According to the standard guidelines of design flood (MLTM, 2012; MOE, 2019), the design flood is calculated based on past precipitation. However, due to climate change, the frequency of extreme rainfall events is increasing. Therefore, it is necessary to analyze future floods' volume by using climate change scenarios. Meanwhile, the standard guideline was revised by MOE (Ministry of Environment) recently. MOE proposed modified Huff distribution and new CN (Curve Number) value of forest and paddy. The objective of this study was to analyze the change of flood volume by applying the modified Huff and newly proposed CN to the probabilistic precipitation based on SSP and RCP scenarios. The probabilistic rainfall under climate change was calculated through RCP 4.5/8.5 scenarios and SSP 245/585 scenarios. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System) was simulated for evaluating the flood volume. When RCP 4.5/8.5 scenario was changed to SSP 245/585 scenario, the average flood volume increased by 627 ㎥/s (15%) and 523 ㎥/s (13%), respectively. By the modified Huff distribution, the flood volume increased by 139 ㎥/s (3.76%) on a 200-yr frequency and 171 ㎥/s (4.05%) on a 500-yr frequency. The newly proposed CN made the future flood value increase by 9.5 ㎥/s (0.30%) on a 200-yr frequency and 8.5 ㎥/s (0.25%) on a 500-yr frequency. The selection of climate change scenario was the biggest factor that made the flood volume to transform. Also, the impact of change in Huff was larger than that of CN about 13-16 times.
본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
Historical, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios from HadGEM2-AO are dynamically downscaled over the northeast East Asia with WRFV3.4. The horizontal resolution of the produced data is 12.5 km and the periods of integration are 1979~2010 for historical and 2019~2100 for both RCP4.5 and RCP8.5. We analyze the time series, climatology, EOF and extreme climate in terms of 2 m-temperature and precipitation during 30-year for the Historical (1981~2010) and RCP4.5 and RCP8.5 (2071~2100) scenarios. According to the result, the temperature of the northeast Asia centered at the Korean Peninsula increase 2.9 and $4.6^{\circ}C$ in the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, respectively, by the end of the 21st century. The temperature increases with latitude and the increase is larger in winter rather than in summer. The annual mean precipitation is expected to increase by about $0.3mm\;day^{-1}$ in RCP4.5 scenario and $0.5mm\;day^{-1}$ in RCP8.5 scenario. The EOF analysis is also performed for both temperature and precipitation. For temperature, the EOF $1^{st}$ modes of all scenarios in summer and winter show that temperature increase with latitude. The $2^{nd}$ mode of EOF of each scenario shows the natural variability, exclusive of the global warming. The summer precipitation over the Korean Peninsula projected increases in EOF $1^{st}$ modes of all scenarios. For extreme climate, the increment of the number of days with daily maximum temperature above $30^{\circ}C$ per year ($DAY_{TX30}$) is 25.3 and 49.7 days in RCP4.5 and RCP8.5 respectively over the Korean Peninsula. The number of days with daily precipitation above $20mm\;day^{-1}$ per year ($DAY_{PR20}$) also increases 3.1 and 3.5 days in RCP4.5 and RCP8.5 respectively.
Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.
We present here the future changes in vertical distribution of temperature and tropopause height using the HadGEM2-AO climate model forced with Representative Concentration Pathways (RCPs) scenarios. Projected changes during the 21st century are shown as differences from the baseline period (1971~2000) for global vertical distribution of temperature and tropopause height. All RCP scenarios show warming throughout the troposphere and cooling in the stratosphere with amplified warming over the lower troposphere in the Northern Hemisphere high latitudes. Upper troposphere warming reaches a maximum in the tropics at the 300 hPa level associated with lapse-rate feedback. Also, the cooling in the stratosphere and the warming in the troposphere raises the height of the tropopause.
The study aimed to project inflows and demmands for the agricultural reservoir watersheds in South Korea considering a variety of regional characteristics and the uncertainty of future climate information. The study bias-corrected and spatially downscaled retrospective daily Global Climate Model (GCM) outputs under Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 emission scenarios using non-parametric quantile mapping method to force Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Using the historical simulation, the skills of un-calibrated SWAT model (without calibration process) was evaluated for 5 reservoir watersheds (selected as well-monitored representatives). The study then, evaluated the performance of 9 GCMs in reproducing historical upstream inflow and irrigation demand at the five representative reservoirs. Finally future inflows and demands for 58 watersheds were projected using 9 GCMs projections under the two RCP scenarios. We demonstrated that (1) un-calibrated SWAT model is likely applicable to agricultural watershed, (2) the uncertainty of future climate information from different GCMs is significant, (3) multi-model ensemble (MME) shows comparatively resonable skills in reproducing water balances over the study area. The results of projection under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenario generally showed the increase of inflow by 9.4% and 10.8% and demand by 1.4% and 1.7%, respectively. More importantly, the results for different seasons and reservoirs varied considerably in the impacts of climate change.
Global climate change could have an impact on hydrological process of a watershed and result in problems with future water supply by influencing the recharge process into the aquifer. This study aims to assess the change of groundwater recharge rate by climate change and to predict the sustainability of groundwater resource in Pyoseon watershed, Jeju Island. For the prediction, the groundwater recharge rate of the study area was estimated based on two future climate scenarios (RCP 4.5, RCP 8.5) by using the Soil Water Balance (SWB) computer code. The calculated groundwater recharge rate was used for groundwater flow simulation and the change of groundwater level according to the climate change was predicted using a numerical simulation program (FEFLOW 6.1). The average recharge rate from 2020 to 2100 was predicted to decrease by 10~12% compared to the current situation (1990~2015) while the evapotranspiration and the direct runoff rate would increase at both climate scenarios. The decrease in groundwater recharge rate due to the climate change results in the decline of groundwater level. In some monitoring wells, the predicted mean groundwater level at the year of the lowest water level was estimated to be lower by 60~70 m than the current situation. The model also predicted that temporal fluctuation of groundwater recharge, runoff and evapotranspiration would become more severe as a result of climate change, making the sustainable management of water resource more challenging in the future. Our study results demonstrate that the future availability of water resources highly depends on climate change. Thus, intensive studies on climate changes and water resources should be performed based on the sufficient data, advanced climate change scenarios, and improved modeling methodology.
이 연구는 PRIDE 모델에 기반하여 산출된 $1km{\times}1km$ 공간 해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 상세 기후변화 시나리오와 수정된 쾨펜-트레와다의 기후구분 기준을 이용하여 우리나라의 아열대 기후대와 극한기온지수의 변화와 전망을 분석하였다. 현재 일부 남부 해안에서 나타나는 아열대 기후대는 미래로 갈수록 서해안 및 동해안을 따라 북쪽으로 확장하며, 대도시 지역에서 나타날 것으로 전망되었다. 극한기온지수의 경우 미래로 갈수록 RCP 4.5와 RCP 8.5 두 시나리오 모두 우리나라 모든 곳에서 추위와 관련한 지수의 빈도는 감소하며, 더위와 관련된 지수의 빈도는 증가할 것으로 예측되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리나라의 대부분 지역에서 일최고기온 $33^{\circ}C$ 이상의 폭염이 30일 이상 발생할 것으로 전망되었다. 본 연구의 결과는 강화된 기후변화 대응 프로세스 구축에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
The impacts of climate change on upland crops is great significance for water resource planning, estimating crop water demand and irrigation scheduling. The objective of this study is to predict upland crop evapotranspiration, effective rainfall and net irrigation requirement for upland under climate change, and changes in the temporal trends in South Korea. The changes in consumptive use and net irrigation requirement in the six upland crops, such as Soybeans, Maize, Potatoes, Red Peppers, Chinese Cabbage (spring and fall) were determined based on the soil moisture model using historical meteorological data and climate change data from the representative concentration pathway (RCP) scenarios. The results of this study showed that the average annual upland crop evapotranspiration and net irrigation requirement during the growing period for upland crops would increase persistently in the future, and were projected to increase more in RCP 8.5 than those in RCP 4.5 scenario, while effective rainfall decreased. This study is significant, as it provides baseline information on future plan of water resources management for upland crops related to climate variability and change.
The objective of this study is to analyze the trend of changes in the water circulation rates under climate change by adopting the concept of WCR defined by the Ministry of Environment. With the need for sound water circulation recovery, the MOE proposed the idea of WCR as (1-direct flow/precipitation). The guideline for calculating WCR suggests the SCS method, which is only suitable for short term rainfall events. However, climate change, which affects WCR significantly, is a global phenomenon and happens gradually over a long period. Therefore, long-term trends in WCRs should also be considered when analyzing changes in WCR due to climate change. RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and 8.5 scenarios were used to simulate future runoff. SWAT (Soil and Water Assessment Tool) was run under the future daily data from GCMs (General Circulation Models) after the calibration. In 2085s, monthly WCR decreased by 4.2-9.9% and 3.3-8.7% in April and October. However, the WCR in the winter increased as the precipitation during the winter decreased compared to the baseline. In the aspect of yearly WCR, the value showed a decrease in most GCMs in the mid-long future. In particular, in the case of the RCP 8.5 scenario, the WCR reduced 2-3 times rapidly than the RCP 4.5 scenario. The WCR of 2055s did not significantly differ from the 2025s, but the value declined by 0.6-2.8% at 2085s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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