빈도 분석을 실시하기 위하여 강수의 특성을 대표할 수 있는 인자를 선정하는 일은 매우 중요하다. 본 절에서는 강수특성인자 선정을 위해서 『지자체 기후변화 적응 세부시행계획 수립 지원을 위한 기후변화 부문별 취약성 지도, 국립환경과학원, 2012)』에서 제시하고 있는 기후노출 대용변수들 중 강수 관련 가장 높은 빈도로 사용되고 있는 변수들을 선정하였다(Table 2). 취약성 평가에 제시되어 있는 강수관련 변수는 크게 1) 연강수량 또는 계절 강수량의 총량, 2) 최대치 개념의 최대강수량, 3) 발생 빈도와 관련되어 특정 크기 이상의 강수가 발생한 날의 횟수, 4) 가뭄과 관련된 연속적인 무강수 일수 등 4개 그룹으로 나누어 볼 수 있다.
- 5 km 자료의 경우 과거기간은 1979∼2005년의 27년 기간이 사용되었으며, 잠재증발산량 분석은 CMIP5의 8개 GCMs에 대해서만 분석하였다. 분석 결과는 한강, 낙동강, 금강, 섬진 및 영산강 등 4대강 권역별로 제시하였고, 각각 15개, 21개, 13개, 10개 관측지점이 사용되었다.
데이터처리
- 검정 등을 통한 적합도 검정을 수행하였다. 또한 분포형별로 실제 강수 자료와의 적합성을 판단하기 위해 x2검정, K-S검정, CVM검정 및 PPCC검정을 실시하였다. CMIP5 GCMs 모형별로 생산된 기후변화 시나리오 자료의 재현기간별 확률강수량 산정을 위한 최적 분포형 선정은, 최근 지점빈도 해석 시 채택 분포형으로 가장 많이 사용하고 있으며, 우리나라의 강수관측 자료의 적합성 검정(goodness of fit test)결과 통과율이 가장 높은 Gumbel 분포형을 선정하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 한반도 지역의 근 미래 극치강수 전망 및 빈도분석을 위하여 IPCC 제5차 기후변화 평가보고서에 사용된 CMIP5 온실가스 대표농도경로 시나리오(RCPs) 기반의 기후전망 자료를 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오와 다양한 GCMs이 가지고 있는 불확실성을 평가하기 위하여 다중모델앙상블을 사용하였다. CMIP5의 온실가스 대표농도경로별 시나리오에 따른 일(Daily) 단위 전지구 기후모형 결과는 Earth System Grid Federation (ESGF, http://pcmdi9.
- 본 연구에서는 비모수적 분위사상법을 사용하였으며, 비모수적 분위사상법의 보정 절차를 살펴보면 우선 과거 관측기간에 대하여 실제 관측 자료와 모형에 의한 모의 자료를 크기순으로 정렬하여 두 자료 사이의 분위 (quantile)별 차이를 보정하고, 기후변화 미래 전망 자료 또한 크기순으로 정렬한 후 과거기간으로부터 도출된 분위별차이를 고려하여 미래기간에 대한 시나리오 자료를 보정하게 된다. 본 연구에서는 강수를 포함한 기상변수들의 월별 분포가 수자원의 관리를 위해서는 중요하다는 판단 하에 월별로 분위사상법을 적용하였다(Cho, 2013).
성능/효과
- 2) CMIP5 9개 GCMs의 한반도 근 미래 극치 수문 전망 분석결과, 관측기간(Historic Periods: 1971-2005)에 비하여 미래기간(011-2040)에 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 홍수 관련 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 6∼9월 강수량, 일최대강수량 80 mm/d 이상인 날의 횟수 모두 증가하는 경향을 보였다.
- 3) 강수 빈도분석 결과, 50년 빈도 강수량은 RCP4.5에서 -1.7∼10.4%, RCP8.5에서 4.2∼10.9%변화될 가능성이 있음을 확인하였으며, 100년 빈도 확률강수량은 RCP4.5에서 -2.3∼10.8%, RCP8.5에서 4.1∼10.7% 증가특성을 보임을 확인하였다.
- 4) RCP4.5, RCP8.5 시나리오 기간에는 GCM별 편차가 크게 발생하여 빈도해석 결과의 불확실성이 커짐을 확인할 수 있으며, 주로 KMA-12.5 km와 GFDL-ESM2G, CanESM2 모형의 결과가 평균치에 비하여 강수를 크게 모의하는 경향이 있는 것으로 분석된다.
- 5는 한반도의 4대강 권역을 대상으로 CMIP5 9개 GCMs 모형별 관측기간(Historic Period, 1976∼2005년)과 근 미래기간(2011∼2040년)의 일 강수량 최대치 시계열자료를 추출하여 각각의 결과를 도시하였다. RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 하에서 모형별 일 강수 연최대치 계열이 4대강 권역 모두 관측기간에 비하여 증가하는 경향이 있음을 확인할 수 있으며, 특히 다중모델앙상블 평균치를 비교한 결과 관측기간에 비하여 가까운 미래기간에서의 연 최대치 강수량 시계열은 한강권역의 경우 RCP4.5에서는 6.0%, RCP8.5에서는 6.8% 증가하였고, 낙동강권역의 경우 RCP4.5에서는 5.6%, RCP8.5에서는 8.0% 증가하였다. 또한 금강권역의 경우 RCP4.
- 7% 증가하는 것으로 분석되었다. 각각의 모형별 연최대치 계열의 편차는 발생하고 있으나 대체로 관측기간보다 근 미래 기간에 불확실성이 커지는 것으로 나타났으며, 4대강 권역 중 섬진/영산강 권역에서의 편차가 가장 큰 것으로 분석되었다.
- 일최대강수량은 취약성 분석에 있어서 홍수, 태풍, 수인성 매개 질환에 의한 건강부문, 홍수에 대한 기반시설과 관련된 재난/재해 부문, 치수와 관련된 물관리 부문, 산사태와 관련된 산림부문 등에 사용되는 대용변수이다. 과거기간 재현성과 관련하여서는 4개 모든 권역에서 관측 평균(Obs.)이 동일기간에 대한 다중모델평균(HIST-MME)과 비슷한 값을 보였으나 최댓값과 관련해서는 대부분의 개별 모형에서 관측 최댓값보다 크게 증가하는 경향을 보였다.
- 과거기간과 미래기간을 비교하면 RCP4.5와 8.5 시나리오의 다중모델평균(RCP4.5-MME 및 RCP8.5-MME)의 경우 낙동강 권역을 제외한 3개 권역에서 과거기간 다중모델평균(HIST-MME)과 비교하여 소폭으로 증가하는 경향을 보였다. HIST-MME와 비교하여 3∼4개 권역에서 평균 값의 증가를 보인 모형들은 RCP4.
- 과거기간과 미래기간의 비교에서는 모든 권역에서 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에 의한 다중모델평균(RCP4.5-MME, RCP8.5-MME)이 과거기간 다중모델 평균(HIST-MME)과 비교하여 뚜렷하게 증가하는 경향을 보였다. 최댓값의 변화는 RCP4.
- 4와 같다. 과거기간에 대하여 관측 평균(Obs) 및 다중모델 평균(HIST-MME)과의 비교를 통한 재현성 측면에서 살펴보면 4개 권역에서 서로 비슷한 값을 보였으나, 최대치의 경우는 대부분의 개별 모형에서 증가하는 경향을 보여 CMIP5 자료가 관측과 비교하여 연간 변동성을 크게 모의하고 있는 것으로 나타났다. 특히 기상청의 KMA-12.
- 기후변화에 따른 강우빈도분석 결과를 종합해 보면, 100년 빈도 확률강수량은 관측기간에 비하여 RCP4.5 시나리오에서 -2.3%∼10.8%, RCP8.5 시나리오에서 54.1%∼10.7%까지 변화 가능성을 보임을 확인하였으며, 향후 가까운 미래 2040년까지 한반도의 100년 빈도 확률강수량 값은 최대 10%정도 증가할 것으로 분석되었다.
- 기후변화에 따른 강우빈도분석 결과를 종합해 보면, 관측기간에 비하여 가까운 미래기간의 50년 빈도 확률강수량은 RCP4.5 시나리오에서 -1.7∼10.4%, RCP8.5 시나리오에서 4.2∼10.9% 변화될 가능성이 있음을 확인하였으며, 향후 2040년까지 한반도의 50년 빈도 확률강수량 값이 최대 10%정도 증가할 수 있음을 시사한다.
- 다음으로 RCP8.5 시나리오 기간 동안의 50년 빈도에서 최대치를 모의한 모형은(한강: GFDL-ESM2G, 낙동강: KMA-12.5 km, 금강: KMA-12.5 km, 섬진/영산강: KMA-12.5 km)으로 분석되었으며, 모형별 편차는 108.3∼210.1 mm로 분석되었다.
- 6%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 다음으로 금강권역 13개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률강수량은 312.8 mm로 분석되었고, RCP4.5 시나리오에서는 346.6 mm(+10.8%)로 증가하였으며 RCP8.5 시나리오에서는 346.4 mm(+10.7%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 섬진/영산강권역 10개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률 강수량은 372.
- 4%)로 증가하였다. 다음으로 금강권역 13개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 281.6 mm로 분석되었고, 미래 RCP4.5 시나리오에서는 310.8 mm(+10.3%)로 증가하였으며 RCP8.5 시나리오에서는 311.2 mm(+10.5%)로 증가하였다. 마지막으로 섬진/영산강권역 10개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 304.
- 또한 과거기간에 대하여 여름철 강수량 최댓값의 범위를 살펴보면 대부분의 모형들이 4개 유역에서 과거 관측의 최댓값보다 큰 값을 보이고 있어 장기간 평균은 동일하더라도 CMIP5 모형들이 연간 6∼9월 강수량 변동성을 크게 모의하고 있음을 확인할 수 있다. 따라서 관측기간에 대하여 본 연구에서 제시한 CMIP5 일자료의 비모수적 분위사상법의 적용이 필요함을 확인하였다.
- 7%까지 변화 가능성을 보임을 확인하였으며, 향후 가까운 미래 2040년까지 한반도의 100년 빈도 확률강수량 값은 최대 10%정도 증가할 것으로 분석되었다. 또한 50년 빈도결과와 마찬가지로, 관측기간 동안의 GCMs별 편차가 작으나, RCP4.5 시나리오 기간과 RCP8.5 시나리오 기간에는 편차가 크게 발생하여 결과의 불확실성이 큼을 확인할 수 있었으며, 주로 KMA-12.5 km와 GFDL-ESM2G, CanESM2 모형들이 상대적으로 한반도 영역에서 강수를 크게 모의하는 경향이 있는 것으로 분석되었다.
- 또한 RCP4.5 시나리오 기간 동안의 100년 빈도에서 최대치를 모의한 모형은(한강: GFDL-ESM2G, 낙동강: KMA-12.5 km, 금강: KMA-12.5 km, 섬진/영산강: GFDL-ESM2G)으로 분석되었으며, 모형별 편차는 123.0∼160.1 mm로 분석되었다.
- 또한 RCP4.5 시나리오 기간 동안의 50년 빈도에서 최대치를 모의한 모형은(한강: GFDL-ESM2G, 낙동강: KMA-12.5 km, 금강: KMA-12.5 km, 섬진/영산강: GFDL-ESM2G)으로 분석되었으며, 모형별 편차는 130.3∼161.5 mm로 분석되었다.
- 또한 과거기간(1971∼2005)과 근 미래기간(2011∼2040)의 비교에 있어서도 과거기간 동안의 다중모델앙상블 (HIST-MME)과 미래기간 RCP4.5 및 8.5 시나리오 조건하에서 다중 모델 평균(RCP4.5-MME, RCP8.5-MME) 값은 금강 및 섬진-영산강 유역에서 소폭으로 증가하는 경향을 나타내고 있으나 관측기간과 거의 동일한 것으로 나타났다.
- 또한 과거기간에 대하여 여름철 강수량 최댓값의 범위를 살펴보면 대부분의 모형들이 4개 유역에서 과거 관측의 최댓값보다 큰 값을 보이고 있어 장기간 평균은 동일하더라도 CMIP5 모형들이 연간 6∼9월 강수량 변동성을 크게 모의하고 있음을 확인할 수 있다.
- 9% 변화될 가능성이 있음을 확인하였으며, 향후 2040년까지 한반도의 50년 빈도 확률강수량 값이 최대 10%정도 증가할 수 있음을 시사한다. 또한 관측기간 동안의 GCMs별 편차가 작으나, RCP4.5 시나리오기간과 RCP8.5 시나리오 기간에는 편차가 크게 발생하여 빈도해석 결과의 불확실성이 큼을 확인할 수 있었다. 주로 KMA-12.
- 0% 증가하였다. 또한 금강권역의 경우 RCP4.5에서는 11.7%, RCP8.5에서는 9.8% 증가하였고, 섬진/영산강권역의 경우 RCP4.5에서는 8.8%, RCP8.5에서는 8.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 각각의 모형별 연최대치 계열의 편차는 발생하고 있으나 대체로 관측기간보다 근 미래 기간에 불확실성이 커지는 것으로 나타났으며, 4대강 권역 중 섬진/영산강 권역에서의 편차가 가장 큰 것으로 분석되었다.
- 1%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 낙동강권역 21개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률강수량은 316.6 mm로 분석되었고, RCP4.5 시나리오에서는 322.3 mm(+1.8%)로 소폭 증가하였으며 RCP8.5 시나리오에서는 340.8 mm(+7.6%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 다음으로 금강권역 13개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률강수량은 312.
- 3%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 낙동강권역 21개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 287.7 mm로 분석되었고, 미래 RCP4.5 시나리오에서는 299.4 mm (+4.0%)로 소폭 증가하였으며 RCP8.5 시나리오에서는 311.8 mm (+8.4%)로 증가하였다. 다음으로 금강권역 13개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 281.
- 마지막으로 RCP8.5 시나리오 기간 동안의 100년 빈도에서 최대치를 모의한 모형은(한강: GFDL-ESM2G, 낙동강: KMA-12.5 km, 금강: KMA-12.5 km, 섬진/영산강: KMA-12.5 km)으로 분석되었으며, 모형별 편차는 123.4∼252.3 mm로 분석되었다.
- 7%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 섬진/영산강권역 10개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률 강수량은 372.9 mm로 분석되었고, RCP4.5 시나리오에서는 404.1 mm (+8.4%)로 증가하였으며 RCP8.5 시나리오에서는 409.7 mm(+9.9%)로 증가하는 것으로 분석되었다.
- 5%)로 증가하였다. 마지막으로 섬진/영산강권역 10개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 304.9 mm로 분석되었고, 미래 RCP4.5 시나리오에서는 332.4 mm(+9.0%)로 증가하였으며 RCP8.5 시나리오에서는 338.0 mm(+10.9%)로 증가하는 것으로 분석되었다.
- 모형별 결과를 살펴보면, 관측기간기간 동안의 100년 빈도에서 최대치를 모의한 모형은(한강: KMA-12.5 km, 낙동강: CanESM2, 금강: CanESM2, 섬진/영산강: MIROC-ESM-CHEM)으로 분석되었으며, 모형별 편차는 24.7∼47.1 mm로 분석되었다.
- 모형별 결과를 살펴보면, 관측기간기간 동안의 50년 빈도에서 최대치를 모의한 모형은(한강: CanESM2, 낙동강: GFDL-ESM2G, 금강: CanESM2, 섬진/영산강: MIROC-ESM-CHEM)으로 분석되었으며, 모형별 편차는 18.2 mm∼41.4 mm로 분석되었다.
- 분석결과, 일 강수량, 일 최대·최저기온, 그리고 풍속 변수를 활용한 16가지 기후요소에 대하여 관측기간(1950∼2000)동안 기온에 대한 재현성은 우수하나 강수와 풍속에 대한 재현성을 다소 떨어짐을 확인하였고, GCMs 모형 결과의 적용 시 지역기후 특성과 불확실성을 고려한 합리적인 모형 평가가 선행되어야 함을 시사하였다.
- 앞서 살펴본 3개 특성인자 (6∼9월 강수량, 일최대강수량, 일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟수)는 물관리의 치수와 관련된 대용 변수들이다. 분위사상법을 통해 편의보정/상세화된 값들은 관측값과 비교하여 3개 특성인자 모두 전체적으로 연간 변동성을 크게 모의하고 있는 특성을 보였다. 또한 가까운 미래기간(2011∼2040년) 전망은 과거기간의 다중모델평균과 비교하여 여름철 강수량, 최대 강수량, 및 호우의 발생 빈도 측면에서 모두 소폭으로 증가하는 경향을 보였다.
- 또한 가까운 미래기간(2011∼2040년) 전망은 과거기간의 다중모델평균과 비교하여 여름철 강수량, 최대 강수량, 및 호우의 발생 빈도 측면에서 모두 소폭으로 증가하는 경향을 보였다. 소폭으로 증가하는 것은 CMIP5의 34개 모형의 월자료를 이용한 RCP 4.5 및 8.5 시나리오별 한국의 연강수량 전망에서 2040년까지의 강수량 변화가 4% 미만인 점을 고려할 때 보다 많은 모형들의 일자료를 고려하더라도 비슷한 경향을 보일 것으로 판단된다. 앞서 살펴본 강수특성인자들의 분석결과를 종합해 보면, CMIP5 일자료를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용하여 편의 보정/상세화된 기후변화 시나리오 자료의 경우 홍수와 관련된 강수특성들은 관측과 비교하여 연간 변동성을 크게 모의하는 경향이 있고, 미래기간에 대하여도 강수량, 최대 강수량, 80 mm/d 이상인 날의 횟수 모두 증가하는 경향을 보였다.
- 5 시나리오별 한국의 연강수량 전망에서 2040년까지의 강수량 변화가 4% 미만인 점을 고려할 때 보다 많은 모형들의 일자료를 고려하더라도 비슷한 경향을 보일 것으로 판단된다. 앞서 살펴본 강수특성인자들의 분석결과를 종합해 보면, CMIP5 일자료를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용하여 편의 보정/상세화된 기후변화 시나리오 자료의 경우 홍수와 관련된 강수특성들은 관측과 비교하여 연간 변동성을 크게 모의하는 경향이 있고, 미래기간에 대하여도 강수량, 최대 강수량, 80 mm/d 이상인 날의 횟수 모두 증가하는 경향을 보였다. 이는 향후 기후변화에 따른 치수와 관련된 물관리에 있어서 과거 및 현재 상황과 비교하여 보다 어려운 상황으로 변화되어 가는 것으로서 적응방안의 수립 및 적용을 위한 의사결정에 있어서 보다 과학적인 분석 및 불확실성 관련 정보가 함께 제시되는 것이 필요할 것이다.
- 2에 제시되어 있다. 우선 과거 관측기간 동안의 평균치(Obs.)와 동일기간의 다중모델 앙상블 평균(HIST-MME)의 비교 결과, 4개 유역에서 모두 근접한 결과를 보였다. 다만 기상청 12.
- 5km, CanESM2 모형에 더하여 GFDL-ESM2G, MIROC-ESM-CHEM 모형들이 포함되어 있다. 최댓값의 경우도 과거기간과 비교하여 미래기간 동안에 증가하는 경향을 보였는데, GFDL-ESM2M 모형이 RCP8.5 시나리오에서 4개 권역에서 모두 뚜렷한 증가 경향을 보였다.
- 5-MME)이 과거기간 다중모델 평균(HIST-MME)과 비교하여 뚜렷하게 증가하는 경향을 보였다. 최댓값의 변화는 RCP4.5 시나리오의 경우 KMA-12.5 km 모형이 모든 권역에서 크게 증가하는 경향을 보인 반면에 RCP8.5시나리오의 경우에는 KMA-12.5 km을 포함하여 GFDL-ESM2G, HadGEM2-CC, IPSL-CM5A-LR 등 많은 모형들의 최댓값 증가 경향을 보여 주었다.
- 하지만 6∼9월 강수량의 연간 변동성은 과거기간에 비하여 근 미래기간 동안에 뚜렷이 증가하는 경향이 나타나고 있음을 확인하였으며, 특히 IPSL-CM5A-LR은 RCP4.5에서 GFDL-ESM2G은 8.5에서 각각 증가하는 경향이 있음을 확인하였다.
- 한강권역 15개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률강수량은 393.3 mm로 분석되었고, RCP4.5 시나리오에서는 384.1 mm (-2.3%)로 다소 감소하였으나 RCP8.5 시나리오에서는 409.3 mm(+4.1%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 낙동강권역 21개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 100년 빈도 확률강수량은 316.
- 한강권역 15개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 351.2 mm로 분석되었고, 미래 RCP4.5 시나리오에서는 345.2 mm (-1.7%)로 다소 감소하였으나 RCP8.5 시나리오에서는 366.2 mm(+4.3%)로 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 낙동강권역 21개 기상관측지점의 9개 모형 관측기간 평균 50년 빈도 확률강수량은 287.
후속연구
- 7% 증가특성을 보임을 확인하였다. CMIP5 GCMs에 의한 시나리오별 근 미래 강수 빈도 분석 결과, 향후 2040년까지 한반도의 50년과 100년 빈도 확률강수량 값이 최대 10%정도 증가할 수 있을 것으로 분석되어 이에 대한 대응책 마련이 필요할 것으로 사료된다.
- 본 연구의 결과는 다양한 GCMs의 다중모델 앙상블 기후변화 시나리오 자료의 불확실성을 감안한 근 미래 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도의 정량적인 분석으로, 향후 10년 단위의 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화에 따른 수공구조물 설계, 기후변화 대응 및 적응정책 마련을 위한 기술적 자료로 활용될 수 있다. 또한 기후변화 및 방재관련 최종수요자와 정책입안자의 정책 결정 및 의사결정 지원을 위한 자료로 활용이 가능할 것이다.
- 본 연구의 결과는 다양한 GCMs의 다중모델 앙상블 기후변화 시나리오 자료의 불확실성을 감안한 근 미래 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도의 정량적인 분석으로, 향후 10년 단위의 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화에 따른 수공구조물 설계, 기후변화 대응 및 적응정책 마련을 위한 기술적 자료로 활용될 수 있다. 또한 기후변화 및 방재관련 최종수요자와 정책입안자의 정책 결정 및 의사결정 지원을 위한 자료로 활용이 가능할 것이다.
- 앞서 살펴본 강수특성인자들의 분석결과를 종합해 보면, CMIP5 일자료를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용하여 편의 보정/상세화된 기후변화 시나리오 자료의 경우 홍수와 관련된 강수특성들은 관측과 비교하여 연간 변동성을 크게 모의하는 경향이 있고, 미래기간에 대하여도 강수량, 최대 강수량, 80 mm/d 이상인 날의 횟수 모두 증가하는 경향을 보였다. 이는 향후 기후변화에 따른 치수와 관련된 물관리에 있어서 과거 및 현재 상황과 비교하여 보다 어려운 상황으로 변화되어 가는 것으로서 적응방안의 수립 및 적용을 위한 의사결정에 있어서 보다 과학적인 분석 및 불확실성 관련 정보가 함께 제시되는 것이 필요할 것이다.
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