It is now generally known that dynamical climate modeling outputs include systematic biases in reproducing the properties of atmospheric variables such as, preciptation and temerature. There is thus, general consensus among the researchers about the need of bias-correction process prior to using climate model results especially for hydrologic applications. Among the number of bias-correction methods, distribution (e.g., cumulative distribution fuction, CDF) mapping based approach has been evaluated as one of the skillful techniques. This study investigates the uncertainty of using various CDF mapping-based methods for bias-correciton in assessing regional climate change Impacts. Two different dynamicailly-downscaled Global Circulation Model results (CCSM and GFDL under ARES4 A2 scenario) using Regional Spectial Model for retrospective peiod (1969-2000) and future period (2039-2069) were collected over the west central Florida. Total 12 possible methods (i.e., 3 for developing distribution by each of 4 for estimating biases in future projections) were examined and the variations among the results using different methods were evaluated in various ways. The results for daily temperature showed that while mean and standard deviation of Tmax and Tmin has relatively small variation among the bias-correction methods, monthly maximum values showed as significant variation (~2'C) as the mean differences between the retrospective simulations and future projections. The accuracy of raw preciptiation predictions was much worse than temerature and bias-corrected results appreared to be more significantly influenced by the methodologies. Furthermore the uncertainty of bias-correction was found to be relevant to the performance of climate model (i.e., CCSM results which showed relatively worse accuracy showed larger variation among the bias-correction methods). Concludingly bias-correction methodology is an important sourse of uncertainty among other processes that may be required for cliamte change impact assessment. This study underscores the need to carefully select a bias-correction method and that the approach for any given analysis should depend on the research question being asked.
농업부문의 기후변화 적응은 농작물의 생육과 수량에 미치는 기후변화 영향의 정량평가로부터 시작된다. 이를 위한 조건으로서 작물모형 외에 과거-미래 간 이음새 없는 기후자료가 필요하지만, 기후시나리오에서 산출된 과거 기간의 자료는 실측 기후와 차이가 난다. 이것을 보정 없이 작물모형 구동에 사용한다면 농작물의 생육과 수량예측이 현실과 동떨어진 것이 되어 모의결과를 바탕으로 마련된 적응대책은 실효성이 낮아진다. 또한 동일한 기후시나리오를 사용자에 따라 서로 다른 시공간적 상세화 작업이나 기후모델의 편의보정을 위한 후처리 작업을 수행한다면 작물모형 구동결과는 달라질 수 있다. 농업부문에서 불확실성을 최소화한 영향평가결과를 도출하기 위해서는 먼저 최종 사용자의 목적에 적합한 공간적 및 시간적 규모를 설정하는 일이다. 나아가 과거기후의 재현성을 포함한 시나리오기후의 불확실성을 정확히 파악하여 영향평가결과의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 기후시나리오의 농업분야 활용과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 요인별로 추적하고, 이를 줄이기 위한 자료처리기법을 소개하며, 연구목적에 따른 최적 시나리오 자료를 추천함으로써 기후변화 적응을 위한 기초정보를 제공하고자 하였다.
Temperature increase due to climate changes causes change of water temperature in rivers which results in change of water quality etc. and the change of river ecosystem has a great impact on human life. Analyzing the impact of current climate changes on air and water temperature is an important thing in adapting to the climate changes. This study examined the effect of climate changes through analyzing air temperature trend for Nakdong river basin and analyzed the elasticity of air-water temperature to understand the effect of climate changes on water temperature. For analysis air temperature trend, collecting air temperature data from the National Weather Service on main points in Nakdong river basin, and resampling them at the units of year, season and month, used as data for air temperature trend analysis. Analyzing for elasticity of air-water temperature, the data were collected by the Water Environment Information system for water temperature, while air temperature data were collected at the National Weather Service point nearest in the water temperature point. And using the results of trend analysis and elasticity analysis, the effect of climate changes on water temperature was examined estimating future water temperature in 20 years and 50 years after. It is judged that analysis on mutual impact between factors such as heat budget, precipitation and evapotranspiration on river water temperature affected by climate changes and river water temperature is necessary.
기후변화는 환경 분야에서 가장 주목받는 화두이며, 인류에게 직면한 가장 도적적인 과제이다. 이러한 문제를 해결하는 방법은 다양하지만, 우리나라의 경우 국가 차원의 1~2차 국가기후변화 적응대책을 수립하고, 각 광역 및 기초 지자체의 기후변화 적응 시행대책 수립을 의무화하고 있다. 기후변화 취약성 평가는 기후변화 적응 시행대책을 수립함에 있어 필수적인 역할을 담당한다. 그러나 취약성 평가는 다양한 영향인자의 복합적 연산을 통해 도출됨으로 개별적인 평가를 수행하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 기초 및 광역 지자체 차원에서 활용 가능한 웹기반 기후변화 취약성 평가 지원도구(VESTAP)를 개발하였다. VESTAP은 크게 지표 DB와 취약성 평가 및 표출 도구로 구성되어 있다. 지표 DB는 RCP(Representative Concentration Pathways) 4.5와 8.5로 모의된 총 455개의 미래 기후자료, 대기 환경자료, 기타 인문사회통계 자료와 그에 따른 메타데이터 정보를 포함한다. 표출 도구는 각 취약성 평가의 결과에 대한 공간분포, 편향성, 도표화 등 다양한 분석 기능을 제공함으로써 편의성을 극대화 하였다. VESTAP를 활용하여 세종특별자치시에 대한 미세먼지에 의한 건강 취약성 평가를 시범적으로 수행하였으며, 부강면이 상대적으로 취약성이 가장 높은 수치를 나타냈다. 개발된 도구를 활용하여 각 지자체는 보다 쉽고, 편리하게, 그리고 과학적 증거에 기반한 기후변화 적응 시행대책을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 시흥시의 기후변화에 대한 영향을 최소화하고, 시흥시 기후변화 대응계획을 수립하기 위한 연구로 시흥시 15개 동을 대상으로 취약성 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 기후노출, 민감도, 적응능력 3가지 지표를 활용하여 지자체의 기후변화 취약성을 분석하였으며, 각각 지표별로 선정된 대리변수들을 활용하였다. 기후노출 지표 값 계산을 위해 기상청 기후변화정보센터에서 제공하는 전자기후도의 RCP(Representative Concentration Pathways) 남한상세 시나리오를 활용해서 시흥시의 기상자료를 활용하였고, 미래에도 이러한 추세가 지속할 것이라는 가정을 통해 분석하였다. 시흥시 취약성 평가결과, 시흥시는 풍수해 및 집중호우 시 도로와 농경지의 침수에 취약하고, 여름철 폭염으로 인한 건강 영향에 주의가 필요한 것으로 나타났다. 기후변화 영향은 도시의 대응능력에 따라 피해규모와 크기가 다른 만큼 영향 파악과 취약성 분석을 통해, 대책을 마련하는 연구가 필요하다. 본 시흥시 취약성 평가 연구는 시흥시의 기후변화 대응계획에 활용하고, 그에 따른 정책의 우선순위를 판단할 때 참고자료로 활용할 수 있고, 전국 228개 기초지자체에서 기후변화에 대응하기 위한 취약성 평가 연구를 진행하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다.
Over the past centuries, industrialization in developed and developing countries has had a negative impact on global warming, releasing $CO_2$ emissions into the Earth's atmosphere. In recent years, the transportation sector, which emits one-third of total $CO_2$ emissions in the United States, has adapted by implementing a climate change action plan to reduce $CO_2$ emissions. Having an environmental policy might be an essential factor in mitigating the man-made global warming threats to protect public health and the coexistent needs of current and future generations; however, to my best knowledge, no research has been conducted in such a context with appropriate statistical validation process to evaluate the effects of climate change policy on $CO_2$ emission reduction in recent years in the U.S. transportation. The empirical findings using an entity fixed-effects model with valid statistical tests show the positive effects of climate change policy on $CO_2$ emission reduction in a state. With all the 49 states joining the climate change action plans, the U.S. transportation sector is expected to reduce its $CO_2$ emissions by 20.2 MMT per year, and for the next 10 years, the cumulated $CO_2$ emission reduction is projected to reach 202.3 MMT, which is almost equivalent to the $CO_2$ emissions from the transportation sector produced in 2012 by California, the largest $CO_2$ emission state in the nation.
Climate changes, such as increasing of $CO_2$ concentration and global warming, will impact on the carbonation service life of concrete structures. Moreover, slag blended concrete has a lower carbonation resistance than control concrete. This study presents a probabilistic numerical procedure for evaluating the impact of climate change on carbonation service life of slag blended concrete. This numerical procedure considers both corrosion initiation period and corrosion propagation period. First, in corrosion initiation period, by using an integrated hydration-carbonation model, the amount of carbonatable substances, porosity, and carbonation depth are calculated. The probability of corrosion initiation is determined through Monte Carlo method. Second, in corrosion propagation period, a probabilistic model is proposed to calculate the critical corrosion degree at surface cracking, the probability of surface cracking, and service life. Third, based on the service life in corrosion initiation period and corrosion propagation period, the whole service life is calculated. The analysis shows that for concrete structures with 50 years service life, after considering climate changes, the service life reduces about 7%.
The global rise in atmospheric $CO_2$ concentration and its associated climate change have significant effects on agricultural productivity and hydrological cycle. For food security and agricultural water resources planning, it is critical to investigate the impact of climate change on changes in agricultural productivity and water consumption. APEX-Paddy model, which is the modified version of APEX (Agricultural Policy/Environmental eXtender) model for paddy ecosystem, was used to evaluate rice productivity and evapotranspiration based on climate change scenario. Two study areas (Gimjae, Icheon) were selected and the input dataset was obtained from the literature. RCP (Representitive Concentration Pathways) based climate change scenarios were provided by KMA (Korean Meteorological Administration). Rice yield data from 1997 to 2015 were used to validate APEX-Paddy model. The effects of climate change were evaluated at a 30-year interval, such as the 1990s (historical, 1976~2005), the 2025s (2011~2040), the 2055s (2041~2070), and the 2085s (2071~2100). Climate change scenarios showed that the overall evapotranspiration in the 2085s reduced from 10.5 % to 16.3 %. The evaporations were reduced from 15.6 % to 21.7 % due to shortend growth period, the transpirations were reduced from 0.0% to 24.2 % due to increased $CO_2$ concentration and shortend growth period. In case of rice yield, in the 2085s were reduced from 6.0% to 25.0 % compared with the ones in the 1990s. The findings of this study would play a significant role as the basics for evaluating the vulnerability of paddy rice productivity and water management plan against climate change.
The linkage between climate change and water security, i.e., the response of water resource to the future climate change, have been of great concern to both scientific community and policy makers. In this study, the impact of future climate on water resources in Yellow River Basin in North of China has been investigated using the Coupled Land surface and Hydrology Model System (CLHMS) and IPCC AR5 projected future climate change in the basin. Firstly, the performances of 14 IPCC AR5 models in reproducing the observed precipitation and temperature in China, especially in North of China, have been evaluated, and it's suggested most climate models do show systematic bias compared with the observation, however, CNRM-CM5、HadCM5 and IPSL-CM5 model are generally the best models among those 14 models. Taking the daily projection results from the CNRM-CM5, along with the bias-correction technique, the response of water resources in Yellow river basin to the future climate change in different emission scenarios have been investigated. All the simulation results indicate a reduction in water resources. The current situation of water shortage since 1980s will keep continue, the water resources reduction varies between 28 and 23% for RCP 2.6 and 4.5 scenarios. RCP 8.5 scenario simulation shows a decrease of water resources in the early and mid 21th century, but after 2080, with the increase of rainfall, the extreme flood events tends to increase.
The main purpose of this study is to suggest and evaluate an operational method for assessing the potential impact of climate change on hydrologic components and water resources of regional scale river basins. The method, which uses large scale climate change information provided by a state of the art general circulation model(GCM) comprises a statistical downscaling approach and a spatially distributed hydrological model applied to a river basin located in Korea. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONU GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about $7.6\% of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern and the analysis of the duration cure shows the mean of averaged low flow is increased while the averaged wet and normal flow are decreased for the climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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