초록 ▼

3. 연구결과
□ 미래 기후의 변화 예측 결과
◦ 기온 변화
- 기후변화로 인한 미래(2041~2050) 기온변화는 남한지역에서 RCM 분석결과, 여름철의 기온 상승이 겨울철 기온 상승에 비해 약 0.7℃ 정도 높게 나타나며, 겨울철 기온 변화량은 약 3℃로 GCM의 평균 변화 폭(1~3℃)인 내에 존재하나 여름철의 기온 변화량 3.7℃는 GCM의 변화 폭(1~3.5℃)을 넘어서는 것으로 예측됨.
- 북한 지역의 기온 변화는 RCM 분석결과, 여름철의 기온 상승이 겨울의 기온 상승에 비해 약 1.7℃ 정

3. 연구결과
□ 미래 기후의 변화 예측 결과
◦ 기온 변화
- 기후변화로 인한 미래(2041~2050) 기온변화는 남한지역에서 RCM 분석결과, 여름철의 기온 상승이 겨울철 기온 상승에 비해 약 0.7℃ 정도 높게 나타나며, 겨울철 기온 변화량은 약 3℃로 GCM의 평균 변화 폭(1~3℃)인 내에 존재하나 여름철의 기온 변화량 3.7℃는 GCM의 변화 폭(1~3.5℃)을 넘어서는 것으로 예측됨.
- 북한 지역의 기온 변화는 RCM 분석결과, 여름철의 기온 상승이 겨울의 기온 상승에 비해 약 1.7℃ 정도 높은 것으로 분석되며, GCM의 결과와 정반대로 여름철의 온도변화가 겨울철에 비해 큰 것으로 분석됨 RCM의 겨울철 온도변화량은 약 2.7℃로 GCM의 평균 변화폭(1~5.3℃)내에 위치하고 있으나, 여름철의 기온 변화량 약 4.3℃는 GCM의 변화폭(1~3.2℃)을 넘어서는 것으로 예측됨.
◦ 강수량 변화
- 남한지역의 RCM 분석결과, 여름철의 강수량변화율이 약 10% 정도인데 반해 겨울은 약 65%이상 변화하여 겨울에 강수량 변화가 큰 것으로 분석됨
· RCM의 여름철의 강수량 변화율은 GCM의 강수량 변화폭(-10~55%)내에 위치하나, 겨울철 변화율은 GCM의 변화폭(-20~20%)을 넘어서는 것으로 예측되었으며, GCM의 모든 시나리오에서 여름철의 변화가 겨울철보다 큰 것으로 예측되어 RCM과 정반대의 경향을 보였음
- 북한 지역의 강수량변화는 RCM 분석결과, 여름철의 강수량변화율이 약 30%인데 반해 겨울은 약 55%이상 변화하여 겨울에 강수량 변화가 큰 것으로 분석됨
· RCM의 여름철 강수량 변화율은 GCM의 변화폭(-10~40%)내에 위치하고 있으나, 겨울철 변화율은 GCM의 변화폭(-20~20%)을 넘어서는 것으로 예측되었으며, GCM의 모든 시나리오에서 여름철의 변화가 겨울철보다 큰 것으로 예측되어 RCM과 정반대의 경향을 보였음

□ 수자원 영향예측 모형의 검증
◦ 연구에 이용된 AIM-WBM 모형과 실측자료간의 상관관계를 대청댐 유역에 대해 분석한 결과 높은 상관성(r2= 0.8967)을 보였음
◦ 수자원 장기종합계획 보고서상의 남한지역 유역들에 대한 연평균유출을 비교한 결과 모형의 결과가 약 5~14% 정도 낮게 나타났으나 유역별 연평균유출량에서 수자원장기종합 보고서의 결과와 선형적인 비례 관계를 보였음.

□ 시나리오별 수자원영향 평가
◦ IPCC SRES를 이용하여 기후변화로 인한 미래(2041~2050)의 한반도 주요 유역에 대한 수자원 영향평가를 실시한 결과
- B1시나리오의 발전방향이 한반도 지역에 가장 적은 영향을 미쳤으며, B1, B2 시나리오에 비해 A1, A2 시나리오에서 영향이 큰 것으로 나타남
- 지역적으로는 남한 지역이 북한에 비해 기후변화 영향이 높게 나타났으며, 남한지역은 B1 시나리오를 제외한 모든 경우에서 총유출과 우기유출의 증가를 보였음
- A1 시나리오의 경우 한강과 금강 유역을 중심으로 우기 유출이 크게 증가하였으며, 북한지역은, 두만강 유역이 B2 시나리오에서 유일하게 총유출 감소를 보이며 나머지 유역은 큰 영향이 없는 것으로 나타남.
◦ RAMS 모형을 이용하여 기후변화로 인한 미래의 한반도 주요 유역에 대한 수자원 영향평가를 실시한 결과
- GCM을 이용한 결과에 비해 전체적으로 미래의 유출량이 증가함
- 특히 북한 지역의 서해로 향하는 유역들에서 큰 유출 증가가 발생하여 남한 지역에 비해 수자원에 대한 기후변화 영향이 큰 것으로 나타났으나, 두만강 유역에서는 약 -19%정도의 년 평균 유출감소가 발생하였음

(출처 : 국문 요약 7p)

Abstract ▼

3. Results
3.1. Future Climate Change
< Figure 3-1 > and < Figure 3-2 > show the ranges of future climate change from the year 2041 through 2050 in the Korean peninsula with the IPCC's climate change scenarios and RAMS regional climate model results of Japan National Institute of Environmental

3. Results
3.1. Future Climate Change
< Figure 3-1 > and < Figure 3-2 > show the ranges of future climate change from the year 2041 through 2050 in the Korean peninsula with the IPCC's climate change scenarios and RAMS regional climate model results of Japan National Institute of Environmental Studies. RAMS regional climate model generates a higher variability of climate change than those GCM simulation results under SRES scenarios. The highest climate change variability was simulated during the winter seasons. Therefore, a comparative review with the studies conducted by other institutions is recommended.
The temperature variability simulated with RCM was projected that the temperature rise in summer will be approximately 0.5℃ higher than winter in South Korea. The temperature variability in winter simulated with the RCM was found within a range of winter mean temperature fluxes (1~3℃) predicted by GCMs; however, the summer temperature variability was predicted to rise about 4℃, which exceeds the the temperature fluxes (1~3.5℃) of GCMs. The simulated mean temperature fluxes under B1 scenario turned out to be smaller than that under other scenarios.
With the RAMS regional climate model, the precipitation variability in South Korea was predicted to increase more than 60% in winter while approximately a 10% increase was predicted in summer. The summer precipitation fluxes predicted by the RCM fall within the mean precipitation flux range of the SRES scenarios (-10~55%); however, the winder precipitation fluxes turned out to be approximately 60% which exceeds the mean precipitation flux range of the SRES scenarios (-20~20%).
The temperature variability simulated with RCM was projected that the temperature rise in summer will be approximately 1.5℃ higher than winter in North Korea while the SRES scenarios predict a higher mean temperature rise in winter. The winter mean temperature variability predicted by the RCM was approximately 2.7℃ which falls within the winter temperature flux range of the SRES scenarios (1~5.3℃). However, the summer mean temperature variability with the RCM turned out to be 4.3℃, which exceeds the summer temperature flux range of the SRES scenarios (1~3.2℃).
A noticeable increase of precipitation in North Korea was predicted by the RCM. A 30% increase of the precipitation in summer in North Korea was predicted and a 55% precipitation increase in winter. The summer precipitation variability predicted by the SRES scenarios was found within a range of -10~40%, and the winter variability was in a range of -20~20%. Therefore, to define such difference in seasonal precipitation variabilities, a further comparative review of various studies on model simulation with RCMs is recommended.
< Table 3-1 > analyzes and summarizes the future climate change on the Korean peninsula with regional and seasonal classifications. The most stable development scenario in the Korean peninsula turned out to be the B1 scenario, which indicated the significant positive synergies between the development of environmentallysound technologies, sustainable global society, and climate change.

3.2 Future Runoff Change
The future runoff change was analyzed by employing SWBM on the area between latitude 33°~44° 30' and longitude 123° 30'~131° 30'. To validate and predict the runoff change of present years (1981~1990) and that of future years (2041~2050), 10 major watershed basins in both North Korea and South Korea were analyzed. The future climate was simulated and analyzed employing 4 IPCC/SRES scenarios, 10 GCM results, and RAMS regional climate model of Japan National Institute for Environmental Studies.
< Figure 3-3 > shows the runoff of present years and the simulated runoff change in the future years. In < Figure 3-3 >, (a) shows the 10-year mean runoff of present years, and (b) shows the simulated future runoff generated by NIES/RAMS regional climate model indicating the 607mm of the mean runoff in South Korea and 530mm in North Korea; however, a significant runoff increase in Pyeongan and Hwanghae provinces in North Korea was predicted. (c) shows the runoff changes between the present years and future, which predicts that a noticeable runoff increase in the central to northern regions of North Korea and a decline of runoff around the Hamkyungbuk-do province including the Tumen river basin area.
In southern regions, the changes in runoff was predicted to be marginal; however, some decline on runoff was predicted in the southern coastal regions and inland areas in Jeolla provinces. (d) shows the geographical locations of 10 major watershed basins chosen in this study. The predicted runoff changes by each climate change scenario are illustrated and summarized in < Table 5-16 > respectively.
< Table 3-2 > shows the results of the simulation to predict the runoff and precipitation changes caused by climate change in major watershed basins. In South Korea, the B1 scenario was predicted to bring the least magnitude of impact on the runoff and precipitation (-5.4%) while the A1 scenario was predicted to bring the most severe impact(16.3%). In North Korea, the B1 scenario turned out to associate the least magnitude of impact (0.6%); however, RAMS regional climate model projected a notable 41.9% variability on runoff.
< Table 3-3 > shows the projected runoff changes of 10 major watershed basins in the Korean peninsula. The B1 scenario turned out to associate the least magnitude of impact while RAMS regional climate model predicts a heavy increase of runoff in the Aplock, Chungcheon, Daedong, and Yesung River basins in North Korea, and Han and Geum River basins in South Korea.
The runoff change predictions of major watershed basins in the Korean peninsula simulated by the IPCC/SRES climate change scenarios show that the B1 scenario will create the least impact on the runoff while the A1 scenario will bring the most adverse impact on the runoff in the Korean peninsula refer to < Table 5-16 >.
In South Korea, an increase of the yearly runoff and runoff in the rainy season was predicted under all scenarios except the B1 scenario. In particular, the A1 scenario was predicted to lead to serious adverse impacts including floods in the Han River and Geum River basins due to the fact that a noticeable increase of runoff during the rainy season was predicted.
In North Korea, the B1 scenario resulted the least runoff change. A decline in the runoff in Tuman River was also predicted. However, more severe impacts on runoff was predicted in North Korea. The simulation with the RCM predicted a runoff increase higher than 50% at all watershed basins except the Tuman River basin.

(출처 : Abstract 174p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 국문요약 ... 3
• 목차 ... 12
• 표목차 ... 14
• 그림목차 ... 16
• 제1장 서론 ... 18
• 1. 연구의 배경 및 필요성 ... 18
• 2. 연구의 목적 및 범위 ... 21
• 제2장 국내외 연구사례 ... 24
• 1. 기후변화와 수문기상 인자의 변동 ... 24
• 2. 기후변화에 따른 GCM을 이용한 수자원 변화 ... 27
• 3. 결정론적 수문모델을 이용하는 방법 ... 28
• 제3장 기후변화 시나리오의 검토 ... 30
• 1. 개요 ... 30
• 2. 기후 시나리오의 종류 ... 33
• 가. 유사법에 의한 시나리오 ... 33
• 나. 감도분석 목적의 점증시나리오(감도분석적 시나리오) ... 35
• 다. 기후모형의 결과에 기초해 작성한 시나리오(GCM, RCM) ... 35
• 라. 시나리오 연구방법 비교 분석 ... 36
• 3. 기후 모형 ... 38
• 가. IPCC SRES 전세계기후모형 ... 38
• 나. NIES/RAMS 지역기후모형 ... 43
• 다. 기후모형결과와 영향평가모형 통합의 문제점 ... 46
• 4. 기후 모형의 현재 기후 재현성 ... 48
• 제4장 영향평가 방법 ... 49
• 1. 개요 ... 49
• 2. 입력자료의 구축 ... 52
• 가. 현재 기후자료의 구축 ... 52
• 나. 미래 기후 시나리오의 작성 ... 56
• 다. 유역도 및 하도망도의 구축 ... 59
• 라. 최대용수량(Field Capacity)의 작성 ... 60
• 3. 물수지 모형 (Soil Water Balance Model, SWBM) ... 63
• 가. 잠재증발량의 추정 ... 65
• 나. 강설모형 ... 67
• 다. 지표면 유출의 계산 ... 68
• 4. 모형의 검증 ... 71
• 제5장 기후변화 영향평가 결과 ... 74
• 1. 미래 기후변화 ... 76
• 가. 남한 지역 ... 76
• 나. 북한 지역 ... 84
• 다. 계절별 기후 영향 분석 ... 92
• 2. 한반도 주요 유역의 유출변화 ... 94
• 가. 남한 지역 ... 97
• 나. 북한 지역 ... 103
• 다. 기후변화에 따른 유출 변화 영향 평가 ... 109
• 제6장 요약 및 제안 ... 112
• 1. 요약 ... 112
• 2. 연구의 한계 및 제안 ... 114
• 참고문헌 ... 116
• 부록1 : IPCC SRES 시나리오 ... 125
• 부록 2 : 잠재증발산량 산정 모형 ... 150
• Abstract ... 163
• 끝페이지 ... 182