• 대기
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• 제18권2호
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• pp.83-95
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• 2008

In this study we have investigated the preceding eighteen large-scale climate indices with a lead time from zero to twelve months that have an influence on the variability of temperature and precipitation in Korea in order to understand which climate indices are overall available as predictors for long-range forecasting. We also have studied the dynamic link between preceding large-scale climate indices and regional climate using singular value decomposition analysis (SVDA) and correlation analysis (CA). Based on the coupled mode between large-scale circulation and regional climate, and correlation pattern between the preceding large-scale climate indices and large-scale circulation, the level of significance on climate indices as a predictor for monthly mean temperature and precipitation was evaluated for 5 and 1% level.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.154-154
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• 2022

The frequency of natural disasters, including floods and drought events, driven by climate change has increased in recent times. Investigating the climate regimes and the roles of climate variables are indispensable to forestall future climate change-related disasters. This study compares the variability of two popular and widely used climate indices i.e., the United Nations Environment Programme (UNEP) aridity index and the Modified De-Martonne (MDM) index to assess the trend of climate change in the Chungcheong provinces of South Korea. The trend of annual and monthly climate indices was conducted using a non-parametric Mann-Kendall test and Kolmogorov-Smirnov normality test with daily climate data of 48 years (1978-2020) from 10 synoptic stations. The findings indicate that UNEP and MDM indices had a wet climate regime for the annual trend, with the UNEP index indicating a relatively humid trend of 60% humid, 20% semi-arid, and 10% sub-humid for the 48-years study period. However, the MDM index showed a high frequency of a severe wet climatic condition followed by the semi-arid condition. The months of July and August had the highest occurring frequency of the wet climatic condition (90%) for both UNEP and MDM indices. Comparing the two provinces, Chungnam showed a relatively wetter climatic condition using the UNEP index, while the MDM index indicated no significant regional difference in climate regime between the two provinces. The Kolmogorov-Smirnov normality test showed that all the 10 stations are normally distributed for monthly climate conditions at a 5% significant level in the two provinces except five stations for UNEP index and four stations for MDM index in the month of January.

• Environmental Engineering Research
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• 제16권3호
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• pp.175-183
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• 2011

The climate of the $21^{st}$ century is likely to be significantly different from that of the 20th century because of human-induced climate change. An extreme weather event is defined as a climate phenomenon that has not been observed for the past 30 years and that may have occurred by climate change and climate variability. The abnormal climate change can induce natural disasters such as floods, droughts, typhoons, heavy snow, etc. How will the frequency and intensity of extreme weather events be affected by the global warming change in the $21^{st}$ century? This could be a quite interesting matter of concern to the hydrologists who will forecast the extreme weather events for preventing future natural disasters. In this study, we establish the extreme indices and analyze the trend of extreme weather events using extreme indices estimated from the observed data of 66 stations controlled by the Korea Meteorological Administration (KMA) in Korea. These analyses showed that spatially coherent and statistically significant changes in the extreme events of temperature and rainfall have occurred. Under the global climate change, Korea, unlike in the past, is now being affected by extreme weather events such as heavy rain and abnormal temperatures in addition to changes in climate phenomena.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.999-1009
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• 2021

최근 기후변화로 인한 극한기상 현상의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이므로 기후조건을 평가 분석하여 기후변화에 의한 부정적인 영향을 사전에 관리하고 대응하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 충청도 지역의 기후지수를 산정하여 지역 기후의 추세변화와 최근 20년간 기후의 변동 특성을 분석하였다. 기상청에서 운영하고 있는 10개 종관기상관측소의 1973년-2020년 동안의 기상자료를 활용하여 연도별, 월별 UNEP-MP 지수, UNEP-PM지수과 MDM지수를 산정하고 K-S 검정 통한 정규성 분석, Pearson기법과 Spearman기법을 적용하여 기후변화의 추세를 분석하였다. 충청남도 지역이 충청북도 지역보다 상대적으로 습한 기후로 평가 되었으며 연 기후지수 추세 변화는 청주, 충주 등의 지점에서 건조 기후 추세를 보인반면 서산, 부여 등의 지점에서는 습윤 기후 추세를 보였다. 월별 추세변화 분석 결과 여름과 가을에 습윤 기후 경향을 보인 반면 봄과 겨울에는 건조 기후 경향을 보였다. 과거 10년(2001년-2010년)과 최근 10년(2011년-2020년) 동안 기후지수의 비교에서는 과거 10년보다 최근 10년 동안에 평균 기후지수가 감소하였으며 추세 변화 또한 건조기후 추세를 보였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제8권4호
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• pp.339-346
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• 2017

The Korea Adaptation Center for Climate Change (KACCC) located in Korea Environment Institute has serviced a climate change vulnerability assessment support tool (VESTAP) since 2014 in order to help local governments to establish their own adaptation plans. Owing to its easy usage, the VESTAP has been utilized by not only local governments but also academia for examination of climate change vulnerability in various fields. However, the KACCC has not suggested a standard usage how to compose indices for climate exposure, sensitivity, and adaptation capacity which are main components of vulnerability although the KACCC manages operation and application of the VESTAP. Many users had no choice but to compose indices based on their own interpretation on the components of vulnerability. This technical note suggests the standard usage of VESTAP by reevaluating some vulnerability assessments previously developed. This may help users to correctly compose indices for climate change vulnerability assessment, and may minimize possibility of inter-user inconsistency in definition of vulnerability assessments.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.323-337
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• 2015

This study explores the 6-month lead prediction skill of several climate indices that influence on East Asian climate in the GloSea5 hindcast experiment. Such indices include Nino3.4, Indian Ocean Diploe (IOD), Arctic Oscillation (AO), various summer and winter Asian monsoon indices. The model's prediction skill of these indices is evaluated by computing the anomaly correlation coefficient (ACC) and mean squared skill score (MSSS) for ensemble mean values over the period of 1996~2009. In general, climate indices that have low seasonal variability are predicted well. For example, in terms of ACC, Nino3.4 index is predicted well at least 6 months in advance. The IOD index is also well predicted in late summer and autumn. This contrasts with the prediction skill of AO index which shows essentially no skill beyond a few months except in February and August. Both summer and winter Asian monsoon indices are also poorly predicted. An exception is the Western North Pacific Monsoon (WNPM) index that exhibits a prediction skill up to 4- to 6-month lead time. However, when MSSS is considered, most climate indices, except Nino3.4 index, show a negligible prediction skill, indicating that conditional bias is significant in the model. These results are only weakly sensitive to the number of ensemble members.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.314-314
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• 2023

Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.207-215
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• 2016

본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온과 다양한 기상인자와의 교차상관관계 분석을 통해 대규모 기후변동이 우리나라에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 강수 및 기온자료의 경우 앞선 연구인 "경험적 모드분해법을 이용한 기상인자와 우리나라 강수 및 기온의 상관관계 분석 : I. 자료의 분해 및 특성분석"의 연구결과를 통해 주기성, 경향성에 따라 분해한 강수 및 기온자료의 내재모드함수를 사용하여, 자료의 변동이 심하고 잡음이 포함된 원 자료를 통한 상관관계 분석보다 좀 더 명확한 상관계수를 계산하였다. 이렇게 분해된 기상자료와 기상인자간의 교차상관관계 분석을 통해 그 시간차와 상관계수를 계산하여, 주기성과 경향성 측면에서 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다. 그 결과 주기성 측면에서 엘니뇨현상에 의한 기후변동이 우리나라 기상현상과 밀접한 관련이 있으며, 경향성 측면에서 기후변화로 인한 해수면 온도 증가추세가 우리나라 기상현상과 밀접한 연관이 있음을 알 수 있었다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.607-623
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• 2021

This study presents projections of future extreme climate over the Korean Peninsula (KP), using bias-corrected data from multiple regional climate model (RCM) simulations in CORDEX-EA Phase 2 project. In order to confirm difference according to degree of greenhouse gas (GHG) emission, high GHG path of SSP5-8.5 and low GHG path of SSP1-2.6 scenario are used. Under SSP5-8.5 scenario, mean temperature and precipitation over KP are projected to increase by 6.38℃ and 20.56%, respectively, in 2081~2100 years compared to 1995~2014 years. Projected changes in extreme climate suggest that intensity indices of extreme temperatures would increase by 6.41℃ to 8.18℃ and precipitation by 24.75% to 33.74%, being bigger increase than their mean values. Both of frequency indices of the extreme climate and consecutive indices of extreme precipitation are also projected to increase. But the projected changes in extreme indices vary regionally. Under SSP1-2.6 scenario, the extreme climate indices would increase less than SSP5-8.5 scenario. In other words, temperature (precipitation) intensity indices would increase 2.63℃ to 3.12℃ (14.09% to 16.07%). And there is expected to be relationship between mean precipitation and warming, which mean precipitation would increase as warming with bigger relationship in northern KP (4.08% ℃^-1) than southern KP (3.53% ℃^-1) under SSP5-8.5 scenario. The projected relationship, however, is not significant for extreme precipitation. It seems because of complex characteristics of extreme precipitation from summer monsoon and typhoon over KP.