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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 16(6); 2016 > Article
RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용한 우리나라 주요 연안지역의 해수면 상승의 확률론적 분석

Abstract

The fundamental uncertainties included in the outlook for rising sea-levels are associated with the global acceleration rate of sea-level rise and local factors affecting sea-level rise in specific sites. Although the results from climate models as well as the latest state-of-the-art observations have shown that the acceleration of sea-level rise is imminent, it is the fact that the consistent acceleration of sea-level rise has not been found in traditional tide gauging stations. In this study, for the purpose of reflecting the uncertainties of sea-level rise acceleration in coastal management policies, the methodology for stochastically estimating future sea-level increase amounts is presented through the synthesis of the future sea-level rise projection from climate models under RCP 8.5 climate change scenario and actual tidal data observed in official stations. The results of this study can be used in various vulnerability assessment in coastal regions. The proposed methodology is applied in Korean major coastal cities.

요지

해수면 상승 전망에 포함된 근본적인 불확실성은 전 지구적인 해수면 상승 가속률과 지역적인 해수면 상승에 영향을 미치는 지역적인 인자들과 관련이 있다. 기후모형으로부터의 결과뿐만 아니라 최근의 첨단 관측자료들은 해수면 상승의 가속화가 임박하고 있음을 알려주고 있으나, 전통적인 조위 관측소의 자료들로부터는 아직까지 일관성이 있는 상승률의 가속화가 발견되고 있지는 않은 것이 사실이다. 가속률의 불확실성을 연안관리정책에 반영하기 위해서 본 연구에서는 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따른 기후모형으로부터의 전 지구적인 해수면 상승 전망자료와 상승추세가 있는 실제 관측자료를 합성하여 미래 해수면 상승량을 확률론적으로 추정하는 방법론이 제시된다. 본 연구의 결과는 연안을 대상으로 다양한 취약성 평가에 활용될 수 있을 것이다. 제안된 방법론은 우리나라 주요 연안도시를 대상으로 적용된다.

1. 서론

Nicholls and Cazenave (2010)에 따르면 전 세계적으로 저지대의 높은 인구밀도를 지닌 고도로 개발된 연안지역은 해수면 상승에 절대적으로 취약하다. 해수면으로부터 10 m 이하 고도의 연안지역은 전 세계 육지 면적의 2 % 정도를 차지하고 있으나, 세계도시인구의 약 13 %가 거주하고 있다(McGranahan et al. 2007). 그러나 이러한 연안지역의 개발은 해수면 상승에 대한 대비책 없이 계속 진행 중이고(Church et al. 2010), 연안지역의 도시화와 인구증가는 해수면 상승과 극한 사상에 대한 취약성을 더욱 증폭시킬 것이다. 또한 해수면 상승은 해안 침식, 연안 습지의 소실, 연안 수공구조물의 성능감소에 따른 연안도시 홍수 취약성 증가, 염수의 침입 등에 영향을 미친다(Dausman and Langevin 2005; Ranasinghe and Stive 2009; Nicholls and Cazenave 2010; Obeysekera et al. 2011; Cazenave and Llovel 2010).
많은 인구가 거주하는 연안지역의 자산은 매우 높으며, 그 결과 이들 지역에 대한 자연재난대비 등을 비롯한 추가적인 사회간접자본시설의 투자는 매우 중요해지게 되고, 따라서 미래 해수면 상승에 대한 전망을 정책에 반영할 필요성이 증가하고 있다. 조위 관측소 및 인공위성관측자료들로부터 과거의 해수면 상승에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있지만, 최근의 연구들은 이러한 상승률이 다양한 원인으로 인하여 정상상태를 벗어나 미래의 변화률이 크게 증폭될 가능성이 많음을 경고하고 있다(Jevrejeva et al. 2010). 그러나 최근까지도 해수면 상승의 다양한 원인 인자들에 대한 명확한 이해가 부족한 상황이며, 따라서 그로 인한 불확실성이 매우 높은 것도 사실이다(Bromwich and Nicolas 2010; Church et al. 2010).
IPCC 4차 보고서(Bindoff et al. 2007)에 따르면, 전 지구적인 해수면 상승은 열팽창과 빙하의 영향을 고려하여 21세기 말에 180 – 590 mm 정도로 전망되고 있다. 하지만, 이러한 상승률에는 많은 불확실성이 내재되어있다. 이에 덧붙여서, 특정 지역에서의 상대적인 해수면 변화는 지각운동을 비롯하여 지진, 퇴적 등과 같은 자연적인 인자들의 영향 및 인간에 의해 야기되는 다양한 영향인자들로 인하여 전 지구적인 상승률과는 많이 다르게 된다(Peltier 1999; Jiang et al. 2010).
따라서 전 지구적인 해수면 상승과 특정 지역의 해수면 상승에 영향을 미치는 지역적인 인자들의 전망에는 많은 불확실성이 내재될 수밖에 없는 실정이다. 해수면 상승을 정책에 반영하기 위해서는 해수면 상승에 내재되어 있는 불확실성을 다룰 수 있는 방안이 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 평균 해수면과 극치해수면 상승을 확률론적인 영역에서 접근할 수 있는 방법론을 제안하였다.
먼저, 전 지구적인 관측자료를 바탕으로 모의된 전 지구 기후모델로부터 도출된 전 지구적인 해수면 상승률 전망결과를 확률변수로 취급하여 불확실성 범위와 함께 정의하였다. 그 다음은 특정 대상지역의 관측자료로부터 도출된 해수면 상승률 또한 확률변수로 취급하여 불확실성 범위와 함께 정의하였다. 두 가지 확률변수를 각각 무작위 발생시켜 미래의 해수면 상승 전망 범위를 살펴보았다.

2. 연구방법

2.1 연구지역

본 연구에서는 국립해양조사원(http://www.khoa.go.kr)에서 제공하는 과거조위자료를 이용하여 46개 지점의 조위자료 중 25년 이상의 자료를 보유하고 있는 16개 관측소의 자료를 사용하였다. 관측소별로 연 평균 및 연 최대 조위자료의 경향성을 분석하고, 이로부터 미래의 해수면 상승률을 전망하였다. 연구에 사용된 관측소의 위치는 Fig. 1과 같다.
Fig. 1
Location of Study Sites.
KOSHAM_16_06_389_fig_1.gif

2.2 해수면 상승 모형

제안된 모형은 해수면상승의 원인을 크게 두 가지(전 지구적인 원인과 지역적인 원인)로 구성하여 아래 식과 같이 상대적으로 간단한 접근방법을 취한다.
(1)
T(t)=G(t)+L(t)
여기서T(t)는 해수면 상승량,G(t)는 전 지구적인 원인에 의한 해수면 상승량,L(t)는 지역적인 원인에 의한 해수면 상승량이다.
전 지구적인 원인에 의한 해수면 상승의 경우에는 해수면 상승이 가속화되는 경향을 반영하기 위하여 아래 식과 같은 포물선의 형태가 적용된다(NRC, 1987; U.S. Army Corps of Enginners, 2009).
(2)
G(t)=bt+0.5at2
여기서b는 전 지구적 해수면의 상승률이며, a는 해수면 상승의 가속화 경향을 표현하는 계수이다. 지역적인 원인에 의한 해수면 상승량은 선형적인 패턴을 따르는 것이 일반적이다(NRC, 1987; Maul and Martin, 1993; Peltier, 2004). 따라서 해수면 상승량은 아래와 같이 표현할 수 있다.
(3)
T(t)=[L(t)+bt]+0.5at2=ct+0.5at2
여기서c는 전 지구적 해수면 상승추세의 선형적인 기여도와 지역적인 상승추세가 복합된 해수면 상승률이 된다. 따라서 해수면 상승량은 계수c로 표현되는 선형적인 상승률과 계수a로 표현되는 가속화율로 나타낼 수 있게 된다.
본 연구에서는 식 (3)과 같이 표현되는 해수면 상승률에서 계수c와a를 확률변수로 취급함으로써 해수면 상승에 내재된 불확실성을 반영하고자 한다. 만약 충분한 기간 동안의 관측자료 및 신뢰성 있는 미래전망자료로부터 식 (3)의 계수들이 결정론적으로 규정할 수 있다면 두 계수들을 상수로 취급할 수 있겠지만, 현재의 기술적 수준으로는 계수의 추정에 많은 불확실성이 내포될 수밖에 없으므로c와a를 확률변수로 간주하는 것이 보다 더 바람직할 것이다.

2.3 전 지구적 해수면 상승 추세 및 미래 해수면 상승량 전망

기후변화에 관한 정부간위원회(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 발표한 4차보고서(The Fourth Assessment Report, AR4)에 따르면, 해수면의 열팽창과 거대한 빙하가 해수로 녹아 들어가고 있고, 북극의 빙하도 또한 계속 감소하고 있는 추세이며, 산악지역에 쌓인 눈도 점점 감소하고 있는 상태이다(IPCC, 2007). IPCC (2013)에 따르면 과거 전 지구적 해수면 상승 관측자료를 이용하여 해수면의 상승률을 추정해본 결과 1971년 이후로 전 세계 평균 해수면 상승률은 2.0 [1.7 to 2.3] mm/yr이다. 여기서 [1.7 to 2.3]은 불확실성의 범위로서 각각 신뢰구간 5 % 및 95 %에서의 값을 의미한다. Table 1IPCC (2013)에서 발췌한 전 지구적인 해수면 상승률을 나타내고 있다. 1901-1990년까지의 상승률은 1.5 mm/yr이지만, 가장 최근 기간인 1993-2010년 동안에 관측된 상승률은 3.2 mm/yr이다. 이로부터 전 지구적으로 해수면 상승률은 선형적인 증가추세라기 보다는 증가추세가 가속화되고 있는 것으로 파악된다.
Table 1
Global Mean Sea-Level Rise (mm/yr) from Observations.
Period 1901-1990 1971-2010 1993-2010
Observed global mean sea level rise 1.5 [1.3 to 1.7] 2.0 [1.7 to 2.3] 3.2 [2.8 to 3.6]
IPCC 5차 평가 보고서(The Fifth Assessment Report, AR5)에서는 인간 활동이 대기에 미치는 복사량으로 온실가스 농도를 규정하였다. 다시 말해, 온실가스 농도 산출과정에서 기후변화에 대한 인간의 대응 및 정책의 수행 여부에 따라 RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 등 4개의 기후변화 시나리오를 선정하였다. RCP 2.6은 인간 활동에 의한 영향을 지구 스스로가 회복 가능한 경우, RCP 8.5는 온실가스가 저감 없이 배출되는 경우, RCP 4.5, 6.0은 온실가스 저감 정책이 어느 정도 실현되는 경우이다.
AR5에서는 이러한 RCP 기후변화 시나리오에 따라 미래 전 지구적인 해수면 상승 양을 예측한 바 있다(IPCC 2013). Table 2에서 살펴볼 수 있듯이, 1986-2005년 대비 2100년 전 지구적인 평균 해수면 상승량은 RCP 8.5 기후변화 시나리오의 경우 0.74 [0.52 to 0.98] m 상승하는 것을 확인할 수 있다. 여기서 [ ]는 불확실성의 범위로서 각각 신뢰구간 5 % 및 95 %에서의 값을 의미한다.
Table 2
Median Values and Likely Ranges for Projections of Global Mean Sea-Level Rise.
Scenarios RCP 2.6 RCP 4.5 RCP 6.0 RCP 8.5
Global mean sea level rise in 2100 (m) 0.44 [0.28 to 0.61] 0.53 [0.36 to 0.71] 0.55 [0.38 to 0.73] 0.74 [0.52 to 0.98]

3. 연구결과 및 분석

3.1 조위자료의 추세분석

본 연구에서는 16개 지점의 과거조위자료를 이용하여 평균해수면의 상승추세를 살펴보았다. 본 연구에서 평균해수면은 조위자료의 연 평균값으로 정의하였다. 16개 지점 모두 상승추세에 있었으며, 5개 지점(안흥, 울산, 추자도, 통영, 흑산도)을 제외한 모든 지점들이 전 지구적 평균 해수면 상승률(2.0 mm/yr)보다 높은 상승 추세에 있는 것으로 분석되었다(Table 3 참조). 이러한 결과는 우리나라의 연안지역이 상대적으로 해수면 상승에 보다 더 취약할 수 있음을 보여주는 것이다. 분석된 16개 지점에 대한 평균해수면 상승률은 3.14 mm/yr이며, 표준편차는 1.69 mm/yr이다. Table 3에 지점별 평균해수면 상승률과 95% 신뢰구간을 수록하였다.
Table 3
Mean and Extreme Sea-Level Trend (unit: mm/yr).
site trend rate of MSL [95% confidence interval] trend rate of ESL [95% confidence interval]
Gadeokdo 2.85[2.26 to 3.44] 1.73[-0.64 to 4.11]
Geomundo 3.98[3.07 to 4.90] 2.63[0.25 to 5.02]
Gunsan 2.19[1.30 to 3.08] 4.27[-0.18 to 8.72]
Mukho 2.59[2.26 to 2.92] 1.95[-0.19 to 4.08]
Boryeong 6.20[4.85 to 7.55] 8.54[2.63 to 14.44]
Busan 2.81[2.31 to 3.31] 3.47[0.646 to 6.29]
Seogwipo 3.76[2.63 to 4.88] 4.58[1.60 to 7.57]
Sokcho 2.73[2.37 to 3.09] 2.03[-0.78 to 4.84]
Anheung 1.92[0.80 to 3.03] 7.86[2.07 to 13.65]
Ulleungdo 3.63[1.74 to 4.98] 1.93[-1.67 to 5.53]
Ulsan 1.52[0.78 to 2.26] 2.68[-0.84 to 6.19]
Jeju 6.05[5.42 to 6.67] 5.11[3.54 to 6.68]
Chujado 1.57[0.68 to 2.45] 1.28[-1.38 to 3.94]
Tongyeong 1.96[1.56 to 2.36] 3.24[-2.15 to 8.63]
Pohang 5.99[5.11 to 6.87] 6.41[2.58 to 10.25]
Heuksando 0.61[-0.02 to 1.24] 3.58[-1.40 to 8.56]
Table 3에는 또한 극치해수위 자료에 대한 추세분석결과도 아울러 수록하였다. 본 연구에서 극치해수위는 해수면 자료의 연 최대치 시계열로 정의된다. 분석된 16개 지점 중 9개 지점의 극치해수위의 상승추세가 평균해수면의 상승추세보다 큼을 살펴볼 수 있다. 16개 지점의 극치해수위 상승률의 평균은 3.83 mm/yr(표준편차 2.19 mm/yr)로 평균해수면 상승률보다 크다. 이는 연안방재적인 관점에 보았을 때 평균해수면 상승률을 상회하는 극치해수위 상승에 대한 대비가 필요함을 시사한다. Fig. 2에 부산지점의 평균해수면과 극치해수위 시계열, 그리고 이에 대응하는 추세 선을 도시하였다.
Fig. 2
Mean and Extreme Sea-Level at Busan.
KOSHAM_16_06_389_fig_2.gif

3.2 평균해수면 상승량 모형의 매개변수 추정

미래 평균해수면의 상승량을 추정하기 위해서는 해수면 상승의 선형적인 추세와 비선형적인 추세를 고려해야 한다. 식 (3)을 이용하여 이를 본 연구의 자료에 적합하게 다시 작성하면 평균해수면 상승모형은 아래와 같이 구성된다.
(4)
MSLR(t)=c(t2015)+12a(t2015)2
여기서MSLR는 평균해수면 상승량이며, t는 연도이다. 본 연구에서는 2015년까지의 현재 관측자료를 이용하였으므로, 미래 원점을 2015년으로 구성하였다.
먼저 전 지구적인 해수면 상승의 가속화 계수a는 아래와 같이 추정된다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용할 경우 2100년에는 0.74 m의 평균해수면 상승이 전망(Table 2 참조)되며, 전 지구적인 선형적인 상승추세는 0.002 m/yr이므로(Table 1 참조) 식 (4)로부터 아래와 같은 관계가 성립된다.
(5)
0.74=0.002(21002005)+12a(21002005)2
따라서 가속화 계수a = 1.22 × 10-4m/yr2의 값이 적용된다. 또한 가속화 계수a의 신뢰구간 95% 하한값은 Table 2로부터 0.74 m 대신에 0.52 m를 적용하면a = 0.731 × 10-4가 되며, 마찬가지 방법으로 신뢰구간 95% 상한값은1.75 × 10-4가 된다. 이 때, 식 (4)에서와 같이 2015년을 미래원점으로 하지 않고 2006년을 미래원점으로 이용한 이유는 Table 1과 2에서 제시하고 있는 값들은 2006년을 미래원점으로 간주하여 산출한 값이기 때문이다.
선형적인 상승률인c는 산출된 가속화 계수a를 이용하여 다음과 같이 추정된다. 선형적인 상승률은 전 지구적인 영향을 반영하는 가속화 계수와는 달리 지역적인 영향을 반영해야한다. 부산지점의 경우 과거 관측자료로부터 구할 수 있는 선형 상승률은 2.81 mm/yr이다. 따라서 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 부산지점에 적용할 경우 평균해수면 상승 모형(단위: mm)은 아래와 같이 구성된다.
(6)
MSLR(t)=2.81(t2015)+120.122(t2015)2
여기서 t는 2016년부터 2100년까지 적용될 수 있다. 이 때, 상승률 계수의 95% 신뢰구간은 [2.31 to 3.31]이며(Table 3의 부산지점 참조), 가속화 계수의 95% 신뢰구간은 [0.0731 to 0.175]가 된다. 이와 같은 방법으로 분석 대상인 나머지 15개 지점에 대한 미래 평균해수면 상승모형을 구성할 수 있게 된다.

3.3 극치해수위 모형의 구성

극치해수위의 빈도해석을 수행하기 위해서는, 먼저 연최대 시계열이 가지고 있는 선형적인 추세를 제거할 필요가 있다. 부산지점을 예를 들어 설명하면, 부산지점 연최대 시계열X의 추세는 3.47 mm/yr이므로 아래 식을 이용하여 추세를 제거할 수 있다.
(7)
Y(t)=X(t)3.47(t1975)
참고로 부산지점의 경우 1976년부터의 자료를 이용하였다. 추세가 제거된 시계열Y의 재현기간별 극치값은 Gumbel 분포를 이용하면 아래의 식을 이용하여 산출될 수 있다.
(8)
YT=yoαIn[TT1]
여기서T는 재현기간이며yo와α는 Gumbel 분포의 매개변수로서 본 연구에서는 L-moment 방법을 이용하여 추정하였다(Lee 2006). 따라서 추세가 반영되고, 전 지구적인 가속도 계수가 반영된 재현기간별 부산지점의 미래 극치해수위XT (단위: mm)는 다음과 같이 산출될 수 있다.
(9)
XT(t)=3.47(t1975)+120.122(t2015)2+yoαIn[TT1]
여기서t는 2016년부터 2100년까지 적용될 수 있다. 이 때, 상승률 계수 3.47의 95 % 신뢰구간은 [0.646 to 6.29]이며(Table 3의 부산지점 참조), 가속화 계수의 95% 신뢰구간은 식 (6)에서와 같이 [0.0731 to 0.175]가 된다. 이와 같은 방법으로 분석 대상인 나머지 15개 지점에 대한 미래 극치해수위 모형을 구성할 수 있게 된다.

3.4 미래 평균해수면 상승량 및 극치해수위 전망 결과

부산지점의 미래 평균해수면 상승 모형인 식 (6)을 이용할 경우 2100년까지 평균해수면 상승량을 전망할 수 있다. 그러나 식 (6)의 매개변수인 상승률 계수와 가속화 계수는 결정론적인 값이 아닌 확률적인 범위를 갖는 값이므로, 이에 대한 불확실성을 고려해주어야 한다. 부산지점 상승률 계수의 95% 신뢰구간이 [2.31 to 3.31]이므로(평균은 2.81 mm), 이는 상승률 계수의 95% 비초과확률에 해당하는 상승률 계수의 값은 3.31임을 의미한다. 따라서 상승률 계수가 정규분포를 따른다고 가정한다면 상승률 계수의 표준편차는 0.304가 된다. 상승률 계수가 정규분포를 따르고, 평균(2.81)과 표준편차(0.304)를 알고 있으므로 이러한 확률분포를 따르는 상승률 계수를 무작위 발생시킬 수 있게 된다. 본 연구에서는 10만개의 상승률 계수를 무작위로 발생시켜 연구에 이용하였다. 같은 방법으로 10만개의 가속화 계수를 무작위로 발생시켜 연구에 이용하였다.
따라서 10만개의 미래 해수면 전망결과를 얻을 있으며, 이를 도시하면 Fig. 3과 같다. 중간값을 살펴볼 경우 2100년에는 2015년 대비 679 mm의 평균해수면 상승이 전망되고 있으며, 이에 대한 95% 신뢰구간은 [482 to 876]이 된다. 따라서 95% 신뢰구간을 기준으로 부산지역의 평균해수면 상승에 대비하려한다면 현재보다 평균해수면이 876 mm 정도 상승한다는 기준으로 관련 대책을 수립하여야할 것이다. 같은 방법으로 나머지 15개 지점에 대한 2015년 대비 2100년까지의 평균해수면 상승량을 전망할 수 있으며, Table 4에 신뢰구간 95% 범위와 함께 수록하였다.
Fig. 3
Mean Sea-Level Rise Projection in Busan.
KOSHAM_16_06_389_fig_3.gif
Table 4
Results of Mean Sea-Level and Extreme Sea-Level (50-year return period) Projection in 2100 (unit: mm).
site MSLR [95% confidence interval] ESL [95% confidence interval]
Gadeokdo 682[474 to 881] 3031[2754 to 3309]
Geomundo 779[571 to 986] 4591[4312 to 4870]
Gunsan 626[419 to 833] 8940[8516 to 9364]
Mukho 661[466 to 855] 1469[1205 to 1733]
Boryeong 967[743 to 1191] 9759[9221 to 10300]
Busan 679[482 to 876] 2632[2325 to 2939]
Seogwipo 760[545 to 974] 4392[4074 to 4710]
Sokcho 673[477 to 867] 1584[1278 to 1890]
Anheung 603[389 to 817] 8881[8351 to 9409]
Ulleungdo 726[489 to 962] 1578[1217 to 1939]
Ulsan 570[367 to 772] 1942[1587 to 2297]
Jeju 954[754 to 1153] 4231[3998 to 4465]
Chujado 573[366 to 780] 4309[4012 to 4605]
Tongyeong 607[411 to 802] 4286[3788 to 4782]
Pohang 949[742 to 1155] 2118[1740 to 2496]
Heuksando 492[292 to 692] 5191[4726 to 5655]
부산지점의 미래 극치해수위 모형인 식 (9)을 이용할 경우 2100년까지 재현기간별 극치해수위를 전망할 수 있다. 그러나 평균해수면 상승량 모형과 마찬가지로 식 (9)의 상승률 계수와 가속화 계수는 결정론적인 값이 아닌 확률적인 범위를 갖는 값이므로, 이에 대한 불확실성을 고려해주어야 한다. 부산지점 상승률 계수의 95% 신뢰구간이 [0.646 to 6.29]이므로(평균은 3.47 mm), 이는 상승률 계수의 95% 비초과확률에 해당하는 상승률 계수의 값은 6.29임을 의미한다. 따라서 상승률 계수가 정규분포를 따른다고 가정한다면 상승률 계수의 표준편차는 1.71이 된다. 상승률 계수가 정규분포를 따르고, 평균(3.47)과 표준편차(1.71)를 알고 있으므로 이러한 확률분포를 따르는 상승률 계수를 무작위 발생시킬 수 있게 된다. 본 연구에서는 10만개의 상승률 계수를 무작위로 발생시켜 연구에 이용하였다. 같은 방법으로 10만개의 가속화 계수를 무작위로 발생시켜 연구에 이용하였다.
따라서 10만개의 미래 해수위 전망결과를 얻을 수 있으며, 이들 중 재현기간 50년에 대한 결과를 도시하면 Fig. 4와 같다. 중간값을 살펴볼 경우 2100년의 재현기간 50년 극치해수위는 EL 2,632 mm로서 2015년의 재현기간 50년 극치해수위 EL 1,897 mm 대비 735 mm의 극치해수위 상승이 전망되고 있으며, 극치해수위에 대한 95% 신뢰구간은 [2325 to 2939]가 된다. 따라서 95% 신뢰구간을 기준으로 부산지역의 극치해수위 상승에 대비하려한다면 50년 빈도일 경우 현재보다 극치해수위가 1.0 m 이상 상승한다는 기준으로 관련 대책을 수립하여야할 것이다. 같은 방법으로 나머지 15개 지점에 대한 2100년까지의 재현기간별 극치해수위를 전망할 수 있으며, Table 4에 신뢰구간 95% 범위와 함께 수록하였다.
Fig. 4
Extreme Sea-Level Projection (50-year return period) in Busan according to Confidence Interval.
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4. 결론

미래 해수면은 연안지역의 도시개발 및 유지관리에 매우 중요한 제약조건이 된다. 기후변화에 따라 미래 해수면은 과거와 다르게 진행될 것으로 전망되기 때문에 기존과 같이 조위관측소에 관측된 과거자료들만을 활용하여 사회간접자본 시설을 설계하는 것에는 한계가 있게 된다. 특히 본 연구에서 적용된 자료들을 대상으로 할 경우 전 지구적 해수면 상승률보다 우리나라의 연안지역의 해수면 상승률이 더 크므로, 우리나라의 연안지역이 상대적으로 해수면 상승에 보다 더 취약할 가능성이 높다고 할 수 있을 것이다. 이에 덧붙여서 미래 기후변화에 따른 전망 결과들은 매우 높은 불확실성을 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 불확실성으로 인하여 위험도 기반의 확률론적인 접근방법이 필요하게 된다. 미래 해수면 상승과 극치해수위의 확률적인 전망결과를 생산하기 위하여, 본 연구에서는 연평균 해수면과 연최대 해수면 극치값의 확률분포를 추정하는 상대적으로 간단한 접근방법을 제안하였다.
우리나라 16개 조위관측소를 대상으로 제안된 접근방법을 적용하였고, 그 중 부산지점을 대상으로 수치적인 예시를 제시하였다. 제안된 방법에서는 해수면 상승의 전 지구적인 영향을 포물선의 형태로 추세화시켰으며, 해수면 상승에 미치는 지역적인 영향은 선형으로 간주하였다. 이와 더불어서 선형적인 상승률 계수와 비선형적인 가속화 계수를 정의하여 이에 대한 불확실성을 정량화하고자 하였다.
연평균해수면의 경우 분석된 16개 지점 모두 상승추세에 있었으며, 5개 지점(안흥, 울산, 추자도, 통영, 흑산도)을 제외한 모든 지점들에서 전 지구적 평균 해수면 상승률보다 높은 해수면 상승률을 기록하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 우리나라의 연안지역이 상대적으로 해수면 상승에 보다 더 취약할 수 있음을 보여주는 것이다. 참고로 분석된 지점들의 평균적인 과거 평균해수면 상승률은 3.14 mm/yr이다. 평균해수면에 대한 미래 전망 결과, 연구지역 16개 지점의 미래 평균적인 선형 상승량은 약 0.71[0.5 to 0.91] m로 RCP 8.5 시나리오에서 제시한 2100년의 전 지구적 해수면 상승량(0.74 [0.52 to 0.98] m)과 비슷한 수치를 보였고, 또한 미래 평균 해수면 상승률을 계산해 본 결과 8.33 mm/yr로 과거 자료를 이용한 16개 관측지역의 평균 해수면 상승률인 3.14 mm/yr를 초과하는 상승값이 계산 되었다. 이러한 결과는 해수면 상승의 증가률이 가속화 계수에 의해 더욱 가속화 되는 것으로 판단되고, RCP 8.5 시나리오에서 제시한 온실가스가 저감 없이 배출되는 경우 해수면 상승의 요인들이 더 큰 가속화 현상을 받는 다는 것을 확인할 수 있었다.
50년 빈도를 기준으로 살펴본 극치해수위의 경우 분석된 16개 지점 중 9개 지점의 극치해수위의 상승추세가 평균해수면의 상승추세보다 크게 계산되었다. 분석된 지점의 극치해수위 상승률의 평균은 3.83 mm/yr로 평균해수면 상승률보다 큼을 살펴볼 수 있었으며, 이러한 결과는 방재적인 관점에 보았을 때 평균해수면 상승률을 상회하는 극치해수위 상승에 대한 대비가 필요함을 시사한다. 극치해수면에 대한 미래 전망결과, 미래 극치 해수면 선형 상승량은 약 0.77[0.4 to 1.15] m로 RCP 8.5 시나리오에서 제시한 해수면 상승량 보다 큼을 살펴볼 수 있었고, 16개 지점의 미래 극치 해수면 상승률의 평균은 9.01 mm/yr로 과거 자료를 이용한 극치 해수위 상승률의 평균인 3.83 mm/yr보다 훨씬 큰 상승값이 계산되는 것을 확인 하였다. 이러한 결과 값들을 이용하여 연안지역 사회간접자본 시설 설계 또는 취약성 평가에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 IPCC(2013)에서 제공하는 전 지구적 평균 해수면 상승률과 2100년의 전 지구적 평균 해수면 상승량을 이용하여 해수면 상승의 선형적 상승률 계수c와 가속화 상수a를 추정하였다. IPCC(2013)에서 제공하는 값들은 전 지구적 해수면을 대상으로 한 수치이기 때문에 우리나라 연안지역을 대상으로 한 연구는 불확실성이 더 많이 포함 되어 있을 것이라 판단된다. 따라서, 추후 연구로 우리나라 연안지역을 대상으로 한 전지구 기후모형(Global Climate Model : GCM)자료를 이용하거나 더 나아가 지역기후모형(Regional Climate Model : RCM)자료를 이용한다면 연안 지역의 공간적 요소를 고려한 보다 정밀한 모형을 만들 수 있을 것으로 판단된다.

감사의 글

본 연구는 국민안전처 자연재해저감기술개발사업단(자연피해예측및저감연구개발사업)의 지원으로 수행한 ‘기후변화 적응을 위한 연안도시지역별 복합원인의 홍수 취약성 평가기술 개발 및 대응 방안 연구’ [MPSS-자연-2015-77]과제의 성과입니다.

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