In this study the GFDL GCM generated (controlled run) zonal average temperature data are evaluated by comparing their EOFs with those from observed data. Even though the correlation matrices of observed and simulated data are shown significantly different (Polyak and North, 1997b), the EOFs derived are found very similar with very high pattern correlations. This means almost all the information (second-order statistics) derived from the observed data can be reproduced by the EOFs derived from the GFDL GCM simulates. Also, the EOFs from GFDL GCM were found to have more flexible structures than those from the observed. Thus, we may conclude that the GFDL GCM can simulate the Earth's energy balance system reasonably. However, more in detail research should be focused on the effect from various forcings on climate variability, as, in some cases, the effect of external forcings could shadow the system characteristics and mislead the simulation results.
기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 물류분야에 MFCA를 도입하기 위해 공급업체와 본사간의 MFCA 정보를 공유할 수 있는 데이터베이스를 구축하여 원활한 정보흐름이 이루어지도록 하였다. 또한 GCM 프로세스를 분석하여 물류 부문에 MFCA를 적용할 수 있도록 물량센터를 물류 기능별 프로세스에 맞춰 선정하도록 하였다. 마지막으로 MFCA Framework를 5가지로 설정(MFCA Database Management, MFCA Visualization, GCM Data Integration, GCM Data Tracking, MFCA Data Predict & Assignment)하여 각 기능별로 설명하였다. 이를 통해 그동안 환경친화적 물류활동을 구현하는 기업들이 MFCA를 도입하고자 할 경우 GCM 프로세스 중 MFCA를 적용하는 범위 및 적용대상을 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Supply chain including transportation expend the 21% of domestic energy consumption. It is necessary to diminish the excess energy usage at entire supply chain. This paper deals with the application of MFCA(Material Flow Cost Accounting) for SCM to save energy consumption. We construct the material center corresponding to each logistics function in order to apply the MFCA for GCM(Green Chain Management). We also construct the MFCA framework which consists of MFCA Database Management, MFCA Visualization, GCM Data Integration, GCM Data Tracking, and MFCA Data Predict & Assignment. We expect to help determining the range of logistics function to apply the MFCA for GCM.
우리나라도 세계적인 기후변화 추세에 따라 장래 수자원의 변동이 예상되고 있다. 이러한 문제에 대응하고 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 기후를 예측하는 기상모형으로부터 유용한 정보를 추출하여 활용하는 방안을 마련하여야 한다. 본 연구의 목적은 불확실성 분석을 통한 수자원 운영의 중심이 되는 국내 유역들에 대한 GCM모형의 활용성을 평가하는 것이다. 주된 기법은 Kolmogorov-Smirnov test를 이용하여 관측값과 GCM 모의값의 유의성을 평가하는 것이다. GCM의 시공간적 특성을 고려한 기법이 제안되었으며, 유럽의 ECMWF모형과 국내 기상연구소에서 모의한 서로 다른 해상도를 지니는 Metri-GCM의 표면 강수량과 표면온도 자료 등이 추출되어 적용되었다. 관측값으로는 유역대표 강수량, 온도, 유량 등의 자료가 적용되었다. 분석 결과 GCM의 유역별 적용성을 확인할 수 있었는데, 특히 온도 자료의 경우 대부분의 유역에 모든 모형의 모의 결과가 적용 가능함을 확인하였다.
General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.
본 연구에서는 아시아 몬순특성을 고려한 전지구모형(General Circulation model, GCM) 선정방법을 개발하고 방법의 적정성을 평가하였다. 몬순기후와 연관된 12개의 기후변수를 선정하였으며, GCM의 과거 기후재현성을 기준으로 모의성능 평가 매트릭스 및 평가체계를 구성하였다. 19개 GCM으로부터 아시아 몬순지역 및 과거(1976 ~ 2005년) 몬순기간에 대한 12개 기후변수를 관측자료와 비교하여 GCM의 기후모의 성능을 평가하였다. GCM의 평가순위 및 강수량 모의성능을 고려하여 적정 5개 GCM (NorESM1-M, bcc-csm1-1-m, CNRM-CM5, CMCC-CMS, CanESM2)을 선정하였다. 과거 몬순계절 및 월 평균 기후에 대하여 선정된 GCM의 기후재현성을 검증하였다. 선정된 5개 GCM은 12개 기후변수에 대한 아시아 지역의 관측 기후특성을 잘 재현하였으며, 전체 GCM을 사용하는 경우에 비해 모의값과 관측값 간의 오차를 줄일 수 있는 것으로 확인되었다.
The majority of projections of future climate come from Global Circulation Models (GCMs), which vary in the way they were modeled the climate system, and so it produces different projections about conceptualizing of the weather system. To implement climate change impact assessment, it is necessary to analyze trends of various GCMs and select appropriate GCM. In this study, climate data in 25 GCMs 41 outputs provided by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) was downscaled at eight stations. From preliminary analysis of variations in projected temperature, precipitation and evapotranspiration, five GCM outputs were identified as candidates for the climate change impact analysis as they cover wide ranges of the variations. Also, GCM outputs are compared with trends of HadGCM3-RA, which are established by the Korean Meteorological Administration. From the results, it can contribute to select appropriate GCMs and to obtain reasonable results for the assessment of climate change.
본 연구에서는 한강수계 경안천 유역을 대상으로 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 총 16개 GCMs에 의한 미래 기후자료와 SQM 상세화기법을 이용하여 경안천 유역을 대상으로 미래 기후자료를 도출하고 유역모형인 SWAT을 적용하여 과거부터 미래의 장기간에 대한 수문학적 변화를 분석하였다. 미래기간에 대해 GCM에 따른 차이를 분석한 결과 연간 강수량은 1,500 mm, 증발산량은 150 mm, 유출량은 1,380 mm, 평균값 대비 강수량은 -40 % ~ +60 %, 증발산량은 ±15 %, 유출량은 -60 % ~ +90 %로서 GCM에 따른 변동성이 크게 나타났다. 미래기간을 3개 기간으로 구분하여 기간별 기후변화 영향을 분석한 결과, 강수량, 증발산량, 유출량 모두 미래 후반기(2070~2099년)로 갈수록 점차 증가하며, RCP 8.5 시나리오 하에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 월별로는 미래 후반기로 갈수록 7~9월을 중심으로 강수량과 유출량이 증가하는 반면, 증발산량은 7월과 8월에 감소하고 9월과 10월에 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 GCM 자료에 따른 미래의 기후영향을 이해하고, GCM 기후자료에 따른 미래 기후영향의 불확실성을 판단하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
The objective of this study was to estimate the climate change impact on water quantity and quality to Saemanguem watershed using SWAT (Soil and water assessment tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed data from 2008 to 2017 for the study watershed. The $R^2$ (Determination coefficient), RMSE (Root mean square error), and NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient) were used to evaluate the model performance. RCP scenario data were produced from 10 GCM (General circulation model) and all relevant grid data including the major observation points (Gusan, Jeonju, Buan, Jeongeup) were extracted. The systematic error evaluation of the GCM model outputs was performed as well. They showed various variations based on analysis of future climate change effects. In future periods, the MIROC5 model showed the maximum values and the CMCC-CM model presented the minimum values in the climate data. Increasing rainfall amount was from 180mm to 250mm and increasing temperature value ranged from 1.7 to $5.9^{\circ}C$, respectively, compared with the baseline (2006~2017) in 10 GCM model outputs. The future 2030s and 2070s runoff showed increasing rate of 16~29% under future climate data. The future rate of change for T-N (Total nitrogen) and T-P (Total phosphorus) loads presented from -26 to +0.13% and from +5 to 47%, respectively. The hydrologic cycle and water quality from the Saemanguem headwater were very sensitive to projected climate change scenarios so that GCM model should be carefully selected for the purpose of use and the tendency analysis of GCM model are needed if necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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