[논문]기후변화에 따른 소양호 수온 및 성층강도 변화 예측

윤여정; 박형석; 정세웅

doi:10.15681/kswe.2019.35.3.234

기후변화에 따른 소양호 수온 및 성층강도 변화 예측
Projection of water temperature and stratification strength with climate change in Soyanggang Reservoir in South Korea 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.35 no.3, 2019년, pp.234 - 247

윤여정 (충북대학교 환경공학과) , 박형석 (충북대학교 환경공학과) , 정세웅 (충북대학교 환경공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In a deep lake and reservoir, thermal stratification is of great importance for characteristics of hydrodynamic mixing of the waterbody, and thereby influencesvertical distribution of dissolved oxygen, substances, nutrients, and the phytoplankton community. The purpose of this study, was to project the effect of a future climate change scenario on water temperature, stratification strength, and thermal stability in the Soyanggang Reservoir in the Han River basin of South Korea, using a suite of mathematical models; SWAT, HEC-ResSim, and CE-QUAL-W2(W2). W2 was calibrated with historical data observed 2005-2015. Using climate data generated by HadGEM2-AO with the RCP 4.5 scenario, SWAT predicted daily reservoir inflow 2016-2070, and HEC-ResSim simulated changes in reservoir discharge and water level, based on inflow and reservoir operation rules. Then, W2 was applied, to predict long-term continuous changes of water temperature, in the reservoir. As a result, the upper layer (5 m below water surface) and lower layer (5 m above bottom) water temperatures, were projected to rise $0.0191^{\circ}C/year$(p<0.05) and $0.008^{\circ}C/year$(p<0.05), respectively, in response to projected atmospheric temperature rise rate of $0.0279^{\circ}C/year$(p<0.05). Additionally, with increase of future temperature, stratification strength of the reservoir is projected to be stronger, and the number of the days when temperature difference of the upper layer and the lower layer becomes greater than $5^{\circ}C$, also increase. Increase of water temperature on the surface of the reservoir, affected seasonal growth rate of the algae community. In particular, the growth rate of cyanobacteria increased in spring, and early summer.

주제어

표/그림 (19)

그림 Fig. 1. Locations of the study area and research point
그림 Fig. 2. Flowchart of the modeling processes, used in this study.
그림 Fig. 3. Comparison of simulated reservoir water level and capacity curve with observed one.
표 Table 1. Statistical indices used to evaluate the model accuracy
그림 Fig. 4. Comparison of observed and simulated (a) water level and (b) water temperature
그림 Fig. 5. Comparison of observed and simulated water temperature profiles (2007)
그림 Fig. 6. Historical (2005-2015), and projected (2016-2070) monthly water temperature, at the upper and lower layer in Soyanggang Reservoir.
표 Table 2. Average air temperature and reservoir water temperature, at the upper and lower layer in Soyanggang Reservoir, for historical and projection periods.
표 Table 3. Monthly historical and projected upper water temperatures and their difference.
표 Table 4. Monthly historical and projected lower water temperatures and their difference.
표 Table 5. Seasonal upper and lower water temperature and rise rate (2016~2070)
표 Table 6. Seasonal upper-lower water temperature differences (2016 ~ 2070)
그림 Fig. 7. Projected seasonal variations of annual water temperatures, at the upper and lower layer of the reservoir, in the future.
그림 Fig. 8. Calender heatmap showing averaged daily water temperature 2005-2070, at the (a) upper layer and the (b) lower layer.
그림 Fig. 9. (a) Schmidt stability 2016-2070 and (b) number of stratification formation days.
표 Table 7. Average water temperature on the specified date 2005-2070, at the upper and lower layers
그림 Fig. 10. (a) Temperature dependence of growth rates for phytoplankton groups, (b) comparison of monthly phytoplankton growth rates between historical and projected periods.
표 Table 8. Parameters used for calculating the growth rate of each phytoplankton group
표 Table 9. Comparison of growth rates of each phytoplankton group as a function of water temperature between historical and projected periods.unit: /d

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 소양호를 대상으로 RCP 4.5 시나리오에 대한 HadGEM2-AO GCM모델의 기후전망 자료를 이용하여 미래 기후변화에 따른 소양호의 수온 및 성층변화를 장기간 연속 모의하고, 수온 성층강도와 성층 형성 일수의 변화, 그리고 수온 상승이 조류의 계절별 성장속도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문를 통해 도출된 연구 결과를 요약하면 아래와 같다.
각 그룹별 최적 성장 온도의 범위 및 생태 특성이 다르므로 계절마다 우점 하는 분류군이 달라지는데,국내 저수지에서는 일반적으로 규조류는 봄, 가을, 겨울에,녹조류는 늦봄과 초여름에, 남조류는 늦여름부터 온도가 떨어지는 가을까지 우점 한다. 본 연구에서는 식물플랑크톤에게 영향을 주는 빛, 온도, 영양염류 등의 인자 중 기후변화시나리오로 예측된 수온의 변화가 어떠한 영향을 미치는지 예측하고자 하였다.
본 연구의 목적은 RCP 4.5와 HadGEM2-AO 모델의 기후변화 전망 자료를 이용하여 미래 기후변화가 소양호의 수온 및 수온성층 구조 변화에 미치는 영향을 전망하는 것이다. 이를 위해 선행연구(Chung et al.

제안 방법

2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지 수체의 안정도 변화를 rLakeanalyzer를 이용하여 분석하였다. 예측기간 동안 St 값은 –0.
Fig. 10과 Table 9에 식물플랑크톤 그룹별 온도별 최대 성장 속도의 변화와, 소양호에서 실측된 과거 수온(2005년 1월 1일~ 2015년 12월 31일)과 미래 전망의 마지막기간인 S3(2056년 1월 1일 ~ 2070년 12월 31일) 기간의 수온 예측 자료를 사용한 최대 성장속도 변화를 비교하여 제시하였다. 규조류는 미래 S3기간에 1월부터 5월까지 성장속도가 증가하였으나, 5월부터 11월까지는 최적 성장온도를 벗어나 오히려 성장속도가 감소하였다.
, 2018)로 분석하였다. rLakeAnalyzer의 입력자료로 모의기간 동안의 일별 저수위, 수심별 수면적과 수온, 풍속을 사용하여 Schmidt stability(St)를 시계열로 계산하여 수온 성층구조와 안정성을 산정하였다. St는 열의 첨가 또는 배제 없이 수체를 기계적으로 완전 혼합하는 데 필요한 에너지의 양을 정의하며 St의 값이 클수록 수체는 열적으로 안정적임을 의미한다.
기후변화 전망에 따른 미래 (2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지) 저수지 수온 변화를 예측하기 위해 필요한 유입수의 수온 예측은 HadGEM2-AO 모델에서 전망한 최고기온과 최저기온을 사용하였다. HadGEM2-AO 모델에서 전망한 일 최고기온과 최저기온 자료를 과거 기상자료에서 도출한 선형회귀식 (3)과 (4)에 각각 대입하여 이슬점온도와 평균기온을 산정한 후, 식(1)과 (2)에 대입하여 유입수 수온을 계산하였다.
기후변화를 전망하기 위하여 IPCC는 AR5에서 인간의 활동이 온실가스 농도에 영향을 미치는 정도를 기준으로 대표농도경로(RCP) 시나리오를 RCP 8.5, 6.0, 4.5, 2.6 네 가지로나타내었다. 여기서 RCP 8.
미래 전망 기간 동안의 저수지 내 수리 동력학 해석을 위해서는 저수지 유입량과 함께 방류량 자료도 필요하다. 따라서 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 제약조건(용수공급, 홍수조절, 제한수위 등)을 고려하여 유입량 변화에 따른 저수지 방류량과 수위 변화를 예측하였다. HEC-ResSim 모형은 미공병단에서 개발된 프로그램으로 저수지 수위운영 및 하류 수량조절을 통하여 홍수저감, 수질관리, 용수공급 등을 모의하는 모형이다.
또한 과거 실측자료인 2005년에서 2015년을 평균한 것을 기준으로 1월 1일, 4월 1일, 7월 1일, 10월 1일을 지정하여 변화를 분석하였다(Table 7). Fig.
저수지 수리 동력학 모델은 2005년부터 2015년까지의 실측자료를 수집하여 모델을 보정한 후, 2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지의 소양호의 수온을 장기간 연속 모의하였다. 모의결과를 바탕으로 미래 저수지의 수온 및 성층구조 변화를 해석하고, 저수지 표층 수온 상승이 식물플랑크톤 군집의 계절별 성장속도에 미치는 영향을 평가하였다.
모의수온의 계절별 변동성을 알아보기 위하여 미래 모의기간(2016년 1월 1일 ~ 2070년 12월 31일)을 봄(3, 4, 5월), 여름(6, 7, 8월), 가을(9, 10, 11월), 겨울(12, 1, 2월) 계절로 구분하여 시계열 변동 특성을 확인하였으며(Fig. 7), 과거기간(2005년 1월 1일 ~ 2015년 12월 31일)과 상층수온, 하층수온, 상-하층 수온차 비교를 통해 계절별 수온 변화 추이를 분석하였다(Table 5).
미래 전망기간을 15년 단위로 S1(2016년 1월 ~ 2030년 12월), S2(2031년 1월 ~ 2055년 12월), S3(2056년 1월 ~ 2070년 12월)로 구분하였으며, 각 기간별 평균 수온과 월별 평균을 과거 수온 자료 및 대기기온과 함께 비교·분석하였다(Table 2).
본 연구에서는 위의 식(5) ~ (7)을 이용하여 규조류와 녹조류, 남조류의 온도 변화에 따른 성장속도 변화를 분석하였다. 분석에 사용한 k_g,max , K₁ , K₂ , T₁과 T₂는 Chapra et al.
6은 최대한으로 회복하여 저감하였을 경우에 해당한다. 본 연구에서는 지역적 특성상 온실가스 저감 대책이 상당히 실현되는 경우에 가장 가깝다고 판단되어 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다.
저수지의 수온 상승은 수생태계의 1차생산성을 높이며, 식물플랑크톤 군집별 성장속도에 영향을 준다. 소양호에서 미래 예측된 수온변화를 이용하여 식물플랑크톤의 계절별 성장속도 변화를 산정하여 기후변화에 따른 영향을 검토하였다. 식물플랑크톤은 크게 규조류, 녹조류, 남조류의 3개 그룹으로 구분하였다.
5와 HadGEM2-AO 모델의 기후변화 전망 자료를 이용하여 미래 기후변화가 소양호의 수온 및 수온성층 구조 변화에 미치는 영향을 전망하는 것이다. 이를 위해 선행연구(Chung et al., 2011)에서 보정된 유역유출 모델(SWAT)을 이용하여 유입량을 산정하였으며, 저수지 운영모델(HEC-ResSim)과 저수지 수리 동력학 모델(CE-QUAL-W2)을 이용하여 유입량 변동에 따른 저수지 운영을 고려한 수리-수온해석을 수행하였다. 저수지 수리 동력학 모델은 2005년부터 2015년까지의 실측자료를 수집하여 모델을 보정한 후, 2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지의 소양호의 수온을 장기간 연속 모의하였다.
소양호의 유한차분 격자 구성에 필요한 지형자료는 소양강댐 저수지퇴사조사측량용역 보고서(K-water, 1994)에서 제공하는 실측자료를 사용하였다. 종방향으로 60 km에 달하는 수체를 138개의 segment로 나누어 구분하였으며, 수심방향으로는 134개의 layer로 구분하여 격자를 구성하였다. 모델에 입력되는 수치 격자의 신뢰성을 확인하기 위해 모델에서 계산된 저수지 수위별 저수용량과 실측자료를 비교하여 그림으로 나타내었고(Fig.

대상 데이터

2005년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 모의한 일별 저수위와 상층(저수지 수면으로부터 5 m 깊이) 및 하층(저수지 바닥으로부터 5 m 높이) 수온의 시계열 변화를 Fig. 4에 도시하였다. 저수위 예측결과는 홍수기 수위상승과 저수기 수위 하강 현상을 적절히 모의하였으며 실측자료와도 일치하였다.
HadGEM2-AO 모델의 RCP 4.5 시나리오를 이용한 유역유출모델과 저수지 모델의 적용절차는 Fig. 2와 같으며, 미래 전망을 위한 모의기간은 2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지로 하였다. 미래 전망 기간 동안의 소양호 일별 유입량은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모델을 이용하여 생산하였다.
W2 모델의 보정은 2005년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지의 기간에 대하여 실측 데이터를 이용하여 수행하였다. 모델의 초기 수위조건은 K-water의 수문자료에서 제공하는 소양강댐 앞 지점의 수위자료를 사용하였고, 초기 수온조건은 환경부에서 제공하는 동일 지점의 수심별 수온자료를 입력하였다.
경계조건은 기상자료, 수문자료, 수온자료로 나뉜다. 기상자료는 기상청에서 제공하는 자료를 이용하였는데, 소양강댐과 약 6 km 떨어진 거리에 위치한 춘천기상대의 기온(℃),풍속(m/s), 풍향(Radian), 이슬점온도(℃), 전운량 등의 항목을 일 단위 자료로 사용하였다. 수문자료는 K-water의 소양강댐 운영자료인 유입량, 발전방류량, 여수로 방류량 등의 항목을 일 단위 자료로 수집하여 사용하였다.
대상지역인 소양호(Fig. 1)는 소양강댐의 건설로 만들어졌으며, 강원 중부지역을 남서 방향으로 지나 춘천 북쪽에서 북한강에 합류하는 소양강에 위치해있다. 소양강댐은 한강 연안과 서울을 비롯한 수도권 지역에 생·공용수 및 농업용수공급과 홍수조절, 전력 생산(발전용량 20만kw/h)에 크게 기여하는 사력 다목적댐이다.
일반적으로 수온 성층 형성기간에 저수지 내 수온의 공간분포는 수심별로는 큰 편차를 보이지만,수평방향으로는 편차가 작다(Martin and McCutcheon, 1999;Wetzel, 2001). 따라서 본 연구에서 수온 전망은 댐 앞 지점을 대표지점으로 선정하였다(Fig. 1).
W2 모델의 보정은 2005년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지의 기간에 대하여 실측 데이터를 이용하여 수행하였다. 모델의 초기 수위조건은 K-water의 수문자료에서 제공하는 소양강댐 앞 지점의 수위자료를 사용하였고, 초기 수온조건은 환경부에서 제공하는 동일 지점의 수심별 수온자료를 입력하였다.
미래 전망 기간의 댐 유입량 자료는 소양호 유역을 대상으로 유역유출 모델링(SWAT)을 통해 생산하였으며, 상세화된 HadGEM2-AO모델 자료를 입력 자료로 사용하였다. 소양강댐 유입부인 사구미교 지점의 유출 유량을 사용하였으며, 댐 방류량 자료는 댐 운영 모델인 HEC-ResSim 모의 결과를 사용하였다.
, 2008). 본 연구에서 사용한 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유입량 자료는 선행연구 (Han et al., 2017)에서 제공한 자료를 사용하였다. 미래 전망 기간 동안의 저수지 내 수리 동력학 해석을 위해서는 저수지 유입량과 함께 방류량 자료도 필요하다.
미래 전망 기간의 댐 유입량 자료는 소양호 유역을 대상으로 유역유출 모델링(SWAT)을 통해 생산하였으며, 상세화된 HadGEM2-AO모델 자료를 입력 자료로 사용하였다. 소양강댐 유입부인 사구미교 지점의 유출 유량을 사용하였으며, 댐 방류량 자료는 댐 운영 모델인 HEC-ResSim 모의 결과를 사용하였다.
유입 수온 자료는 대기 기온 및 이슬점온도의 회귀 식(식 (1), 식 (2))을 사용하였다(K-water, 2007). 소양호 상류지점인 사구미교에유입되는 평균 유량 300 m³/s에서 회귀식에 변곡점이 있었기 때문에 이를 기준으로 이보다 작거나 같으면 식 (1)을, 이를 초과하면 식 (2)를 사용하여 수온을 계산하였고, 계산에 사용되는 대기온도와 이슬점온도는 모델의 입력 자료와 동일한 기상자료를 이용하였다.
소양호의 유한차분 격자 구성에 필요한 지형자료는 소양강댐 저수지퇴사조사측량용역 보고서(K-water, 1994)에서 제공하는 실측자료를 사용하였다. 종방향으로 60 km에 달하는 수체를 138개의 segment로 나누어 구분하였으며, 수심방향으로는 134개의 layer로 구분하여 격자를 구성하였다.
기상자료는 기상청에서 제공하는 자료를 이용하였는데, 소양강댐과 약 6 km 떨어진 거리에 위치한 춘천기상대의 기온(℃),풍속(m/s), 풍향(Radian), 이슬점온도(℃), 전운량 등의 항목을 일 단위 자료로 사용하였다. 수문자료는 K-water의 소양강댐 운영자료인 유입량, 발전방류량, 여수로 방류량 등의 항목을 일 단위 자료로 수집하여 사용하였다. 유입 수온 자료는 대기 기온 및 이슬점온도의 회귀 식(식 (1), 식 (2))을 사용하였다(K-water, 2007).
, 2011)에서 보정된 유역유출 모델(SWAT)을 이용하여 유입량을 산정하였으며, 저수지 운영모델(HEC-ResSim)과 저수지 수리 동력학 모델(CE-QUAL-W2)을 이용하여 유입량 변동에 따른 저수지 운영을 고려한 수리-수온해석을 수행하였다. 저수지 수리 동력학 모델은 2005년부터 2015년까지의 실측자료를 수집하여 모델을 보정한 후, 2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지의 소양호의 수온을 장기간 연속 모의하였다. 모의결과를 바탕으로 미래 저수지의 수온 및 성층구조 변화를 해석하고, 저수지 표층 수온 상승이 식물플랑크톤 군집의 계절별 성장속도에 미치는 영향을 평가하였다.

데이터처리

기후변화에 따른 소양호의 수온 성층구조와 수체의 안정성 변화는 W2 모델에서 예측한 수심별 수온자료를 이용하여 R 패키지인 rLakeAnalyzer(Winslow et al., 2018)로 분석하였다. rLakeAnalyzer의 입력자료로 모의기간 동안의 일별 저수위, 수심별 수면적과 수온, 풍속을 사용하여 Schmidt stability(St)를 시계열로 계산하여 수온 성층구조와 안정성을 산정하였다.
종방향으로 60 km에 달하는 수체를 138개의 segment로 나누어 구분하였으며, 수심방향으로는 134개의 layer로 구분하여 격자를 구성하였다. 모델에 입력되는 수치 격자의 신뢰성을 확인하기 위해 모델에서 계산된 저수지 수위별 저수용량과 실측자료를 비교하여 그림으로 나타내었고(Fig. 3), 오차 통계량을 AME(Absolute Mean Error), RMSE (Root Mean Square Error)로 평가하였다. 모의 및 실측 수위-저수용량 비교결과 AME 15.
저수지 수위와 상층 및 하층의 수온 예측결과와 실측자료의 오차를 평가하기 위해 AME, RMSE, NSE를 계산하였다. 저수위와 상층 및 하층 수온 모의결과의 AME는 각각 0.

이론/모형

2와 같으며, 미래 전망을 위한 모의기간은 2016년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지로 하였다. 미래 전망 기간 동안의 소양호 일별 유입량은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모델을 이용하여 생산하였다. SWAT모델은 미국 농무성 농업연구소(USDA/ARS)에서 개발된 유역단위 모델로써 GIS를 기반으로 장기 유량과 수질을 모의할 수 있다(Arnold et al.
본 연구에서는 AME, RMSE, NSE를 모의 결과의 오차와 적합성 평가를 위한 통계지표로 사용하였다. AME는 절대 평균 오차로써 모의값-실측값 편차의 절댓값을 산술평균한 값이다.
기상청은 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project) 국제사업의 표준 실험체계를 통해 전 지구 기후변화 시나리오 산출을 위해 영국 Met Office Hadley Center의 기후변화예측모델인 HadGEM2- AO를도입하였다. 본 연구에서는 HadGEM2-AO모델 결과를 비정상성 분위사상법(nonstationary quantile mapping)과 인공신경망(artificial neural network)을 이용해 지역 상세화(downscaling) 과정을 거쳐 생성된 소양호 유역의 일일 기후 연속 데이터를 사용하였다(Kang and Moon, 2017; Park et al., 2018).
저수지내 수리 및 수온 해석을 위해서는 CE-QUAL-W2(이후 W2)를 사용하였다. W2는 2차원 횡방향 평균(x-z)모델로 소양호와 같이 수심이 깊고 길이가 긴 반면 하폭이 좁은 수체에 매우 적합하며(Cole and Wells, 2017), 수온, 영양염류, 용존산소, 유기물, 퇴적물과 관계된 수질모델링에 광범위하게 활용되고 있다(Borsuk et al,.
전 지구 모델(GCM)은 대한민국 기상청이 공식적으로 제공하는 HadGEM2-AO모델을 사용하였다. 기상청은 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project) 국제사업의 표준 실험체계를 통해 전 지구 기후변화 시나리오 산출을 위해 영국 Met Office Hadley Center의 기후변화예측모델인 HadGEM2- AO를도입하였다.

성능/효과

1) 모의 기간(2005 ~2070)중 대기 기온은 0.0279 ℃/year로 상승 (p<0.05)하는 것으로 예측되었다.
2) 연평균 계절별 수온 변화 분석에서 상층은 가을-겨울-봄-여름 순서로 상승하였으며, 가을은 S1 -0.8 ℃, S2 –0.2 ℃,S3 0.6 ℃만큼 변화하여 수온이 감소하는 추세에서 마지막 기간에만 증가하였으며, 여름은 동 기간에 2.7 ℃, 3.6 ℃, 4.0℃만큼 변화하여 가장 큰 폭으로 수온이 상승하였다.
3) 계절별 연 평균 상층과 하층의 수온 차에서는 여름에 최솟값 17.5 ℃(2061년), 최댓값 22.4 ℃(2038년), 평균 20.2℃로 온도차가 가장 컸으며, 겨울에는 최솟값 1.8 ℃(2019),최댓값 4.5 ℃(2045), 평균 3.1 ℃로 가장 온도차가 작았다.
4) 수온 모의 결과, St의 범위는 –0.3 ~ 10,578.6 J/m2였으며, 성층 형성의 기준을 상층과 하층의 온도차 5 ℃라고 설정하였을 때, 성층 형성기간은 4월 5일에서 30일 사이, 소멸 기간은 12월 10일부터 1월 14일 사이로 나타났다.
5) 미래 소양호의 수온상승이 규조류, 녹조류, 남조류의 월별 성장속도에 미치는 영향을 평가한 결과, 규조류는 1월부터 5월까지는 증가하였으나 그 외 기간에는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였다. 그러나, 녹조류와 남조류는 성장속도가 대부분의 달에서 수온이 상승함에 따라 증가하는 양상을 보였다.
982 ℃로 나타났다. NSE는 계절적 변동성이 매우 큰 저수위와 상층 수온에 대해서는 0.97 이상의 높은 값을 보인 반면, 변동성이 매우 작은 하층 수온에 대해서는 0.227의 낮은 값을 보였다(Fig. 4.
RMSE는 평균 오차로써 모의 값과 실측값의 편차를 제곱하여 산술 평균한 값의 제곱근이다. NSE는 모델의 효율성 지수로서 AME와 RMSE가 0에 가까울수록 모의 결과에 대한 신뢰도가 높다고 볼 수 있으며, NSE는 1에 가까울수록 모의결과에 대한 신뢰도가 높다(Table 1).
8에 제시하였다. 각 기간별로 같은 일자끼리 수온을 평균하여 달력 형식으로 나타내었고, 6개 기간으로 나누어진 각 달력의 동일 날짜의 색을 비교하였을 때 기간에 따른 변화를 시각적으로 확인할 수 있다. 그림의 이해를 돕기 위해 그림 하단에 각 칸의 월(month)를 입력하고, 상층과거기간에 예시로 1월 1일과 12월 31일을 표기하였다.
, 2015). 그 결과로 저수지 표면의 빙결 기간을 단축하고 수온성층 강도를 증가시켜 여름철 심층 빈산소(hypoxia) 심화와 남조류 과잉 증식의 위험도가 증가할 것으로 전망하였다. 미국의 캘리포니아 주와 네바다 주 경계에 위치한 Lake Tahoe에서는 과거 38년(1970-2007년) 관측 기록에서 호수의 수온이 0.
, 2011). 그 결과로 호수의 성층강도가 증가하여 전체 호수가 수직 혼합되는 주기가 2-3년에서 5년 이상으로 길어졌으며, 심층의 빈산소 현상으로 영양염류의 용출이 증가하는 것으로 예측되었다.
그러나 하층에서 모의값의 평균과 표준편차는 5.58±0.45 ℃로써 실측값의 5.05±0.77 ℃와 유사하였으며, 평균값은 연중 5 ℃ 내외의 매우 낮은 수온을 유지하는 특성을 잘 반영하였다(Fig.
기간별 저수지의 상층 평균 수온은 과거기간에 비하여 S1에서 0.9 ℃, S2에서 1.6 ℃, S3에서 2.4 ℃ 상승하였고, 하층의 평균 수온은 0.1 ℃, 0.5 ℃, 1.0 ℃ 상승하여 모의기간 내에 상층과 하층 수온 모두 미래로 갈수록 증가하는 경향을 보였다. 대기 중 기온 전망은 과거기간에 비하여 S1, S2, S3 기간에 각각 –0.
대기 중 기온 전망은 과거기간에 비하여 S1, S2, S3 기간에 각각 –0.4 ℃, 0.4 ℃, 1.2 ℃만큼 변하여 S1 기간에서만 기온이 일시적으로 감소하였으나 미래로 갈수록 증가하는 추세를 보였다.
모의 및 실측 수위-저수용량 비교결과 AME 15.09 x 106m3, RMSE 15.75 × 106m3로 총 저수용량대비 1 %이내의 오차를 보여 W2 모델의 수치 격자는 매우 높은 신뢰도를 나타냈다.
, 2011). 모의결과는 수온성층이 형성되어있던 시기에 수온약층 위치와 홍수 유입에 따른 전이층 두께 변화, 그리고 가을철 수직혼합에 따른 수온약층 하강 특성 등을 적절히 재현하는 것을 확인할 수 있다. 예측 값과 실측값의AME는 0.
성층 형성의 기준을 상층과 하층의 온도차 5 ℃로 설정하였을 때, 수온 성층이 형성되는 시기는 모의기간동안 4월 5일에서 4월 30일 사이에 발생하였으며, 소멸되는 시기는 12월 10일부터 1월 14일사이로 밀집되었다. 성층이 형성되는 날은 큰 변동이 없었으나 소멸일자는 미래로 갈수록 늦어지는 추세를 보였으며, 모의시작날짜인 2016년과 비교하여 성층이 형성된 일수가 미래로 갈수록 증가하는 추세를 보였다(Fig. 9.
예측 값과 실측값의AME는 0.38 ∼ 0.78 ℃(평균 0.62 ℃), RMSE 0.74 ∼ 1.42℃(평균 1.08 ℃)로써 모델의 수심별 수온 예측 신뢰도는 매우 높은 것으로 평가되었다.
월별 평균 수온 비교 결과 상층의 경우 9월부터 12월까지와 1월, 2월은 –1.0 ℃부터 최대 1.5 ℃ 수온이 감소하거나 소폭 상승하는 추세를 보였으나 3월부터 8월까지는 최소 0.4 ℃에서최대 4.8 ℃로 비교적 크게 상승하였으며 특히 5월과 6월에서 가장 큰 폭으로 수온이 상승하였다.
저수위 예측결과는 홍수기 수위상승과 저수기 수위 하강 현상을 적절히 모의하였으며 실측자료와도 일치하였다. 저수지 수온예측 결과는 상층에서는 실측 수온의 시계열 변동 특성을 적절히 반영한 반면, 하층에서는 상층과 달리 경향성에서 다소 편차를 보였다. 특히, 2006년에 저수지 하층 실측 수온이 일시적으로 상승하였다.
, 2008 ). 특히 W2 모델은 소양호를 대상으로 한 기존의 연구들(Chung et al., 2011; Kim and Kim, 2004)에서계절별 수온과 수온 성층 구조의 변화와 홍수 유입에 따른 밀도류 현상을 잘 재현하는 것으로 확인되었으므로 본 연구에 가장 적합한 모델이라고 판단하였다.

후속연구

(2014)은 충주댐 유역과 충주호를 대상으로 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 탁수 및 부영양화 영향평가를 시도하였다. 그러나, 이 연구에서도 저수지의 연속된 수온과 수온성층 구조의 변화를 고려하지 못한 한계가 있었다.
기후변화가 수자원에 미치는 영향은 이미 나타나고 있는 현상이며, 미리 대비하지 못할 경우 심각한 사회·경제적 손실이 예상되므로 향후 지속가능한 수자원 이용을 위해서는 반드시 하천관리 및 댐 저수지 운영에 반영되어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기후변화에 따른 다목적 저수지의 수온상승이 영향을 미치는 곳은?	국내에서 가장 중요한 상수원인 다목적 저수지에서 기후변화에 따른 수온상승은 저수지의 물리적 특성과 탄소, 질소,인 등의 물질 순환에 영향을 미치며, 조류의 과잉 성장 등수생태계에 영향을 줄 수 있다(Paerl and Paul, 2012). 국내 저수지는 대부분 탄소를 대기중으로 배출하는 시스템이며,미래 수온의 상승은 유기물 분해를 촉진하여 물 속의 이산화탄소 부분압을 증가시킴으로써 더 많은 탄소를 배출할 수 있다(Kosten et al.
	온대 1순환형 특성은 무엇인가?	지형적으로 소양호는 길이가 길고 폭이 좁은 반면 수심이 깊은 특성을 가지고 있다. 중위도 온대지역에 위치한 소양호는 연중 겨울철에 한번 완전 수직혼합이 일어나고 여름철에성층이 형성되는 온대 1순환형(monomictic lake) 특성을 보인다(Kim et al., 2001).
	미래 소양호의 수온 상승이 식물플랑크톤 군집별 성장속도에 미치는 영향은?	5) 미래 소양호의 수온상승이 규조류, 녹조류, 남조류의 월별 성장속도에 미치는 영향을 평가한 결과, 규조류는 1월부터 5월까지는 증가하였으나 그 외 기간에는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였다. 그러나, 녹조류와 남조류는 성장속도가 대부분의 달에서 수온이 상승함에 따라 증가하는 양상을 보였다. 이러한 결과는 미래로 갈수록 소양호의 표층 수온이 증가하고, 수온성층이 강화되어 규조류보다는 녹조류와 남조류의 출현시기가 빨라지고 더 장기화 될 수 있음을 시사한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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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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