Issue
SWG의 적용을 위한 01
기후변화시나리오 데이터 추출 모델 개발
1. 머리말
Smart Water Grid는 기존의 수자원관리 시스템 의 한계를 극복하기 위해 개발된 지능형 물관리 체 계로, 첨단 정보통신 기술을 융합·활용하는 차세대 물관리 시스템이다. 이는 다양한 수자원의 확보, 확 보된 수자원의 효율적 배분과 효과적 운송 등 소기 목적에 집중한 SWG 연구사업의 일환이요, 현재 진 행 중인 관련 프로젝트 중 우리가 가장 주목할 만한 연구 성과의 단면이기도 하다.
특히, 기후변화의 영향을 고려한 지역 내 물수급 평가와 수자원의 효율적 관리를 위해 SWG연구단에 서는 ‘물부족위험평가프로그램’을 개발하였으며 현 재 인천 영종도지역에 데모플랜트를 설치하여 운영 중에 있다. 나아가 연구단은 장래 우리나라 전반에 미칠 강수 영향을 고려하기 위해 기후변화시나리오 결과를 활용한 지역의 물수급평가 연구도 활발히 진 행하고 있다.
기후변화는 전 세계가 주목하고 있는 공동 과제 로, 파리 기후변화 협정(COP 21, 2015)에서는 195 개국이 단계적으로 세계 기온 상승 수준을 산업 화 이전 수준인 2℃ 이내로 유지하고, 선진국들은 2020년부터 개발상국의 기후변화 사업에 1천억 달 러를 지원하기로 합의하였다. 이처럼 기후변화는 세 계가 그 양상을 심각한 초국가적 위기 사태로 파악 하여, ‘이상 기후변화’ 현상에 적극 대응하고 있는 박 효 선 ●●●
인천대학교 박사과정 [email protected]
장 동 우 ●●●
인천대학교 박사과정 [email protected]
최 진 탁 ●●●
인천대학교 교수 [email protected]
맹 승 진 ●●●
충북대학교 교수 [email protected]
염 경 택 ●●●
SWG연구단 연구단장 [email protected]
중요한 과제라 할 수 있다.
우리나라 역시 매년 집중호우로 침수 피해를 겪고 있고, 또 지난 해(2015년)에는 124년 주기 최악의 가뭄을 경험하기도 했다. 홍수와 가뭄 등을 가속화 시키는 기후변화, 이러한 기후변화로 인해 발생되는 다발적 극한 상황에 대한 체계적 대응과 대책 마련 이 시급한 실정이다. 그 중에서도 물 관리의 기본이 되는 강수 분석의 중요성이 점차 높아지고 있다. 미 래 수자원계획에 사용되는 강수자료로 기후변화시 나리오에 의한 장래예측데이터가 이용되고 있다. 국 내의 경우, 기상청 기후정보포털에서는 RCP 기후변 화시나리오에 의한 2100년까지의 최소 일 단위 강 수 자료가 제공하고 있다.
한반도 상세 기후변화 전망은 기상청과 국립기상 연구소에 의해 전지구 기후예측 모델, 지역기후 예 측모델, 통계적 공간상세화 모델을 결합한 다단계 산출 과정을 거쳐 2012년에 산출되었다. 12.5km 단위에서 1km 단위의 공간해상도로 상세화(Down Scale) 하기 위해서는 통계적 공간상세화 기법이 적 용된다. 1km 해상도의 격자자료를 생산하기 위한 PRIDE기법은 추정하고자 하는 격자점과 영향반경 안에 있는 여러 관측지점사이에 고도, 사면방향, 해 양도 해양효과를 해안선과의 거리, 해발고도를 고려 하여 지수화 한 수치, 거리의 유사성을 기초하여 가 중치를 부여하는 방식을 통해 모든 격자점의 값을 독립적으로 결정하는 방법이다.
1km 단위의 상세 강수량을 예측하기 위해서는 해
안지역의 상세 지형과 최신 행정구역에 대한 고려가 선행되어야 하지만 기존에 생성된 격자는 일부 해안 선과 섬지역에 대해 격자가 누락되어 있다. 이를 보 완하기 위해서는 보간기법을 활용한 누락격자의 강 수자료가 요구된다.
따라서 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오가 제공되지 않는 국내 해안선 주변의 누락지역에 대해 공간보간기법을 적용하여 강수자료를 생산하였고, 이를 제공하는 모델을 개발하였다. 개발 과정에서 분석된 자료, 적용된 기법은 다음과 같다.
기상청에서 제공하는 RCP 8.5 기후변화시나리오 데이터를 이용하였으며, 기후변화시나리오 데이터 가 누락된 국내 일부 해안선과 섬 지역에 대해서는 1km 단위의 상세격자를 생성한 후 공간보간기법을 적용하였다.
역거리가중치법(Inversed Distance Weighted), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 일반크리깅 (Universal Kriging), 스플라인(Spline) 중 가장 적 합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나 리오에 의한 데이터 가운데 특정지점에서의 값을 누 락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 실제 값을 정량적으로 비교하였다.
공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통 해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적
(a) 남한전체
그림 1. 기후변화시나리오에 의한 강수자료
(b) 인천
공간보간기법을 결정하였다. 그림 1은 기상청에서 제공하고 있는 기후변화시나리오에 의한 1km 격자 단위 강수자료를 보여주고 있다. 인천지역의 상세그 림(b)을 통해 일부 해안선과 섬 지역에서 강수자료 가 누락된 것을 확인할 수 있다. 기후변화시나리오 에 의한 최신 행정구역이 반영된 전국단위 강수량을 추출하기 위해 기존 기후변화시나리오에서 누락된 1km단위 격자를 보완하고, 선정된 보간기법에 따라 일단위 및 월단위의 강수자료를 누락지역에 대해 생 산, 추출할 수 있는 모형을 개발하였다.
2. 기후변화시나리오 격자 분석 및 개선
기상청에서 제공하는 1km 격자 단위로 상세화된 남한상세 RCP시나리오는 총 96,065개의 격자로 구 성되어 있다. 그러나 일부 해안선 및 섬 지역의 경 우, 강수자료가 제공되지 않는 누락지역이 있기 때 문에 이를 보완하기 위하여 우리나라의 최근 행정구 역도에 맞추어 4,186개의 1km단위 격자를 생성하 였다. 그림 2는 인천 연안지역에 생성된 추가격자를 나타내고 있다.
그림 2. 강수자료 누락지역에 대한 격자생성(점선부분)
[표 1]은 우리나라 17개 지역에서의 기상청에서 제 공하는 기후변화시나리오 데이터 격자수와 도서지 역의 누락지역이 보완된 격자수를 비교한 것이다.
격자가 가장 많이 생성된 지역은 전라남도이고, 격 자 생성 전·후 비교 시 가장 큰 차이가 나타난 지 역은 인천광역시이다. 서해안과 남해안에 경우 섬이 많고, 복잡한 지형이 고려되지 않아 해안선이 단조 롭고 섬이 거의 없는 동해안에 비해 데이터 누락지 역이 많은 것으로 나타났다. 누락지역에 대해 생성 된 보완격자는 기존 격자체계와 병합하였고 남한지 역에 대해 총 100,248개의 1km 단위격자를 얻었다.
해안선 주변에 생성된 보완격자의 강수데이터 생성을 위하여 이에 가장 적합한 공간보간기법을
선정하였다. RCP 8.5 기후변화시나리오 중 5개년 도(2015~2019년) 8월 강수자료를 수집하고, 이중 해안선 주변의 37개 지점을 정확도 검증에 사용하 였다.
기후변화시나리오에서 제공하는 96,067개의 격 자 강수자료를 바탕으로 역거리가중치법, 정규크리 깅, 보편크리깅, 스플라인 기법을 적용하여 공간보 간을 실시한 후 정확성 분석을 위해 보간에 사용되 지 않은 37개 지점에서 생성된 강수자료를 기후변화 시나리오에 의한 강수자료와 비교하였다. 공간보간 기법 적용 시 격자는 1km 단위로 기후변화시나리오 에서 제공하는 격자 간격과 동일하게 하였으며 보간 기법별 추정결과의 신뢰성을 평가하기 위하여 기후
변화시나리오에 의한 값과 보간을 통해 생성된 값의 교차검증을 수행하였다. 추정결과의 정량적 평가결 과는 [표 2]와 같으며 공간보간기법에 의해 생성된
강수량은 기후변화시나리오에 의한 강수와 전체적 으로 유사한 범위로 나타났다.
순번 지역 기상청 격자 격자보완 후 차이 차이율(%)
1 강원도 16,879 17,005 126 0.62
2 경기도 10,143 10,353 210 1.76
3 경상남도 9,787 10,432 645 5.65
4 경상북도 19,032 19,107 75 0.36
5 광주시 496 496 - -
6 대구시 877 877 - -
7 대전시 540 540 - -
8 부산시 689 761 72 7.89
9 서울시 619 619 - -
10 세종시 466 466 - -
11 울산시 1,037 1,050 13 0.86
12 인천시 665 1,030 365 34.35
13 전라남도 10,259 11,934 1,675 12.96
14 전라북도 7,710 8,037 329 3.82
15 제주도 1,633 1,798 165 8.46
16 충청남도 7,757 8,267 510 5.86
17 충청북도 7,478 7,478 - -
합계 96,067 100,248 4,186 3.83
표 1. 기존 기후변화시나리오 제공격자와 연구를 통해 생성된 보완격자의 비교
표 2. 공간보간기법 별 추정결과의 정확도 평가
비교인자 기후변화시나리오
강수량
보간 결과(오차율, %) 역거리
가중치법
정규 크리깅
보편
크리깅 스플라인
강수량 (단위: mm)
최댓값 341.8 354.3
(3.7)
343.7 (0.6)
364.2 (6.5)
357.8 (4.7)
최솟값 63.4 71.7
(13.1)
70.9 (3.6)
69.9 (10.3)
60.9 (3.9)
평균값 189.8 198.3
(4.5)
196.6 (3.6)
194.3 (2.4)
187.6 (1.1)
표준편차 - 207.3 203.9 199.7 187.5
정확도 검증
MAE - 11.4 9.8 10.3 12.1
MSE - 341.2 287.6 357.5 708.9
PBIAS - (-)8.4 (-)6.8 (-)4.5 2.2
G - 94.8 95.9 94.7 86.4
역거리가중치법과 정규크리깅, 일반크리깅은 기 후변화시나리오에 의한 강수에 비하여 평균적으로 5〜10mm 정도 높은 결과를 보였고, 스플라인은 2mm 정도로 낮아 실제 기후변화시나리오와 가장 유사한 범위를 나타났다. 정확도 검증을 위해 사용 된 MAE, MSE, PBIAS, G-Value 분석결과 MAE, MSE 값에서 가장 낮은 값을 나타낸 기법은 정규크 리깅이었으며, PBIAS가 ‘0’값에 가까운 것은 스플 라인이었고, G값이 ‘100’에 가까운 것은 정규크리깅 으로 4개 항목 중 3개 항목에서 정규크리깅이 기후 변화시나리오에 의한 강수값과 유사한 것으로 나타 났다. RCP8.5시나리오에서 제공하는 실제 강수값 과 보간값의 최대·최소값과 평균값의 오차율은 역 거리가중치법에서 최솟값이 13% 차이를 보이고, 최 대, 최소, 평균 결과에서 전체적으로 5% 정도 차이
가 나타나 공간보간기법 별 강수량의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.
또한 기후변화시나리오에 의한 강수값과 공간보 간기법으로 생성된 강수값은 모든 보간기법에서 0.9 이상으로 높은 상관성을 나타냈다. 정규크리깅 기법의 경우 0.97로 사용된 4개의 보간기법 중 가장 높은 상관성을 보였으며 스플라인 기법은 가 0.92로 가장 낮은 상관성을 나타냈다.
[그림 3]은 ArcGIS ‘Model builder’를 이용한 보 간기법의 적용과 강수데이터 생성과정으로 데이터 입력, 보간기법 수행, 데이터 추출 등에 대한 일련의 흐름을 보여주고 있다. 다수의 데이터를 생산하기 위해서 ArcGIS의 배치(batch)를 사용하였고, 입·
출력자료의 설정을 통해 대용량 데이터를 일괄적으 로 계산하도록 하였다.
(a) 보간데이터 생성 시뮬레이션
그림 3. ArcGIS를 이용한 보완격자에서의 강수데이터 생성과정
(b) 보간데이터 생성모습
3. 기후변화시나리오 DB구축 및 강수 추출 모델 개발
기후변화시나리오 제공 프로그램은 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오에서 최신 행정구역도 를 반영하고 데이터 누락지역을 보완 후, 장래 예측 기간, 위치를 사용자 선택에 따라 설정된 일 단위 강 수량을 제공하는 프로그램이다. 최신 행정구역에 따
라 격자를 보완한 RCP 8.5 시나리오에 의한 강수데 이터는 인천대학교 DB서버에 저장되어 있으며 기후 변화시나리오 제공 프로그램을 통하여 저장된 강수 데이터를 불러올 수 있다.
DB에 저장된 기후변화시나리오에 의한 강수량은 시간 단위별 총 100,248개의 격자로 구성되어 있으 며 경도 124.615~130.915, 위도 33.205~38.585의 범위를 갖는다. 각 격자별 위·경도 위치를 반영한
DB에 저장된 강수데이터는 개발된 강수데이터 추 출 프로그램을 통하여 일 단위로 조회되고, 텍스트 파일 형식으로 저장이 가능하도록 하였다. 자료추출 에 대한 위치 설정 시 위·경도 1km 격자단위로 선 택이 가능하고, 행정구역별(읍·면·동), 유역별(대 권역·중권역·표준유역), 국내 주요 관측소(65개) 를 선택 가능하도록 하였다. 과거관측자료의 경우 강우관측소지점(65개) 중 원하는 위치를 선택하고,
추출 기간(일 단위), 선택된 관측소에서의 최소, 평 균, 최댓값이 출력되어 데이터 제공 순서로 강수자 료를 취득할 수 있게 하였다.
또한 30년 이상의 관측자료가 존재하는 전국 65 개 지점의 강수량을 함께 제공하도록 하였다. 기상 청 제공 평년강수량과 전국 65개 강우관측소지점 의 강수량이 Oracle DB프로그램을 통하여 저장되 어 있고, 강수자료 제공 프로그램을 거쳐 ‘read’와 그림 4. 시스템 흐름체계
그림 5. 기후변화시나리오 격자별 일련번호 구성 현황 일련번호를 지정하여 주요 분석지점 및 자료의 검색
이 용이하도록 하였다.
일련번호 생성 내용은 [그림 5]와 같다. 각 시간
단위에 따라 한 개의 파일로 저장되어, 시계열로 중 첩하여 기후변화시나리오 강수DB를 구축하였다.
‘access’가 이루어지도록 하였다. 추출된 강수데이터 는 시계열 또는 위치순으로 정렬되도록 하여 사용자 가 프로그램을 통해 확인할 수 있고, 텍스트 파일로 저장이 가능하도록 하였다. [그림 6]은 개발된 기후 변화시나리오 추출 프로그램으로 사용자가 원하고
자 하는 지점 및 지역, 자료기간을 설정할 수 있고, RCP 시나리오에 의한 일/월 단위 강수값(mm)을 지 점별 또는 면적평균 데이터로 구분하여 추출 및 조 회할 수 있다.
그림 6. 기후변화시나리오 추출프로그램
그림 7. 기후변화시나리오를 고려한 장래강수제공 프로그램 [그림 7]은 장래강수제공프로그램으로 SWG의 데
모플랜트인 영종도 지역 내 기상청의 예보, 과거평 년자료, 기후변화시나리오를 활용한 현재시점부터 장래 6개월간의 일 단위 장래강수데이터를 조회, 추 출할 수 있는 프로그램이다. 현재 날짜를 기준으로
과거평년 강수량과 현재 누적강수량 현황을 확인할 수 있으며 사용자가 원하는 경계, 행정구역을 선택 후 기상청 예보강수량과 기후변화시나리오, 과거 평 년강수데이터를 조회할 수 있도록 구현하였다.
4. 맺음말
Smart Water Grid 연구의 일환으로 지역의 물부 족위험평가에 적용하기 위한 기후변화시나리오 강 수 제공 프로그램을 개발하였다. 기상청에서 제공하 는 강수 확률예보를 활용하여 장래 강수량을 정량화 함으로써 실시간 물수급평가에 강수정보가 적용되 도록 관련 시스템을 구축 중에 있다.
이 연구에서 개발된 기후변화시나리오 추출프로 그램은 사용자 선택기간, 위치에 따라 일단위 강수 자료 추출이 가능하게 하였다. 특히 특정지역에서의 면적평균강수량을 얻는 데에 있어 효과적이며 데이 터추출에 대한 연산시간을 단축하여 사용자가 기후 변화시나리오를 조회, 추출하기 용이하도록 하였다.
현재 개발 중인 ‘장래강수데이터 제공 프로그램’의 경우 기상청 확률예보, 과거평년자료, 기후변화시 나리오를 조합하여 사용자 선택에 따라 다양한 장래 강수데이터를 추출가능하게 하였다. 한편 기상청에 서 제공하는 동네예보(3일)와 기후변화시나리오에 의한 1km 격자 단위 데이터 외에 과거관측소평년자 료, 기상청 제공 중·장기 예측에 경우 인천지역, 수
도권 전체지역에 대한 강수결과가 반영되어 지역별 상세예측이 불가능하다는 한계가 있으므로 이를 개 선하기 위한 연구가 요구된다.
기후변화시나리오에 의한 해안선 지역의 강수량 추정 시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점 에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실 제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높 은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수값이 생성되는 것으로 나타났다. 역거 리가중치법과 정규크리깅방법에서 생성된 보간값은 실제 강수량범위 내의 가장 근접한 범위로 보간 되 기 때문에 다소 거리가 멀리 떨어진 지역에서도 실 제와 유사한 범위로 강수량을 생성할 수 있을 것으 로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비 지원(12기술혁신C01)에 의해 수행되었습니다.
참고문헌 1. 박효선, 최계운: 복잡한 해안지역에서의 RCP 기후변화 시나리오 적용성 평가. 한국위기
관리논집. 10(2), pp.215-230 (2014)
2. 기후변화 시나리오를 알면 미래가 보인다. 기상청 (2011) 3. 한반도 기후변화 전망보고서. 기상청 (2012)
4. 김맹기, 한명수, 장동호, 백승균, 이우섭, 김연희, 김성: 1km 해상도의 관측 격자자료 생 산 기술. 기후연구. 7(10), pp.55-68 (2012)
5. D.W. Jang, H.S. Park and J.T. Choi., Selection of Optimum Spatial Interpolation Method to Complement an Area Missing Precipitation Data of RCP Climate Change Scenario. International Journal of Software Engineering and its Applications. 9(8), pp.179-188 (2015)
