1. 논문제목: Sensitivity analysis of best management practices under climate change scenarios
저널: Journal of the American water resources association
저자: Sean A. Woznicki and A. Pouyan Nejadhashemi

2. 주저자 배경: A. Pouyan Nejadhashemi는 Michigan state university에 assistant professor로 재직중이며, 주 연구분야는 유역 수문모델의 예측을 위한 ANN모델 개발과 의사결정지원시스템 개발, 유역 내 수문 모델의 개발 및 평가이다.

3. 논문 요약
이 논문은 미래 기후변화 시나리오를 적용하여 기후변화에 따라 BMP의 처리방법이 어떻게 변화하는지 민감도 분석을 한 논문이다. 대기 중 이산화탄소 증가로 인한 기후변화로 인해 강우량과 최고최저온도는 변화가 심해지고 있는 양상이다. 이러한 기후변화는 직접적으로 강수량의 변화 그리고 간접적으로는 지표에 존재하는 식물의 성장에 영향을 주어 지표에서 유출되는 유출수의 양과 부유물, 총질소 그리고 총인 농도에 영향을 미친다. 이러한 영향을 평가하고자 이 논문은 SWAT모델과 4개의 기후변화 시나리오를 통해 BMP의 오염물 제거 효율의 변화를 민감도 분석 해 보았다. 대상지역은 Big blue 유역이며 해당유역의 유량을 모델링 하기 위해 SWAT 내부에 SCS curve number을 이용하였고 부유물질, 총질소, 총인까지 검보정을 실시 하였다. 이 완성된 SWAT모델에 적용하고 민감도 분석이 실시된 BMP의 종류는 총 8가지이며, 이들은 No-tillage, Conservation tillage, countour farming, terraces, filter strips, porous gully plugs, grazing management, native grass이다. 다음으로 기후변화에 따른 저감효율의 민감도 분석을 위해 사용된 기상시나리오는 4차보고서에 존재하는 A1B, A2 그리고 B1을 적용하였다. 그 결과 각각의 기후변화 시나리오에 따라 BMP의 제거 효율은 달랐으며, 미래기후에 따라 역시 현재 기상자료를 적용한 결과와 다른 결과를 나타냈다. 민감도가 큰 BMP는 native grass, grazing management, filter strip이였으며, gully plugs, no-tillage, conservation tillage등은 민감도가 낮게 나타났다. 그리고 계절별 민감도 분석을 실시 해본 결과 비료투입이 주로 많이 실시되는 기간에 제거율의 차이가 많이 났다.

4. 논문의 독창성
이 논문의 독창성은 그동안 시도되지 않았던 기후변화 시나리오를 적용하여 미래기후에 따른 BMP의 저감효율이 어떻게 영향을 받는지 평가를 하였다.

5. 논문의 적용 가능성
이 논문과 현재 연구 내용을 바탕으로 미래기후를 고려한 최적 BMP를 산정하데 도움이 될 것 같다.

6.논문 요약자 : 전동진(djjeon@gist.ac.kr)