BCSA를 적용한 남한지역 CMIP5 GCM 강수량 산출물 공간상세화 = Spatial downscaling of the CMIP5 GCM outputs for the precipitation over the South Korea using BCSA method

국문 초록 (Abstract)

GCM(General Circulation Model)은 전지구 표면, 대기를 대상으로 자료의 형태, 기상요소, 자료기간 등에 있어 일관성 있는 기상모의·예측정보를 제공한다. 한편 GCM의 원시산출물(raw data)은 농업·수자원분야 등 응용분야의 필요 기후 자료나 기후변화 영향평가를 위해 활용하기에 기후재현성과 기후정보 시공간 해상도에 있어 한계점을 가지고 있으며 이를 보완하기 위해 다양한 기법들이 응용분야와 과정별로 개발·적용되어왔다. BCSA(Bias-Correction and Stochastic Analog)는 GCM 산출물의 계통적 오차(systematic bias) 보정과 강우 공간변동성을 재현하는 고해상도 상세화를 위해 최근 고안되어 미국지역에 적용된 바 있는 기법이다.
본 연구에서는 강우의 공간변동성이 크며 시기별 강우특성이 다른 몬순기후대에 속하는 남한지역에 대해 BCSA의 적용성을 평가하고 공간상세화 미래기후 전망을 제시하였다. 기후모델 산출물로 CMIP5 GCM 29종 모형을 선정하여 RCP4.5, RCP8.5 시나리오에 대한 과거재현기간(1976∼2005)과 미래기간(∼2099) 전망자료를 60개 종관기상관측(ASOS)지점단위로 공간상세화 하였다. 과거기간에 대한 적용 결과로 ASOS 자료의 일단위 시·공간변동성에 대한 재현성을 평가하고 미래기간에 대한 상세화된 예측정보는 단·중·장기 미래기간으로 나누어 분석결과를 제시하였다. 관측자료 대비 공간상관성 비교결과, 남한지역의 강우 사상의 평균적 공간상관성(변동성)을 비롯하여 다양한 기후지수에 대한 재 현성이 높은 것으로 나타났으며 미래 전망 결과 또한 GCM 원시자료의 변동성을 보존하는 결과를 보였다. 더불어 심도 있는 분석을 바탕으로 계산시간 단축을 위한 알고리듬 보완, 시간적 강우 패턴에 대한 재현성 제고, 다른 기상요소에 대한 적용성 평가 등 BCSA 개선을 위한 향후 관련연구의 필요성에 대한 고찰이 이루어졌다. 본 연구 결과는 강우의 공간적 변동성이 중요한 인자로 작용하는 수문·수질 및 농업분야에 기후모델 기반 기상정보를 합리적으로 적용하기 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.