기후경제통합평가모형(Integrated assessment model of climate and the economy)은 기후변화에 관한 경제 분석과 정책제안을 위한 필수적인 도구가 되어왔다. 최근에는 기후변화에 대응하기 위한 정책적 노력들이 대부분 국가 또는 지역 수준에서 일어난다는 인식 하에 국가 또는 지역에서의 기후변화 영향과 정책수단의 효과를 평가할 수 있는 기후경제통합-지역평가모형(Regional integrated assessment model of climate and the economy)의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이 논문에서는 국내에서 기후경제통합-지역평가모형을 개발하기 위한 첫 번째 단계로서 사회후생함수를 중심으로 기후경제통합-지역평가모형을 이론적으로 유형화했으며, RICE(Regional integrated climate-economy model) 모형을 통해 기후변화 대응전략에 따른 국가별 기후변화정책의 변화를 수치적으로 살펴보았다. 변화하는 국제 상황, 새롭게 드러나는 과학적 증거, 국내 여건 등을 모두 반영한 기후변화정책을 수립하기 위해서는 이를 분석할 수 있는 효과적인 도구를 갖추고 있어야 한다. 이 논문에서 살펴본 기후경제통합-지역평가모형은 이를 위한 유용한 도구가 될 수 있다.
본 논문은 세계화 기후변화시대에 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인을 추정하고, 요인들의 상대적 중요성을 분석하는 데 목적을 두었다. 2001~2010년 동안 16개 광역시 도의 균형 패널 데이터를 구축하여 패널분석을 수행하였다. 1인당 지역민총소득을 종속변수로 하고 경쟁력 기반요인, 경제적 생산요인, 기후변화 적응요인을 설명변수로 하는 패널모델을 구축하였다. 본 연구에서는 모델 1(전형적인 지역 경쟁력 모델)과 기후변화 적응요인을 추가시킨 모델 2를 비교하였다. 실증분석 결과 종속변수에 가장 영향력이 높은 요인으로는 지식기반산업 비율과 인적자본으로 나타났으며, 에너지 비효율성이 증가하면 지역 경쟁력이 감소하는 것으로 추정되었다. 또한 모델 1에 비해 모델 2에서는 지역의 개방성과 기술혁신자본의 영향력이 상대적으로 더 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 향후 세계화 기후변화시대에 지역 경쟁력을 강화시키는데 필요한 정책적 시사점을 제공하였다.
According to the Fourth Assessment Report of the Inter governmental Panel on Climate Change(IPCC), climate change is already in progress around the world, and it is necessary to start mitigation and adaptation strategies for buildings in order to minimize adverse impacts. It is likely that the South Korea will experience milder winters and hotter and more extreme summers. Those changes will impact on building performance, particularly with regard to cooling and ventilation, with implications for the quality of the indoor environment, energy consumption and carbon emissions. This study generate weather data for future climate change for use in impacts studies using PRECIS (Providing REgional Climate for Impacts Studies). These scenarios and RCM (Regional Climate Model) are provided high-resolution climate-change predictions for a region generally consistent with the continental-scale climate changes predicted in the GCM (Global Climate Model).
전구 및 지역 기후 모델 결과를 분석하여 동아시아와 한반도 지역에 대해 상세한 지역기후의 변화를 전망한 연구를 소개하였다. 특히 IPCC 4차 평가 보고서의 배출 시나리오를 기반으로 국내 연구그룹이 산출한 한반도 지역기후 변화 전망을 소개하고 그 특성을 파악하였다. 배출 시나리오에 따라 강도의 차이가 다소 있지만 미래 한반도의 온난화 경향은 명확한 것으로 나타났다. 강수량의 경우 배출 시나리오와 시기에 따라 다소 상이한 변화 경향을 보이지만, 대부분의 연구에서 공통적으로 미래 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 지역기후 변화로 인하여 고지대를 제외한 대부분의 남한지역이 아열대 기후구로 점차 변해갈 것으로 전망되며, 이로 인한 생태계와 계절의 변화가 야기될 것으로 예상된다.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
As the resolution of climate change scenario data applied with regional models increased, Earth System Grid Federation (ESGF) was established around major climate-related organizations to jointly operated and manage large-scale climate data. ESGF developed standard software to provide model output, observation data management, dissemination, and analysis using Peer to Peer (P2P) computing technology. Roles of each institution were divided into index and data nodes. Therefore, ESGF data node was established at APEC Climate Center in Korea on behalf of Asia to share data on climate change scenarios of CORDEX-East Asia (CORDEX-EA) to study climate changes in Eastern Asia. Climate researchers are expected to play a large role in researching causes of global warming and responding to climate change by providing CORDEX-EA regional model data to the world through ESGF data node.
It is well known that there is an inverse relationship between the strength of Indian summer monsoon Rainfall (ISMR) and extent of Eurasian snow cover/depth in the preceding season. Tibetan snow cover/depth also affects the Asian monsoon rainy season largely. The positive correlation between Tibetan sensible heat flux and southeast Asian rainfall suggest an inverse relationship between Tibetan snow cover and southeast Asian rainfall. Developments in Regional Climate Models suggest that the effect of Tibetan snow on the ISMR can be well studied by Limited Area Models (LAMs). LAMs are used for regional climate studies and operational weather forecast of several hours to 3 days in future. The Eta model developed by the National Center for Environmental Prediction (NCEP), the Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model (MM5) and Regional Climate Model (RegCM) have been used for weather prediction as well as for the study of present-day climate and variability over different parts of the world. Regional Climate Model (RegCM3) has been widely . used for various mesoscale studies. However, it has not been tested to study the characteristics of circulation features and associated rainfall over India so far. In the present study, Regional Climate Model (RegCM-3) has been integrated from 1 st April to 30th September for the years 1993-1996 and monthly mean monsoon circulation features and rainfall simulated by the model at 55km resolution have been studied for the Indian summer monsoon season. Characteristics of wind at 850hPa and 200hPa, temperature at 500hPa, surface pressure and rainfall simulated by the model have been examined for two convective schemes such as Kuo and Grell with Arakawa-Schubert as the closure scheme, Model simulated monsoon circulation features have been compared with those of NCEP/NCAR reanalyzed fields and the rainfall with those of India Meteorological Department (IMD) observational rainfall datasets, Comparisons of wind and temperature fields show that Grell scheme is closer to the NCEP/NCAR reanalysis, The influence of Tibetan snowdepth in spring season on the summer monsoon circulation features and subsequent rainfall over India have been examined. For such sensitivity experiment, NIMBUS-7 SMMR snowdepth data have been used as a boundary condition in the RegCM3, Model simulation indicates that ISMR is reduced by 30% when 10cm of snow has been introduced over Tibetan region in the month of previous April. The existence of Tibetan snow in RegCM3 also indicates weak lower level monsoon westerlies and upper level easterlies.
We developed a regional ocean climate model using dynamic downscaling in the Northwest Pacific Ocean to build a climate model for the Korean Peninsula. The past marine environment was reproduced through historical simulations, and the future marine environment in 2100 was predicted according to the shared socioeconomic pathways (SSP) climate change scenario. The future sea surface temperature of the Korean seas is predicted to rise about 1-4℃, and the increase in water temperature in the East Sea is expected to be the largest. The National Institute of Fisheries Science has monitored abnormal seawater temperatures such as high and low seawater temperatures in coastal and inland waters, and predicted that the number of high seawater temperature days in the East, West, South Sea, and the coast of Jeju Island will increase in the future. In addition, the occurrence of Ciguatera fish poison plankton around Jeju Island was projected to increase. This study is expected to provide accurate forecasting information for fishery issues. The aim of this study was to analyze future ocean environment changes around the Korean Peninsula using climate change SSP scenarios and predict fisheries issues through future projections of the regional ocean climate model.
The impact of horizontal resolution on a regional climate model was investigated by simulating precipitation over the Korean Peninsula. As a regional climate model, the SNURCM(Seoul National University Regional Climate Model) has 21 sigma layers and includes the NCAR CLM(National Center for Atmospheric Research Community Land Model) for land-surface model, the Grell scheme for cumulus convection, the Simple Ice scheme for explicit moisture, and the MRF(Medium-Range Forecast) scheme for PBL(Planetary Boundary Layer) processing. The SNURCM was performed with 20 km resolution for Korea and 60 km resolution for East Asia during a 20-year period (1980-1999). Although the SNURCM systematically underestimated precipitation over the Korean Peninsula, the increase of model resolution simulated more precipitation in the southern region of the Korean Peninsula, and a more accurate distribution of precipitation by reflecting the effect of topography. The increase of precipitation was produced by more detailed terrain data which has a 10 minute terrain in the 20 km resolution model compared to the 30 minute terrain in the 60 km resolution model. The increase in model resolution and more detailed terrain data played an important role in generating more precipitation over the Korean Peninsula. While the high resolution model with the same terrain data resulted in increasing of precipitation over the Korean Peninsula including the adjoining sea, the difference of the terrain data resolution only influenced the precipitation distribution of the mountainous area by increasing the amount of non-convective rain. In conclusion, the regional climate model (SNURCM) with higher resolution simulated more precipitation over the Korean Peninsula by reducing the systematic underestimation of precipitation over the Korean Peninsula.
본 연구의 목적은 IPCC A1B 온실가스 배출 시나리오에 따른 전지구 기후모형(global climate model, GCM)을 바탕으로 구축된 KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model)을 GIS를 활용하여 규모 상세화 기법을 개발하고 검증을 통하여 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이는 것이다. 연구지역은 남한 전역이며, 연구 대상 기간은 1971년부터 2100년까지이다. KMA-RCM의 규모 상세화 결과의 최적화를 위해 GIS 공간보간기법 중 기온에는 Co-Kriging, 강우에는 IDW을 활용하여 고도에 따른 기온 감율을 적용하였다. 최종 연구 결과로 총 1971년도부터 2100년의 월별 평균 기온 및 강우량이 도출되었다. 평균기온의 경우 130년 동안 $1.39^{\circ}C$ 상승하고, 강우량의 경우 271.23mm가 증가하는 것으로 파악되었다. 본 연구결과의 검증을 위하여 2001년부터 2010년까지 75개 자동기상관측지점(automated weather station, AWS) 실측자료와 동기간의 미래 기후예측값과의 상관관계를 분석하였다. 평균기온의 경우 상관계수가 0.98로 매우 높게 나타났으며 강우량의 경우 0.56으로 기온에 비해 상관관계가 낮게 분석되었다. 본 연구에서는 기존의 기후변화 시나리오 규모 상세화 연구에서 사용되던 GIS 방법론을 고도에 따른 기온감율을 적용하는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 보다 현실성 높은 지역적 규모의 미래 기후변화 시나리오를 구축하고 이의 불확실성을 줄이기 위하여 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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