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[국내논문] RCP 시나리오별 한반도 가뭄특성 분석
Analysis of drought characteristics depending on RCP scenarios at Korea 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.49 no.4, 2016년, pp.293 - 303  

김정호 (콜로라도주립대학교 공과대학) ,  김상단 (부경대학교 환경공학과) ,  주진걸 (동신대학교 토목공학과)

초록
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본 연구에서는 RCP 시나리오별 표준가뭄지수의 특성을 정량적인 측면과 공간적인 측면에서 상호비교 하였다. 이를 위해, 4개의 RCP 시나리오로부터 산정된 SPI를 기반으로 가뭄 특성을 정량적으로 비교하였고, 가뭄발생 횟수와 지속기간을 공간적으로 분석하였다. 결과적으로, RCP 시나리오별 SPI의 거동 특성은 매우 상이하고, 모든 상관계수가 0.08보다 낮은 것으로 나타났다. 또한 가뭄의 정도, 발생횟수, 그리고 지속기간에 대한 상이한 공간분포 경향을 확인할 수 있었다. RCP 시나리오별 상이한 가뭄발생전망 특성의 가장 큰 배경은 다른 온실가스 배출농도 시나리오 기반의 일 강수량을 들 수 있으나, 온실가스 배출농도 규모에 따른 영향은 명확하지 않았다. 아울러, 본 연구 결과를 통해 단일 RCP 시나리오 자료만 이용한 가뭄발생 전망에는 상당한 불확실성이 따를 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study implemented a comparison of SPI characteristics in terms of quantitative and spatial analysis depending on four RCP scenarios. For this purpose, we compared quantitative characteristics of drought using standard precipitation index resulted from daily precipitation data reflecting future ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 Kim et al. (2015)과 Kim and Joo (2015)의 후속 연구로서 RCP 시나리오의 가뭄전망 특성에의 영향을 검토를 목적으로 RCP 시나리오별 SPI의 특성을 정량적인 측면과 공간적인 측면에서 상호비교 하였다.
  • 본 연구에서는 RCP 시나리오의 가뭄전망 특성에의 영향을 검토를 목적으로 RCP 시나리오별 SPI의 특성을 정량적인 측면과 공간적인 측면에서 상호비교 수행하였다. 이를 위해, RCP 시나리오별 산정한 SPI를 기반으로 가뭄을 분류하고, 경년변동과 월별변화에 따른 가뭄발생 특성을 정량적으로 비교하였다.

가설 설정

  • 6%에 해당된다. RCP 2.6은 온실가스의 농도가 가장 낮은 경우로 지구 스스로 인간 활동에 의한 영향을 회복한 시나리오이며, RCP 8.5는 온실가스의 농도가 가장 높은 경우로 어떠한 온실가스 저감 노력 없이 현재 추세로 배출되는 최악의 상황을 가정한 시나리오이다. RCP 4.
  • 한편, RCP 2.6은 온실가스의 농도가 가장 낮은 경우로 지구 스스로 인간 활동에 의한 영향을 회복한 시나리오이며, RCP 8.5는 온실가스의 농도가 가장 높은 경우로 어떠한 온실가스 저감 노력 없이 현재 추세로 배출되는 최악의 상황을 가정한 시나리오이다. 이 같은 RCP 시나리오 가정을 고려할 때, RCP 2.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
우리나라의 연평균 강수량의 특징은 ? 우리나라의 연평균 강수량은 약 1,300 mm로 비교적 습윤한 지역에 속하나 최근 30년 강수량의 발생경향에 따르면 50~60% 정도가 우기에 집중되고 있어 강수량의 계절별 불균등성이 뚜렷하다. 특히, 우기(6~9월)대비 봄철 강수는 연간 강수량의 약 20% 정도에 불과하며, 겨울철 강수 또한 대부분 강설에 의한 것이라 장기간의 무강우로 인한 가뭄발생 우려가 매우 크다.
가뭄의 특징은 ? 일반적으로 가뭄은 비교적 긴 시간에 걸친 강수의 부족으로부터 발생하며, 재해의 시작을 정확히 감지할 수 없을 정도로 서서히 발생하는 재해이다(Kim et al. 2010).
SPI를 산정하는 중 시계열을 어떻게 이용하는가 ? 일반적으로 SPI를 산정하기 위해서는 먼저 분석하고자 하는 시간단위(예를 들어 1, 3, 6, 9, 12, 24개월 등)에 따라 누가강수 시계열을 이동 누가방법으로 새로운 시계열을 작성한다. 작성된 시계열을 이용하여 해당 시계열과 적합한 확률분포형을 결정하며, 해당 확률분포형을 이용하여 각 변량에 대한 누가 확률을 산정한다. 최종적으로 표준정규분포에서 동일한 누가확률을 갖는 Z값을 결정하면 이 값이 SPI가 된다 (Moon, 2010).
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참고문헌 (14)

  1. Ahn, S.R., Jeong, J.H., and Kim, S.J. (2015). Assessing drought threats to agricultural water supplies under climate change by combining the SWAT and MODSIM models for the Geum River basin, South Korea, Hydrological Sciences Journal, DOI:10.1080/02626667.2015.1112905. 

  2. Burke, E.J., Simon, J.B., and Christidis, N. (2006). Modeling the recent evolution of global drought and projections for the twenty-first century with the Hadley Centre climate model. Journal of Hydrometeorology, Vol. 7, No. 5, pp. 1113-1125. 

  3. Cook, B.I., Toby R. Ault, and Jason E. Smerdon. (2015). Unprecedented 21st century drought risk in the American Southwest and Central Plains. Science Advances, Vol. 1, No. 1, DOI: 10.1126/sciadv.1400082. 

  4. IPCC, (2014). Climate change 2014: synthesis report. contribution of working groups I, II and III to the fifth assessment repozrt of the intergovernmental panel on climate change. IPCC, Geneva, Switzerland. 

  5. Joo, J., Kim, S., Park, M., and Kim, J.-H. (2015). Evaluation and calibration method proposal of RCP daily precipitation data. Journal of Korean Society Hazard Mitigation, Vol. 15, No. 2, pp. 79-91. 

  6. Kim, B., Park, I., and Ha, S. (2014). Future projection of droughts over South Korea using representative concentration pathways. Terrestrial Atmospheric and Oceanic Sciences, Vol. 25, No. 5, pp. 673-688. 

  7. Kim, H., Park, J., Yoon, J., and Kim, S. (2010). Application of SAD curve in assessing climate-change impacts on spatio-temporal characteristics of extreme drought events. Journal of Korean Society Civil Engineering, Vol. 30, No. 6B, pp. 561-569. 

  8. Kim, J., and Joo, J. (2015). Characteristics of daily precipitation data based on the detailed climate change ensemble scenario depending on the regional climate models and the calibration. Journal of Korean Society Hazard Mitigation, Vol. 15, No. 4, pp. 261-272. 

  9. Kim, J., Park, M., and Joo, J. (2015). Comparison of characteristics and spatial distribution tendency of daily precipitation based on the regional climate models for the Korean Peninsula. Journal of Korean Society Hazard Mitigation, Vol. 15, No. 4, pp. 59-70. 

  10. Moon, J.W. (2010). Development of drought index based on hydrologic characteristics and water supply system in Korea. Master thesis, Korea University. 

  11. Park, M., Sim, H-J., Park, Y., and Kim, S. (2015). Drought severity-duration-frequency analysis based on KMA 1-km resolution RCP scenario. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 15, No. 3, pp. 347-355. 

  12. Sheffield, J., and Wood, E.F. (2008). Projected changes in drought occurrence under future global warming from multi-model, multi-scenario, IPCC AR4 simulations. Climate Dynamics, Vol. 31, No. 1, pp. 79-105. 

  13. Svododa, M., Lecomte, D., Hyaes, M., Heim, R., Gleas on, K., Angel, J., Rippey, B., Tinker R., Palecki M., Stooksbury, D., Miskus, D., and Stephens, S. (2002). The drought monitor. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 83, No. 8, pp. 1181-1190. 

  14. Yoo, J., Kwon, H., Lee, J., and Kim, T., (2015). Influence of evapotranspiration on future droght risk using bivariate drought frequency curves. KSCE Journal of Civil Engineering, DOI:10.1007/s12205-015-0078-9. 

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