[논문]RCP 8.5 기후변화 시나리오의 강수량 변화에 따른 미래 PMPs의 전망

이옥정; 박명우; 이정훈; 김상단

doi:10.3741/jkwra.2016.49.2.107

[국내논문] RCP 8.5 기후변화 시나리오의 강수량 변화에 따른 미래 PMPs의 전망
Future PMPs projection according to precipitation variation under RCP 8.5 climate change scenario 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.49 no.2, 2016년, pp.107 - 119

이옥정 (부경대학교 환경공학과) , 박명우 (부경대학교 환경공학과) , 이정훈 (부경대학교 환경공학과) , 김상단 (부경대학교 환경공학과)

초록
AI-Helper

미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since future climate scenarios indicate that extreme precipitation events will intensity, probable maximum precipitations (PMPs) without being taken climate change into account are very likely to be underestimated. In this study future PMPs in accordance with the variation of future rainfall are estimated. The hydro-meteorologic method is used to calculate PMPs. The orographic transposition factor is applied in place of the conventional terrain impact factor which has been used in previous PMPs estimation reports. Future DADs are indirectly obtained by using bias-correction and moving-averaged changing factor method based on daily precipitation projection under KMA RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 climate change scenario. As a result, future PMPs were found to increase and the spatially-averaged annual PMPs increase rate in 4-hour and $25km^2$ was projected to be 3 mm by 2045. In addition, the increased rate of future PMPs is growing increasingly in the future, but it is thought that the uncertainty of estimating PMPs caused by future precipitation projections is also increased in the distant future.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 이를 방지하기 위하여 25년을 기준으로 1년씩 이동평균 하여 변화인자(changing factor)를 산출하여 적용함으로써 과다한 강우변동성을 보완하고자 하였다. 예를 들어, 2021-2045년의 편의보정 된 월강수량을 평균한 값 본 절에서는 미래 기간에 따라 보정된 이동 평균된 변화인자를 이용하여 DADs를 변동시킨 후 PMPs를 재산출한 결과를 나타냈다. 본 연구에서는 2045년, 2070년, 2100년의 강우변동에 따른 PMPs 결과를 확인해 보았다.
본 연구에서는 과거자료를 이용하여 1981∼2005년의 PMP 산정 및 기상청 RCP 8.5 일 강우량 자료를 이용하여 미래 강우변동에 따른 PMPs의 변화를 분석하였다.
본 절에서는 최근까지 우리나라에 큰 피해를 준 호우가 어떤 것인지를 확인하기 위하여 지속시간별 영향면적별 DAD 분석을 통하여 우리나라 관측 최대 호우를 아래 표(Table 2)에 정리하였다. 호우명은 호우시작 년, 월, 일, 지속일로 이루어져 있다.
이에 본 연구에서는 관측자료와 RCP 8.5 자료의 차이를 극복하기 위해 편의보정을 실시하였다. 편의보정 방법은 Hawkins et al.
이에 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 PMPs 변화를 연구해보고자 한다. PMPs는 수문기상학적인 방법에 의해 산출되며, 이 때 기존의 방법 중 지형영향비에 대한 최근의 연구경향을 반영하여 지형영향비 대신 산악전이비를 도입하여 PMPs를 산정하고자 한다.

가설 설정

이에 따라 2045년 기준으로 관측자료의 DAD 개수만큼 미래 DAD를 생성할 수 있게 되며, 이를 바탕으로 2045년 기준의 PMPs를 산출하게 된다. 이 때, 수분최대화 및 호우조절비는 관측된 값과 같다고 가정하였다. 이와 같은 방법으로 2045년부터 2100년까지 년별로 미래 PMPs가 산출된다.

제안 방법

PMP 산출의 기준이 되는 공간적 해상도는 5 km × 5 km로 격자화하여 격자별로 PMPs를 산출하였으며, 지점 관측자료는 역거리 가중방법을 이용하여 공간적인 자료로 확장하여 적용하였다.
이에 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 PMPs 변화를 연구해보고자 한다. PMPs는 수문기상학적인 방법에 의해 산출되며, 이 때 기존의 방법 중 지형영향비에 대한 최근의 연구경향을 반영하여 지형영향비 대신 산악전이비를 도입하여 PMPs를 산정하고자 한다. 미래 PMPs 추정을 위한 미래 강수자료는 기상청에서 제공하는 12.
호우전이라 함은 호우를 호우가 발생한 지역에서 호우가 발생할 수 있는 지역으로 옮기는 것을 의미한다. 관측호우를 전이함에 따라 수정되는 비를 전이비라 하며, 수평전이비, 수직전이비, 산악전이비로 분리하여 호우전이비를 산정하였다. Miller et al.
기상청에서 제공하고 있는 RCP 시나리오 자료는 모두 일 강우자료이기 때문에, 미래에 예측된 주요 호우별 DAD를 작성하는데 직접적으로 사용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 앞서 수행된 이동평균 된 변화인자를 이용하여 과거 관측된 주요 호우사상의 DAD로부터 강수변화가 반영된 미래의 DAD를 생성하였다. 먼저 관측된 주요 호우사상의 DAD들 중 PMPs는 수문기상학적인 방법에 의해 산출되며, 이 때 기존의 방법 중 지형영향비에 대한 최근의 연구경향을 반영하여 지형영향비 대신 산악전이비를 도입하여 PMPs를 산정하고자 한다. 미래 PMPs 추정을 위한 미래 강수자료는 기상청에서 제공하는 12.5-km 해상도의 기상청 RCM 자료로부터 획득되어, 다양한 지속시간별 영향면적별로 현재의 PMPs 추정값과 비교 분석이 수행된다. 본 연구에서는 RCP 8.
본 절에서는 미래 기간에 따라 보정된 이동 평균된 변화인자를 이용하여 DADs를 변동시킨 후 PMPs를 재산출한 결과를 나타냈다. 본 연구에서는 2045년, 2070년, 2100년의 강우변동에 따른 PMPs 결과를 확인해 보았다.
5 일 강우량 자료를 이용하여 미래 강우변동에 따른 PMPs의 변화를 분석하였다. 이때, 기존의 PMPs 산정절차 중 지형영향비 부분은 최근의 경향을 반영하여 산악전이비로 대체하여 적용하였다.

대상 데이터

먼저 PMPs 추정에 이용되는 첫 번째 기본 자료는 호우별로 시간 강우량 자료를 해석한 DADs 자료이다. 이를 위해 관측기간 동안의 지점별 일 강우자료 및 시간 강우자료를 수집한다.
5 km 공간해상도의 한반도지역 자료 그리고 1 km 공간해상도의 남한상세자료로 구성된다. 본 연구에서 사용한 자료는 Table 1과 같으며 기후변화정보센터(https://www.climate.go.kr)에서 획득하였다. 본 연구에서는 RCP 8.
본 연구에서는 수문기상학적 방법을 이용한 PMPs를 산정하기 위하여 우리나라 기상청에서 40년 이상의 자료를 보유하고 있는 강우관측소 62개 지점을 대상으로 하였다. 선정된 지점은 Fig.
본 절에서는 1981년-2005년 자료를 이용하여 PMPs를 산정한 결과를 나타내었다. 아래의 그림(Fig.
우리나라 기상청에서 제공하는 RCP는 세 가지의 공간해상도와 200년, 400년 제어적분으로 나뉘어져 있으며, 영국 기상청 해들리 센터의 기후변화 예측 모델인 HadGEM2-AO를 도입하여 생산한 135 km 공간해상도의 전지구 자료, 영국 해들리센터 지역기후모델인 HadGEM3-RA를 사용한 12.5 km 공간해상도의 한반도지역 자료 그리고 1 km 공간해상도의 남한상세자료로 구성된다. 본 연구에서 사용한 자료는 Table 1과 같으며 기후변화정보센터(https://www.
이를 위해 관측기간 동안의 지점별 일 강우자료 및 시간 강우자료를 수집한다. 이러한 자료 중에서 일 강수량 130 mm 이상의 호우를 PMPs 분석대상 호우로 삼는다. 선택된 분석 호우의 지점별 시간 자료를 이용하여 다양한 크기의 영향면적에 다양한 지속기간을 가진 최대강우량을 산정함으로써, 호우별 DAD 곡선군을 얻을 수 있다.
먼저 PMPs 추정에 이용되는 첫 번째 기본 자료는 호우별로 시간 강우량 자료를 해석한 DADs 자료이다. 이를 위해 관측기간 동안의 지점별 일 강우자료 및 시간 강우자료를 수집한다. 이러한 자료 중에서 일 강수량 130 mm 이상의 호우를 PMPs 분석대상 호우로 삼는다.
자료의 기간은 RCP 시나리오의 현재기간 모의자료 기간과 같은 1981년부터 2005년까지이며, 일 강우 및 시간강우자료, 3시간 지속 이슬점 자료가 사용되었다. PMP 산출의 기준이 되는 공간적 해상도는 5 km × 5 km로 격자화하여 격자별로 PMPs를 산출하였으며, 지점 관측자료는 역거리 가중방법을 이용하여 공간적인 자료로 확장하여 적용하였다.

데이터처리

예를 들어 강릉의 호우를 안동에 전이시키고 싶다면 먼저 안동과 강릉의 24시간 지속시간 연 최대치 시계열 및 빈도별 확률강우량을 구한다. 이후 호우지점인 강릉의 빈도별 확률강우량을 횡축으로, 전이지점인 안동의 확률강우량을 종축으로 하여 선형 회귀분석을 실시한다(Fig. 1).선형 회귀분석을 통해 Fig.

이론/모형

5 자료의 차이를 극복하기 위해 편의보정을 실시하였다. 편의보정 방법은 Hawkins et al. (2012)이 제안한 방법을 적용하였으며, 지점별 월별로 각각 수행되었다. 이를 간단하게 나타내면 Fig.

성능/효과

Eq. (4)로부터 편의보정 된 현재기간 모의자료의 월강수량은 관측자료의 평균과 표준편차가 같아지게 됨을 알 수 있다. Eq.
다만 GCM 또는 RCM의 산출물인 RCP 시나리오가 국내 과거 관측 기후를 잘 재현하지 못한다는 사실은 이에 따른 응용 연구의 결과 또한 부정확할 수 밖에 없다는 것을 의미할 것이다. 그러나 이를 대체할 수 있는 마땅한 현실적인 대안이 없다는 점을 고려하였을 때 본 연구에서 제시하는 방법론 및 결과는 현재 주어진 상황에서 미래의 PMPs 변화를 살펴보기 위한 최선의 방안인 것으로 판단된다. 이러한 한계점을 보완하기 위하여 최근 해외에서는 기후모델을 직접 구동하여 미래 기후시나리오에 따른 PMPs를 생산하는 방법에 대한 연구들(Ohara et al.
미래 강우자료를 이용한 PMPs 전망 결과, 2045년의 경우 지속시간 4시간 이상에서는 현재보다 PMPs가 증가하는 것으로 예측되었으며, 공간적인 편차도 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 지속시간 24시간 영향면적 25 ㎢ 기준으로 PMPs는 우리나라 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 추세임을 살펴볼 수 있었다. 2070년의 경우에는 2045년의 경향이 계속이어져 지속시간 4시간 이상에서의 PMPs가 증가하는 것으로 예측되었으나, 공간적인 변동성은 다소 줄어드는 것으로 나타났다.
먼저 과거자료를 이용한 PMPs 산정 결과를 살펴보면 대부분의 지속시간과 영향면적에서 내륙보다는 연안에서의 PMPs가 상대적으로 높게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있다. 또한 다른 지역에 비하여 강릉인근지역의 PMPs가 더 높게 나타나는 것을 확인 할 수 있었는데 2002년 우리나라에 내습한 태풍 루사의 영향 때문인 것으로 분석되었다.
기준년도를 2100년으로 한 경우의 PMPs 전망결과는 Table 9와 같다. 모든 지속시간별 영향면적별로 PMPs가 현재보다 크게 증가하며, 심지어는 2배 이상 증가하는 결과를 산출하고 있음을 살펴볼 수 있다. 계산상으로는 이러한 값이 도출되고 있으나, PMPs가 2배 이상 증가한다는 전망은 합리성을 부여하기 곤란할 것으로 판단된다.
미래 강우자료를 이용한 PMPs 전망 결과, 2045년의 경우 지속시간 4시간 이상에서는 현재보다 PMPs가 증가하는 것으로 예측되었으며, 공간적인 편차도 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 지속시간 24시간 영향면적 25 ㎢ 기준으로 PMPs는 우리나라 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 추세임을 살펴볼 수 있었다.
호우명은 호우시작 년, 월, 일, 지속일로 이루어져 있다. 아래 표를 살펴보면 대부분의 지속시간 및 면적에서 2002년 8월 29일 발생하여 4일 동안 지속된 태풍 루사에 의한 DAD가 관측 최대값을 나타내고 있음을 확인할 수 있으며, 짧은 지속시간 및 작은 면적의 경우 2000년 이전의 호우가 대부분 지배하고 있는 것을 확인 할 수 있었다.
이와 같이 외국의 경우 다양한 미래 시나리오 및 다양한 기법에 의하여 미래의 PMPs 추정에 관심을 기울이고 있으나, 국내의 경우에는 가능최대강수량에 대한 연구 자체가 미비한 실정이며, 미래 시나리오를 이용하여 가능최대강수량의 변동을 직접적으로 확인하는 연구는 통계학적인 방법에 국한되어 있는 것을 확인 할 수 있었다.
8배 증가하는 것으로 전망되고 있으며, 남해지점의 경우 현재에 비해 3배이상 증가하는 경우도 있음을 확인 할 수 있다. 전체적으로 살펴보면, 먼 미래로 갈수록 상대적으로 일관성이 떨어지는 결과를 보여주는 것으로 분석되었다.
그러나 공간적인 변동성은 2045년보다도 대체적으로 작아지는 것으로 예측되었다. 참고로 지속시간 24시간 영향면적 25 ㎢의 경우 현재보다 33% 정도 PMPs가 증가하는 것으로 전망되었으며, 이는 연평균 3.5 mm 정도의 PMPs 증가율을 의미한다.
지속시간 4시간 이상에서는 모든 영향면적에서 PMPs가 증가할 것으로 예측되고 있음을 살펴볼 수 있다. 표준편차 또한 지속시간 4시간 이상에서는 모든 영향면적에서 증가하는 것으로 나타남에 따라 지역별 PMPs의 차이가 지금보다 더 커질 가능성이 있음을 알 수 있다. 다만, 지속시간 2시간 이하의 PMPs의 경우에는 현재와 비교하여 작거나 거의 같게 PMPs가 산출되고 있음을 살펴볼 수 있다.
5(b)와 (c)), 2100년까지의 강수변화가 매우 큰 폭으로 변화하고 있음을 살펴볼 수 있다. 현재와 비교할 때, 울산지점의 8월 강수량의 경우에는 약 1.8배 증가하는 것으로 전망되고 있으며, 남해지점의 경우 현재에 비해 3배이상 증가하는 경우도 있음을 확인 할 수 있다. 전체적으로 살펴보면, 먼 미래로 갈수록 상대적으로 일관성이 떨어지는 결과를 보여주는 것으로 분석되었다.

후속연구

5(b), 5(c)의 경우처럼 상대적으로 먼 미래로 갈수록 현재에 비해 3배 이상의 강우량 증가가 전망되고 있으며, 이로부터 PMPs도 매우 큰 폭으로 증가하는 결과가 산출되게 된다. 따라서 이러한 부분은 추후 보다 심도 깊은 연구가 필요한 것으로 판단되었다.
본 연구에서 적용한 미래강우자료 외에도 이슬점 등과 같이 다른 기후요소가 PMPs 산정에 영향을 미치고 있기 때문에, 이에 대한 분석이 추후 요구된다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오의 적용뿐만 아니라 강우변동 이외의 요소를 고려한 PMPs의 변화를 알아보는 것이 중요할 것으로 판단된다.
본 연구에서 적용한 미래강우자료 외에도 이슬점 등과 같이 다른 기후요소가 PMPs 산정에 영향을 미치고 있기 때문에, 이에 대한 분석이 추후 요구된다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오의 적용뿐만 아니라 강우변동 이외의 요소를 고려한 PMPs의 변화를 알아보는 것이 중요할 것으로 판단된다.
분석된 결과는 미래의 기후변화에 따라 변화하는 PMPs의 거동을 살펴볼 수 있을 것으로 판단되며, 향후 다양한 기후변화 기후시나리오에 따른 PMPs의 변화 연구에 초석을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
, 2014)을 그대로 전용하여 산악전이비 산정 시 선형관계를 이용하여 결과를 도출하였음을 의미한다. 이와 관련해서는 추후 지수형태 또는 이차함수 형태로 결과를 도출하는 방향 등 보다 다양한 방법에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
5 강우 시나리오를 이용하여 분석한 이유는 현재에 비해 가장 급격한 기후변화를 가정하였을 때 발생할 수 있는 시나리오이기 때문이다. 추후 RCP 8.5 이외에 시나리오 및 다양한 기후모형으로부터의 결과를 추가적으로 분석하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	세계기상기구에서는 PMPs를 어떻게 정의하였는가?	특히 이러한 기상이변으로 인한 거대재난사상의 증가는 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에 적용되는 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitations, PMPs)의 산정에 많은 영향을 미치게 된다. 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO, 1986)에서는 PMPs를 어느 특정 위치에 주어진 호우면적에 대하여 연중 어느 지정된 기간에 기상학적으로 발생할 수 있는 최대강수량으로 정의하였다. 그동안 PMPs는 파괴 시에 막대한 경제적 손실 및 대규모 인명피해와 극심한 사회 경제적 피해를 유발하게 되는 대규모 수공구조물 설계 시에 국한하여 적용되어 왔으나, 최근에는 거대재난사상의 추정을 위해서도 이용되고 있는 추세에 있다.
	PMPs를 산정하기 위한 방법은 무엇이 있는가?	PMPs를 산정하기 위한 방법은 크게 수문기상학적 방법과 통계학적 방법, 최대우량 포락곡선방법으로 구분할 수 있다(Lee, 2010). 그 중 수문기상학적 방법은 PMPs 산정방법 중가장 대표적으로 사용되는 방법이며, 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로도 PMPs 추정을 위한 공식적인 방법으로 사용되고 있다.
	현업에 적용되는 PMPs 추정 사례가 대형 다목적댐 설계 등에 국한됨으로 인해 나타난 국내 PMPs 추정의 한계는 무엇인가?	이와 같이 외국의 경우 다양한 미래 시나리오 및 다양한 기법에 의하여 미래의 PMPs 추정에 관심을 기울이고 있으나, 국내의 경우에는 가능최대강수량에 대한 연구 자체가 미비한 실정이며, 미래 시나리오를 이용하여 가능최대강수량의 변동을 직접적으로 확인하는 연구는 통계학적인 방법에 국한되어 있는 것을 확인 할 수 있었다.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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