Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1152-1155
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2009
기후변화로 인해서 발생하는 여러 영향 중 가뭄 및 홍수와 같은 극치강수량의 변동은 사회 경제적으로 파급효과가 크기 때문에 더욱 주목을 받고 있다. 이러한 점을 효과적으로 평가하기 위해서 본 연구에서는 지역규모기후변화시나리오와 비정상성 Markov Chain 모형을 이용한 Downscaling 기법의 적용 등 일련의 과정을 통해 기후변화를 반영한 지점별 일강수계열을 생성하고 이를 대상으로 다양한 분석을 실시하였다. 수문기후변화시나리오 작성 과정을 요약하면 다음과 같다. B1과 A2 지역규모 기후변화시나리오가 사용되었으며 이를 비정상성 Downscaling 기법의 입력 자료로 활용하여 일강수량 자료를 모의 발생하였다. 이러한 과정을 우리나라 기상청 산하 60개 강우지점에 적용하였으며 극치강수량의 빈도를 추정하기 위해 부분기간 계열과 전기간 계열 자료로 재생산하여 극치분석을 실시하였다. 극치분석결과 강수량에 대한 공간적인 편차가 심하게 발생하고 있으며 강수량의 변동성 또한 매우 크게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 선택된 시간 및 사용된 기후변화시나리오에 따라 다르게 나타나고 있으며 한 가지 주목할 점은 기후변화정도가 심한 A2 시나리오와 정도가 약한 B1 시나리오를 비교할 때 온도와 같은 뚜렷한 차이점은 발견할수 없었다.
Kim, Sunghun;Jung, Younghun;Ahn, Hyunjun;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.48-48
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2016
전 지구적으로 발생하는 기후변화의 영향으로 다양한 형태의 자연재해가 점차 증가할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 매년 발생하는 태풍과 집중호우로 인하여 심대한 규모의 사회적 경제적 국가적 손실이 발생하고 있다. 이러한 기후변화로 인한 재해피해 규모가 점점 커짐에 따라 국내 외 다양한 기후변화 연구들이 진행되고 있다. 기상청은 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(5th Assessment Report, AR5)에 따른 국가표준 기후변화 시나리오를 산출하여 제공하고 있다. 총 4가지의 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 선정하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 관측된 연최대 강우자료와 기후변화 RCP4.5 시나리오에서 생산되는 강우자료를 이용하여 확률강우량을 추정하였고 이를 비교하여 기후변화로 인한 확률강우량의 변화를 분석하였다. 강우자료의 최적 확률분포형으로 Gumbel 분포와 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로 확률가중모멘트법을 선정하였다. 본 연구에서 분석한 현재 대비 미래 기간의 확률강우량 변화를 통하여 기후변화를 고려한 보다 안정적인 수공구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.199-199
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2023
최근 기후변화의 영향으로 가뭄, 홍수 등 재해의 발생 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 미래에는 온실가스 배출량의 증가로 극한 기상현상은 더욱 심화될 전망이다. 이러한 위험에 효율적으로 대비하기 위해 기후변화 시나리오를 고려하여 미래를 전망하는 것은 매우 중요하며, 최근 연구자들은 불확실성을 고려하기 위해 다양한 시나리오를 적용하고 있는 추세이다. 다만, 기후변화 시나리오를 입력자료로 하여 분석을 수행하는 경우, 새로운 기후변화 시나리오가 생성될 때 기존 기후변화 영향 평가는 무의미해지며, 기존 결과의 신뢰도 또한 감소하게 된다. 지금까지 사용된 시나리오 기반 접근법의 한계를 보완하여 시나리오 중립(Scenario Neutral, SN) 접근법이 개발되었고, 이는 다양한 기후변화 시나리오에 대한 시스템의 반응을 평가하는데 유용하다. 본 연구에서는 시나리오 중립 접근법을 활용하여 가뭄 위험도를 분석하였으며, 이를 위해 금강 유역 내 용담댐 유역을 대상으로 분석을 수행하였다. 입력자료로는 용담댐 유역의 1966~2020년 일단위 강수량 자료를 사용하였고, 문헌 조사를 통해 미래 기후변화에 따른 강수량 변화 추이를 파악하였다. 연평균 강수량의 증가와 여름 강수량의 증가를 기준으로 삼아 증가 비율에 따른 노출 공간을 생성했으며, 목표 변화에 따른 교란된 시계열을 도출해냈다. 이후, 각각의 시계열에 대한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하여 재현기간을 산정한 뒤, 목표 변화에 따른 위험도를 비교하였다. 그 결과, 연평균 강수량과 여름 강수량이 현재와 유사한 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.84, 연평균 강수량의 증가가 110%, 여름 강수량의 증가가 115%일 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.79이었다. 추후 실제 미래 기후변화 시나리오를 적용하여 기준치에 따른 만족도를 분석한다면, 가뭄 대응에 유용한 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.
Many studies on climate change and its impacts use a single climate scenario. However, one climate scenario may not accurately predict the potential impacts of climate change. We estimated temperature and precipitation changes by 2070 using 17 of the CMIP5 Global Climate Models (GCMs) and two emission scenarios for three spatial domains: the Asian continent, six East Asia countries, and South Korea. For South Korea, the range of increased minimum temperature was lower than for the ranges of the larger regions, but the range of projected future precipitation was higher. The range of increased minimum temperatures was between $1.3^{\circ}C$ and $5.2^{\circ}C$, and the change in precipitation ranged from - 42.4 mm (- 3.2%) and + 389.8 mm (+ 29.6%) for South Korea. The range of increased minimum temperatures was between $2.3^{\circ}C$ and $8.5^{\circ}C$ for East Asia countries and was between $2.1^{\circ}C$ and $7.4^{\circ}C$ for the Asian continent, and the change in precipitation ranged from 28.8 mm (+ 6.3%) and 156.8 mm (+ 34.3%) for East Asia countries and from 32.4 mm (+ 5.5%) and 126.2 mm (+ 21.3%) for the Asian continent. We suggest climate change studies in South Korea should not use a single GCM or only an ensemble climate model's output and we recommend to use GFDL-CM3 and INMCM4 GCMs to bracket projected change for use in other national climate change studies to represent the range of projected future climate conditions.
Ji Yung Kim;Jae Seong Choi;Hyun Wook Jo;Moonju Kim;Byong Wan Kim;Kyung Il Sung
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.43
no.1
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pp.11-21
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2023
This study was conducted to estimate the damage of Whole Crop Corn (WCC; Zea Mays L.) according to abnormal climate using machine learning as the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and present the damage through mapping. The collected WCC data was 3,232. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration's meteorological data open portal. The machine learning model used DeepCrossing. The damage was calculated using climate data from the automated synoptic observing system (ASOS, 95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the dry matter yield (DMY)normal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of WCC data (1978-2017). The level of abnormal climate by temperature and precipitation was set as RCP 4.5 standard. The DMYnormal ranged from 13,845-19,347 kg/ha. The damage of WCC which was differed depending on the region and level of abnormal climate where abnormal temperature and precipitation occurred. The damage of abnormal temperature in 2050 and 2100 ranged from -263 to 360 and -1,023 to 92 kg/ha, respectively. The damage of abnormal precipitation in 2050 and 2100 was ranged from -17 to 2 and -12 to 2 kg/ha, respectively. The maximum damage was 360 kg/ha that the abnormal temperature in 2050. As the average monthly temperature increases, the DMY of WCC tends to increase. The damage calculated through the RCP 4.5 standard was presented as a mapping using QGIS. Although this study applied the scenario in which greenhouse gas reduction was carried out, additional research needs to be conducted applying an RCP scenario in which greenhouse gas reduction is not performed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.3
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pp.545-556
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2015
This study is to project the future snowfall and to assess heavy snowfall vulnerable area in South Korea using ground measured snowfall data and RCP climate change scenarios. To identify the present spatio-temporal heavy snowfall distribution pattern of South Korea, the 40 years (1971~2010) snowfall data from 92 weather stations were used. The heavy snowfall days above 20 cm and areas has increased especially since 2000. The future snowfall was projected by HadGEM3-RA RCP 4.5 and 8.5 scenarios using the bias-corrected temperature and snow-water equivalent precipitation of each weather station. The maximum snowfall in baseline period (1984~2013) was 122 cm and the future maximum snow depth was projected 186.1 cm, 172.5 mm and 172.5 cm in 2020s (2011~2040), 2050s (2041~2070) and 2080s (2071~2099) for RCP 4.5 scenario, and 254.4 cm, 161.6 cm and 194.8 cm for RCP 8.5 scenario respectively. To analyze the future heavy snowfall vulnerable area, the present snow load design criteria for greenhouse (cm), cattleshed ($kg/m^2$), and building structure ($kN/m^2$) of each administrative district was applied. The 3 facilities located in present heavy snowfall areas were about two times vulnerable in the future and the areas were also extended.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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