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학술대회자료
저자정보
이용원 (인하대학교 사회기반시스템공학부 토목공학과) 경민수 (인하대학교 사회기반시스템공학부 토목공학과) 김형수 (인하대학교 사회기반시스템공학부 토목공학과) 김병식 (한국건설기술연구원 수자원연구실)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
발행연도
2009.1
수록면
1,250 - 1,253 (4page)

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기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 있어서 주로 기후모형인 Global Climate Model (GCM)이 사용되고 있다. 그러나 이러한 기후모형의 공간적 해상도는 $3^{\circ}{\sim}4^{\circ}$ 정도로 한반도의 경우 바다로 묘사되기도 한다. 따라서 GCM을 이용해서 기후변화가 유역단위 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 일반적으로 축소기법이 사용되고 있다. 현재까지 다양한 축소기법이 개발되었으며, 대표적인 모형으로는 SDSM(Statistical Down-Scaling Model)과 LARS-WG(The Long Ashton Research Station Weather Generator)이 있다. 이에 본 연구에서는 SDSM, LARS-WG와 함께 최근에 축소기법으로 사용되고 있는 인공신경망 기법을 이용해서 CCCMA(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 일 단위로 모의한 CGCM3 A2 시나리오를 기반으로 우포늪의 강우 및 온도시나리오를 구축하였다. 대상 지점인 우포늪은 경상남도 창녕군 우포늪(위도 $35^{\circ}$33', 경도 $128^{\circ}$25')에 위치하고 있으며, 모의 기간은 CASE1의 경우 현재, CASE2는 2050$^{\sim}$ 2080년, CASE3는 2080년$^{\sim}$2100년으로 각각 구분하여 축소기법을 적용하였다. 축소결과 축소기법에 따라 일정정도 차이를 보이기는 하였으나 강우와 온도 모두 증가하게 됨을 확인하였다.

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