Purpose: This study aims to propose a framework for climate change risk management by analyzing characteristics of climate-induced disasters. Method: The recent global and domestic trends of loss and damage under natural disaster events and the characteristics of climate-induced disasters were analyzed to design a framework for climate change risk management. Results: In consideration of the uncertainty of climate risk and various spatio-temporal scales of climate disasters, a new framework is suggested for comprehensive climate risk management that includes risk assessment, goal setting, planning, monitoring and evaluation, learning and adjustment. The framework aims at an iterative process that is activated by stakeholder engagement. Conclusion: Pilot studies need to be conducted to revise and polish the framework in the future, and institutional arrangements should be prepared for the effective implementation of the comprehensive climate risk management.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.5
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pp.113-122
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2015
This study aims to evaluate future stream flow by the operation of agricultural reservoir group at the upper stream of the Miho River. Four agricultural reservoirs with storage capacities greater than one million cubic meters within the watershed were selected, and the RCP 8.5 climate change scenario was applied to simulate reservoir water storage and stream flow assuming that there are no changes in greenhouse gas reduction. Reservoir operation scenarios were classified into four types depending on the supply of instream flow, and the water supply reliability of each reservoir in terms of water supply under different reservoir operation scenarios was analyzed. In addition, flow duration at the watershed outlet was evaluated. The results showed that the overall run-off ratio of the upper stream watershed of the Miho River will decrease in the future. The future water supply reliability of the reservoirs decreased even when they did not supply instream flow during their operation. It would also be difficult to supply instream flow during non-irrigation periods or throughout the year (January-December); however, operating the reservoir based on the operating rule curve should improve the water supply reliability. In particular, when instream flow was not supplied, high flow increased, and when it was supplied, abundant flow, ordinary flow, and low flow increased. Drought flow increased when instream flow was supplied throughout the year. Therefore, the operation of the agricultural reservoirs in accordance with the operating rule curve is expected to increase stream flow by controlling the water supply to cope with climate change.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.155-163
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2019
The knowledge about drought propagation is very important in accurate estimation of hydrological drought characteristics and efficient development of early warning system. This study investigated a probabilistic relationship of drought propagation based on Bayesian network model for historic period and for future projection under climate change scenario RCP 8.5 over the Han River basin. The results revealed that the propagation rate and lag time have increasing and decreasing trends from the historic period of 1967-2013 to the future periods of 2014-2053 and 2054-2100 under climate change, respectively. The probabilistic results of Bayesian model revealed that the probability of occurrence of lag time varied spatially and decreased when the intensity of meteorological drought changed from moderate to severe and extreme condition during 1967-2013. The values of probability increased in the first future period of 2014-2053 in several sub-basins and slight decreased in the second period of 2054-2100. The proposed probabilistic results will be useful for the decision makers to develop related policies with an appropriate insight toward the future drought status.
The observations on climate change show a clear increase in the temperature of the Earth's surface and the oceans, a reduction in the land snow cover, and melting of the sea ice and glaciers. The effects of climate change are likely to include more variable weather, heat waves, increased mean temperature, rains, flooding and droughts. The threat of climate change and global warming on human and animal health is now recognized as a global issue. This presentation is described an overview of the latest scientific knowledge on the impact of climate change on zoonotic diseases. Climate strongly affects agriculture and livestock production and influences animal diseases, vectors and pathogens, and their habitat. Global warming are likely to change the temporal and geographical distribution of infectious diseases, including those that are vector-borne such as West Nile fever, Rift Valley fever, Japanese encephalitis, bluetongue, malaria and visceral leishmaniasis, and other diarrheal diseases. The distribution and prevalence of vector-borne diseases may be the most significant effect of climate change. The impact of climate change on the emergence and re-emergence of animal diseases has been confirmed by a majority of countries. Emerging zoonotic diseases are increasingly recognized as a global and regional issue with potential serious human health and economic impacts and their current upward trends are likely to continue. Coordinated international responses are therefore essential across veterinary and human health sectors, regions and countries to control and prevent emerging zoonoses. A new early warning and alert systems is developing and introducing for enhancing surveillance and response to zoonotic diseases. And international networks that include public health, research, medical and veterinary laboratories working with zoonotic pathogens should be established and strengthened. Facing this challenging future, the long-term strategies for zoonotic diseases that may be affected by climate change is need for better prevention and control measures in susceptible livestock, wildlife and vectors in Korea. In conclusion, strengthening global, regional and national early warning systems is extremely important, as are coordinated research programmes and subsequent prevention and control measures, and need for the global surveillance network essential for early detection of zoonotic diseases.
Background: Subalpine ecosystems at high altitudes and latitudes are particularly sensitive to climate change. In South Korea, the prediction of the species richness of subalpine plant species under future climate change is not well studied. Thus, this study aims to assess the potential impact of climate change on species richness of subalpine plant species (14 species) in the 17 mountain national parks (MNPs) of South Korea under climate change scenarios' representative concentration pathways (RCP) 4.5 and RCP 8.5 using maximum entropy (MaxEnt) and Migclim for the years 2050 and 2070. Results: Altogether, 723 species occurrence points of 14 species and six selected variables were used in modeling. The models developed for all species showed excellent performance (AUC > 0.89 and TSS > 0.70). The results predicted a significant loss of species richness in all MNPs. Under RCP 4.5, the range of reduction was predicted to be 15.38-94.02% by 2050 and 21.42-96.64% by 2070. Similarly, under RCP 8.5, it will decline 15.38-97.9% by 2050 and 23.07-100% by 2070. The reduction was relatively high in the MNPs located in the central regions (Songnisan and Gyeryongsan), eastern region (Juwangsan), and southern regions (Mudeungsan, Wolchulsan, Hallasan, and Jirisan) compared to the northern and northeastern regions (Odaesan, Seoraksan, Chiaksan, and Taebaeksan). Conclusions: This result indicates that the MNPs at low altitudes and latitudes have a large effect on the climate change in subalpine plant species. This study suggested that subalpine species are highly threatened due to climate change and that immediate actions are required to conserve subalpine species and to minimize the effect of climate change.
Park, Chan;Kim, Dai-Gon;Seong, Mi-Ae;Seo, Jeonghyeon;Seol, Sunghee;Hong, You-Deog;Lee, Dong-Kun
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.22
no.3
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pp.195-201
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2013
Local governments are establishing their own greenhouse gas reduction goal and are playing a important role to respond to climatic changes. However, there are difficulties in quantitative analyses such as estimation of future greenhouse gas emission and computation of reduction potential, which are procedures required to establish mid to long term strategies to realize of low carbon society by each local governments. Also, reduction measures must reflect characteristics of each local government, since the reduction power of each local government can differ according to characteristics of each. In order to establish strategies that reflect characteristics of local governments, types of greenhouse gas emission from cities were classified largely into residential city, commercial city, residential commercial city, agriculture and fishery city, convergence city, and industrial city. As a result of analyzing basic unit of greenhouse gas emission by local government during 2007 in terms of per population, household and GRDP based on the type classification, significant results were deduced for each type. To manage the amount of the national greenhouse gas, reduction measures should be focused on the local governments that emits more than the average of each type's GHG emission.
According to 5th IPCC Climate Change Report, there is a very high likelihood that the frequency and intensity of extreme rainfall events will increase. In reality, flood damage has increased, and it is necessary to estimate the future probabilistic design rainfall amount that climate change is reflected. In this study, the future probabilistic design precipitation amount is estimated by analyzing trends of future annual maximum daily rainfall derived by RCP 8.5 scenarios and using the scale-invariance technique. In the first step, after reviewing the time-scale characteristics of annual maximum rainfall amounts for each duration observed from 60 sites operating in Korea Meterological Administration, the feasibility of the scale-invariance technique are examined using annual daily maximum rainfall time series simulated under the present climate condition. Then future probabilistic design rainfall amounts for several durations reflecting the effects of climate change are estimated by applying future annual maximum daily rainfall time series in the IDF curve equation derived by scale-invariance properties. It is shown that the increasing trend on the probabilistic design rainfall amount has resulted on most sites, but the decreasing trend in some regions has been projected.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.1
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pp.42-55
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2017
Since the phases and patterns of the climate adaptability of vegetation can greatly differ from region to region, an intensive pixel scale approach is required. In this study, Partial Least Squares (PLS) regression on satellite image-based vegetation index is conducted for to assess the effect of climate factors on vegetation productivity and to predict future productivity of forests vegetation in South Korea. The results indicate that the mean temperature of wettest quarter (Bio8), mean temperature of driest quarter (Bio9), and precipitation of driest month (Bio14) showed higher influence on vegetation productivity. The predicted 2050 EVI in future climate change scenario have declined on average, especially in high elevation zone. The results of this study can be used in productivity monitoring of climate-sensitive vegetation and estimation of changes in forest carbon storage under climate change.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.162-162
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2023
Climate change is a complex phenomenon having its impact on diverse sectors. Temperature and precipitation are two of the most fundamental variables used to characterize climate, and changes in these variables can have significant impacts on ecosystems, agriculture, and human societies. This study evaluated the historical (1981-2010) and future (2011-2100) climatic trends in the Seti-Gandaki basin of Nepal based on 5 km resolution Multi Model Ensemble (MME) of 18 Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-85 scenarios. For this study, ERA5 reanalysis dataset is used for historical reference dataset instead of observation dataset due to a lack of good observation data in the study area. Results show that the basin has experienced continuous warming and an increased precipitation pattern in the historical period, and this rising trend is projected to be more prominent in the future. The Seti basin hosts 13 operational hydropower projects of different sizes, with 10 more planned by the government. Consequently, the findings of this study could be leveraged to design adaptation measures for existing hydropower schemes and provide a framework for policymakers to formulate climate change policies in the region. Furthermore, the methodology employed in this research could be replicated in other parts of the country to generate precise climate projections and offer guidance to policymakers in devising sustainable development plans for sectors like irrigation and hydropower.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.169-169
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2020
According to the IPCC analysis, severe climate changes are projected to occur in Korea as the temperature is expected to rise by 3.2 ℃, the precipitation by 15.6% and the sea level by 27cm by 2050. It is predicted that the occurrence of abnormal climate phenomena - especially those such as increase of concentrated precipitation and extreme heat in the summer season and severe drought in the winter season - that have happened in Korea in the past 30 years (1981-2010) will continuously be intensified and accelerated. As a result, the impact on and vulnerability of the water management sector is expected to be exacerbated. This research aims to predict the climate change impacts on streamflow of Daecheong Lake area of Geum River in South Korea during the summer and winter seasons, which show extreme meteorological events, and ultimately develop an integrated policy model in response. We projected and compared the streamflow changes of Daecheong Lake area of Geum River in South Korea in the near future period (2020-2040) and the far future period (2041-2060) with the reference period (1991-2010) using the HEC-HMS model. The data from a global climate model HadGEM2-AO, which is the fully-coupled atmosphere-ocean version of the Hadley Centre Global Environment Model 2, and RCP scenarios (RCP4.5 and RCP8.5) were used as inputs for the HEC-HMS model to identify the river basins where cases of extreme flooding or drought are likely to occur in the near and far future. The projections were made for the summer season (July-September) and the winter season(November-January) in order to reflect the summer monsoon and the dry winter. The results are anticipated to be used by policy makers for preparation of adaptation plans to secure water resources in the nation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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