[논문]기후변화에 따른 메콩강 유역의 미래 유황변화 분석

이대업; 이기하; 송봉근; 이승수

doi:10.3741/jkwra.2019.52.1.71

기후변화에 따른 메콩강 유역의 미래 유황변화 분석
Analysis of climate change impact on flow duration characteristics in the Mekong River 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.1, 2019년, pp.71 - 82

이대업 (경북대학교 건설방재공학과) , 이기하 (경북대학교 건설방재공학과) , 송봉근 (APEC 기후센터 기후사업본부) , 이승수 (APEC 기후센터 기후사업본부)

초록
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본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the Mekong River streamflow alteration due to climate change. The future climate change scenarios were produced by bias corrections of the data from East Asia RCP 4.5 and 8.5 scenarios, given by HadGEM3-RA. Then, SWAT model was used for discharge simulation of the Kratie, the main point of the Mekong River (watershed area: $646,000km^2$, 88% of the annual average flow rate of the Mekong River). As a result of the climate change analysis, the annual precipitation of the Kratie upper-watershed increase in both scenarios compared to the baseline yearly average precipitation. The monthly precipitation increase is relatively large from June to November. In particular, precipitation fluctuated greatly in the RCP 8.5 rather than RCP 4.5. Monthly average maximum and minimum temperature are predicted to be increased in both scenarios. As well as precipitation, the temperature increase in RCP 8.5 scenarios was found to be more significant than RCP 4.5. In addition, as a result of the duration curve comparison, the streamflow variation will become larger in low and high flow rate and the drought will be further intensified in the future.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. Geographical distribution of climate change publications in the dataset (Pasgaard and Strange, 2013)
그림 Fig. 2. Flowchart of rainfall-runoff simulation of the Mekong River under climate change
그림 Fig. 3. HadGEM3-RA spatial extent
표 Table 1. Types of RCP scenarios (IPCC, 2013)
그림 Fig. 4. The Mekong main stream dams (Việt, 2013)
그림 Fig. 5. Hydrographs based on MRC basin development scenarios (MRC, 2010)
그림 Fig. 6. SWAT modeling domain
그림 Fig. 7. Topographical and geological data for SWAT modeling of the study basin
표 Table 2. Estimated optimal parameters by SWAT-CUP
그림 Fig. 8. Comparison of hydrographs at Chiang Saen and Kratie stations
그림 Fig. 9. Yearly-average precipitation trends of RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios
그림 Fig. 10. Monthly-precipitation distributions and variations of RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios
그림 Fig. 11. Monthly average temperature of RCP 4.5 and RCP 8.5
그림 Fig. 12. Monthly maximum and minimum temperature comparision between RCP 4.5 and RCP 8.5
그림 Fig. 13. Comparison of flow duration curves of the Kratie point
표 Table 3. Alteration of flow duration
표 Table 4. Coefficient of flow regime used in this study

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 RCP 시나리오를 이용하여 메콩강 유역의 미래 기후변화 및 이에 따른 유황변화 분석을 목적으로 다음과 같은 절차를 통해 연구를 수행하였다. 첫 번째, 메콩강 전 유역을 대상으로 영국 국립기상과학원의 지역 기후모델 HadGEM3-RA (Hadley Centre Global Environmental Model version 3-Regional Atmosphere)로부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.

제안 방법

HadGEM3-RA의 입력자료는 135 km 격자 규모의 전 지구 기후변화 시나리오가 사용되며, 상세화된 지역 기후변화 시나리오는 전 지구 기후모델에서 표현할 수 없는 복잡한 지형 효과가 잘 반영되는 것으로 알려져 있다(KMA, 2012). Fig. 3과 같이 메콩강 유역의 기후변화 자료생성을 위해 HadGEM3-RA 동아시아 시나리오에 대해 약 50 km 해상도 곡선 격자(curvilinear grid)를 0.5도 직각 격자(rectilinear grid)로 변환하여 적용하였으며, SWAT을 이용한 유출해석을 위해 같은 영역을 대상으로 Pr(강우), Tas(평균기온), Tasmax(최고기온), Tasmin(최저기온), Rsds(일사량), Sfcwind(풍속), Huss(비습), Ps(기압) 등 8개 인자의 일별 시나리오 데이터를 구축하였다.
5 기후변화 시나리오와 강우-유출 모형인 SWAT 모형을 이용하여 메콩강 유역의 미래 기후변화 및 그에 따른 유출변화를 분석하였다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 관측강수: APHRODITE 등)를 이용하고 기후변화 시나리오의 편의보정(강수: Quantiale Mapping, 기온: Change Factor Method)과 SWAT-CUP을 이용한 매개변수 보정과정을 거쳐 유출해석을 수행하였다. 유출해석을 위한 모형의 매개변수는 총 11개를 이용하였으며, Chiang Saen과 Kratie 지점의 상류유역을 대상으로 매개변수 보정 결과, Chiang Saen 지점의 NSE는 0.
강우-유출해석을 위한 매개변수는 총 11개를 지정하여 2,000번의 반복수행을 통해 매개변수의 보정을 수행하였으며 이로부터 도출된 최적 매개변수는 미래기간(2006∼2100년)의 유출모의를 위해 시불변(time-invariant) 매개변수로 적용되었다.
두 번째, 구축된 기후변화 시나리오를 이용한 메콩강 유출 모의를 위한 모형으로 메콩강위원회(Mekong River Commission, MRC)의 기본 수문해석도구로 사용되고 있으며, 매개변수의 검·보정을 위한 자동보정 알고리즘의 연계가 용이한 SWAT 모형과 SUFI-2 알고리즘을 선택하였다.
또한 5년의 매개변수보정(2001∼2005) 및 5년의 검증(2006∼2010)기간을 분리하여 최적 매개변수를 도출하고, 2100년까지의 유출모의를 통해 미래 유황변화를 분석하였다.
메콩강 유역 Kratie 지점의 미래 유황변화 분석을 위해 2001∼2010년을 기준년으로 하여 해당 기간의 일평균관측유량과 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에 의해 산출된 2030s (2011∼2055), 2070s (2056∼2100) 두 미래기간의 시나리오별 일평균유출량을 이용하여 유황변화를 비교·분석하였다.
본 연구에서는 5가지 통계알고리즘 중에서 SWAT 모형에서 발생할 수 있는 불확실성을 다루기에 가장 적당하다고 분석된 바 있으며(Joh et al., 2012), 중국(Yang et al., 2008), 에디오피아(Setegn et al., 2010), 라오스(Shrestha et al., 2013) 등 다양한 국가의 유역에 적용되어 알고리즘의 신뢰성이 검증된 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 매개변수 최적화를 수행하였다. SUFI-2 알고리즘은 매개변수별로 설정된 초기 매개변수 범위 내에서 순차적으로 매개변수를 변화시키면서 모형에 적용되며, 사용자가 지정한 횟수만큼 반복을 수행한다.
본 연구에서는 HadGEM3-RA RCP 4.5 및 RCP 8.5 기후변화 시나리오와 강우-유출 모형인 SWAT 모형을 이용하여 메콩강 유역의 미래 기후변화 및 그에 따른 유출변화를 분석하였다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 관측강수: APHRODITE 등)를 이용하고 기후변화 시나리오의 편의보정(강수: Quantiale Mapping, 기온: Change Factor Method)과 SWAT-CUP을 이용한 매개변수 보정과정을 거쳐 유출해석을 수행하였다.
수치표고모형 자료는 USGS에서 제공하는 HydroSHED (Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales), 토지이용도는 GLCF(Global Land Cover Facility)에서 제공하는 MODIS Land Cover, 토양도는 FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations)에서 제공하는 자료를 이용하였다. 상기의 자료들은 각기 다른 공간해상도(spatial resolution)를 가지고 있기에 본 연구에서는 MODIS LandCover 자료의 해상도에 해당하는 30 arc-second (약 1 km)를 기준으로 SWAT 모형의 입력자료를 재구축하여 사용하였다(Fig. 7). 관측강우는 아시아 지역의 지점강우자료를 이용하여 보정 후 격자기반의 강우장(rainfall field) 형태로 제공하는 APHRODITE (Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources)의 1951년부터 2005년까지의 일강우를 수집하여 28개 HRU에 대한 면적강수량으로 환산한 후 적용하였다.
여기서 Chiang Saen 지점(유역면적: 189,000 km², 메콩강의 연평균 유량의 18%)에서 모의된 유출량 자료는 메콩강 하류의 유출모의를 위한 유입량 자료로 활용하였다. 상류에 해당하는 유역은 4개의 HRU로 분할하였으며, Kratie 지점 (유역면적: 646,000 km², 메콩강의 연평균 유량의 88%)을 기준으로 하류에 해당하는 유역은 24개의 HRU로 분할하여 총 28개 HRU에 대한 기초자료 구축을 수행하고 유출모의를 수행하였다.
, 2015). 이러한 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있으며, 본 연구에서는 데이터 확보의 한계로 인해 일 관측 자료의 확보가 가능한 강수데이터는 Quantile Mapping 방법을 이용하여 편의보정을 수행하고 기온데이터는 월 평균 자료를 확보하여 Change Factor 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다.
이에 본 연구에서는 Fig. 6과 같이 Chiang Saen 관측소 지점을 기준으로 대상유역을 상·하류로 구분하여 각각의 매개변수 도출 및 유출해석과정을 수행하였다.
즉, 편의보정된 기후변화 historical 시나리오를 이용하여 2001∼2005년까지의 5년에 대해 매개변수보정을 수행하고, 편의보정된 미래 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 2006∼2010년까지의 5년에 대해 보정된 매개변수에 대한 검증을 수행하였다.
따라서 본 연구에서는 RCP 시나리오를 이용하여 메콩강 유역의 미래 기후변화 및 이에 따른 유황변화 분석을 목적으로 다음과 같은 절차를 통해 연구를 수행하였다. 첫 번째, 메콩강 전 유역을 대상으로 영국 국립기상과학원의 지역 기후모델 HadGEM3-RA (Hadley Centre Global Environmental Model version 3-Regional Atmosphere)로부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화시나리오를 구축하였다. 여기서 HadGEM3-RA는 영국기상청 해들리 센터의 지구시스템 모델 HadGEM3의 대기 모델에 기초한 지역 기후모델이며, HadGEM3-RA 동아시아 지역 시나리오는 지역 기후 상세화 국제사업인 CODEX (COordinaated Regional climate Downscaling EXperiment)를 통해 생산되었다.
5 시나리오에 의해 산출된 2030s (2011∼2055), 2070s (2056∼2100) 두 미래기간의 시나리오별 일평균유출량을 이용하여 유황변화를 비교·분석하였다. 특히 시나리오별 유황변동 특성에 대한 정량적 해석을 위해 시나리오 및 기간별 유황곡선을 Fig. 13과 같이 도시하였으며, Table 3과 같이 유황 기준유량(Q₁, Q₁₀, Q₉₅, Q₁₈₅, Q₂₇₅, Q₃₅₅)을 이용하여 Table 4와 같이 유황곡선의 거동특성을 평가하기 위한 유황계수들을 도출한 후 메콩강 하류에 대한 미래 유황변화를 분석하였다. 각 기간 및 시나리오별 기준유량은 기준년 대비 전체적으로 감소하는 것으로 나타났으며 감소의 정도는 갈수량 Q₃₅₅ 및 저수량 Q2₇₅이 65%에서 최대 82%까지 감소하여 타 기준유량의 감소폭에 비해 급격한 감소양상을 나타내었다.

대상 데이터

7). 관측강우는 아시아 지역의 지점강우자료를 이용하여 보정 후 격자기반의 강우장(rainfall field) 형태로 제공하는 APHRODITE (Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources)의 1951년부터 2005년까지의 일강우를 수집하여 28개 HRU에 대한 면적강수량으로 환산한 후 적용하였다. 다만 기타 기상자료인 상대습도, 풍속, 기온, 일사량의 자료는 소유역별 일 단위 연속된 기상자료획득의 어려움으로 인해 메콩강 공유국가별 12개 주요 도시의 월평균 자료를 적용하였다는 한계가 있다.
미래 시나리오 보정을 위한 과거의 기간은 1951∼2005년의 관측 및 기후변화 historical 자료를 적용하였으며 이를 이용하여 2006∼2100년의 강우자료를 보정하였다.
본 연구에서 적용된 지역 기후변화 시나리오는 HadGEM3-RA로부터 생산된 동아시아 지역 약 50 km 해상도 자료로써 과거 기후모의(1950∼2005년) 실험과 RCP에 기반한 미래 2100년까지 기후변화 전망 실험으로 구분되어 있다.
SWAT 모형을 이용한 강우-유출 모의를 위해 다음과 같은 기초자료(수문기상, 지형, 토지이용, 토양 등)의 수집 및 가공이 필요하다. 수치표고모형 자료는 USGS에서 제공하는 HydroSHED (Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales), 토지이용도는 GLCF(Global Land Cover Facility)에서 제공하는 MODIS Land Cover, 토양도는 FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations)에서 제공하는 자료를 이용하였다. 상기의 자료들은 각기 다른 공간해상도(spatial resolution)를 가지고 있기에 본 연구에서는 MODIS LandCover 자료의 해상도에 해당하는 30 arc-second (약 1 km)를 기준으로 SWAT 모형의 입력자료를 재구축하여 사용하였다(Fig.
6과 같이 Chiang Saen 관측소 지점을 기준으로 대상유역을 상·하류로 구분하여 각각의 매개변수 도출 및 유출해석과정을 수행하였다. 여기서 Chiang Saen 지점(유역면적: 189,000 km², 메콩강의 연평균 유량의 18%)에서 모의된 유출량 자료는 메콩강 하류의 유출모의를 위한 유입량 자료로 활용하였다. 상류에 해당하는 유역은 4개의 HRU로 분할하였으며, Kratie 지점 (유역면적: 646,000 km², 메콩강의 연평균 유량의 88%)을 기준으로 하류에 해당하는 유역은 24개의 HRU로 분할하여 총 28개 HRU에 대한 기초자료 구축을 수행하고 유출모의를 수행하였다.

이론/모형

5를 이용하여 2006∼2010년까지의 5년에 대해 보정된 매개변수에 대한 검증을 수행하였다. 매개변수 보정은 Lee et al. (2018)이 제시한 11개의 주요 매개변수를 선택하였으며, Chiang Saen과 Kratie 지점에 대해 Table 2와 같이 최적 매개변수를 산정하였다. 보정결과에 따른 모형의 적용성을 검토하기 위해 모형효율성계수인 NSE (Nash-Sutcliff Efficiency)를 사용하였다.
(2018)이 제시한 11개의 주요 매개변수를 선택하였으며, Chiang Saen과 Kratie 지점에 대해 Table 2와 같이 최적 매개변수를 산정하였다. 보정결과에 따른 모형의 적용성을 검토하기 위해 모형효율성계수인 NSE (Nash-Sutcliff Efficiency)를 사용하였다.
유출량은 각각의 HRU에 대해 독립적으로 계산되며, 하도추적과정을 통해 유역 최종 출구지점에서의 유출량을 산정할 수 있다. 흐름은 Muskingum 또는 변동저류계수방법(variable storage coefficient method)방법에 의하여 추적되며 본 연구에서는 AVSWAT2000 버전에서부터 추가되어 현재 SWAT 사용자들에게 주로 이용되고 있는 Muskingum 방법을 적용하였다.

성능/효과

Kratie 유역에 대한 기후변화 분석 결과 미래 강수량은 기준년 연평균 강수량 1,204 mm 대비 미래기간의 연평균 강수량은 RCP 4.5 시나리오에서는 1,265 mm, RCP 8.5 시나리오에서는 1,300mm로 나타나 두 시나리오 모두 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다. 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월∼11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.
Kratie 유역의 미래유황변화 분석결과 미래 홍수량은 기준년에 비해 8.4∼13.1% 감소하고 갈수량은 77.6∼82.4% 감소하는 것으로 나타났으며 하상계수인 Cfd값이 기준년에 비해 330∼402% 증가하는 것으로 나타나 미래의 계절별 유량 변동성이 매우 증가하는 것으로 전망되었다.
11과 같이 나타낼 수 있다. RCP 4.5 시나리오에서는 연 평균 최대기온이 1.38℃ 증가하고 연평균 최소기온이 1.32℃증가하는 것으로 나타났으며 RCP 8.5 시나리오에서는 최대 및 최소기온이 각각 2.58℃ 및 2.37℃ 증가하는 것으로 나타났다. 월별 최대 및 최소온도변화량은 Fig.
각 기간 및 시나리오별 기준유량은 기준년 대비 전체적으로 감소하는 것으로 나타났으며 감소의 정도는 갈수량 Q355 및 저수량 Q275이 65%에서 최대 82%까지 감소하여 타 기준유량의 감소폭에 비해 급격한 감소양상을 나타내었다.
강수량은 RCP 4.5 시나리오에서는 1월∼5월, 11월∼12월에 –0.16∼1.35 mm의 범위에서 증감하여 기준년 대비 크게 차이가 없는 것으로 분석되었으나 6월∼10월에 7.47∼12.84 mm의 범위로 비교적 크게 증가하는 것으로 나타났다.
, 2008). 따라서 SUFI-2 알고리즘에서는 P-factor가 1에 가깝고, R-factor가 0에 가까울수록 이론적으로 뛰어난 결과라 할 수 있다. Fig.
또한 RCP 8.5 시나리오에서는 최대기온은 1.77∼3.40℃, 최소기온은 1.19∼2.83℃의 범위로 증가하는 것으로 나타나 RCP 4.5 시나리오에 비해 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
또한 홍수계수 CF값이 14∼36% 증가하고 풍수계수 CA값은 19∼39% 증가하는 것으로 전망되어 홍수 및 가뭄에 의한 이중피해에 대한 대비가 필요한 것으로 분석되었다.
SUFI-2 알고리즘은 매개변수별로 설정된 초기 매개변수 범위 내에서 순차적으로 매개변수를 변화시키면서 모형에 적용되며, 사용자가 지정한 횟수만큼 반복을 수행한다. 모형의 보정 및 예측결과의 불확실성은 95%범위의 예측 불확실성(95PPU)에 실측값이 포함되는 범위를 수치로 나타내는 P-factor에 의해 나타낼 수 있으며, 이는 0에서 1의 범위를 지니고 1에 가까울수록 예측 값의 정확도가 높음을 의미한다. 95PPU는 LHS (Latin-Hypercube Sampling)을 통해 산정된 출력변수의 누적분포에서 2.
63으로 나타났다. 보정된 모형은 계절적 수문패턴 변화는 비교적 정확하게 모의하고 있으나 전반적으로 과소 모의 되는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 유출자료 등과 같은 입력 수문기상 자료 및 기후변화 시나리오에 포함된 불확실성과 Chiang Saen 지점 상류에 위치하고 있는 댐의 영향을 고려하지 못한 점이 가장 크게 작용한 것으로 판단된다.
5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 RCP 4.5 시나리오에서 연평균 최대 기온이 1.38℃ 증가하고 연평균 최소기온이 1.32℃ 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 8.5 시나리오에서는 최대 및 최소기온이 각각 2.58℃ 및 2.37℃ 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.
월별 강수량 변화 분석을 통해 6월∼11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다.
월별 최대 및 최소온도변화량은 Fig. 12와 같으며 RCP 4.5시나리오에서 최대기온은 0.40∼1.86℃, 최소기온은 0.84∼1.54℃의 범위로 증가하는 것으로 나타났다.
SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 관측강수: APHRODITE 등)를 이용하고 기후변화 시나리오의 편의보정(강수: Quantiale Mapping, 기온: Change Factor Method)과 SWAT-CUP을 이용한 매개변수 보정과정을 거쳐 유출해석을 수행하였다. 유출해석을 위한 모형의 매개변수는 총 11개를 이용하였으며, Chiang Saen과 Kratie 지점의 상류유역을 대상으로 매개변수 보정 결과, Chiang Saen 지점의 NSE는 0.63, Kratie 지점의 NSE는 0.65로 나타났다.
37℃ 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.

후속연구

특히 개발도상국과 같이 신뢰도 높은 관측자료의 획득이 어려운 지역에 대한 연구는 더욱 불확실성이 증대될 수 있다. 그럼에도 불구하고 개발도상국 기후변화에 대한 연구의 편중해소 및 한계의 극복을 위한 다양한 시도가 필요하며, 이는 향후 개발도상국의 기후변화 대응관련 수자원 및 방재정책 수립 시 주요 자료로써 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
또한 홍수계수 C_F값이 14∼36% 증가하고 풍수계수 C_A값은 19∼39% 증가하는 것으로 전망되어 홍수 및 가뭄에 의한 이중피해에 대한 대비가 필요한 것으로 분석되었다. 다만 앞서 밝힌바와 같이 보정된 모형의 매개변수가 전체적으로 과소모의된 유출결과를 도출함을 고려하였을 때 가뭄의 정도는 본 연구에서 도출한 정도에 비해 심하지 않을 것으로 판단되며 추후 보다 신뢰도 높은 결과의 도출을 위해 신뢰도 높은 기초자료의 획득 및 추가적인 연구가 필요할 것이다.
다만 기타 기상자료인 상대습도, 풍속, 기온, 일사량의 자료는 소유역별 일 단위 연속된 기상자료획득의 어려움으로 인해 메콩강 공유국가별 12개 주요 도시의 월평균 자료를 적용하였다는 한계가 있다. 이는 기후변화 자료의 편의보정 및 SWAT 모형의 매개변수 보정에 있어 불확실성을 가하는 요소이며 추후 추가적인 자료획득 및 연구를 통해 결과에 대한 보완이 필요하다고 판단된다.
하천유황변화 분석결과 유역의 계절별 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 하천의 갈수상황이 길게 지속되는 형태의 유황곡선을 보임에 따라 미래에 가뭄이 보다 심화 될 것으로 분석되어 이에 대한 대책 마련이 중요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	메콩강 유역 물 분쟁이 발생이 특히 심화되고 있는 이유는?	, 2018). 특히, 관련 국가의 에너지 수요의 급증으로 인한 수력발전 수요가 증가하면서 메콩강 본류 및 지류에서의 댐 건설계획이 수립되고 사업이 시행됨에 따라 메콩강 상·하류 국가 간의 갈등이 심화되고 있다. 2018년 7월 23일 메콩강 지류에 위치한 라오스 세피안-세남노이 수력발전 보조댐이 붕괴되어 다수의 사망자와 실종자가 발생하고 수해민이 6,000명 이상 발생함에 따라 실제로 메콩강 지역에서의 수공구조물 설계 시 해당 구조물의 안전기준의 미래 강수량 변화를 반영하여 조사·설계·시공되었는지에 대한 우려를 제기하고 있어 기후변화에 대한 연구의 필요성이 더욱 대두되고 있다.
	저개발국가의 경제구조는?	해당 연구에서는 기후변화와 관련된 연구가 오염물질을 가장 많이 배출하면서도 적절한 대응정책 마련으로 기후변화에 상대적으로 덜 취약한 선진국에 편중되어 기후변화에 대한 지식이 필요한 저개발국 또는 개발도상국과 지식을 생산하는 국가 간의 불균형이 발생하는 것으로 분석하였으며, 관련 연구의 수요 및 재정지원, 해당 지역에 구축된 기초자료의 정확성 및 접근성 등의 불균형으로 인해 향후 연구편중이 심화 될 우려가 있다고 지적하고 있다(World Bank, 2010). 저개발국가는 1차 산업(농업, 어업, 임업 등)에 의존하는 경제구조를 가지고 있으며 기후변화에 따른 민감도 및 기상이변에 대한 노출도가 높으나, 자연재해 예방을 위한 예산과 제도는 매우 제한적이다. 특히 강수량의 장·단기적 변동에 의한 미래 수자원 변동성 예측 및 대응정책 수립은 해당 국가의 사회·경제적 피해저감 및 국민의 안전성 확보라는 측면에서 매우 중요한 이슈라 할 수 있다.
	SWAT 모형이란 무엇을 말하는가?	SWAT 모형은 미국농무성(USDA) 산하농업연구소(agriculturalresearch service)에서 개발된 준분포형 장기 강우-유출모형으로, 현재 ArcSWAT을 통해 ArcGIS와 연계하여 해석을 수행하며, GIS상에 입력된 지형 및 수계 자료를 이용하여 대상유역을 소유역으로 구분한 후 유역의 토지이용현황, 토양특성 등을 고려하여 동일한 특성을 나타내는 HRU (HydrologicResponse Unit)로 세분화 한다. SWAT 모델에서 계산되는 수문순환은 다음식과 같은 물수지 방정식에 의해 산정된다.

참고문헌 (26)

Abbaspour, K. C. (2011). SWAT-CUP4: SWAT Calibration and Uncertainty Programs - A User Manual. Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Eawag.
Aggarwal, P. K., and Mall, R. K. (2002). "Climate change and rice yields in diverse agro-environments of India. II. Effect of uncertainties in scenarios and crop models on impact assessment." Climate Change, Vol. 52, pp. 331-343.

상세보기
Allison, E. H., Perry, A. L., Badjeck, M. C., Neil Adger, W., Brown, K., Conway, D., Halls, A. S., Pilling, G. M., Reynolds, J. D., Andrew, N. L., and Dulvy, N. K. (2009). "Vulnerability of national economies to the impacts of climate change on fisheries." Fish and fisheries, Vol. 10, No. 2, pp. 173-196.

상세보기
Eastham, J., Mpelasoka, F., Mainuddin, M., Ticehurst, C., Dyce, P., Hodgson, G., Ali, R., and Kirby, M. (2008). Mekong river basin water resources assessment: Impacts of climate change., No. 1835-095X, CSIRO.
Giorgi, F., and Francisco, R. (2000). "Evaluating uncertainties in the prediction of regional climate change." Geophysical Research Letters, Vol. 27, No. 9, pp. 1295-1295.

상세보기
Hoang, P. L., Lauri, H., Kummu, M., Koponen, J., Van Vliet, M. T., Supit, I., Leemans, R., Kabat, P., and Ludwig, F. (2016). "Mekong River flow and hydrological extremes under climate change." Hydrology and Earth System Sciences Discussions, Vol. 20, pp. 3027-3041.

상세보기
Hoanh, C. T., Jirayoot, K., Lacombe, G., and Srinetr, V. (2010). "Comparison of climate change impacts and development effects on future Mekong flow regime." International Congress on Environmental Modelling and Software, No. 226.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) (2013). Climate Change 2013. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA.
Joh, H., Park, J., Jang, C., and Kim, S. (2012). "Comparing prediction uncertainty analysis techniques of SWAT simulated stream flow applied to Chungju dam watershed." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 45, No. 9, pp. 861-874.

원문보기 상세보기
Kingston, D. G., Thompson, J. R., and Kite, G. (2011). "Uncertainty in climate change projections of discharge for the Mekong River Basin." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 15, No. 5, pp. 1459-1471.

상세보기
Korea Meteorological Administration (KMA) (2012). Case studies to understand and take advantage of climate change scenarios. No. 11-1360000-000871-10, Korea Meteorological Administration, Seoul, Korea.
Kum, D., Park, Y., Jung, Y. H., Shin, M. H., Ryu, J., Park, J. H., Yang, J. E., and Lim, K. J. (2015). "Analysis of rainfall-runoff characteristics on bias correction method of climate change scenarios." Journal of Korean Society on Water Environment, KSWE, Vol. 31, No. 3, pp. 241-252.

원문보기 상세보기
Lauri, H., Moel, H. D., Ward, P. J., Rasanen, T. A., Keskinen, M., and Kummu, M. S. (2012). "Future changes in Mekong River hydrology: impact of climate change and reservoir operation on discharge." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 16, pp. 4603-4619.

상세보기
Lee, G. H., Jung, S. H., and Lee, D. E. (2018). "Comparison of physics-based and data-driven models for streamflow simulation of the Mekong river." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 51, No.6, pp. 503-514.
Lee, J. W., Kim, H. S., and Woo, H. S. (1993). "An analysis of the effect of damming on flow duration characteristics of five major rivers in Korea." Journal of Korean Society of Civil Engineers, Vol. 3, pp. 79-91.
Mark, N., and Mike, H. (2000). "Representing uncertainty in climate change scenarios: a Monte-carlo Approach." Integrated Assessment, Vol. 1, No. 3, pp. 203-213.
Mekong River Commission (MRC) (2010). The MRC Model. Mekong River Commission, Technical Support Division- IKMP, Component 4: Modelling.
Muerth, M. J., Gauvin St-Denis, B., Ricard, S., Velazquez, J. A., Schmid, J., Minville, M., Caya, D., Chaumont, D., Ludwig, R., and Turcotte, R. (2013). "On the need for bias correction in regional climate scenarios to assess climate change impacts on river runoff." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 17, pp. 1189-1204.

상세보기
Park, S. D. (2003). "Dimensionless flow duration curve in natural river." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 36, No. 1, pp. 33-44.

원문보기 상세보기
Pasgaard, M., and Strange, N. (2013). "A quantitative analysis of the causes of the global climate change research distribution." Global environmental change, Vol. 23, No. 6, pp. 1684-1693.

상세보기
Schuol, J., Abbaspour, K. C., Srinivasan, R., and Yang, H. (2008). "Estimation of freshwater availability in the West African sub-continent using the SWAT hydrologic model." Journal of hydrology, Vol. 352, No. 1-2, pp. 30-49.

상세보기
Setegn, S. G., Srinivasan, R., Melesse, A. M., and Dargahi, B. (2010). "SWAT model application and prediction uncertainty analysis in the lake Tana basin, Ethiopia." Hydrological Processes, Vol. 24, pp. 357-367.

상세보기
Shrestha, B., Babel, M. S., Maskey, S., Griensven, A. V., Uhlenbrook, S., Green, A., and Akkharath, I. (2013). "Impact of climate change on sediment yield in the Mekong River basin: a case study of the Nam Ou basin, Lao PDR." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 17, No. 1, pp. 1-20.

상세보기
Viet, T. (2013). The Lower Mekong Dams Factsheet Text, International Rivers, accessed 28 March 2013, .
World Bank (2010). World Development Report: Development and Climate Change, Washington, D. C., USA.
Yang, J., Reichert, P., Abbaspour, K. C., Xia, J., and Yang, H. (2008). "Comparing uncertainty analysis techniques for a SWAT application to the Chaohe Basin in China." Journal of Hydrology, Vol. 358, pp. 1-23.

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저자의 다른 논문 :

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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