In this study 17 GCMs' simulations of late 20th century climate in Korea are examined. A regionally averaged time series formed by averaging the temperature and precipitation values at all the Korean grid points. In order to compare general circulation models with observations, observed spatially averaged temperature and precipitation is calculated using 24 stations for 1971 to 2000. The annual mean difference between models and observed data are compared. For temperature, most models have a slight cold bias. The models with least bias in annual average temperature are NIES(MIROC3.2 hires), GISS(AOM) and INGV(SXG2005). For precipitation, almost all models have a dry bias, and for some the bias exceeds 50%. Models with lowest bias are NIES(MIROC3.2 hires), CCCma(CGCM3-T47) and MPI-M(ECHAM5-OM). The models' simulated seasonal cycles show that for temperature, CSIRO(Mk3.0) has the best followed by CCCma(CGCM3-T47) and CCCma(CGCM3-T63), and for precipitation, NIES(MIROC3.2 hires) has the best followed by CSIRO(Mk3.0) and CNRM(CM3). In the assessment using Taylor diagram, CCCma(CGCM3-T47) ranks the best for temperature, and NIES(MIROC3.2 hires) ranks the best for precipitation.
This paper describes the modeling of climate change impact on drought using a conceptual soil moisture model and presents the results of the modeling approach. The future climate series is obtained by scaling the historical series, informed by CCCma CGCM3-T63 with A2 green house emission scenario, using a daily scaling method that considers changes in the future monthly precipitation and potential evapotranspiration as well as in the daily precipitation distribution. The majority of the modeling results indicate that there will be more frequent drought in Korea in the future.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3D
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pp.423-429
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2008
The object of the present study is to estimate the potential effects of climate change and land use on soil erosion in the mid-east Korea. Simulated precipitation by CCCma climate model during 2030-2050 is used to model predicted soil erosion, and results are compared to observation. Simulation results allow relative comparison of the impact of climate change on soil erosion between current and predicted future condition. Expected land use changes driven by socio-economic change and plant growth driven by the increase of temperature and are taken into accounts in a comprehensive way. Mean precipitation increases by 17.7% (24.5%) for A2 (B2) during 2030-2050 compared to the observation period (1966-1998). In general predicted soil erosion for the B2 scenario is larger than that for the A2 scenario. Predicted soil erosion increases by 48%~90% under climate change except the scenario 1 and 2. Predicted soil erosion under the influence of temperature-induced fast plant growth, higher evapotranspiration rate, and fertilization effect (scenario 5 and 6) is approximately 25% less than that in the scenario 3 and 4. On the basis of the results it is said that precipitation and the corresponding soil erosion is likely to increase in the future and care needs to be taken in the study area.
The objective of this study is to evaluate snowmelt impact on watershed hydrology using climate change scenarios on Soyanggang-dam and Chungju-dam watershed. SLURP model was used for analyzing hydrological changes based on climate changes. The results (in years 2050 and 2100) of climate changes scenarios was CCCma CGCM2 of SRES suggested by IPCC and the snow cover map and snow depth was derived from NOAA/AVHRR images. The model was calibrated and verified for dam inflow data from 1998 to 2001.
The objective of this study is to evaluate snowmelt impact on watershed hydrology using climate change scenarios on Soyanggang-dam and Chungju-dam watershed. SLURP model was used for analyzing hydrological changes based on climate changes. The results (in years 2050 and 2100) of climate changes scenarios was CCCma CGCM2 of SRES suggested by IPCC and the snow cover map and snow depth was derived from NOAA/AVHRR images. The model was calibrated and verified for dam inflow data from 1998 to 2001.
The research was carried out in order to find climate factors which determine the distribution of Machilus thunbergii, and the potential habitats under the current climate and three climate change scenario by using classification tree (CT) model. Four climate factors; the minimum temperature of the coldest month (TMC), the warmth index (WI), summer precipitation (PRS), and winter precipition (PRW) : were used as independent variables for the model. The model of distribution for Machilus thunbergii (Mth-model) constructed by CT analysis showed that minimum temperature of the coldest month (TMC) is a major climate factor in determining the distribution of M. thunbergii. The area above the $-3.3^{\circ}C$ of TMC revealed high occurrence probability of the M. thunbergii. Potential habitats was predicted $9,326km^2$ under the current climate and $61,074{\sim}67,402km^2$(South Korea: $58,419{\sim}61,137km^2$, North Korea: $2,655{\sim}6,542km^2$) under the three climate change scenarios (CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2). The Potential habitats was to predicted increase by 51~56%(South Korea: 49~51%, North Korea: 2~5%) under the three climate change scenarios. The potential expand of M. thunbergii habitats has been expected that it is competitive with warm-temperate deciduous broadleaf forest. M. thunbergii is evaluated as the indicator of climate change in Korea and it is necessary for M. thunbergii to monitor of potential habitats.
To evaluate influence of the future climate change on water environment, it is necessary to use a rainfall-runoff model, or a basin model allowing us to simultaneously simulate water quality factors such as sediment and nutrient material. Thus, SWAT is selected as a watershed-based model and Nakdong river basin is chosen as a target basin for this study. To apply climate change scenarios as input data to SWAT, Australian model (CSIRO: Mk3.0, CSMK) and Canadian models (CCCma: CGCM3-T47, CT47) of GCMs are used. Each GCMs which have A2, B1, and A1B scenarios effectively represent the climate characteristics of the Korean peninsula. For detecting climate change in Nakdong river basin, precipitation and temperature, increasing rate of these were analyzed in each scenarios. By simulation results, flow and increasing rate of these were analyzed at particular points which are important in the object basin. Flow and variation of flow in the scenarios for present and future climate changes were compared and analyzed by years, seasons, divided into mid terms. In most of the points temperature and flow rate are increased, because climate change is expected to have a significant effect on rising water temperature and flow rate of river and lake, further on the basis of this study result should set enhancing up water control project of hydraulic structures caused by increasing outer discharge of the Nakdong River Basin due to climate change.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.3
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pp.58-69
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2007
The vegetation area that occupies 76% in land surface of the earth can give a considerable impact on water resources, environment and ecological system by future climate change. The purpose of this study is to predict future vegetation cover information from NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) extracted from satellite images. Current vegetation information was prepared from monthly NDVI (March to November) extracted from NOAA AVHRR (1994 - 2004) and Terra MODIS (2000 - 2004) satellite images. The NDVI values of MODIS for 5 years were 20% higher than those of NOAA. The interrelation between NDVIs and monthly averaged climate factors (daily mean, maximum and minimum temperature, rainfall, sunshine hour, wind velocity, and relative humidity) for 5 river basins of South Korea showed that the monthly NDVIs had high relationship with monthly averaged temperature. By linear regression, the future NDVIs were estimated using the future mean temperature of CCCma CGCM2 A2 and B2 climate change scenario. The future vegetation information by NOAA NDVI showed little difference in peak value of NDVI, but the peak time was shifted from July to August and maintained high NDVIs to October while the present NDVI decrease from September. The future MODIS NDVIs showed about 5% increase comparing with the present NDVIs from July to August.
The research was carried out for prediction of the potential habitats of warm-temperate evergreen broad-leaved trees under the current climate(1961~1990) and three climate change scenario(2081~2100) (CCCMA-A2, CSIRO-A2 and HADCM3-A2) using classification tree(CT) model. Presence/absence records of warm-temperate evergreen broad-leaved trees were extracted from actual distribution data as response variables, and four climatic variables (warmth index, WI; minimum temperature of the coldest month, TMC; summer precipitation, PRS; and winter precipitation, PRW) were used as predictor variables. Potential habitats(PH) was predicted 28,230$km^2$ under the current climate and 77,140~89,285$km^2$ under the three climate change scenarios. The PH masked by land use(PHLU) was predicted 8,274$km^2$ and the proportion of PHLU within PH was 29.3% under the current climate. The PH masked by land use(PHLU) was predicted 35,177~45,170$km^2$ and increased 26.9~36.9% under the three climate change scenarios. The expansion of warm-temperate evergreen broad-leaved trees by climate change progressed habitat fragmentation by restriction of land use. The habitats increase of warm-temperate evergreen broad-leaved trees had been expected competitive with warm-temperate deciduous broadleaf forest and suggested the expand and northward shift of warm-temperate evergreen broad-leaved forest zone.
Park, Geun-Ae;Lee, Yong-Jun;Shin, Hyung-Jin;Kim, Seong-Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.2B
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pp.107-120
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2010
The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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