• Title/Summary/Keyword: 기후적응성

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Applicability of Artificial Intelligence Techniques to Forecast Rainfall and Flood Damage in Future (미래 강우량 및 홍수피해 전망을 위한 인공지능 기법의 적용성 검토)

  • Lee, Hoyong;Kim, Jongsung;Seo, Jaeseung;Kim, Sameun;Kim, Soojun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.184-184
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    • 2021
  • 2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

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Adaptive Reconstruction of NDVI Image Time Series for Monitoring Vegetation Changes (지표면 식생 변화 감시를 위한 NDVI 영상자료 시계열 시리즈의 적응 재구축)

  • Lee, Sang-Hoon
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.25 no.2
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    • pp.95-105
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    • 2009
  • Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series including bad or missing observation that result from mechanical problems or sensing environmental condition. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. An adaptive feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. In this study, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula, and the adaptive reconstruction of harmonic model was then applied to the NDVI time series from 1996 to 2000 for tracking changes on the ground vegetation. The results show that the adaptive approach is potentially very effective for continuously monitoring changes on near-real time.

Heat Shock Proteins in Heat Stressed Chickens (닭의 열 스트레스와 열충격단백질)

  • Moon, Yang Soo
    • Korean Journal of Poultry Science
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    • v.47 no.4
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    • pp.219-227
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    • 2020
  • As the earth's average temperature rises, crop and livestock productions are at risk. Chickens are sensitive to heat stress, and increased temperatures may have adverse effects on their production performance and animal welfare. Reliable stress measurements are crucial for heat stress adaptation. Therefore, various measurement methods and biomarkers are used to evaluate poultry stress levels. Heat shock proteins (HSPs) are heat sensitive biological markers that are highly expressed under stress, thereby acting as a cellular thermometer. HSPs also have chaperone activity, which protects cells from heat stress. This review details the role of HSP70 as a molecular chaperone and biomarker for heat stress, which is important for breeding climate-adaptable, thermo-tolerant poultry.

Analysis of the abstracts of research articles in food related to climate change using a text-mining algorithm (텍스트 마이닝 기법을 활용한 기후변화관련 식품분야 논문초록 분석)

  • Bae, Kyu Yong;Park, Ju-Hyun;Kim, Jeong Seon;Lee, Yung-Seop
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.6
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    • pp.1429-1437
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    • 2013
  • Research articles in food related to climate change were analyzed by implementing a text-mining algorithm, which is one of nonstructural data analysis tools in big data analysis with a focus on frequencies of terms appearing in the abstracts. As a first step, a term-document matrix was established, followed by implementing a hierarchical clustering algorithm based on dissimilarities among the selected terms and expertise in the field to classify the documents under consideration into a few labeled groups. Through this research, we were able to find out important topics appearing in the field of food related to climate change and their trends over past years. It is expected that the results of the article can be utilized for future research to make systematic responses and adaptation to climate change.

Utility of Deep Learning Model for Improving Dam and Reservoir Operation: A Case Study of Seonjin River Dam (섬진강 댐의 수문학적 예측을 위한 딥러닝 모델 활용)

  • Lee, Eunmi;Kam, Jonghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.483-483
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    • 2022
  • 댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

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Evaluating and Improving Urban Resilience to Climate Change in Local Government: Focused on Suwon (기초지자체 기후변화 대응을 위한 도시회복력 평가 및 증진방안: 수원시를 대상으로)

  • Kim, Eunyoung;Jung, Kyungmin;Song, Wonkyong
    • Journal of Environmental Impact Assessment
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    • v.27 no.4
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    • pp.335-344
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    • 2018
  • As the damage caused by the abnormal climate due to climate change is increasing, the interest in resilience is increasing as a countermeasure to this. In this study, the resilience of Suwon city was examined and the plan to improve the resilience were derived against climate impacts such as drought, heatwave, and heavy rain. Urban resilience is divided into social resilience (e.g. vulnerable groups, access to health services, and training of human resources), economic resilience (e.g. housing stability, employment stability, income equality, and economic diversity), urban infrastructure resilience (e.g.residential vulnerability, capacity to accommodate victims, and sewage systems), and ecological resilience (e.g. protection resources, sustainability, and risk exposure). The study evaluated the urban resilience according to the selected indicators in local level. In this study, the planning elements to increase the resilience in the urban dimension were derived and suggested the applicability. To be a resilient city, the concept and value of resilience should be included in urban policy and planning. It is critical to monitor and evaluate the process made by the actions in order to continuously adjust the plans.

Climate Change Impact Analysis of Urban Inundation in Seoul Using High-Resolution Climate Change Scenario (고해상도 기후시나리오를 이용한 서울지역 배수시스템의 기후변화 영향 분석)

  • Lee, Moon-Hwan;Kim, Jae-Pyo;Bae, Deg-Hyo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.5
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    • pp.345-355
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    • 2015
  • Climate change impact on urban drainage system are analyzed in Seoul by using high-resolution climate change scenario comparing 2000s (1971~2000) with 2020s (2011~2040), 2050s (2041~2070) and 2080s (2071~2100). The historical hourly observed rainfall data were collected from KMA and the climate change scenario-based hourly rainfall data were produced by RegCM3 and Sub-BATS scheme in this study. The spatial resolution obtained from dynamic downscaling was $5{\times}5km$. The comparison of probability rainfalls between 2000s and 2080s showed that the change rates are ranged on 28~54%. In particular, the increase rates of probability rainfall were significant on 3, 6 and 24-hour rain durations. XP-SWMM model was used for analyzing the climate change impacts on urban drainage system. As the result, due to the increase of rainfall intensities, the inundated areas as a function of number of flooded manhole and overflow amounts were increasing rapidly for the 3 future periods in the selected Gongneung 1, Seocho 2, Sinrim 4 drainage systems. It can be concluded that the current drainage systems on the selected study area are vulnerable to climate change and require some reasonable climate change adaptation strategies.

Evaluation of hydrologic risk of drought in Boryeong according to climate change scenarios using scenario-neutral approach (시나리오 중립 접근법을 활용한 기후변화 시나리오에 따른 보령시 가뭄의 수문학적 위험도 평가)

  • Kim, Jiyoung;Han, Young Man;Seo, Seung Beom;Kim, Daeha;Kim, Tae-Woong
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.57 no.3
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    • pp.225-236
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    • 2024
  • To prepare for the impending climate crisis, it is necessary to establish policies and strategies based on scientific predictions and analyses of climate change impacts. For this, climate change should be considered, however, in conventional scenario-led approach, researchers select and utilize representative climate change scenarios. Using the representative climate change scenarios makes prediction results high uncertain and low reliable, which leads to have limitations in applying them to relevant policies and design standards. Therefore, it is necessary to utilize scenario-neutral approach considering possible change ranges due to climate change. In this study, hydrologic risk was estimated for Boryeong after generating 343 time series of climate stress and calculating drought return period from bivariate drought frequency analysis. Considering 18 scenarios of SSP1-2.6 and 18 scenarios of SSP5-8.5, the results indicated that the hydrologic risks of drought occurrence with maximum return period ranged 0.15±0.025 within 20 years and 0.3125±0.0625 within 50 years, respectively. Therefore, it is necessary to establish drought policies and countermeasures in consideration of the corresponding hydrologic risks in Boryeong.

Analysis on Change in Water Resources Characteristics of Korean basins under Global Warming (전구기온 상승에 따른 국내 수자원 변화 특성 분석)

  • Kim, Jeong-Bae;Im, Eun-Soon;Heo, Jae-Yeong;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.59-59
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    • 2020
  • 온실가스 증가로 전구평균기온은 지속적으로 상승하고 있으며, 이러한 지구시스템 변화는 수자원의 시·공간적인 변동을 증대시킬 것으로 전망된다. 보다 적극적인 기후변화 대응을 위해 2015년 파리협정이 채택됨에 따라 전 세계에서는 온실가스 감축을 실천하고 있으며, 선진국에서는 산업화 이전 대비 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온상승에 따른 분야별 영향평가 및 적응방안을 마련하고 있다. 그러나 국내의 경우 아직까지 전구기온 상승에 따른 수자원 영향평가가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 AR5 기후변화 시나리오를 기반으로 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온 상승으로 인한 국내 수자원 변화 특성을 분석하였다. 이를 위해 몬순특성을 고려하여 적정 5 GCMs을 선정하였으며, 시간샘플링 기법을 활용하여 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온 상승시기를 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 상세 기후변화 시나리오를 생산하고, 수문모형(VIC)에 적용하여 미래 수문변화를 전망하였다. 과거 대비 1.5℃, 2.0℃ 전구기온 상승에 따른 수문기상인자의 변화를 분석한 결과 연평균 강수량 및 유출량은 전구기온상승에 따라 증가하며, 계절별 변동성은 심화될 것으로 전망되었다. 유출량의 변화는 강수량 변화경향과 대체로 일치하였으나, 강수량 대비 전망결과의 불확실성이 크게 나타났다. 한편, 수문순환은 전 지역에서 가속화되는 것으로 확인되었으며, 모든 GCM의 전망결과에서 동일한 경향을 보였다. 수문기상인자(강수량, 증발산량, 유출량)의 강도별 발생빈도 및 총량은 저강도 구간에서 감소, 고강도 구간에서 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 강수량 및 유출량의 극대값 증가에 기여하여 수자원 관리의 어려움을 가중시킬 것으로 예상된다.

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Projection of Temporal and Spatial Precipitation Characteristic Change in Urban Area according to Extreme Indices (극한기후 지수에 따른 도시지역의 시공간적 강우 특성 변화 전망)

  • Soo Jin Moon;In Hee Yeo;Ji Hoon Choi
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.316-316
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    • 2023
  • 2022년 8월 수도권 이상폭우로 인해 서울 도심지역의 지하시설, 도로, 주택 등에 침수가 발생하면서 인명 및 재산피해가 발생하였으며, 특히 동서로 가로지르는 정체전선으로 좁고 긴 비구름이 집중되면서 국지적으로 피해가 집중되었다. 서울시의 경우 도시화에 따른 불투수지역 증가 및 내수배제 불량에 따른 빗물 역류로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 최근에는 기후변화에 따른 방재성능목표 강우량을 초과하는 빈도의 이상폭우로 인해 하천범람과 내수배제 불량에 따른 복합적인 원인으로 침수피해 가중되고 있는 실정이다. 또한 서울시의 경우 전체 자연적, 사회적, 경제적, 환경적 요인 등의 지역적 편차가 매우 큰 도시로 지형적인 특성뿐만 아니라 취약시설(병원, 학교 등), 수방시설물(하천, 배수시설, 빗물펌프장 등) 및 방재시설(대피소, 구호소 등) 밀도 등에 따른 침수 취약성 및 위험성 등의 편차가 매우 크기 때문에 지역특성에 대한 피해사례가 다원화 되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 30년 이상의 종관기상관측(ASOS)과 서울시 자치구별 20년 이상의 방재기상관측(AWS)자료를 기반으로 CMIP6 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회 경제경로)시나리오에 따른 극한기후 지수(강수강도, 호우일수, 지속기간, 1일 최대강수량, 95퍼센타일 강수일수 등)에 대한 재현성을 평가하고 공간자기상관분석 등 시공간적인 강우특성에 대한 변화를 전망하였다. 특히 여름철 강우의 경우 자치구별 편차가 크게 나타났고 이를 통해 대도시의 도심지역의 경우 세분화하여 지역의 정확한 강우특성을 파악하는 것이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 도심지의 방재성능 초과강우 정의와 기준을 수립하고, 장기적인 수자원 및 도시계획 차원의 대책을 마련하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기후위기에 따른 기록적인 호우(지역별 방재성능을 초과하는 강우)에 따른 재해는 구조적인 대책을 통해 모두 저감할 수 없는 한계가 있다. 하지만 인명피해를 최소화하는 것을 목표로 기후위기에 대한 적응단계로 인식하고 수리·수문학적, 사회경제학적 등 지역특성에 따른 방재성능목표 강우량에 대한 재검토와 더불어 법제도(풍수해보험, 저류조설치 의무화 등), 개인별 재해예방, 취약계층 안전망 확보, 반지하주택 침수안전대책, 재해지도 개선 등 구조적/비구조적인 대책을 통합 수립 및 보완하는 것이 필요한 시점이다.

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