The purpose of this article is analyzing the impacts of climate change on red pepper yield in Korea, with employing a panel data regression model. Our results show that there is a negative impacts of high temperature and precipitation amount on red pepper yields. Especially high temperature and rainfall in July cause serious damage to red pepper yield. According to the reduction schedule on greenhouse gas emission(RCP 8.5 scenario.), red pepper yield would be 25.4% lower than it is, for reasons of high temperature and rainfall damages by the end of 21st century.
최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.
지난 135년(1880~2014년) 동안 지구온난화에 따른 기후변화로 지구의 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며, 이는 수문현상에 영향을 미쳐 강우량 및 강우강도가 증가하는 경향성을 보이고 있다. 이처럼 기후변화로 말미암아 수문 현상의 변화에 따른 불확실성이 커져 물 순환 과정의 정확한 파악이 더욱 어려워지고 있다. 따라서 미래 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립 및 관리를 위해 기후변화를 고려한 물 수요 예측이 필요하다고 하겠다. 본 연구에서는 도시화에 따라 물수요가 변화하고 있는 안성천을 대상유역으로 선정하여 기후변화를 고려한 미래 물 부족량을 산정하고자 하였다. 이를 위해, 기후변화 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 이용하여 미래 유출량을 분석하였다. 미래 유출량을 토대로 정확한 물 수요 예측을 위해 통합수자원평가계획 모형인 K-WEAP 모형을 이용하여 소유역별 물수지 분석을 위한 네트워크 및 시나리오를 구성하였다. 또한 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)의 과거자료를 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인해 용수 이용량이 증가하고 있었으나 농업용수는 점차적으로 감소하고 있었다. 따라서 생활 및 공업 용수에 대한 수요를 충족하지 못해 미래 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었으며, 본 연구에서는 물부족 해소를 위한 방안으로 광역상수도 확충과 제한급수를 제시하여 분석을 수행하였다.
제방이 제 기능을 발휘하기 위해서는 홍수나 범람 등에 얼마나 견딜 수 있는지를 알아야 한다. 그러기 위해서는 무엇보다도 제방이 자연재해로부터 손상을 입게 되는 원인과 과정, 하천수의 침투로 인한 제체내부의 역학적 거동 등에 대한 충분한 이해와 지식을 함양해야 한다. 본 연구에서는 하천 제방에 대한 홍수취약성을 평가하는 새로운 기법을 제시하고 기후변화에 따라 변화하는 수위에 대하여 제방에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 먼저 2차원 지하수침투 모형인 SEEP/W를 이용하여 제방의 침투거동을 분석하여 침투안전성을 평가하였다. 침투거동뿐만 아니라 기후변화에 따른 하천환경여건을 고려하는 제방의 취약성 분석 기술이 필요함으로써 본 연구에서는 추가적으로 제방의 취약성 분석에 필요한 인자를 도출하여 제방의 홍수취약성지수(levee flood vulnerability index; LFVI)에 의한 취약성 평가기법을 새로이 개발 하였다. 대상지역을 국가하천과 지방하천으로 구분하였다. 이들 대표 제방지점에서 현재의 계획홍수위와 기후변화 시나리오 RCP8.5를 고려한 계획홍수위를 적용하여 제방의 활동 안전율과 제방홍수취약성지수를 분석하였다. 그리고 제방홍수취약성지수를 구성하는 각각 인자들에 대하여 기후변화에 따른 변화 정도를 파악하였다. 이들 인자들을 종합적으로 활용한 제방홍수취약성지수 값을 이용하여 최종적으로 기후변화에 따른 제방의 취약성을 추정할 수 있도록 하였다.
다양한 기후 연구에서는 지속적인 기후의 변화로 인한 기후 위기는 전지구적으로 아열대화와 사막화를 전망하고 있으며, 우리나라도 기후 변화로 인하여 담수 자원에 악영향을 미치고 있다. 대부분 가뭄은 기본적으로 강수량 부족에 의해 발생되며, 기상변수와 높은 상관관계를 나타내고 있다. 따라서 가뭄을 정량화하기 위한 연구들이 빈번하게 수행되며 다양한 가뭄지수들이 개발되고 있다. 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)는 가뭄 연구에 대표적으로 사용되는 지표이며 특히, SPEI는 강수와 증발산 사이의 물수지에 대한 평균 조건을 고려할 수 있는 것이 장점이다. 미래 가뭄 연구는 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)의 미래 시나리오를 이용하여 연구가 수행되고 있는데 새롭게 개발된 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 미래의 완화와 적응을 기반으로 5개의 시나리오로 구분되며, 사회 및 경제적 요소를 함께 내포하고 있어 현실적인 미래 기후를 예측할 수 있다. 과거 미래 가뭄 연구는 CMIP5의 미래 시나리오인 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오를 사용한 연구가 대부분이다. 따라서 새롭게 개발된 SSP 시나리오를 이용하여 미래 가뭄 예측 연구가 필요하다. 본 연구는 SSP 시나리오의 중간 단계인 SSP2-4.5와 가장 높은 단계인 SSP5-8.5의 기후 요소를 토대로 사용하여 우리나라 미래 기간의 SPI와 SPEI를 4개(3-, 6-, 9-, 12-month)의 기간으로 구분하여 산정하였다. 시·공간적 분석을 하기 위해 가까운 미래(2025-2060)와 먼 미래(2065-2100)로 구분하였으며, 격자별로 가뭄의 심도와 발생 면적을 분석하였다. 연구 결과로 SPI의 근 미래 극한 가뭄(<-2.0)은 높았으나, 먼 미래는 오히려 전국적으로 가뭄이 줄어들었다. SPEI는 일부 지역에서 적당한 건조상태(-1.5 ~ -1.0)가 산정되었으나, 대부분 극한 가뭄이 발생하였다.
수생태계는 다른 여러 생태계 중에서 가장 위험에 처해있으며, 기후변화로 인한 수온, 수문 수질의 변화는 수생태계와 담수 생물다양성에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 연구에서는 생물 생태학적으로 변화하는 세계적인 물 관리 패러다임에 따라 한강유역에서의 미래 수생태계 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 수생태 건강성 관측자료와 수질자료, SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역의 수생태를 평가하는 것이다. 본 연구에서 선정한 수생태계 건강성 조사자료로 국립환경과학원에서 8년간(2008년~2015년) 봄과 가을 2차례에 걸쳐 모니터링 한 부착돌말류(TDI), 저서형 대형무척추동물(BMI), 어류(FAI)에 대한 수생태 등급자료 및 해당 지점에 대한 수온 및 수질자료를 이용하였다. 수집한 결과를 DB(T-N, $NH_4N$, $NO_3N$, T-P, PO4P)에 대한 수생태 등급의 상관성을 분석하고 수온 수질인자에 따른 수생태 등급을 나타내어 미래 기후변화에 따른 수생태 건강성 평가 및 예측을 실시하고자 하였다. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형은 유역의 신뢰성 있는 유역 수문, 수질 모의 및 기후변화 영향평가를 위하여 활용되었다. SWAT 모형을 이용하여 한강유역의 다목적댐(3개), 발전용댐(1개), 다기능보(3개) 운영을 고려하였고, 237개의 표준유역으로 분할한 뒤 수문 및 수질 모의를 수행하였다. 모형의 적용성 평가를 위해 댐 및 보의 유입량, 증발산량, 토양수분, 지하수위, SS, T-N, T-P에 대하여 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2015)을 수행하였다. 기후변화에 따른 수문, 수질 및 수생태 평가를 위해 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 수생태를 평가하였다.
Subalpine and alpine ecosystems are especially vulnerable to temperature increases. Betula ermanii Cham. (Betulaceae) is a dominant broad-leaved tree species in the subalpine zone and is designated as a 'Climate-sensitive Biological Indicator Species' in South Korea. This study aimed to predict the potential distribution of B. ermanii under current and future climate conditions in South Korea using the MaxEnt model. The species distribution models showed an excellent fit (AUC=0.99). Among the climatic variables, the most critical factors shaping B. ermanii distribution were identified as the maximum temperature of warmest month (Bio5; 64.8%) and annual mean temperature (Bio1; 20.3%). Current potential habitats were predicted in the Baekdudaegan mountain range and Mt. Hallasan, and the area of suitable habitat was 1531.52 km2, covering 1.57% of the Korean Peninsula. With global warming, future climate scenarios have predicted a decrease in the suitable habitats for B. ermanii. Under RCP8.5-2070s, in particular, habitat with high potential was predicted only in several small areas in Gangwon-do, and the total area suitable for the species decreased by up to 97.3% compared to the current range. We conclude that the dominant factor affecting the distribution of B. ermanii is temperature and that future temperature rises will increase the vulnerability of this species.
It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.
Chungnam region has established and executed the 2nd Climate Change Adaptation Initiative Execution Plan (2017~2021) based on the Framework Act on Low Carbon, Green Growth. The Execution Plan is established based on the results of climate change vulnerability assessment using the CCGIS, LCCGIS, and VESTAP analysis tools. However, the previously developed climate change vulnerability assessment tools (CCGIS, LCCGIS, VESTAP) cannot reflect the local records and the items and indices of new assessment. Therefore, this study developed a prototype of climate change vulnerability assessment analysis tool that, unlike the previous analysis tools, designs the items and indices considering the local characteristics and allows analysis of grid units. The prototype was used to simulate the vulnerability to forest fires of eight cities and seven towns in Chungcheongnam-do Province in the 2010s, 2020s, and 2050s based on the RCP (Representative Concentration Pathways) 8.5 Scenario provided by the Korea Meteorological Administration. Based on the analysis, Chungcheongnam-do Province's vulnerability to forest fires in the 2010s was highest in Seocheon-gun (0.201), followed by Gyeryong-si (0.173) and Buyeo-gun (0.173) and the future prospects in the 2050s was highest in Seocheon-gun (0.179), followed by Gyeryong-si (0.169) and Buyeo-gun (0.154). The area with highest vulnerability to forest fires in Chungcheongnam-do Province was Biin-myeon, Seocheon-gun and the area may become most vulnerable was Pangyo-myeon, Seocheon-gun. The prototype and the results of analysis may be used to establish the directions and strategies in regards to the vulnerability to wild fires to secure each local government's 2nd execution plan and attainability.
The impact of global warming on the south Asian summer monsoon is of critical importance for the large population of this region. This study aims to investigate the future changes of the precipitation extremes during pre-monsoon and monsoon, across this region in a more organized regional structure. The study area is divided into six major divisions based on the Köppen-Geiger's climate structure and 10 sub-divisions considering the geographical locations. The future changes of extreme precipitation indices are analyzed for each zone separately using five indices from ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices); R10mm, Rx1day, Rx5day, R95pTOT and PRCPTOT. 10 global climate model (GCM) outputs from the latest CMIP6 under four combinations of SSP-RCP scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) are used. The GCMs are bias corrected using nonparametric quantile transformation based on the smoothing spline method. The future period is divided into near future (2031-2065) and far future (2066-2100) and then the changes are compared based on the historical period (1980-2014). The analysis is carried out separately for pre-monsoon (March, April, May) and monsoon (June, July, August, September). The methodology used to compare the changes is probability distribution functions (PDF). Kernel density estimation is used to plot the PDFs. For this study we did not use a multi-model ensemble output and the changes in each extreme precipitation index are analyzed GCM wise. From the results it can be observed that the performance of the GCMs vary depending on the sub-zone as well as on the precipitation index. Final conclusions are made by removing the poor performing GCMs and by analyzing the overall changes in the PDFs of the remaining GCMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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