[논문]기후변화에 따른 국내 주요 다목적댐의 유입량 변화 전망

이문환; 임은순; 배덕효

doi:10.17663/jwr.2019.21.s-1.107

기후변화에 따른 국내 주요 다목적댐의 유입량 변화 전망
Future Projection in Inflow of Major Multi-Purpose Dams in South Korea 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.21 no.spc, 2019년, pp.107 - 116

이문환 (홍콩과학기술대학교 토목환경공학과) , 임은순 (홍콩과학기술대학교 토목환경공학과) , 배덕효 (세종대학교 공과대학 건설환경공학과)

초록
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다목적댐은 생·공용수를 공급하고, 하천유지유량을 방류하는 등 하천관리에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 최근 발생하고 있는 기상이변은 댐 공급량의 시공간적 변화를 야기하여 댐 용수공급의 취약성이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내 6개 다목적댐들의 미래 유입량의 변화를 평가하였다. 평가를 위해, 고해상도 앙상블 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 준분포형 강우-유출모형을 통해 댐 유입량을 산정하였다. 평가 결과, 모든 댐과 모든 시나리오에서 홍수량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 하지만, 갈수량의 경우 태백산맥에서 발원되는 소양강댐, 충주댐, 안동댐은 크게 감소하는 것으로 나타났으나, 합천댐은 증가하는 것으로 나타났으며, 대청댐과 섬진강댐은 변화가 거의 없었다. 하지만 합천댐을 제외한 나머지 댐들 모두 갈수량의 범위가 더욱 넓어지고, 갈수량의 최소값은 감소하는 등 기후변화는 댐의 공급능력에 부정적인 영향을 미칠 것으로 분석되었다. 따라서 기후변화를 고려한 극한 물부족 발생 시 대응할 수 있는 물관리 정책수립이 요구된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Multi-purpose dams in Korea play a very important role in water management such as supplying water for living, industrial water, and discharging instream flow requirement to maintain the functions of river. However, the vulnerability of dam water supply has been increased due to extreme weather events that are possible linked to climate change. This study attempts to project the future dam inflow of six multi-purpose dams by using dynamically downscaled climate change scenarios with high resolution. It is found that the high flows are remarkably increased under global warming, regardless of basins and climate models. In contrast, the low flows for Soyangang dam, Chungju dam, and Andong dam that dam inflow are originated from Taebaek mountains are significantly decreased. On the other hand, while the low flow of Hapcheon dam is shown to increase, those of Daecheong and Sumjingang dams have little changes. But, the low flows for future period have wide ranges and the minimum value of low flows are decreased for all dams except for Hapcheon dam. Therefore, it is necessary to establish new water management policy that can respond to extreme water shortages considering climate change.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Methodology.
그림 Fig. 2. Study area.
표 Table 1. General information on the target regions
그림 Fig. 3. Comparison of flow-duration curves obtained from measured dam inflow and simulated streamflows by PRMS for 6 dam basins.
그림 Fig. 4. Monthly mean temperature (℃) and monthly precipitation (mm) of 6 multi-purpose dam basins for historical period (1981-2005).
그림 Fig. 5. Changes in temperature (℃) and precipitation (mm) of wet and dry seasons for the future period (2076-2100) relative to the historical period (1981-2005).
그림 Fig. 6. Changes in streamflows for all quantiles of 6 dam basins.
그림 Fig. 7. Box-whisker plots of Q355 simulated by PRMS with climate change scenarios for historical and future periods
표 Table 2. The average value of Q355 in historical period and changes (%) in Q355 for the future period relative to the historical period

AI 본문요약
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문제 정의

풍수량, 평수량, 저수량, 갈수량은 1년간 각각 95일, 185일, 275일, 355일 이상은 이 이하로 내려가지 않는 유량을 의미하며, 그 중 갈수량(이하 Q355)은 대게 기저유출을 의미하며, 전체 분석기간의 평균값을 평균 갈수량이라 한다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 다목적 댐들의 유황곡선의 변화를 평가하고, 그 중에서 특히 갈수량(Q355)의 변화를 중점적으로 전망하고자 한다.
하지만, 기존 연구에서는 남한 전역 혹은 대권역 유역에 대한 유량의 변화를 평가하거나, 가뭄 전망을 수행한 적은 있으나, 남한전역이나 대권역 중심으로 평가하게 되면, 댐의 상류유역과 하류유역을 동일한 비중으로 평가하게 되는데, 이럴 경우 실제 다목적댐의 유입량에 미치는 영향을 제대로 평가할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량의 변화를 분석하고자 한다. 일반적으로 댐의 저수용량을 결정할 때 유황곡선(flow-duration curve)을 이용한다.

제안 방법

3개 기후변화 시나리오를 이용하여 6개 댐유역에 대해 유출량 분석을 수행하고, 이를 이용하여 유황곡선을 도시한 뒤, 과거기간 대비 미래기간의 변화율(%)을 산정하였다(Fig. 6). 가장 뚜렷하게 보이는 결과는 홍수량 구간(0~30일)에서는 모든시나리오와 모든 댐 유역에서 증가하여 미래기간에 홍수의 위험이 더욱 증대될 것으로 나타났다.
, 2018). RCP8.5 하의 HadGEM2-AO모형으로 생산된 전구자료를 경계조건으로 WRF3.4(이하HAD_WRF)와 RegCM4(이하 HAD_REG)로 상세화된 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하였다. 단일 GCM 결과의 불확실성을 고려하기 위해 ACCESS1.
RCM을 이용한 역학적으로 상세화된 기후모의 결과에도 편의(bias)가 발생하기 때문에 이를 보정시켜주는 대표적인 편의보정기법인 분위사상법(quantile mapping)을 적용하였으며, 편의보정된 일단위 최고기온, 최저기온, 강수량은 준분포형 강우-유출모형인PRMS (Precipitation-runoff modeling system)의 입력자료로 활용되었다. 각 댐유역의 유입량 특성을 분석하기 위해 유황곡선을 이용하여 평가하였으며, 그 중에서도 갈수량의 변화를 주로 평가하였다.
갈수량의 평균값 뿐만 아니라 값의 분포와 범위를 평가하기위해 과거기간(1981-2005)과 미래기간(2076-2100) 각각 25년 씩의 갈수량 값을 이용하여 Box-Whisker 그래프를 도시하였다(Fig. 7). 이 그래프에서 박스 중간에 있는 선은 중앙값(median)을 나타내며, 양 끝에 위치한 선은 데이터의 최대값과 최소값을 의미하고, 박스의 양쪽 끝은 데이터의 상위 25%,75%의 값을 보여준다.
기후모형의 불확실성을 고려하기 위해 2개 GCMs와 2개 RCMs의 조합된 3개의 고해상도기후변화 시나리오를 이용하였다. 계통오차를 분위사상법으로제거한 후, PRMS 모형의 입력자료로 활용하였으며, 댐 유입량 산정을 통해 평가를 수행하였다. 분석을 통해 도출된 주요결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하여 다목적댐의 미래 유입량을 유황곡선을 이용하여 평가하였으며,그 중 갈수량 위주로 분석하였다. 기후모형의 불확실성을 고려하기 위해 2개 GCMs와 2개 RCMs의 조합된 3개의 고해상도기후변화 시나리오를 이용하였다. 계통오차를 분위사상법으로제거한 후, PRMS 모형의 입력자료로 활용하였으며, 댐 유입량 산정을 통해 평가를 수행하였다.
기후변화 시나리오에 따른 기온과 강수량의 미래 전망결과를분석하였다. Lee et al.
1과같이 연구를 수행하였다. 다양한 GCMs (global climate models)과 RCMs (regional climate models)의 영향을 평가하기 위해 2개의 GCMs과 2개의 RCMs의 조합으로 생산된 3개의 기후변화 시나리오를 이용하였다. RCM을 이용한 역학적으로 상세화된 기후모의 결과에도 편의(bias)가 발생하기 때문에 이를 보정시켜주는 대표적인 편의보정기법인 분위사상법(quantile mapping)을 적용하였으며, 편의보정된 일단위 최고기온, 최저기온, 강수량은 준분포형 강우-유출모형인PRMS (Precipitation-runoff modeling system)의 입력자료로 활용되었다.
미래 기후를 전망하기 전에 현재 각 댐 별 과거기간의 평균기후특성을 분석하였으며, Fig. 4는 6개 댐 유역의 월평균기온및 월평균강수량을 도시한 것이다. 앞서 제시한 바와 같이 동아시아 몬순의 영향으로 여름철기간에 기온이 높고 강수량이많은 반면, 겨울철의 경우 기온이 낮고 강수량이 적은 명백한특성이 있다.
본 연구에서는 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하여 다목적댐의 미래 유입량을 유황곡선을 이용하여 평가하였으며,그 중 갈수량 위주로 분석하였다. 기후모형의 불확실성을 고려하기 위해 2개 GCMs와 2개 RCMs의 조합된 3개의 고해상도기후변화 시나리오를 이용하였다.
이러한 결과는 댐 유역에 유입량 측면의 긍정적인 효과는 적은 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오를 각 댐유역의 면적평균값을 산정하였으며, 이수기와 홍수기를 구분하여 과거기간(1981-2005) 대비 미래기간(2076-2100)의 기온과 강수량의 변화를 분석하였다(Fig. 5). 기온의 경우 이수기보다 홍수기의 기온 상승률이 더 높은 것으로 나타났다.
앞서 도시한 유황곡선 중에서 갈수량(Q355)의 변화를 중점적으로 평가하였다(Table 2). 관측자료 기반의 PRMS로 모의된 평균 갈수량은 4.
유입된 관측유량과 PRMS로 모의된 댐 유입량을 이용하여 유황곡선을 산정하였으며(Fig. 3), 저유량 부분을 중점적으로 평가하기 위해 로그 스케일로 도시하였다. 충주댐, 안동댐, 대청댐의경우 PRMS로 모의된 유량이 거의 관측결과에 근접하게 모사하는 것으로 나타났다.
이 논문에서는 남한 전역에 대해 PRMS모형을 구축하였으며, 6개 댐 유역으로 PRMS의 매개변수들을 검·보정하고, 3개 댐 유역으로 매개변수 지역화 방법을 검증하였다.
, 2007). 이러한 단점들을 보완하기 위해 RCM을 이용한 역학적 상세화를 통해 기후자료들을 고해상도로 생산한다. GCM에서 생산된 대규모 대기순환과 해수면온도(sea surfacetemperature), 해빙 등의 결과를 RCM의 경계조건으로 입력하여 상세한 공간 해상도의 대기의 물리 및 역학적 과정들을 모의함으로써 기후자료들을 고해상도로 생산할 수 있다.

대상 데이터

평가를 위해 각 댐의 유입량 자료를 구축하였으며, 각 댐 별로 완공일자가 다르기 때문에 댐 유입량 자료 획득기간이 모두 다르다. 따라서 본 연구에서는 과거기간 PRMS의 모의능력을 평가하기 위해 1981년 이전부터 관측자료가 존재하는 댐 유역들(소양강댐, 안동댐, 대청댐, 섬진강댐)은 1981년부터 2005년까지를 평가에 활용하였고, 나머지 댐 유역들은 가용한 시점부터 2005년까지 평가에 활용하였다.
본 연구에서 최종적으로 활용한 기후변화 시나리오는 총 3가지이며, 그 중 2개의 기후시나리오는 국내 기상청과 국립기상과학원에서 수행한 국가 기후변화 상세화 프로젝트 하에 생산되었다(Suh et al., 2018). RCP8.
본 연구의 대상유역들은 모형의 검·보정(안동댐, 합천댐, 섬진강댐)과 지역화 검증(소양강댐, 충주댐, 대청댐)에 활용되었다.
본 연구의 대상유역은 총 6개의 다목적댐을 선정하였으며(Fig.2), 그 중에서도 대권역의 최상류유역을 우선적으로 선정하였다. 한강에서는 소양강댐(SY)과 충주댐(CJ), 낙동강에서는 안동댐(AD)과 합천댐(HC), 금강의 대청댐(DC)과 섬진강의 섬진강댐(SJ)을 선정하였다.
2), 그 중에서도 대권역의 최상류유역을 우선적으로 선정하였다. 한강에서는 소양강댐(SY)과 충주댐(CJ), 낙동강에서는 안동댐(AD)과 합천댐(HC), 금강의 대청댐(DC)과 섬진강의 섬진강댐(SJ)을 선정하였다. 소양강댐, 충주댐, 안동댐으로 흘러오는 유출량의 발원지는 태백산맥이며, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐의 유출량은 소백산맥에서 발원되기 때문에 지역적으로는 크게 두 그룹으로 구분할 수 있다.

데이터처리

4(이하HAD_WRF)와 RegCM4(이하 HAD_REG)로 상세화된 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하였다. 단일 GCM 결과의 불확실성을 고려하기 위해 ACCESS1.0 모형 기반의 RegCM4(이하 ACC_REG) 결과를 추가로 반영하여 분석에 활용하였다. HadGEM2-AO모형과 ACCESS1.

이론/모형

실제증발산량은 잠재증발산량,최대 토양수분함유량과 현재 토양수분함유량의 비에 의해 결정된다. PRMS 내에 잠재증발산량 산정은 다양한 경험식들 중 하나를선택할 수 있으며, 본 연구에서는 Hamon 방법(Hamon, 1961)을 사용하였다. 상부층의 토양수분량과 유출기여면적의 관계에 의해지표면 유출을 결정하고, 토양층의 최대함유량을 초과한 수분은 먼저 지하수 저수지로 유입되고 나머지는 지표하 저수지로 유입된다.
다양한 GCMs (global climate models)과 RCMs (regional climate models)의 영향을 평가하기 위해 2개의 GCMs과 2개의 RCMs의 조합으로 생산된 3개의 기후변화 시나리오를 이용하였다. RCM을 이용한 역학적으로 상세화된 기후모의 결과에도 편의(bias)가 발생하기 때문에 이를 보정시켜주는 대표적인 편의보정기법인 분위사상법(quantile mapping)을 적용하였으며, 편의보정된 일단위 최고기온, 최저기온, 강수량은 준분포형 강우-유출모형인PRMS (Precipitation-runoff modeling system)의 입력자료로 활용되었다. 각 댐유역의 유입량 특성을 분석하기 위해 유황곡선을 이용하여 평가하였으며, 그 중에서도 갈수량의 변화를 주로 평가하였다.
반면에 두 번째 방법은 관측자료 기반으로 생산되기 때문에 안정적인 기후결과를 제시할 수 있지만,관측자료의 패턴을 반복하기 때문에, 실제 발현될 수 있는 비정상적인 미래 기후상태를 고려하지 못하는 한계가 있다.본 연구에서는 RCM에서 발생하는 편의를 제거하기 위해 분위사상법을 채택하였다. 이 방법은 수자원 평가를 위한 일단위 기상정보의 편의보정기법으로 가장 일반적으로 널리 사용되고 있는 방법 중에 하나이다(Teutschbein and Seibert2012; Lafon et al.
본 연구에서는 각 다목적 댐에 흘러들어가는 댐 유입량을 산정하기 위해 USGS (U.S. Geological Survey)에서 개발한 PRMS모형을 이용하였다. 이 모형은 일단위 기반의 준분포형(semi-distributed) 강우-유출모형으로 국내 지역에 적용성이 많이 검증되었다(Kim et al.
본 연구에서는 기존에 Jung et al. (2013)에서 구축했던 PRMS모형을 활용하였다. 이 논문에서는 남한 전역에 대해 PRMS모형을 구축하였으며, 6개 댐 유역으로 PRMS의 매개변수들을 검·보정하고, 3개 댐 유역으로 매개변수 지역화 방법을 검증하였다.

성능/효과

6개 댐 유역 모두 이수기(8달)에 비해 홍수기(4달)의 강수량증가량이 더 많기 때문에 기후변화에 따라 강수량의 계절성은더욱 심화될 것으로 전망하였다. 북부지역에 위치한 유역(소양강댐, 충주댐, 안동댐)들이 대체로 강수량의 증가율이 낮았으며, 기온 상승폭은 크게 나타났다.
홍수기에는HAD_WRF가 가장 큰 증가를 보였으며, 이수기에는 소양강댐과 충주댐은 ACC_REG가 큰 증가를 보였으며, 나머지 유역은HAD_WRF가 더 큰 증가를 보였다. HAD_REG가 홍수기와 이수기 모두 가장 적은 강수량 증가량을 보였다.
6). 가장 뚜렷하게 보이는 결과는 홍수량 구간(0~30일)에서는 모든시나리오와 모든 댐 유역에서 증가하여 미래기간에 홍수의 위험이 더욱 증대될 것으로 나타났다. 소양강댐, 충주댐, 안동댐의 경우 홍수량은 증가하나, 그 아래 풍수량~저유량 구간에서는 모두 감소하는 것으로 나타나 미래 전망 결과가 비슷한 패턴을 보였다.
대체적으로 소양강댐, 충주댐, 안동댐의 기온상승폭이 나머지 댐에 비해 높았다. 강수량의 경우에는 이수기와홍수기 모두 증가하는 것으로 나타났는데, 이수기는 8달을 홍수기는 4달의 증가량을 분석한 것이기 때문에 우리나라의 계절성은 더욱 심화되는 것으로 분석되었다. 이수기에는 섬진강댐, 합천댐, 대청댐의 증가량이 높게 나타난 반면, 소양강댐이 가장 적은 증가율을 보였다.
대청댐과 섬진강댐의 경우 홍수량에서 가장 크게 증가한 후 저수량 구간으로 갈수록 증가폭이 감소하는 경향이 있었으며, 갈수량 구간에서는 기후변화시나리오에 따라 증가와 감소하는 패턴이 공존하였다. 강수량의 증가율이 가장 적은 HAD_REG에서 가장 크게 감소하거나가장 적게 증가하는 경향이 있었다. 태백산맥 근처에 위치한댐들의 경우 ACC_REG가 홍수기에 더 크게 증가하였으며,소백산맥에 위치한 댐들의 경우 HAD_WRF의 증가폭이 크게나타났다.
3% 정도 증가하는 것으로 나타났다. 대청댐과 섬진강댐은기후변화 시나리오별로 불일치하는 결과를 보이며, 평균적으로는 0.1% 감소(대청댐), 1.6% 증가(섬진강댐)하는 것으로 나타나 다른 4개 댐 유역에 비해 증감의 크기는 상대적으로 작은 것으로 분석되었다. 결국 이러한 결과는 태백산맥 쪽에서 발원되는 한강유역과 낙동강 북측 상류지역에서의 갈수량이 크게 감소할 수 있다는 결과를 도출할 수 있다.
반면에, 합천댐의 경우 모든 구간, 모든기후 시나리오에서 증가하였다. 대청댐과 섬진강댐의 경우 홍수량에서 가장 크게 증가한 후 저수량 구간으로 갈수록 증가폭이 감소하는 경향이 있었으며, 갈수량 구간에서는 기후변화시나리오에 따라 증가와 감소하는 패턴이 공존하였다. 강수량의 증가율이 가장 적은 HAD_REG에서 가장 크게 감소하거나가장 적게 증가하는 경향이 있었다.
북부지역에 위치한 유역(소양강댐, 충주댐, 안동댐)들이 대체로 강수량의 증가율이 낮았으며, 기온 상승폭은 크게 나타났다. 댐 유입량을 평가한 결과,모든 댐과 모든 기후변화 시나리오에서 홍수량이 크게 증가하는 것으로 나타나 홍수의 위험은 점차 커질 것으로 전망되었다. 이와 반대로 갈수량의 경우 태백산맥에서 발원되는 소양강댐, 충주댐, 안동댐은 크게 감소하는 것으로 분석되었고, 대청댐과 섬진강댐은 평균적인 변화는 거의 없는 것으로 나타났다.
태백산맥 근처에 위치한댐들의 경우 ACC_REG가 홍수기에 더 크게 증가하였으며,소백산맥에 위치한 댐들의 경우 HAD_WRF의 증가폭이 크게나타났다. 동일한 기후변화 시나리오를 사용했음에도 불구하고 지역에 따라 유황곡선의 변화에 큰 차이가 발생하는 것으로 분석되었다.
1m³/s (섬진강댐)이다. 뚜렷한 전망결과로는 소양강댐, 충주댐,대청댐은 모든 기후변화 시나리오가 공통적으로 감소하였으며, 평균적으로 각각 29.1%, 16.6%, 14.3% 감소하는 것으로나타났다. 이와 반대로 합천댐은 모든 기후변화 시나리오가 공통적으로 증가한다는 결과를 도출하였으며, 평균적으로21.
충주댐, 안동댐, 대청댐의경우 PRMS로 모의된 유량이 거의 관측결과에 근접하게 모사하는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우 풍수량 구간에서 과소모의되지만, 갈수량 구간에서 과대모의 되는 것으로 나타났다. 합천댐의 경우 홍수량∼풍수량구간에서 크게 산정되었으며, 섬진강댐의 경우 10 m³/s 이하 구간에서 과대산정되었다.
기온의 경우 이수기보다 홍수기의 기온 상승률이 더 높은 것으로 나타났다. 이수기에는HAD_REG와 HAD_WRF의 기온 상승률은 거의 유사한 것으로나타났으나 ACC_REG는 상승폭이 낮은 반면, 홍수기에는ACC_REG가 HAD_WRF와 HAD_REG에 비해 높은 기온 상승률을 보였다. 대체적으로 소양강댐, 충주댐, 안동댐의 기온상승폭이 나머지 댐에 비해 높았다.
댐 유입량을 평가한 결과,모든 댐과 모든 기후변화 시나리오에서 홍수량이 크게 증가하는 것으로 나타나 홍수의 위험은 점차 커질 것으로 전망되었다. 이와 반대로 갈수량의 경우 태백산맥에서 발원되는 소양강댐, 충주댐, 안동댐은 크게 감소하는 것으로 분석되었고, 대청댐과 섬진강댐은 평균적인 변화는 거의 없는 것으로 나타났다.하지만 합천댐을 제외하고 갈수량의 변동성의 점차 커지고, 갈수량의 최소값은 크게 감소하는 등 기후변화는 댐의 용수공급에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
3% 감소하는 것으로나타났다. 이와 반대로 합천댐은 모든 기후변화 시나리오가 공통적으로 증가한다는 결과를 도출하였으며, 평균적으로21.3% 정도 증가하는 것으로 나타났다. 대청댐과 섬진강댐은기후변화 시나리오별로 불일치하는 결과를 보이며, 평균적으로는 0.
앞서 기술한바와 같이 섬진강댐에서 발생하는 0에 매우 가까운 유량들의 경우 미세한 차이까지 계측하기에는 한계가 있어 관측자료의 불확실성이 나타나는 것으로 볼 수 있다. 일부 댐 유역의 일부구간이관측자료와 다소 차이가 있더라도 PRMS 모형의 경우 본 연구에 활용될 수 있는 충분한 모의능력을 지녔다고 판단된다.
3), 저유량 부분을 중점적으로 평가하기 위해 로그 스케일로 도시하였다. 충주댐, 안동댐, 대청댐의경우 PRMS로 모의된 유량이 거의 관측결과에 근접하게 모사하는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우 풍수량 구간에서 과소모의되지만, 갈수량 구간에서 과대모의 되는 것으로 나타났다.
강수량의 증가율이 가장 적은 HAD_REG에서 가장 크게 감소하거나가장 적게 증가하는 경향이 있었다. 태백산맥 근처에 위치한댐들의 경우 ACC_REG가 홍수기에 더 크게 증가하였으며,소백산맥에 위치한 댐들의 경우 HAD_WRF의 증가폭이 크게나타났다. 동일한 기후변화 시나리오를 사용했음에도 불구하고 지역에 따라 유황곡선의 변화에 큰 차이가 발생하는 것으로 분석되었다.
통계적 평가 결과, 섬진강댐을 제외한 나머지 5개 댐 유역의 경우 전반적으로 상관계수(r)은 0.83 이상, RMSE는 3.76mm/day 이하, 모형 효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.68 이상, 체적오차(volumeerror, VE)는 -8.1∼8.4% 이내의 좋은 통계치들을 보였다.
이 그래프에서 박스 중간에 있는 선은 중앙값(median)을 나타내며, 양 끝에 위치한 선은 데이터의 최대값과 최소값을 의미하고, 박스의 양쪽 끝은 데이터의 상위 25%,75%의 값을 보여준다. 평균 갈수량이 감소하는 소양강댐, 충주댐, 안동댐의 경우 과거기간 대비 미래기간에 전반적으로 박스의 크기가 커지고, 하단에 위치한 선(최소값)이 아래로 내려가는 것으로 나타났다. 이는 연도별로 변동성이 커질 뿐만 아니라 최소값도 낮아지는 것을 의미한다.
합천댐의 경우 홍수량∼풍수량구간에서 크게 산정되었으며, 섬진강댐의 경우 10 m3/s 이하 구간에서 과대산정되었다.
기온에 비해HAD_REG와 HAD_WRF의 강수량 전망의 차이는 꽤 나타났으며, 이는 강수량 전망의 경우 RCM의 경계조건(GCM 결과)이 동일하다고 할지라도 RCM 선정에 다른 불확실성이 기온 전망에 비해 그 영향이 더 크게 미치기 때문이다. 홍수기에는HAD_WRF가 가장 큰 증가를 보였으며, 이수기에는 소양강댐과 충주댐은 ACC_REG가 큰 증가를 보였으며, 나머지 유역은HAD_WRF가 더 큰 증가를 보였다. HAD_REG가 홍수기와 이수기 모두 가장 적은 강수량 증가량을 보였다.

후속연구

(2017)은 안성천 유역에 물수지를 분석한 결과, 21세기 후반기로 갈수록 물 부족량은 더욱 커질 것으로 전망하였다. 따라서, 기후변화는 가뭄과 댐의 용수공급량에 악영향을 미쳐 물부족의 위험성은 점차 증대될 것으로 예상된다. Kim et al.
하지만 합천댐을 제외하고 갈수량의 변동성의 점차 커지고, 갈수량의 최소값은 크게 감소하는 등 기후변화는 댐의 용수공급에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 논문의 결과는 RCP8.5 시나리오 하에 21세기 가장 먼 미래를 전망한결과이기 때문에 결과가 과다 산정될 수 있는 측면이 있고, 하나의 상세화기법과 하나의 수문모형을 활용하였기 때문에 향후에는 다양한 불확실성을 고려할 수 있도록 다중 상세화기법과 수문모형을 이용하여 분석할 필요가 있다고 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	통계적 후처리기법이란 무엇인가?	따라서 기후변화 연구 시 통계적 후처리기법 등을 이용하여 계통오차를 줄여주는 과정은 필수적인 단계이다. 통계적 후처리기법이란 편의가 있는 기후모의결과를 관측자료의 특성을 고려하여 현재 관측되고 있는 기후상태의 자료로 변환하는 방법이며, 크게 2가지 방법으로 구분된다.첫 번째는 관측자료와 모의자료를 비교하여 편의를 산정한 후편의를 미래기간에도 동일하게 적용하는 편의보정기법(biascorrection method)이고, 두 번째 방법은 기후변화 모의자료의과거기간 대비 미래기간의 변화율(강수량 등) 혹은 변화량(기온)을 산정하여 관측자료에 적용하는 변화율법(change factormethod)이다.
	기후모형을 통해 생산되는 모의결과에 계통오차가 발생하는 이유는 무엇인가?	기후모형을 통해 생산되는 모의결과는 기후모형의 구조와 모수화 과정 등의 한계로 인하여 계통오차(systematic error)가 발생한다(Bae et al., 2008).
	기후변화 연구 시 통계적 후처리기법 등으로 계통오차를 줄여주는 과정이 필수적인 이유는 무엇인가?	, 2008). 특히 기후변화에 따른 수자원 영향평가 시 평가 도구로 수문모형을 적용하게 되는데, 수문모형의 경우 과거 관측자료를 이용해서 매개변수를 검·보정하기 때문에모의된 기상자료에 편의가 클 경우 영향평가 시 결과가 왜곡될가능성이 높다(Lee et al., 2019b).

참고문헌 (20)

Bae, DH, Jung, IW, and Chang, H (2008). Potential changes in Korean water resources estimated by high-resolution climate simulation, Climate Research, 35, pp. 213-226.
Bae, DH, Jung, IW, Lee, BJ, and Lee, MH (2011). Future Korean Water Resources Projection Considering Uncertainty of GCMs and Hydrological Models, Journal of Korean Water Resources Association, 44(5), pp. 389-406. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Hamon, WR (1961). Estimating potential evapotranspiration, Proceedings of the American Society of Civil Engineers. Journal of the Hydraulic Division, 87(HY3), pp. 107-120.
Im, ES, Kwon, WT, Ahn, JB, and Giorgi, F (2007). Multi-decadal scenario simulation over Korea using a one-way doublenested regional climate model system. Part I: Recent climate simulation (1971-2000). Climate Dynamics, 28, pp. 759-780.

상세보기
Im, ES, Ahn, JB, and Jo, SR (2015). Regional climate projection over South Korea simulated by the HadGEM2-AO and WRF model chain under RCP emission scenarios. Climate Research, 63, pp. 246-266.
Jung, IW, and Bae, DH (2005). A study on PRMS applicability for Korean River basin, Journal of Korean Water Resources Association, 38(9), pp. 713-725. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Jung, IW, Bae, DH, and Lee, BJ (2013). Possible change in Korean streamflow seasonality multi-model climate projections, Hydrological Processes, 27, pp. 1033-1045.

상세보기
Kim, BS, Kim, HS, Seoh, BH, Kim, NW (2004). Impact of Climate Change on Yongdam Dam Basin, Journal of Korean Water Resources Association, 37(2), pp. 185-193. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Kim, D, Hong, SJ, Han, D, Choi, C, Kim, HS (2016). Analysis of future meteorological drought index considering climate change in Han-River Basin, Journal of Wetlands Research, 18(4), pp. 432-447. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Kim, NW, Kim, HJ, Park, SH (2005). Long-term runoff characteristics on HRU variations of PRMS, Journal of Korean Water Resources Association, 38(2), pp. 167-177. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Kim, UT, Lee, DR, Yoo, C (2004). Effects of climate change on the streamflow for the Daechung dam watershed, Journal of Korean Water Resources Association, 37(4), pp. 305-341. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Lafon, T, Dadson, S, Buys, G, and Prudhomme, C (2013). Bias correction of daily precipitation simulated by a regional climate model: A comparison of methods, International Journal of Climatology, 33, pp. 1367-1381.

상세보기
Leavesley, GH, Lichty, RW, Troutman, BM, and Saindon, LG (1983). Precipitation-Runoff Modeling System, User's manual, by Water-Resources Investigations, pp. 83-428.
Lee, DW, Jung J, Hon, SJ, Joo, HJ, and Kim, HS (2017). Evaluation of Future Water Deficit for Anseong River Basin Under Climate change, Journal of Wetlands Research, 19(3), pp. 345-352. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Lee, MH, Im, ES, and Bae, DH (2019a). A comparative assessment of climate change impact on drought over Korea based on multiple climate projections and multiple drought indices, Climate Dynamics, 53, pp. 389-404.

상세보기
Lee, MH, Lu, M, Im, ES, and Bae, DH (2019b). Added value of dynamical downscaling for hydrological projections in the Chungju basin, Korea, International Journal of Climatology, 39(1), pp. 516-531.

상세보기
Oh, SG, and Suh, MS (2018). Changes in seasonal and diurnal precipitation types during summer over South Korea in the late twenty-first century (2081-2100) projected by the RegCM4.0 based on four RCP scenarios, Climate Dynamics, 51, pp. 3041-3060.

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Suh, MS, Oh, SG, Lee, YS, Ahn, JB, Cha, DH, Lee, DK, ... Kang, HS (2016). Projections of high resolution climate changes for South Korea using multiple-regional climate models based on four RCP scenarios. Part 1: Surface air temperature, Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 52, pp. 151-169.

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Taylor, KE, Stouffer, RJ, and Meehl, GA (2012). An overview of CMIP5 and the experiment design, Bulletin of the American Meteorological Society, 93, pp. 485-498.

상세보기
Teutschbein, C, & Seibert, J (2012). Bias correction of regional climate model simulations for hydrological climate-change impact studies: Review and evaluation of different methods, Journal of Hydrology, 456, pp. 12-29.

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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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