산업화와 도시화가 광범위하게 진행되면서 온실가스 배출로 인하여 기후변화가 심해지고 있다. 우리나라는 기후변화로 인하여 평균기온이 상승하였으며, 연간 강수량도 증가하였다. 이러한 기후변화로 태양의 움직임에 맞춰 계절을 표현하는 절기의 의미도 무색해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 제주권을 제외한 5개의 권역(수도권, 경상권, 충청권, 전라권, 강원권)을 대상으로 과거 관측자료 및 미래 대표농도경로(Representative Concentration Pathways, RCP) 기후변화 시나리오의 평균 온도 및 강수량 자료를 이용하여 계절 및 절기의 특성 변화를 비교·분석하였다. 계절길이를 분석한 결과, 전국적으로 여름의 길이가 길어지고 겨울의 길이가 짧아졌으며, 여름철 강수량은 대체적으로 증가하였다. 충청권의 경우, RCP 8.5 시나리오에서는 과거에 비해 여름의 길이는 46%, 강수량은 16.2% 증가하였으며, 겨울의 길이는 31.8% 감소하였다. 절기의 경우, 모든 절기에서 기온이 상승하였다. 특히, 충청권의 경우, RCP 8.5 시나리오에서는 과거에 비해 대서의 기온은 15.5%, 대한의 기온은 75.7% 증가하였다. 본 연구 결과를 통해 계절과 절기의 수문학적인 특성을 권역별로 파악할 수 있었으며, 이는 우리나라 기후변화 대응정책을 마련하는데 기초자료로 사용될 수 있다.
In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.
The purpose of this study is to assess the climate change vulnerability of coastal and offshore fisheries in the South Sea of Korea using the RCP scenarios. Based on the vulnerability defined by IPCC, the indicator-based method was applied. Exposure indicator was calculated through weighted sum of the sea temperature and salinity forecasted by National Institute of Fisheries Science, and the weights were obtained from the time-space distribution of each fisheries. Sensitivity indicator was determined by applying the catch proportion of fisheries to the sensitivity of fish species. The adaptive capacity was measured by survey of fisheries which represent the ability of the fishermen well. As a result of summarizing the above indicators, vulnerability of coastal fisheries is higher than offshore fisheries. This shows that measures against coastal fisheries are needed. In addition, the results of each scenario are somewhat different, so it is considered that accurate prediction of climate change is important for adaptation measures.
본 연구의 목적은 안성천 상류 공도유역($366.5km^2$)을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화 평가에 있어, 미래의 토지이용변화를 동시에 고려하면 수문학적 거동에 얼마나 영향을 주는지를 분석하고자 하였다. 미래기후변화 시나리오는 HadGEM3-RA의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하여 2030s (2020-2039)과 2050s (2040-2059) 기간으로 나누어 적용하였으며, 토지이용변화는 도시성장 시나리오에 따른 회귀모형 기반의 CLUE-s 모델을 이용하였다. 기준년(1976-2005) 대비 미래 강수량은 RCP 4.5에서 2030s에 최대 5.7%의 감소, 2050s에는 최대 18.5% 증가하였고, 미래 기온은 2030s RCP 4.5에서 최대 $1.8^{\circ}C$, 2050s RCP 8.5에서 최대 $2.6^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 토지이용은 2050년 도시지역이 58.6% ($29.0km^2$에서 $46.0km^2$) 증가하는 것으로 예측되었다. SWAT 수문 검보정은 14년(2002-2015) 동안의 공도관측소 일유량 자료를 이용하였으며, 저유량 모델효율의 향상을 위하여 2014-2015년 연속 가뭄년을 대상으로 보정을 실시한 결과, 하천유량(Q)과 1/Q을 대상으로 Nash-Sutcliffe 모델효율은 각각 0.86과 0.76이었다. 미래 기후변화 시나리오만을 적용한 결과, 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 24.2% 감소하다가 2050s RCP 4.5에서 최대 10.9% 증가하는 변화를 보여주었다. 한편, 기후변화와 더불어 미래의 토지이용변화를 함께 고려한 경우는 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 14.9% 감소, 2050s RCP 4.5에서 최대 19.5% 증가하는 변화를 보여주어, 미래 기후변화에 따른 유역의 수문평가 시, 도시성장이 기대되는 유역 등 미래의 토지이용변화가 클 가능성이 있는 유역에 대해서는 토지이용변화 요소를 고려할 필요가 있다고 생각된다.
이 연구에서는 한국의 미래 기온극값의 변화를 전망하고자 하였다. 이를 위해 12.5km 고해상도의 지역기후모델(HadGEM3-RA)에서 생산된 일 최고 및 최저 기온 자료와 관측 자료를 이용하여 RCP4.5/8.5 시나리오에 따른 6개 극한기온 지수를 산출하고, 현재(1971-2000) 대비 21세기 말(2070-2099)의 공간 변화를 분석하였다. 현재 기간에 대해 모델에서 생산된 일 최고 및 최저 기온은 관측 자료의 확률분포 형태와 범위를 비교적 잘 모의한다. 현재 대비 21세기 말에 결빙일(ID)과 서리일(FD)은 전 지역에서 감소하고 여름일(SD)과 열대야(TR)는 증가할 것이며, 95퍼센타일을 초과하는 일 최고기온(TX95)과 5퍼센타일 미만 일 최저기온(TN5)의 평균값은 전 지역에서 상승할 것으로 전망된다. 이는 RCP4.5보다 RCP8.5 시나리오의 경우에 더 강하다. 고도는 ID, SD, TR, TX95, TN5와 위도는 ID, TR, TN5의 변화와 유의한 상관관계를 보인다. 21세기 말에 산지에서는 기온의 하위 극값 상승, 남해안에서는 열대야 증가로 인한 영향이 강하게 나타날 것으로 전망된다.
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.
The main function of an agricultural reservoir is to supply irrigation water to paddy rice fields in South Korea. Therefore, the operation of a reservoir is significantly affected by the phenology of paddy rice. For example, the early stage of irrigation season, a lot of irrigation water is required for transplanting rice. Therefore, water storage in the reservoir before irrigation season can be a key factor for sustainable irrigation, and it becomes more important under climate change situation. In this study, we analyzed the climate change impacts on reservoir storage rate at the beginning of irrigation period and simulated the reservoir storage, runoff, and irrigation water requirement under RCP scenarios. Frequency analysis was conducted with simulation results to analyze water supply probabilities of reservoirs. Water supply probability was lower in RCP 8.5 scenario than in RCP 4.5 scenario because of low precipitation in the non-irrigation period. Study reservoirs are classified into 5 groups by water supply probability. Reservoirs in group 5 showed more than 85 percentage probabilities to be filled up from half-filled condition during the non-irrigation period, whereas group 1 showed less than 5 percentages. In conclusion, reservoir capacity to catchment area ratio mainly affected water supply probability. If the ratio was high, reservoirs tended to have a low possibility to supply enough irrigation water amount.
기상청에 따르면 1980년대에 비해 평균 여름철 누적강수량은 약 350 mm가 증가했고, 평균 여름철 강수일수도 12일이 증가했다. 강수량의 증가 추세가 계속될 것으로 예측됨에 따라 여름철 강수량의 증가로 인한 산사태의 위험성 또한 커질 것으로 예상된다. 이에, 기후변화를 고려한 적응대책수립이 시급하다. 환경부는 지자체의 기후변화적응 세부이행계획 수립지원을 위하여 2011년에 기후변화 취약성 평가를 실시하고 지자체에 보급하였다. 그러나 수행된 연구는 국가에서 선택한 기준 시나리오인 기상청의 시나리오를 사용하지 않았다는 점, 대용변수의 일괄적인 표준화 방법을 적용하였다는 점, 상대적인 취약성을 도출하였다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 한계를 개선하고자 하는 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 기상청의 새로운 시나리오인 RCP 8.5 시나리오를 적용하는 것이다. 둘째, 과학적 신뢰성 확보를 위한 대용변수 표준화 방법을 개선하는 것이다. 셋째, 산사태 취약성의 정량적 평가기준을 설정하는 것이다. 연구결과, RCP 8.5 시나리오에 따르면 미래 산사태 취약성은 크게 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 개선된 대용변수 표준화 방법을 적용한 결과, 지역 간의 취약성 차이가 더욱 뚜렷하게 나타나서 중점 취약지역 파악이 용이할 것으로 판단된다. 연구결과, 도출된 산사태 취약성의 정량적 평가기준을 적용함으로써 적응대책 수립의 우선순위 도출에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 지자체 적응대책 수립 시 취약성 평가결과를 보다 효과적으로 활용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
The aim of this study is to find preferred climate condition for outdoor water activity and to estimate future change of preferred season for the activity following the climate change. We chose urban public swimming pools, Hangang park swimming pools, which do not have any attractions except pools and allow people to make decision to visit pools in the morning solely based on the weather conditions as study sites. We identified the preferred climate conditions by analyzing the relationship between number of visitors and temperature, wind chill temperature and discomfort indexes. According to the result, the preferred temperature range was from $23.51^{\circ}C$ to $37.56^{\circ}C$, the wind chill temperature range was from $25.90^{\circ}C$ to $39.43^{\circ}C$, the discomfort index range was from 71.61 to 88.98 and the precipitation range was below 22.8 mm per day. When the temperature range is applied as the preferred season, in present, the length of the season is 127 days, from end of May to end of September. However, if temperature increase resulting from lower emission scenario (RCP 6.0), the season would be extended to 162 days, from early May to middle of October. If temperature is increasing under high emission scenario (RCP 8.5), the length of the season would be extended to 173 days from early May to end of October. In addition, the period of between end of July and early August, which is currently the most preferred season, would not be favored anymore due to high temperature. The result of this study further suggests the necessity of climate change adaptation activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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