우리나라 지자체별 기후변화적응과 연관된 필요한 기초 자료를 생산하고 관리하는 도구로서 CCGIS(Climate Change Adaptation Toolkit based on GIS)를 개발하였다. CCGIS 개발의 주요 목적은 기후변화적응대책을 위해 필요한 중요한 정보와 데이터들을 제공할 뿐만 아니라, 기후변화적응 대책 마련에 필요한 기후변화 취약성 지수를 산정하는 데 있다. 본 논문에서는 CCGIS에 탑재된 기후 및 대기환경모델로 모의된 2000년과 2020년, 2050년, 2100년의 IPCC SRES(A2, B1, A1B, A1T, A1FI, A1 시나리오) 배출량 시나리오별 현재 및 미래 기후 자료를 생산하고, 이를 토대로 기후변화 적응에 필요한 자료를 제공하고, 표출하는 과정을 기술하였다. 아울러 한반도 지자체를 대상으로 CCGIS를 이용한 기후변화 취약성지수의 특성과 공간 분포, 그리고 그 산출 과정을 설명하고, 그 활용성을 논하였다.
Joseph S. Nye defined soft power as the power of attraction to affect the behavior of other states through the use of non-coercive instruments including culture, political values and foreign policy. Over the last two decades, environmental issues have grown in importance on the international agenda and become critical components of states' foreign policy-making. This paper aims to analyze environmental foreign policy as a soft power instrument focusing on two major rising powers: China and India. Traditionally, China and India had been reluctant to make any commitments in the field. However, they have shown greater willingness to act in global environmental governance in the past decade. They started playing more active roles in global climate change negotiations and supported a number of initiatives. Their current rise in global environmental governance has even been praised by the international community as the Paris agreement case demonstrated. This study evaluates China's and India's recent efforts in global environmental governance with a focus on climate change negotiations linking their constructive position to their soft power potential. It is argued that environmental issues are used by these two states as foreign policy strategy to gain more influence in international politics. This study finds out that China's climate-related environmental diplomacy has been more ambitious than that of India and thus has been closer to fulfill its potential as a soft power asset.
The purpose of this study was to estimate the spatial-temporal NPP(Net Primary Productivity) and SCS(Soil Carbon Storage) of forest ecosystem under climate change in the capital area of South Korea using Mapss-Century1 (MC1), one of Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs). The characteristics of the NPP and SCS changes were simulated based on a biogeochemical module in this model. As results of the simulation, the NPP varies from 2.02 to 7.43 tC $ha^{-1}\;yr^{-1}$ and the SCS varies from 34.55 to 84.81 tC $ha^{-1}$ during 1971~2000 respectively. Spatial mean NPP showed a little decreasing tendency in near future (2021~2050) and then increased in far future (2071~2100) under the condition of increasing air temperature and precipitation which were simulated by the A1B climate change scenario of Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). But it was estimated that the temporal change of spatial mean NPP indicates 4.62% increasing tendency in which elevation is over 150m in this area. However, spatial mean SCS was decreased in the two future periods under same climate condition.
This study aims at assessing vulnerability of water quality and aquatic ecosystem to climate change by using proxy variables. Vulnerability to climate change is defined as a function of exposure to climate, sensitivity, and adaptive capacity. Detailed proxy variables were selected considering availability and then standardized by re-scaling concept. After adequate weights were assigned to standardized proxy variables by Delphi technique, vulnerability index was calculated. As results, vulnerability of adjacent regions to coastal areas include water quality and aquatic ecosystem is relatively higher than that of inland areas, and especially adjacent region to the western and southeast seas, and Jeju show high vulnerabilities. Vulnerability in the future was performed based on A1B scenario (IPCC, 2000). Temporally, the increase of vulnerability from 2050s to 2100s may be larger than the increase from 2000s to 2050s. Because vulnerability index was estimated through the relationship among various proxy variables, it is important to consider characteristics of local region with measurements and policies for reduction of sensitivity and enhancement of adaptive capacity on climate change. This study is expected to be useful in planning adaptation measures and selecting priority to the policy on climate change.
Estimation of future land cover based on climate change scenarios is an important factor in climate change impact assessment and adaptation policy. This study estimated future land cover considering Shared Socioeconomic Pathways (SSP) using Scenario Generators. Based on the storylines of SSP1-3, future population and estimated urban area were adopted for the transition matrix, which contains land cover change trends of each land cover class. In addition, limits of land cover change and proximity were applied as spatial data. According to the estimated land cover maps from SSP1-3 in 2030, 2050, and 2100, respectively, urban areas near a road were expanded, but agricultural areas and forests were gradually decreased. More drastic urban expansion was seen in SSP3 compared to SSP1 and SSP2. These trends are similar with previous research with regard to storyline, but the spatial results were different. Future land cover can be easily adjusted based on this approach, if econometric forecasts for each land cover class added. However, this requires determination of econometric forecasts for each land cover class.
미군 공사는 국내 공사와 설계기준과 수행절차 등이 상이하기때문에 설계변경의 원인과 영향도 등도 다른 양상을 보인다. 본 연구는 100억 이상 규모 총 24건의 미군공사에서 발생한 721건의 설계변경 자료와 164명의 미군공사참여자 설문을 바탕으로 미군공사의 설계변경 원인과 그 영향도를 분석하였다. 미군공사에서 중요한 설계변경 요인은 설계 오류에 의한 설계 관련 변경(348건, 48.3%), 발주자 요구(86건, 11.9%), 상이한 현장 상태(69건, 9.6%)로 밝혀졌다. 또한, 설계변경으로 인해 평균 6.56%의 공사비 증가와 계약공기 대비 21.1%의 공기연장이 발생하였다. 본 연구의 결과로 국내 건설사에는 군 시설의 접근성 및 제한성으로 인해 부족할 수 있는 미군공사의 설계변경 및 공사성과의 전반적 이해도를 향상을 기대한다. 이를 바탕으로 향후 미군시설공사의 발전적 방향을 제시할 수 있는 후속 연구를 제안한다.
The prediction of discharge is very important in water resources management and plan. In this study, we have analyzed discharge data of site at up and down stream in watershed. In order to forecast discharge the regression equations were developed by measuring flow data. Also, to forecast the change of water quality followed by change of inflow the correlation relationship between inflow of the Youngchun site and the Chunhju dam was shown as very high. The forecast of inflow at the Chungju dam would be possible through flow analysis of the Youngchun site. And, it is possible to forecast water quality by flow analysis because the correlation relationship of SS and turbidity followed by change of flow for each station of investigation was very high.
International negotiation and cooperation for sustainable development currently emphasize three themes on which environmental policies are developed. South Korea emphasizes two of the three themes; climate change and the 2030 Agenda for Sustainable Development. South Korea has taken a leadership role in the international arena regarding these topics, actively participating in the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and the negotiations for the 2030 Agenda (Jung, 2018). South Korea has taken a number of steps to address climate change, both domestically and internationally. Domestically, it has implemented several policies and methods to lessen GHG emissions and transition to a low-carbon economy. It has implemented an Emissions Trading Scheme, the largest in the world, a renewable energy portfolio standard, and aimed at accomplishing carbon neutrality by 2050. South Korea is also actively involved in executing the Sustainable Development Goals (SDGs) and has established a national committee to ensure their successful implementation. The group is made up of representatives from the private sector, government ministries, and civil society organizations. It is focused on monitoring the progress of the SDGs and providing policy and financial support for their implementation.
In this study, a land pollutant load calculation method in TMDLs was improved to consider climate change scenarios. In order to evaluate the new method, future change in rainfall patterns was predicted by using SRES A1B climate change scenarios and then post-processing methods such as change factor (CF) and quantile mapping (QM) were applied to correct the bias between the predicted and the observed rainfall patterns. Also, future land pollutant loads were estimated by using both the bias corrected rainfall patterns and the enhanced method. For the results of bias correction, both methods (CF and QM) predicted the temporal trend of the past rainfall patterns and QM method showed future daily average precipitation in the range of 1.1~7.5 mm and CF showed it in the range of 1.3~6.8 mm from 2014 to 2100. Also, in the result of the estimation of future land pollutant loads using the enhanced method (2020, 2040, 2100), TN loads were in the range of 4316.6~6138.6 kg/day and TP loads were in the range of 457.0~716.5 kg/day. However, each result of TN and TP loads in 2020, 2040, 2100 was the same with the original method. The enhanced method in this study will be useful to predict land pollutant loads under the influence of climate change because it can reflect future change in rainfall patterns. Also, it is expected that the results of this study are used as a base data of TMDLs in case of applying for climate change scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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