보이지 않는 기후 데이터의 수자원 응용 활용 증명: 영국의 극한 홍수 및 가뭄 사례 연구

초록. 기상 및 수문학적 위험은 전 세계의 사람들과 생태계에 도전을 제기하지만, 관측 데이터의 제한된 길이로 인해 가능한 극단적 범위가 완전히 이해되지 않는다. 여기서, 대규모 기후 모델 데이터 집합이 간단한 격자 기반 수문학 모델과 결합되어, 현재 영국 전역의 전례 없는 그러나 그럴듯한 수문학적 극단을 평가한다. 두 개의 사례 연구가 선택되었다—건조 (2022년 여름) 및 습윤 (2023년 가을)—수문학 모델은 알려진 조건에서 초기화된 후 대규모 기후 집합을 사용하여 몇 개월 동안 전진 실행된다. 모델링 체인은 관측 데이터를 사용한 범위를 넘는 극단을 포함한 그럴듯한 사건의 대규모 세트를 제공하며, 2022년 여름 가뭄 연구의 최저 유량은 평균적으로 약 28% 낮고, 2023년 가을 홍수 연구의 최고 유량은 평균적으로 약 42% 높다. 극단의 시간적 진화와 공간적 의존성이 조사되며, 정상으로 복구되는 유량의 잠재적 시간 규모와 지속적인 극단의 가능성이 포함된다. 이러한 사건에 대한 계획 수립은 가뭄에 대한 수자원 공급 시스템의 복원력을 개선하고, 홍수 위험 관리 및 사건 대응을 개선하는 데 도움이 될 수 있다.