This study employs a structural time series method in order to model and estimate stochastic trend of surface temperatures of the globe, Northern Hemisphere, and Northeast Asia ($20^{\circ}N{\sim}60^{\circ}N$, $100^{\circ}E{\sim}150^{\circ}E$). For this study the reanalysis data CRUTEM3 (CRU/Hadley Centre gridded land-surface air temperature Version 3) is used. The results show that in these three regions range from $0.268^{\circ}C$ to $0.336^{\circ}C$ in 1997, whereas these vary from $0.423^{\circ}C$ to $0.583^{\circ}C$ in 2007. The annual mean temperature over Northeast Asia has increased by $0.031^{\circ}C$ in 2007 compared to 1997. The climate change in surface temperatures over Northeast Asia is slightly higher than that over the Northern Hemisphere.
작물의 생산성은 생식기간 중 고온에 노출되면 감소한다. IPCC 5차 평가보고서는 고온의 빈도가 미래에 계속 증가할 것이며, 이는 세계 식량 공급에 영향을 미칠 것으로 전망하였다. 이 연구에서는 기상청의 Had GEM2-AO(the coupled atmosphere-ocean model of Hadley Centre Global Environmental Model version 2) 기후모델과 FAO/IIASA의 GAEZ(Global Agro-Ecological Zone) 작물모델 자료를 이용하여 전 지구 규모에서 4개의 주요 작물(쌀, 옥수수, 콩, 밀)에 대하여 기후변화로 인한 작물의 고온 스트레스를 평가하였다. 과거기간(1961~1990년)에 비해 미래(2070~2090년)에 생식기간 동안 최고기온은 약 $1.8{\sim}3.5^{\circ}C$ 상승할 것으로 전망되며, RCP2.6 시나리오에 비해 RCP8.5 시나리오에 따른 기온 상승이 더 클 것으로 전망된다. 특히 열 스트레스는 북반구 $30{\sim}50^{\circ}N$에 위치한 작물 생산 지역에 극심한 피해를 발생시킬 것으로 전망된다. RCP8.5 시나리오에 따르면 모든 작물에 대해서 전체 재배지역의 약 20%는 현재에 경험하지 못한 극단적인 고온 스트레스를 경험하게 될 것이며, 특히 북아메리카에서 쌀과 콩의 고온 스트레스 강도가 클 것으로 전망된다. 기후변화를 완화하기 위한 노력 없이 현재 추세대로 온실기체를 계속 배출한다면 온대 및 아열대 지역에서의 농업이 고온에 크게 영향을 받을 것으로 전망되며, 이는 작물의 대부분을 수입에 의존하는 우리나라 식량안보에 큰 위협이 될 수 있다. 그러므로 기후변화에 따른 식량안보에 대하여 지속적인 예측이 수행되어야 하며, 적응 전략 개발 및 적절한 농업 정책 등이 필요하다.
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 CLUE-s(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent)와 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5 및 8.5 HadGEM3-RA(Hadley Centre Global Environmental Model version 3 Regional Atmosphere)시나리오를 사용하여 미래 농지이용 변화와 기후변화가 관개 필요수량에 미치는 영향을 평가하였다. 논산시(55,517.9ha)의 농지이용 항목으로 논, 밭, 시설재배지를 고려하고 DIROM (Daily Irrigation Reservoir Operation Model)을 이용해 탑정저수지 수혜구역(5,713.3ha)에 대한 관개 필요수량(Irrigation Water Requirement, IWR)을 추정하였다. CLUE-s를 이용한 미래 농지이용 변화를 모의하기 위해 환경부의 2007년, 2013년, 2019년의 토지피복도 6개 항목(수역, 시가지, 논, 밭, 산림, 시설재배지)을 적용하였다. 그 결과, 2100년은 2013년에 비해 논과 밭이 5.0%, 7.6% 감소했으며, 시설재배지는 24.7% 증가하는 것으로 전망되었다. 미래의 농지이용과 기후변화를 모두 고려한 경우의 RCP 4.5 및 RCP 8.5 모두 2090s(2090~2099) IWR은 미래 기후변화만 고려한 경우에 비해 논과 밭에서는 각각 2.1%, 1.0% 감소하고 시설재배지에서는 11.4% 증가하는 것으로 전망되었다.
According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the present supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPCC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea. Result of this research may improve consistency and reliability of simulation weather data or climate change in order to take advantage of SRES and PRECIS QUMP. It is expected that these calculated test reference years will be useful to the designers of solar energy systems, as well as those who need daily solar radiation data for South Korea. Also, those results may contribute zero carbon and design of sustainable architecture establishing future typical weather data that should be gone ahead to energy efficient building design using renewable energy systems.
Evapotranspiration (ET) is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for estimating irrigation water requirements. In this study, artificial neural network (ANN) models for reference crop evapotranspiration ($ET_0$) estimation were developed on a monthly basis (May~October). The models were trained and tested for Suwon, Korea. Four climate factors, daily maximum temperature ($T_{max}$), daily minimum temperature ($T_{min}$), rainfall (R), and solar radiation (S) were used as the input parameters of the models. The target values of the models were calculated using Food and Agriculture Organization (FAO) Penman-Monteith equation. Future climate data were generated using LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator), stochastic weather generator, based on HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A1B scenario. The evapotranspirations were 549.7 mm/yr in baseline period (1973-2008), 558.1 mm/yr in 2011-2030, 593.0 mm/yr in 2046-2065, and 641.1 mm/yr in 2080-2099. The results showed that the ANN models achieved good performances in estimating future reference crop evapotranspiration.
The objective of this study is to evaluate the hydrologic impacts of climate and land use changes in a rural small watershed. HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A2 scenario and LARS-WG (Long Ashton Research Station - Weather Generator) were used to generate future climatic data. Future land use data were also generated by the CA-Markov (Cellular Automata-Markov) method. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used to evaluate hydrologic impacts. The SWAT model was calibrated and validated with stream flow measured at the Baran watershed in Korea. The SWAT model simulation results agreed well with observed values during the calibration and validation periods. In this study, hydrologic impacts were analyzed according to three scenarios: future climate change (Scenario I), future land use change (Scenario II), and both future climate and land use changes (Scenario III). For Scenario I, the comparison results between a 30-year baseline period (1997~2004) and a future 30-year period (2011~2040) indicated that the total runoff, surface runoff, lateral subsurface runoff, groundwater discharge, and evapotranspiration increased as precipitation and temperature for the future 30-year period increased. The monthly variation analysis results showed that the monthly runoff for all months except September increased compared to the baseline period. For Scenario II, both the total and surface runoff increased as the built-up area, including the impervious surface, increased, while the groundwater discharge and evapotranspiration decreased. The monthly variation analysis results indicated that the total runoff increased in the summer season, when the precipitation was concentrated. In Scenario III, the results showed a similar trend to that of Scenario II. The monthly runoff for all months except October increased compared to the baseline period.
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.
본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000-2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시한다.
This study is to investigate future changes in carbon cycle using the HadGEM2-Carbon Cycle simulations driven by $CO_2$ emissions. For experiment, global carbon budget is integrated from the two (8.5/2.6) representative concentration pathways (RCPs) for the period of 1860~2100 by Hadley Centre Global Environmental Model, version 2, Carbon Cycle (Had-GEM2-CC). From 1985 to 2005, total cumulative $CO_2$ amount of anthropogenic emission prescribed as 156 GtC. The amount matches to the observed estimates (CDIAC) over the same period (136 GtC). As $CO_2$ emissions into the atmosphere increase, the similar increasing tendency is found in the simulated atmospheric $CO_2$ concentration and temperature. Atmospheric $CO_2$ concentration in the simulation is projected to be 430 ppm for RCP 2.6 at the end of the twenty-first century and as high as 931 ppm for RCP 8.5. Simulated global mean temperature is expected to rise by $1.6^{\circ}C$ and $3.5^{\circ}C$ for RCP 2.6 and 8.5, respectively. Land and ocean carbon uptakes also increase in proportion to the $CO_2$ emissions of RCPs. The fractions of the amount of $CO_2$ stored in atmosphere, land, and ocean are different in RCP 8.5 and 2.6. Further study is needed for reducing the simulation uncertainty based on multiple model simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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