The objective of this study is to quantitatively analyze climate change effects by using statistical trends and a watershed model in the Yongdam dam watershed. The annual average air temperature was found to increase with statistical significance. In particular, greater increases were observed in autumn. Also, this study was performed to evaluate the potential climate change in the streamflow and water temperature using a watershed model (HSPF) with RCP climate change scenarios. The streamflow of Geum river showed a decrease of 5.1% and 0.2%, respectively, in the baseline data for the 2040s and 2080s. The seasonal impact of future climate change on the streamflow showed a decrease in the summer and an increase in the winter. The water temperature of Geum river showed an average increase of 0.7~1.0℃. Especially, the water temperature of Geum river showed an increase of 0.3~0.5℃ in the 2040s and 0.5~1.2℃ in the 2080s. The seasonal impact of future climate change on the water temperature showed an increase in winter and spring, with a decrease in summer. Therefore, it was determined that a statistical analysis-based meteorological and quantitative forecast of streamflow and water temperature using a watershed model is necessary to assess climate change impact and to establish plans for future water resource management.
Evapotranspiration is a key element in designing and operating agricultural hydraulic structures. The profound effect of climate change to local agro-hydrological systems makes it inevitable to study the potential variability in evapotranspiration rate in order to develop policies on future agricultural water management as well as to evaluate changes in agricultural environment. The APEX-Paddy model was used to simulate local evapotranspiration responses to climate change scenarios. Nine Global Climate Models(GCMs) downscaled using a non-parametric quantile mapping method and a Multi?Model Ensemble method(MME) were used for an uncertainty analysis in the climate scenarios. Results indicate that APEX-Paddy and the downscaled 9 GCMs reproduce evapotranspiration accurately for historical period(1976~2005). For future periods, simulated evapotranspiration rate under the RCP 4.5 scenario showed increasing trends by -1.31%, 2.21% and 4.32% for 2025s(2011~2040), 2055s(2041~2070) and 2085s(2071~2100), respectively, compared with historical(441.6 mm). Similar trends were found under the RCP 8.5 scenario with the rates of increase by 0.00%, 4.67%, and 7.41% for the near?term, mid?term, and long?term periods. Monthly evapotranspiration was predicted to be the highest in August, July was the month having a strong upward trend while. September and October were the months showing downward trends in evapotranspiration are mainly resulted from the shortening of the growth period of paddy rice due to temperature increase and stomatal closer as ambient $CO_2$ concentration increases in the future.
This study conducted an assessment of potential impacts on the drought in agricultural reservoirs using the recently proposed SSP (Shared Socioeconomic Pathways) scenarios by IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). This study assesses the potential impact of climate change on agricultural water resources and infrastructure vulnerability within Gyeongsangnam-do, focusing on 15 agricultural reservoirs. The assessment was based on the KRC (Korea Rural Community Corporation) 1st vulnerability assessment methodology using RCP scenarios for 2021. However, there are limitations due to the necessity for climate impact assessments based on the latest climate information and the uncertainties associated with using a single scenario from national standard scenarios. Therefore, we applied the 13 GCM (General Circulation Model) outputs based on the newly introduced SSP scenarios. Furthermore, due to difficulties in data acquisiton, we reassessed potential impacts by redistributing weights for proxy variables. As a main result, with lower future potential impacts observed in areas with higher precipitation along the southern coast. Overall, the potential impacts increased for all reservoirs as we moved into the future, maintaining their relative rankings, yet showing no significant variability in the far future. Although the overall pattern of potential impacts aligns with previous evaluations, reevaluation under similar conditions with different spatial resolutions emphasizes the critical role of meteorological data spatial resolution in assessments. The results of this study are expected to improve the credibility and accuracy formulation of vulnerability employing more scientific predictions.
The effect of potential future climate change on the storage rate of paddy field during storm periods (June - September) was assessed using the daily paddy water balance model. 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 2020s, 2050s and 2080s was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 30 years weather data. The future (2020s, 2050s and 2080s) rainfall, storage and irrigation of paddy field, runoff in paddy levee and ponding depth were analyzed for the A2 and B2 climate change scenarios based on a base year (2005). The future irrigation change of paddy field was projected to increase by decrease in rainfall. So, runoff change in paddy levee was decrease slightly, future storage change of paddy was projected to increase.
This study evaluated the soil loss considering the R-Factor value following the climate change. To calculate the soil loss of the basin in Jaun-ri, Hongcheon-gun which is the study area, the future climate change scenario and convenience revision were used to build the past 30 years, future 30 years R-Factor and it was applied to USLE model. As a result, as the R-Factor value declined a little in the future, the soil loss was also reduced but it corresponds to the 'very high' according to the OECD soil loss grade so the solution to reduce the soil loss is necessary and it can be used for another study material.
Recently, climate change around the world due to global warming has became an important issue and damages by climate change have a bad effect on human life. Changes of Sea Surface Temperature(SST) is associated with natural disaster such as Typhoon and El Nino. So we predicted daily future SST using Statistical Downscaling Method and CGCM 3.1 A1B scenario. 9 points of around Korea peninsular were selected to predict future SST and built up a regression model using Multiple Linear Regression. CGCM 3.1 was simulated with regression model, and that comparing Probability Density Function, Box-Plot, and statistical data to evaluate suitability of regression models, it was validated that regression models were built up properly.
This study analyzed the change of flowout and suspend solid in Andong and Imha basin according to the climate change to develop evaluation index about turbid water occurrence possibility and to support the countermeasures for turbid water management using GIS-based Soil and Water Assessment Tools (SWAT). MIROC3.2 hires model values of A1B climate change scenario that were supplied by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) were applied to future climage change data. Precipitation and temperature were corrected by applying the output value of 20th Century Climate Coupled Model (20C3M) based on past climate data during 1977 and 2006 and downscaled with Change Factor (CF) method. And future climate change scenarios were classified as three periods (2020s, 2050s, 2080s) and the change of flowout and suspended solid according to the climate change were estimated by coupling modeled value with SWAT model.
By IPCC climate change scenario, the socioeconomic actions such as the land use change are closely associated with the climate change as an up zoning action of urban development to increase green gas emission to atmosphere. Prediction of the land use change with rational quality can provide better data for understanding of the climate change in future. This study aims to predict land use change of Cheongju in future and SLEUTH model is used to anticipate with the status quo condition, in which the pattern of land use change in future follows the chronical tendency of land use change during last 25 years. From 40 years prediction since 2000 year, the area urbanized compared with 2000 year increases up to 87.8% in 2040 year. The ratios of the area urbanized from agricultural area and natural area in 2040 are decreased to 53.1% and 15.3%, respectively.
This paper presents the development and validation methods of the FUTURE (FUel cycle analysis Tool for nUcleaR Energy) code, which was developed for a dynamic material flow evaluation and economic analysis of the nuclear fuel cycle. This code enables an evaluation of a nuclear material flow and its economy for diverse nuclear fuel cycles based on a predictable scenario. The most notable virtue of this FUTURE code, which was developed using C# and MICROSOFT SQL DBMS, is that a program user can design a nuclear fuel cycle process easily using a standard process on the canvas screen through a drag-and-drop method. From the user's point of view, this code is very easy to use thanks to its high flexibility. In addition, the new code also enables the maintenance of data integrity by constructing a database environment of the results of the nuclear fuel cycle analyses.
To build a distribution model for Haemadipsa rjukjuana, we collected current occurrences of the species on Heuksando with adjacent islands. Based on current locations and 19 climate variables with DEM (digital elevation model), we built the MaxEnt (maximum entropy) species distribution model for H. rjukjuana in the islands. Then, we applied the MaxEnt model to the mainland of Korea with the current climate condition and topology. In addition to the current distribution scenario, we predicted the future distribution scenarios in Korea by Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models. Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 585 of two CMIP6 models(GISS-E2-1 and INM-CM4-8) from 2040 to 2100 were used for the future projection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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