Analysis of Precipitation Characteristics of Regional Climate Model for Climate Change Impacts on Water Resources

水 工 學

大 韓 土 木 學 會 論 文 集

第28卷 第5B 號·2008年 9月 pp. 525 ~ 533

기후변화에 따른 수자원 영향 평가를 위한 Regional Climate Model 강수 계열의 특성 분석

− Analysis of Precipitation Characteristics of Regional Climate Model for Climate Change Impacts on Water Resources −

권현한*·김병식**·김보경***

Kwon, Hyun-Han

·

Kim, Byung-Sik

·

Kim, Bo-Kyung

···

Abstracts

Global circulation models (GCMs) have been used to study impact of climate change on water resources for hydrologic mod- els as inputs. Recently, regional circulation models (RCMs) have been used widely for climate change study, but the RCMs have been rarely used in the climate change impacts on water resources in Korea. Therefore, this study is intended to use a set of climate scenarios derived by RegCM3 RCM (27

km×27 km), which is operated by Korea Meteorological Administration.

To begin with, the RCM precipitation data surrounding major rainfall stations are extracted to assess validation of the sce- narios in terms of reproducing low frequency behavior. A comprehensive comparison between observation and precipitation scenario is performed through statistical analysis, wavelet transform analysis and EOF analysis. Overall analysis confirmed that the precipitation data driven by RegCM3 shows capabilities in simulating hydrological low frequency behavior and repro- ducing spatio-temporal patterns. However, it is found that spatio-temporal patterns are slightly biased and amplitudes (vari- ances) from the RCMs precipitation tend to be lower than the observations. Therefore, a bias correction scheme to correct the systematic bias needs to be considered in case the RCMs are applied to water resources assessment under climate change.

Keywords : Climate change, GCM, RCM, precipitation

···

요 지

대부분의 기후변화 연구에서 Global Circulation Model (GCM)을 수문 모형에 입력하여 수자원 영향 분석을 실시해오고 있다. 국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있 으나, 국내에서는 자료에 가용 여부 및 적용성의 검토가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27 km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 기후변화 SRES 시나리오 자료에 대한 적합성을 평가 하기 위해서 국내 주요지점에 근접한 격자자료를 RCM으로부터 추출하였다. 이에 대한 수문학적 통계 특성치 분석, Wavelet Transform 분석,

EOF

분석 등을 실시하여 실측 강수자료와 비교 검토하였다. RegCM3로부터 유도된 기후변화 시나리오는 수문학적 저빈도 특성을 비교적 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 이에 대한 시공간적 특성 또한 실측자료와 대체적으로 유사한 거동을 보여 주었다. 그러나 일부 시공간적으로 왜곡되어 발생하는 지역을 발견할 수 있었으며, 또한 RCM으로부터 유도된 기상자료는 실측치에 비해 상대적으로 자료의 변동성(분산)이 약하게 나타나는 경향이 있었다. 이러한 관점에서 이들 자료를 수자원분야 에 활용하기 위해서는 실측치를 바탕으로 이들 편의에 대한 보정(bias correction)이 고려되어야 할 것으로 사료된다.

핵심용어

:

기후변화, GCM, RCM, 강수

···

1.

서 론

기후변화에 대한 우려가 현실화되면서 세계 각국은 미래 기후가 어떻게 변화할 것인가에 대하여 보다 정확한 정보를 얻기 위하여 노력하고 있다. 현재 경제활동이 지속되고 있다 는 전제가 바탕이 되는 Bau(Business as usual)시나리오에 의하면, 2030년까지 지구 전체 평균온도는 최소 2

^oC

에서 그

이상으로 상승하는 것으로 조사되고 있다(한국환경정책평가 연구원, 2004). 대기 온도의 지속적 상승은 해양과 대기의 에너지와 물 순환 변동의 원인이 되어 경제, 환경을 포함한 사회 전반에 영향을 미치게 되며 특히, 수자원의 물 순환

(Hydrological cycle)

은 강수량, 증발량과 토양 함수량 변화로

이어져 가장 중요한 요소로 인식되고 있다. 현재 기후변화가 물 순환에 미치는 영향을 평가하기 위한 기본적인 도구로

*정회원·한국건설기술연구원 수자원연구실 선임연구원·공학박사 (Email : hkwon@kict.re.kr)

**정회원·교신저자·한국건설기술연구원수자원연구실선임연구원·공학박사 (Email : hydrokbs@kict.re.kr)

***정회원·한국건설기술연구원 수자원연구실 연구원·공학석사

IPCC

권장 시나리오인 SRES(Special Report on Emission

Scenarios)

기반의 GCM(General Circulation Model)과

RCM(Regional Circulation Model)

자료가 이용되고 있다.

수자원과 같이 주어진 관측지점에 대한 강수 및 유출을 예측하기 위한 필수 조건으로 최근에 전지구적 기상학적 패 턴과 함께 국지적인 기상학적 패턴을 동시에 이해하고 정보 를 구축하는 것이 중요한 이슈로 대두되고 있다. 지난 10년 동안, GCM과 RCM 모형은 대규모 지역기상학적 관점에서 바람장(wind field), 해수면온도(sea surface temperature), 온도, 강수량을 예측하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다.

국내에서는 안재현 등(2001)은 대청댐 유역의 유출량 변화 를 파악하기 위해 GCM결과와 물수지 모형을 이용하였으며, 한국건설기술연구원(2000)에서는 NWS-PC모형을 이용하여 유출량을 산정한 바 있다. 김병식 등(2004a, b)은 CO

2

배증 상태를 고려한 YONU GCM자료와 SLURP모형을 이용하여 용담댐 유역에 미치는 영향과 모형에 따른 증발산 변화를 분석하였다. 정창삼 등(2004)은 GCM 모의결과를 확률론적 불확실성 해석기법에 적용하여 국내 활용 가능성 여부를 평 가하였으며, 이동률 등(2004)은 기상학적 가뭄과 홍수를 분 석하기 위하여 기후변화를 고려하였다. 안소라 등(2008)은

SLURP

준분포형 모형을 이용하여 미래토지이용 및 기후변

화에 따른 하천유역의 유출 특성을 분석하였다. 배덕효 등

(2007)

은 A2 시나리오에 기반하여 기후변화로 인하여 발생

할 수 있는 국내 수자원의 변동성을 전망하였으며, 김병식 등(2007, 2008)은 GCM 자료를 이용하여 기후변화가 극한 강우와 지속시간과 빈도별 확률강우량의 변화를 분석하였다.

국외의 경우를 살펴보면, Pitman과 Chiew(1996)은 GCM 의 결과를 축소하지 않고 그대로 MODHYDROLOG 모형 에 입력하여 오스트레일리아의 28개 유역에 대하여 2030년 과 2070년의 유출 및 토양 함수량으로 모의하였다. Kwadijk과

Rotmans(1995)

은 GCM과 RHINFLOW를 연계하여 라인강

의 유출에 대한 기후영향평가를 수행하였다. Gellens과

Rouline(1998)

은 벨기에의 8개 유역에 대한 유출량에 대한

기후변화의 영향을 분석하기 위해 7개의 GCM과 IRMB

(Integrated Runoff Model)

을 이용하였다(Kite와 Haberlant,

1999). Kite

등(1994)은 캐나다 Mackenzie 유역과 Columbia 유역을 대상으로 SLURP 모형과 CCC-GCM을 연계하여 유 출량을 산정하였으며, Miller와 Kim(2001)은 TOPMODEL 을 이용하여 중국의 Xixian 유역의 일 유출량을 모의하였다.

점차 지역적이고 세밀한 기후변화 정보를 추출하기 위하여 기존 GCM 자료에 축소기법을 적용하는 방법과 더불어 최 근에는 고해상도를 지닌 RCM 자료를 이용한 연구도 진행 되고 있다. 그러나 국내에서는 RCM 자료의 적용 가능성 여부에 대한 검토가 충분하지 않아 GCM 자료 분석에 국한 되어 있는 실정이다.

더욱이 GCM 및 RCM과 같은 기상자료를 수자원 분야에 적용함에 있어, 기상자료 자체의 수문학적 적합성을 평가하 는 연구는 상당히 미진한 실정이다. 우리가 이러한 기상모형 으로부터 얻을 수 있는 수문학적 정보는 정확한 일련의 값 을 알기보다는 시공간적(spatio-temporal)으로 변하는 다중스 케일(multi-scale)의 기상학적 패턴을 인지하는 것이라 할 수

있다. 특히, 저빈도(low frequency)의 기상학적 거동을 수자 원계획에 어떻게 반영하느냐가 가장 중요한 요소라 할 수 있다(Kwon 등, 2008a, b). 따라서 본 논문의 목적은 우리 나라 기상청에서 운영되고 있는 RCM 모형으로부터 유도된 강수량 자료의 특성분석을 통하여 기후변화 조건하에서 수 자원영향분석을 위한 기본 자료로서 RCM 자료의 적합성을 평가하고자 한다.

본 논문의 진행과정을 간단히 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국지규모를 효과적으로 반영할 수 있는 지 그 적합성을 평 가하기 위하여 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 2001년 부터 2090년까지의 10일 간격 기후변화 SRES 시나리오 자 료를 검토 대상으로 하였다. 둘째, RCM자료의 시공간적 특 성을 분석하기 위해서 EOF 분석과 Wavelet 분석을 실시하 였다. 셋째, RCM 자료의 적합성을 평가하기 위한 대상 자 료로서 영국 Tyndall Center에서 제공하는 장기월강수량을 이용하여 분석하였다. 마지막으로 국내 주요지점에 근접한 격자자료를 RCM으로부터 추출하고 이에 대한 수문학적 특 성치 분석, 저빈도 분석(low frequency analysis) 등을 실측 강수자료와 다양한 형태로 비교 검토하여 RCM 자료의 적 합성을 평가하였다.

2.

자 료

2.1

지역규모기후모형

기후변화에 대한 연구는 현재까지 GCM을 중심으로 이루 어져 왔으나 국외를 중심으로 지역규모 RCM 모형이 적극 적으로 이용되고 있다. 일반적으로 RCM 모형은 고해상도 자료를 생산해 주며 국부지역에 대한 지형학적 특성을 보다 효과적으로 모의할 수 있다는 장점이 있다. 우리나라는 지형 적으로 육지의 70%가 산악지역으로 이루어진 복잡한 지형 특성으로 인해 국지 규모의 기후 특성을 보이고 있다. 따라 서 GCM이 가지는 많은 장점에도 불구하고 우리나라와 같 은 국지 규모의 강제 효과를 효과적으로 모의하기에는 한계 가 있다. 이러한 관점에서 GCM 보다는 RCM과 같은 지역 화 기법(regionalization technique)이 요구된다 하겠다. 본 연구에서 사용된 RegCM3 RCM 모형을 우리나라에 기후변 화 모의를 위한 기후모형으로 이용하였다. RegCM3 모형은 기상청으로부터 제공 받아 이용하였다.

RegCM3

모형은 ICTP(international center for theoretical

physics)

에서 개발하여 보급한 가장 최신의 중규모 기후모델

이며, 2004년 그 방법론의 이론과 사용법이 공개되었다.

RegCM3

모형은 MM5(Mesoscale Model version 5th)

Hydrostatic

모형을 기반으로 개발되었으며, 시그마 좌표계와

Arakawa B

격자 좌표계를 연직 및 수평 좌표계로 각각 이

용한다. 모형의 주요 모듈의 물리적인 매개변수 추정방안으 로는 Grell 적운모수화 방법(Grell, 1993), CCM3 복사과정

(Kiehl et al., 1996),

마지막으로 비국지적 연직 Diffusion

(Holtslag et al., 1990)

방법이 행성경계층 과정을 위해 도

입되었다. 기후변화 시나리오는 1971년부터 2000년을 참조

기간(reference period)으로 모형이 구축되었으며 90년(2001

년-2090년) 까지의 강수량을 검토대상으로 하였다. 일반적으

로 GCM자료가 초기조건으로 이용되며, 시간에 따라 변하는

측면 기상조건, 지표 경계조건으로 사용된다. GCM자료에는 온실기체와 에어러솔 강제력이 포함되는 반면, RCM 모형에 서는 복잡한 지형특색, 지표 특성의 반영, 대기순환과 기후변 수들의 모의 능력을 증대하는 역할을 한다. RCM모의 영역내 에 주어지는 대규모 기후성분에 지역적인 강제력을 주는 것으 로, 모델 영역크기, 분해능에 따라 많은 계산량이 요구된다.

2.2

강수량 자료

본 논문의 목적은 RCM 기후변화 자료를 수자원 영향평 가를 위해 사용하기 위함이므로 무엇보다도 기후변화 자료 의 적합성을 평가하는 것이 가장 중요하다 하겠다. 이러한 점에서 격자기반의 장기 강수량자료가 필수적으로 필요하며, 본 연구에서는 한반도 전체에 대해서 영국 Tyndall Center 에서 제공하는 102년 장기 월강수량 자료를 이용하였다. 본 자료는 1900년-2002년까지의 자료 연한을 가지고 있으며

0.5^o×0.5^o

의 해상도를 가지며 지점강수량 자료를 바탕으로 추 정된 강수량이다.

격자 강수량 자료의 적합성을 평가하기 위해서 1901년부 터 2002년 서울과 1904년부터 2002년까지의 부산지점 기상 청 자료와 격자자료간의 상관계수를 평가하여 Fig. 1에 나타 내었다. Fig. 1a에서 나타나듯이 서울지방에서 0.8이상의 상 관계수를 보이고 있으며 Fig. 1b에 부산의 경우에도 유사한 상관성을 보이고 있다. Fig. 2에서는 각 지점에 시계열자료 와 격자로부터 추출된 월강수량의 비교 결과를 나타낸다. 그

림에서 보면 계절성을 매우 잘 묘사 하는 것을 확인할 수 있으나, 전체적으로 원 강수량에 비해 작은 값을 나타낸다.

이는 격자자료가 주위 관측지점간의 내삽을 통해 추정됨으 로서 발생하는 일반적인 경향이라 할 수 있다. 따라서 격자 자료를 이용하여 기후변화 시나리오가 나타내는 기후특성의 평가가 가능하리라 사료되며, 주성분 분석 및 Multiscale 분 석을 위해 이용하였다.

3.

분석 방법

3.1

주성분 분석

수문기상자료와 같은 다차원을 갖는 자료의 대표성을 시공 간적으로 평가하는 것은 매우 중요하다. 이러한 다차원 자료 를 차원축소를 통하여 저차원상에서 변수의 관계를 규명하 는 다변량 자료 분석기법 중 가장 대표적인 방법이 주성분 분석이다(권현한과 문영일, 2005a). 주성분분석은 여러 변수 들을 설명하기 위해 분산이 최대가 되도록 새로운 좌표축에 투영시켜 대표성을 갖는 새로운 자료계열을 추출하는 것이 며, 이 때 분산이 최대가 되고 서로 직교하는 성질의 벡터 를 주성분이라 한다. 따라서 다변량 자료들의 특성을 잘 표 현할 수 있는 새로운 축들을 찾아 효율적으로 자료의 차원 을 줄일 수 있는 장점을 갖게 됨을 의미한다. 주성분분석에 일반적인 해석과정을 간단히 설명하면 다음과 같다.

Fig. 1 Correlation coefficient between grid based monthly rainfall and a) Seoul, b) Busan station rainfall

Fig. 2 Comparison of rainfall time series between grid based monthly rainfall and a) Seoul, b) Busan station rainfall

(1)

다변량 자료 X가 l×m의 행렬이라고 가정하자. 여기서, l은 관측된 자료의 수, m은 변수의 차원을 의미한다. 주성분분석 은 X를 l×p차원의 행렬 K와 m×p차원의 행렬 Q와 l×m의 잔차(residual) 행렬로 분해할 수 있는 방법이다. 여기서, p 는 새로 구축된 차원의 수이며, p는 항상 m보다 작게 된다.

일반적으로 주어진 요소에 대하여 잔차행렬의 Euclidean 거 리를 최소화함으로서 최적으로 분할하게 된다. 이 기준을 만 족시키기 위해서는 Q행렬의 행은 공분산 행렬의 고유치

(eigenvalue)

중에서 큰 순서대로 p만큼 선택하여 이에 해당

하는 고유벡터(eigenvector)로 구성하면 된다. 여기서, p는 주성분분석에서 나타내는 고유벡터의 수가된다.

3.2 Multiscale

분석

Wavelet Transform

은 스펙트럼 영역에서 스케일과 시간의

함수로서 표현되며 기존 스펙트럼분석에 이용되었던 Fourier

Transform

과 같이 기저 함수들의 집합으로 표현된다.

Wavelet Transform

은 단변량자료에 대해서 여러 주기성분들

로 분해하고 각 주기에 해당하는 각각의 주기성분들을 시간 적으로도 검토할 수 있는 장점이 있으며, 시간적으로 복잡하 게 거동하는 주기성분의 변화 양상을 분석할 수 있어 시계 열분석에 있어 많은 장점을 제공한다(권현한과 문영일,

2005b).

Wavelet Transform

은 기저 함수가 정해진 것이 아니며 기

저 함수가 될 수 있는 조건이 정해져 있다. 식 (2)는 기저 함수의 스케일과 천이를 나타내며 여기서 a는 스케일을 결 정하는 값이고, b는 함수를 얼마나 이동시킬 것인가를 결정 하는 값이다.

(2)

Wavelet Transform

의 기저 함수로 사용되는

ψ^(t)

를 모

(mother) Wavelet

함수라고 하며 식 (2)에서 Wavelet 함수

를 b만큼 이동하고 a에 의해 크기를 변화시켜가는 기저 함 수를 사용한다. 이는 고빈도 영역으로 갈수록 Wavelet은 함 수의 폭이 좁아지고, 저빈도 영역으로 갈수록 함수의 폭이 넓어지는 것을 나타낸다. Wavelet Transform은 Wavelet 기 본 함수들의 중첩으로 임의의 함수를 표현하는 것인데 이러 한 Wavelet 기본 함수들의 중첩은 각각 다른 스케일 레벨을

가지고 임의의 함수를 만들어 내며, 각 레벨은 그 레벨에 맞는 해상도를 가지게 된다. 연속적인 신호의 Wavelet

Transform(continuous wavelet transform, CWT)

은 식 (3) 과 같이 정의되며 그것의 역 변환은 식 (4)와 같이 정의 된 다. 여기서 X(t)는 원자료를 나타내며 W(a, b)는 에너지 스 펙트럼을 의미한다. 는

ψ

의 복소공액을 의미한다.

(3)

(4)

Wavelet Transform

을 통하여 보다 효율적으로 주기 및 시

간에 따라 보다 효과적으로 스펙트럼을 검토할 수 있는 방 법이 있다. 즉 주기 및 시간에 따라 각각의 스펙트럼을 평 균하는 것이다. 먼저 주기에 대해서 평균값을 식으로 나타내 면 다음과 같다. 식 (5)를 일반적으로 Global Wavelet Power

(GWP)

이라 한다.

(5)

4.

지역규모기후모형의 수문기상학적 특성

RCM

모형의 시공간적 특성을 평가하기 위해서 주성분분 석과 Multiscale 분석을 실시하였다. 주성분 분석은 격자자료 와 같은 다차원 자료의 시공간적 특성을 효과적으로 평가할 수 있는 방법으로서 다변량 시계열 분석에 대표적방법이다.

Multiscale

분석은 수문기상자료와 같은 다중 Scale이 시스

템에 내재되어 있는 경우 효과적인 방법으로서, 단변량 시계 열을 다중의 Scale로 분해하여 각 Scale이 가지는 주기 특 성을 평가할 수 있으며 본 연구에서는 Wavelet Transform 방법을 이용하였다.

4.1

주성분 분석

격자기반의 1900년부터 2002년 월강수량과 2001년부터

2090

년 RCM 월강수량에 대해서 주성분분석을 실시하였으 며 각 자료별 주성분의 상대적인 대표성을 Fig. 3에 나타내 었다. Fig. 3는 각 주성분이 자료 계열의 분산을 설명하는 정도를 나타내며, Fig. 3a에서 실측 강수량의 경우 첫 번째

X=KQ^T+R

ψ

_{a b,}

( )

^t 1 a ---

ψ

^{t b–}

---a

⎝ ⎠

⎛ ⎞

= a b

, ∈

R

ψ

^* W a b

( , )

X t

( )ψ

a b*,

( ) t

td

∞ –

∫

∞

=

X t( ) 1C---- 1 a ²

---W a b( , )ψ_{a b,} ( ) atd db

∞ –

∫

∞

∞ –

∫

∞

= C ψ( )w ²

--- ww d

∞ –

∫

∞

≡

W_t²

( ) 1

s

T--- W_t

( )

s ²

n 0= T 1–

∑

=

Fig. 3 Percentage of explained variance for a) grid based rainfall and b) RCM rainfall

주성분이 대략 70%를 설명하고 있으며 6번째 주성분까지 대략 90%이상의 대표성을 나타내고 있다. Fig. 3b에서

RCM

강수량에 경우 첫 번째 주성분이 분산의 대략 50%를 설명하고 있으며 6번째 주성분까지 대략 85%의 분산을 표 현해 주고 있는 것으로 나타났다.

주성분분석에서 공간적 특성을 평가하기 위해서 주로 이용 되는 방법론으로서 경험적 직교함수(empirical orthogonal

function, EOF)

분석이 있다. 경험적 직교함수 분석은 다변

량의 자료로 부터 서로 상관성이 없고 변수들 대부분의 정 보를 포함하며 원 자료보다 더 적은 수의 변수들로 선형 조 합하는 통계학적 기법이다. 즉, 경험적 직교함수의 각 고유 벡터가 갖는 물리적 의미를 정확히 규명할 수는 없어도 단 지 몇 개의 고유함수만으로 관측치를 재현할 수 있다는 것 이 경험적 직교함수 분석의 큰 장점이다. 두 개의 강수 시 계열에 대해서 EOF분석을 실시하였으며 각 모드에 해당하 는 공간적 패턴을 Fig. 4에 나타내었다. EOF 분석과 함께 각 주성분이 가지고 있는 주기 특성을 평가하기 위해서

Wavelet Transform

분석을 통해 GWP를 산정하여 Fig. 5

에 나타내었다.

첫 번째 EOF 모드는 Fig. 5a에서 나타나듯이 연주기

(annual cycle)

특성을 뚜렷하게 보여주고 있으며, Fig. 4a와

Fig. 4b

에서와 같이 동일한 공간적 패턴으로 분석되고 있다.

두 번째 EOF 모드는 Fig. 5b에서 나타나듯이 연주기와 1

년 미만의(intraseasonal cycle)주기 특성이 통계적으로 유의

함을 보여주고 있다. Fig. 4c에서 관측치의 두 번째 EOF

를 보면 대략 위도 38~39

^o

를 경계로 패턴이 변화하는 것

을 확인할 수 있다. Fig. 4d에서 RCM 두 번째 EOF 모

드의 경우 실측자료와 같이 남북으로 서로 다른 공간적 특

성을 나타내고 있으나 실측 자료에 비교하여 보면 공간적으

로 왜곡되어 있음을 알 수 있다. Fig. 5c에서 보면 세 번

째 EOF는 2-8년 주기(interannual cycle)를 나타낸 것으로

2-8

년 주기에서 상대적으로 큰 스펙트럼을 나타내며 통계적

으로 유의하다. Fig. 4e에서 관측치의 세 번째 EOF를 보

면 대략 위도 40

^o

를 경계로 패턴이 변화하는 것을 확인할

수 있으며 RCM 강수량의 경우도 40

^o

이상의 고위도 지방

을 경계로 다른 패턴을 보이고 있으나, 전체적으로 공간적

인 왜곡현상을 보이고 있다. 이외에 다른 3개의 주성분의

경우도 앞에서 설명한 3개의 주성분과 같이 전반적으로 공

Fig. 4 Empirical orthogonal function analysis on grid based observed rainfall and RCM monthly rainfall. EOF-1 mode of a) observed rainfall and b) RCM rainfall, EOF-2 mode of c) observed rainfall and d) RCM rainfall, EOF-3 mode of e) observed rainfall and f) RCM rainfall, EOF-4 mode of g) observed rainfall and h) RCM rainfall, EOF-5 mode of i) observed rainfall and j) RCM rainfall, EOF-6 mode of k) observed rainfall and l) RCM rainfall

간적인 패턴 특징은 유사하지만 공간적으로 일부 왜곡되는 현상을 발견할 수 있다.

Fig. 4

에서 각 EOF가 가지는 진폭(amplitude)을 보면 일

반적으로 RCM으로부터 유도된 기상자료는 실측치에 비해 상대적으로 자료의 변동성이 약하게 나타나는 경향을 보여 주고 있다. 연주기로 설명하면 자료자체의 연주기는 실측자 료와 유사하지만, 이에 대한 변동 폭은 즉 분산(variance)이 상대적으로 작다는 의미를 나타난다. 이러한 관점에서 이들 자료를 수자원분야에 활용하기 위해서는 실측치를 바탕으로 이들 편의에 대한 보정(bias correction)이 필수적으로 요구 된다 하겠다.

4.2 Multiscale

분석

기후변화 분석에서 가장 중요한 이슈는 기후모형으로부터 추정된 기후변화 시나리오가 수문기상학적 저빈도(low

frequency)

를 효과적으로 반영하여 모의되었냐는 것이다. 즉

장기적인 관점에서 수문기상시스템이 가지는 장기거동을 얼 마나 효과적으로 묘사할 수 있냐가 모형의 정도를 나타내는 척도가 될 수 있다. 이러한 관점에서 각 자료계열이 가지고 있는 특정 수문기상학적 변동성(variability)을 실측강수량과

RCM

기후변화 강수시나리오를 각각 비교 분석하여 Fig. 6 에 나타내었다. Wavelet Transform 분석을 통해 연주기, 경 년변화, 10년 이상의 장주기(decadal variability)를 각각 추 출하였으며, 전체 분산에서 각 주기가 차지하는 비중을 평가 하였다.

Fig. 6a

와 6b에서 보면 한반도 전체에서 연주기는 50%이

상의 비중을 차지하고 있으며 북쪽으로 갈수록 이러한 경향 은 더욱 뚜렷하다. Fig. 6a와 6b에서 공간적인 특성을 살펴

보면, RCM 강수량으로 추정된 연주기가 특히 남쪽에서 상 대적으로 적게 모의됐음을 알 수 있다. 반면 상대적으로 경 년변화는 RCM 강수량이 실측 강수량보다 약간 큰 경향을 보이고 있으며, 공간적인 패턴은 유사한 거동을 보이고 있다

(Fig. 6c

와 6d).

5.

기후변화에 따른 강수량 변화 양상

기상청 RegCM3로부터 추정된 강수량 패턴을 현재시점

1970

년부터 2000년을 기준으로 평가하여 Fig. 7에 나타내었 다. 미래 기후변화 시나리오에 의하면 우리나라는 Fig. 7과 같이 여름철((g, h, i), JAS)과 가을철((j, k, l), OND) 강수량 이 대체적으로 증가하는 경향을 보였다. 특히, 여름철의 경 우 상대적으로 관동지방과 동해안 부근에 영향이 큰 것으로 나타났으며 가을철에는 남해안 일대에서 그 영향이 두드러 지는 것으로 나타났다. 봄철((d,e,f), AMJ)은 상대적으로 북 쪽에 강수의 증가경향이 두드러지게 나타났다. 전체적으로 남한에 국한해서 평가하면, 관동지방과 남해안의 영향이 중 부지방 및 서해안지역에 비해 강수의 증가 경향이 상대적으 로 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다.

6.

결 론

미래를 대비하고 적절한 방안을 모색하기 위하여 세계 각 국에서 전구적기후모형 또는 지역기후모형으로부터 기후변화 의 정보를 얻고자 노력하고 있다. 현재 국내 기후변화 관련 연구는 고해상도의 RCM 자료의 가용여부와 적용성 검토 미비로 인하여 전구적기후모형에 집중되어 있는 실정이다.

Fig. 5 Global wavelet spectrum comparison between Observed Precipitation PCs and RCM precipitation PCs

본 논문은 미래 기후변화에 대한 여러 정보를 기후모형으로 부터 이용함에 있어서 고해상도 RCM 자료의 가용 및 적정 성 여부를 판단하는데 목적이 있다. 즉, 기후변화에 따른 증 가 경향성을 제외하고 수문기상자료가 가지고 있는 자연적 인 수문학적 변동성(variability)과 시공간적 패턴을 기후모형 이 얼마나 효과적으로 모의하고 있느냐를 평가하는 것이 본 논문의 주요 목적이라 할 수 있다. 본 논문을 통해 얻은 결 론은 다음과 같다.

1.

격자기반의 장기 강수량자료는 영국 Tyndall Center에서 제공하는 102년의 월강수량을 이용하였다. 격자 강수량 자

료의 적합성을 평가하기 위하여 서울 지점 기상청 자료와 의 상관성을 분석한 결과 0.8이상의 상관계수를 보여 기 후특성 평가가 가능한 것으로 나타났다.

2.

수문기상학적 특성을 분석하기 위하여 주성분 분석과

Multi-scale

분석 방법을 적용하였다. 주성분 분석을 통하

여 관측치와 RCM 시나리오를 비교한 결과, 전반적으로

공간적인 패턴 특징은 유사하나 공간적으로는 일부 왜곡

되는 현상이 있음을 발견할 수 있었다. 한편, 장기적인 관

점에서 수문기상시스템 거동을 살펴보았을 때 연주기의 경

우 RCM 강수량은 특히 남쪽에서 상대적으로 적게 모의

Fig. 6 Spatial pattern on specific frequency band derived by wavelet transform analysis. a) annual cycle(observed), b) annual cycle (RCM), c) interannual cycle(observed), d) interannual cycle (RCM), e) decadal cycle (observed), f) decadal cycle (RCM)

되었으나 경년변화의 경우 약간 큰 경향을 보이고 있는 것으로 분석되었으며, 공간적인 패턴은 유사한 거동을 나 타내었다.

3. RCM

으로부터 모의된 미래 기후변화 시나리오에 의하면

2045

년대 우리나라는 여름철과 가을철 강수량이 대체적으 로 증가하며 특히, 여름철에는 동해안 부근에서 가을철에 는 남해안 일대에서 상대적으로 그 영향이 두드러지는 것 으로 분석되었다.

4.

전체적인 결과를 요약하면 RegCM3로부터 유도된 기후 변화 시나리오는 수문학적 저빈도 특성을 비교적 잘 모 의하는 것으로 나타났으며, 이에 대한 시공간적 특성 또 한 실측자료와 대체적으로 유사한 거동을 보여주었다. 그

러나 일부 시공간적으로 왜곡되어 발생하는 지역을 발견 할 수 있었으며, 또한 RCM으로부터 유도된 기상자료는 실측치에 비해 상대적으로 자료의 변동성(분산)이 약하게 나타나는 경향이 있었다. 이러한 관점에서 이들 자료를 수자원분야에 활용하기 위해서는 실측치를 바탕으로 이들 편의에 대한 보정(bias correction)이 필요할 것으로 사료 된다.

5.

최종적으로 수자원 연구에서 기후변화 시나리오 적합성을 평가함은 수문모형을 위한 강수시계열 자료를 모의하는데 있다. 본 연구의 후속 연구로서 이들 RCM 자료를 외부 인자로 고려하여 강수시계열을 모의할 수 있는 강수모의 기법 연구가 필요하다 하겠다.

Fig. 7 seasonal rainfall pattern under climate change. a) 2015s JFM, b) 2045s JFM, c) 2075s JFM, e) 2015s AMJ, f) 2045s AMJ, g) 2075s AMJ, h) 2015s JAS, i) 2045s JAS, j2075s JAS k) 2015s OND, l) 2045s OND, m) 2075s OND

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접수일: 2008.6.5/심사일: 2008.7.29/심사완료일: 2008.7.29)