The objective of this study was to estimate the climate change impact on inflow to Namgang Dam using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed flow data from 2003 to 2014 for the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Calibration results showed that the annual mean inflow were within ${\pm}5%$ error compared to the observed. $R^2$ were ranged 0.61~0.87, RMSE were 1.37~7.00 mm/day, NSE were 0.47~0.83, and RMAE were 0.25~0.73 mm/day for daily runoff, respectively. Climate change scenarios were obtained from the HadGEM3-RA. The quantile mapping method was adopted to correct bias that is inherent in the climate change scenarios. Based on the climate change scenarios, calibrated SWAT model simulates the future inflow and evapotranspiration for the study watershed. The expected future inflow to Namgang dam using RCP 4.5 is increasing by 4.8 % and RCP 8.5 is increasing by 19.0 %, respectively. The expected future evapotranspiration for Namgang dam watershed using RCP 4.5 is decreasing by 6.7 % and RCP 8.5 is decreasing by 0.7 %, respectively.
Purpose: Agriculture, which is heavily influenced by climate conditions, is one of the industries most affected by climate change. In this respect, various studies on the impact of climate change on the agricultural market have been conducted. Since climate change is a long-term phenomenon for more than a decade, long-term projections of agricultural prices as well as climate variables are needed to properly analyze the impact of climate change on the agricultural market. However, these long-term price projections are often major constraints on studies of climate changes. The purpose of this study is to analyze the impacts of climate changes on the Korean onion market using ex-post analysis approach in order to avoid the difficulties of long-term price projections. Research design, data and methodology: This study develops an annual dynamic partial equilibrium model of Korean onion market. The behavioral equations of the model were estimated by OLS based on the annual data from 1988 to 2018. The modelling system is first simulated to have actual onion market conditions from 2014 to 2018 as a baseline and then compared it to the scenario assuming the climatic conditions under RCP8.5 over the same period. Scenario analyses were simulated by both comparative static and dynamic approach to evaluate the differences between the two approaches. Results: According to the empirical results, if the climate conditions under RCP8.5 were applied from 2014 to 2018, the yield of onion would increase by about 4%, and the price of onion would decrease from 3.7% to 17.4%. In addition, the average price fluctuation rate over the five years under RCP8.5 climate conditions is 56%, which is more volatile than 46% under actual climate conditions. Empirical results also show that the price decreases have been alleviated in dynamic model compared with comparative static model. Conclusions: Empirical results show that climate change is expected to increase onion yields and reduce onion prices. Therefore, the appropriate countermeasures against climate change in Korean onion market should be found in the stabilization of supply and demand for price stabilization rather than technical aspects such as the development of new varieties to increase productivity.
본 연구에서는 보령댐 유역($163.6km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델, GCM (General Circulation Model) 기후변화 시나리오와 다중회귀분석으로 산정한 미래 방류량을 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 물부족을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며, SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2007~2010)과 검증(2010~2016)을 실시하였다. 기후변화를 반영하기 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP (Representative Concentration Pathway)4.5와 RCP 8.5 시나리오를 SPI와 극한 가뭄지수로 분석하여 RCP 8.5 BCC-CSM1-1-M을 극한 가뭄 시나리오로 선정하였다. 2005년부터 2016년까지의 일별 관측자료로 다중회귀분석하여 월별 방류량 추정식을 만들었고, 1월부터 12월까지 각 식들의 결정계수 $R^2$는 0.57 이상으로 나타났다. 선정된 극한 가뭄 시나리오 기상자료를 방류량 추정식에 대입하여 미래기간 일별 방류량을 구축하였다. SWAT 수문평가 결과, S3 (2037~2046) 기간 봄철 저수량이 34.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Runs 이론을 바탕으로 물부족의 심도를 구한 다음 재현기간에 따른 빈도해석을 하였다. 5~10년 빈도의 심도로 발생하는 물부족이 미래기간에 발생하는 빈도로 보령댐의 물부족을 평가하였다. 물부족 평가 결과, S3 (2037~2046) 기간에서 5~10년 빈도의 심도를 가지는 물부족이 기준기간(2007~2016) 보다 2회 더 발생하였으며 S3 (2037~2046)에 물부족 계획 수립이 필요하다고 판단하였다.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
Mehboob, Muhammad Shafqat;Panda, Manas Ranjan;Kim, Yeonjoo
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.116-116
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2020
Gilgit-Baltistan (GB) is a highly mountainous and remote region covering 45% of Upper Indus Basin (UIB) with around 1.8 million population is vulnerable to climate change and socio-economic growth makes water resources management and planning more complex. To understand the water scarcity in the region this study is carried out to project water supply and demand for agricultural and domestic sector under various climate-socio-economic scenarios in five sub catchments of GB i.e., Astore, Gilgit, Hunza, Shigar and Shyok for a period of 2015 to 2050 using Water Evaluation and Planning (WEAP) model. For climate change scenario ensembled mean of three global climate models (GCMs) was used under three different Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios (RCP2.6, RCP6.0 and RCP8.5). The Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) and agricultural Land Development (LD) scenarios were combined with climate scenarios to develop climate-socio-economic scenario. Our results indicate that the climate change and socio-economic growth would create a gap between supply and demand of water in the region, with socio-economic growth (e.g. agricultural and population) as dominant external factor that would reduce food production and increase poverty level in the region. Among five catchments only Astore and Gilgit will face shortfall of water while Shyoke would face shortfall of water only under agricultural growth scenarios. We also observed that the shortfall of water in response to climate-socio-economic scenarios is totally different over two water deficient catchments due to its demography and geography. Finally, to help policy makers in developing regional water resources and management policies we classified five sub catchments of UIB according to its water deficiency level.
기후 변화는 한반도 가뭄 특성에 영향을 미칠 것으로 예측되지만 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구는 지면 모델링 시스템 중 하나인 WRF-Hydro 모형에 기후변화와 토지이용 시나리오를 이용하여 한반도 미래 가뭄을 예측하는 것을 목표로 하였다. 기후 변화 자료는 RCP2.6과 RCP8.5 시나리오, 지표면 변화 자료는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway, SSP) 시나리오를 사용하였다. 임계수준 방법을 적용하여 유출량과 순일차 생산량(Net Primary Productivity, NPP)값을 이용한 미래 수문학적 가뭄과 생태학적 가뭄을 정의하였고, 각 시나리오 별 가뭄의 기간과 강도의 특성을 평가하였다. 수문학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 가까운 미래(2031-2050)와 RCP8.5-SSP2 먼 미래(2080-2099) 시나리오에서, 생태학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 긴 가뭄 기간을 보였다. 가뭄 강도는 가뭄 기간과 다르게, 두 가뭄 모두 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 큰 강도를 보였다. 수문학적 가뭄의 경우 RCP2.6-SSP2 먼 미래가 가장 심도가 크고 임계수준의 크기의 영향을 많이 받았다. 그러나 생태학적 가뭄 심도는 RCP2.6-SSP2 가까운 미래와 RCP2.6-SSP2 먼 미래에서 큰 심도를 보이고, 임계수준에 따른 심도 크기의 시나리오 별 차이는 작았다. 이 연구는 기후변화와 토지이용변화에 따른 한반도 미래 수문학적 및 생태학적 가뭄 특성을 이해하고 관리하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
Recently, major cities in Korea are suffering from frequent urban flooding caused by heavy rainfall. Such urban flooding mainly occurs due to the limited design capacity of the current drainage network, which increases the vulnerability of the cities to cope with intense precipitation events brought about by climate change. In other words, it can be interpreted that runoff exceeding the design capacity of the drainage network and increased impervious surfaces in the urban cities can overburden the current drainage system and cause floods. The study presents the green roof as a sustainable solution for this issue, and suggests the pre-design using the LID controls model in SWMM to establish more specific flood prevention system. In order to conduct the computer simulation in connection with Korean climate, the study used the measured precipitation data from Cheonan Station of Korea Meteorological Administration (KMA) and the forecasted precipitation data from RCP 8.5 scenario. As a result, Extensive Green Roof System reduced the peak runoff by 53.5% with the past storm events and by 54.9% with the future storm events. The runoff efficiency was decreased to 4% and 7%. This results can be understood that Extensive Green Roof System works effectively in reducing the peak runoff instead of reducing the total stormwater runoff.
본 연구는 미래기후변화에 따른 청미천 유역의 향후 수질 변화를 검토하고, 최적관리기법으로의 접근을 이용한 비점오염물질 저감 대책의 유효성을 살펴보는 것을 목적으로 수행되었다. 기후변화에 따른 미래 수문 및 수질변수의 변화를 살펴보기 위하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 이용하였으며, SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용하여 보정하였다. 구축된 Representative Concentration Pathway(RCP) 시나리오 중 RCP 4.5 및 8.5 두 개 시나리오를 이용하여 미래 기후를 고려하였다. 모의 결과로부터 기후 변화가 심화될수록 강우 및 비점오염물질의 유출이 증가하는 것으로 예측되었다. 또한 적절한 최적관리기법을 통해 비점오염물질의 총량뿐만 아니라 시간에 따른 변동성도 함께 효과적으로 저감될 수 있는 것으로 판단된다.
This study was conducted to predict the changes of potential distribution for invasive alien plant, Conyza bonariensis in Korea. C. bonariensis was found in southern Korea (Jeju, south coast, southwest coast). The habitats of C. bonariensis were roadside, bare ground, farm area, and pasture, where the interference by human was severe. Due to the seed characteristics of Compositae, C. bonariensis take long scattering distance and it will easily spread by movement of wind, vehicles and people. C. canadensis in same Conyza genus has already spread on a national scale and it is difficult to manage. We used maximum entropy modeling (MaxEnt) for analyzing the environmental influences on C. bonariensis distribution and projecting on two different RCP scenarios, RCP 4.5 and RCP 8.5. The results of our study indicated annual mean temperature, elevation and temperature seasonality had higher contribution for C. bonariensis potential distribution. Area under curve (AUC) values of the model was 0.9. Under future climate scenario, the constructed model predicted that potential distribution of C. bonariensis will be increased by 338% on RCP 4.5 and 769% on RCP 8.5 in 2100s.
Extreme floods occur more often recently as the frequency of extreme storm events increase due to the climate change. Because the extreme flood exceeding the design flood can cause large-scale disasters, it is important to predict and prepare for the future extreme flood. Flood flow is affected by two main factors; rainfall and land use. To predict the future extreme flood, both changes in rainfall due to the climate change and land use should be considered. The objective of this study was to simulate the future design flood in the Hwangguji river watershed, South Korea. The climate and land use change scenarios were derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. Conversion of land use and its effects (CLUE) and hydrologic modelling system (HEC-HMS) models were used to simulate the land use change and design flood, respectively. Design floods of 100-year and 200-year for 2040, 2070, and 2100 under the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed. The land use change simulation described that the urban area would increase, while forest would decrease from 2010 to 2100 for both the RCP4.5 and 8.5 scenarios. The overall changes in design floods from 2010 to 2100 were similar to those of probable rainfalls. However, the impact of land use change on design flood was negligible because the increase rate of probable rainfall was much larger than that of curve number (CN) and impervious area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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