본 연구는 저영향개발(Low Impact Development; LID) 기법을 적용할 때 지역의 기후변화가 LID 저감효과에 미치는 영향을 평가함으로써 지역의 특성과 기후변화를 고려한 LID 기법 적용의 필요성을 제시하였다. 강수량과 기준 증발산량이 증가하는 추세를 나타내는 기후변화 시나리오(Representative Concentration Pathway, RCP)를 토대로 기후변화 요소와 LID 효과의 관계를 분석하였다. 대상 지역의 특성을 고려한 단순히 잔디 표면을 낮추어(LID3) 침투와 저류 증대를 도모하는 실용적 기법으로도 식생체류지 설치(LID2)와 이에 옥상녹화를 추가 적용(LID1)하는 일반적인 LID 기법들과 마찬가지로 개발로 인한 수문변화를 개선할 수 있음을 밝혔다. 적용된 기법들은 온실가스 저감이 상당히 실현되는 경우(RCP 4.5) 유출 저감 효과가 높게 나타나 기후변화 대응 정책이 LID 효율에도 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 기후변화 요소 분석 결과 강수량 변화가 기준 증발산량 변화보다 수문 변화에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 도시개발로 인하여 농촌에서 도시로 급격한 토지이용 변화를 겪은 신도시 지역의 수문변화 예측과 저감방안 도출을 목적으로 하였다. 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP) 기후변화 시나리오로 2100년까지 분석결과 강수량 증가가 유출고 증가에 직접적으로 기여함을 알 수 있었다. 기후변화와 함께 도시 용지 형태도 저영향개발(Low Impact Development; LID) 기법으로 적용한 식생체류지의 효율에 영향을 미쳤다. 서로 다른 도시 시설 용지를 결합하면 각 시설 용지 별 차이가 있는 저류 가능 강수량을 보완할 수 있고 첨두유출량 경감과 도달시간 지체를 유도할 수 있어 도시개발로 인한 수문 영향을 완화시킬 수 있는 새로운 접근이 될 수 있음을 제시하였다.
멸강나방(Mythimna seperata)과 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)은 중국 남부 양쯔강 유역에서 봄철 편서풍을 타고 국내로 유입되는 비래 해충(Migratory insect pests)으로 벼를 기주로 삼아 벼 잎을 가해하여 생육을 저해시킨다. 두 나방의 분포를 파악하기 위해서는 서식처의 온습도 뿐만 아니라 주변 환경 요소를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 두 나방의 분포를 파악하기 위해서 SDM(Species Distribution Model) 중 Machine learning model인 MaxEnt (Maximum Entropy)에 출현 자료, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오, RCP (Representative Concentration Pathway) 시나리오를 적용하여 현재와 미래의 서식지 적합성 모형을 예측했다. 결과로 시기에 따른 서식처 면적이 큰 차이가 없었으며, SSPs 시나리오가 나빠짐에 따라 분포 면적이 넓어졌다. 두 나방은 중국으로부터 비래 후 생존하기 위한 최적의 장소가 기주가 있는 서해안과 남해안에 집중되어 있다. MaxEnt 결과 토지피복 자료, DEM (Degital Elevation Model) 순으로 기여도가 높게 나타났다. 이는 논에서의 출현 확률 높고 고도가 높아지면서 출현 확률이 낮아졌기 때문이다. 기후 변수에서 멸강나방은 BIO_4 (Temperature seasonality), 혹명나방은 BIO_2 (Mean Diurnal Range)가 높게 나타났다. 멸강나방은 계절에 의한 기온 차가 31.9℃ 이상일 때 서식처가 줄어들고, 혹명나방은 일교차 클수록 서식처가 넓어질 것으로 나타났다. 서식지 적합성 모형에서 두 나방은 대부분의 논에서 서식이 가능할 것이라 예측되었다. 하지만, 두 나방의 출현 위치를 정확하게 예측하는 데 한계가 있으므로, 서식지 적합성 지도를 기초로 조기에 대응하는 것이 중요하다고 판단된다.
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.
기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서는 지난해부터 제6차 평가보고서(Sixth Assessment Report, AR6)를 준비하고 있으며, 최근 Working Group II에서 수행한 기후변화 영향, 적응 및 취약성(Impacts, Adaptation and Vulnerability) 보고서를 공개하였다. 보고서는 기존의 Representative Concentration Pathway (RCP) 시나리오에 사회경제적 조건을 추가로 고려한 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오를 제시하였고, 세계기후연구프로그램(World Climate Research Programme, WCRP)의 Coupled Model Intercomparison Project (CMIP)에서 제공하는 6단계(Phase 6) 미래 전망 자료를 적용하였다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 미래 극한 강우량의 통계적 특성을 파악하기 위하여 CMIP6에서 제공하는 General Circulation Models (GCMs) 기반 미래 강우자료를 수집하여 부산광역시를 중심으로 분석하였다. 4개의 SSP (SSP126, SSP245, SSP370, SSP585) 시나리오별로 10개 GCMs의 모의 결과를 사용하였다. Gumbel 분포형과 확률가중모멘트법을 이용하여 미래 극한 강우량을 산정하였고, 현재 모의기간(S0, 1983-2014) 대비 미래 전망기간(S1, 2015-2044; S2, 2041-2070; S3, 2071-2100)의 변화를 재현기간(return period, T)별로 분석하여 제시하였다.
Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.
수자원 분야에서 기후변화 취약성 평가 연구는 미래를 반영하는 기후변화 시나리오를 다양한 방법으로 적용하고 있다. 하지만 대부분의 미래 취약성 평가 연구에서 미래 사회 및 경제 변화는 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 통합적인 미래 시대상을 반영하기 위하여 Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)에서 개발한 Reprensentative Concentration Pathway (RCP) 기후 변화 시나리오와 함께 공동 사회 경제 경로 시나리오(Shared Socioeconomic reference Pathway, SSP)를 적용하고자 하였다. 취약성 평가는 현재 상황 뿐 아니라 미래 시나리오를 반영하기에 적절한 지표를 선정하고 다기준 의사결정기법인 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 활용하여 각 지표를 통합하는 방법으로 진행하였다. 지표 자료는 국가 통계 및 보고서, 기후변화 시나리오가 반영된 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 결과, 사회 경제 시나리오를 활용하였으며, 최종적으로 주요 수계인 한강 유역의 단기 미래(2020)와 중기 미래(2050)에 대한 중권역별 물이용 취약성 순위를 도출하였다. 전반적으로 기후변화만 적용한 결과와 사회 경제 변화를 함께 적용한 결과는 유사한 공간분포를 보였으나, SSP 시나리오에 따라 일부 유역에서 차이를 보였다. 미래 시나리오 적용 시 유역의 순위 변동성이 유사하게 나타났으나 일부에서는 SSP 시나리오 적용 유무에 따른 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 기후변화 취약성 분석 시 사회 경제 시나리오 활용가능성을 확인하였고, 이에 사회 경제 변화를 고려하는 것이 보다 효과적인 기후변화 대응에 도움이 될 것으로 판단된다.
There has been an increasing need to assess the effects of climate change on human health. It is hard to use climate data to evaluate health effects because such data have a grid format, which could not represent specific cities or provinces. Therefore, the grid-format climate data of South Korea based on RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios were modified into area-format climate data according to the major cities or provinces of the country, up to the year 2100. Moreover, heat index (HI) and discomfort index (DI) databases were developed from the modified climate database. These databases will soon be available for experts via a Website, and the expected HI and DI of any place in the country, or at any time, can be found in the country's climate homepage (http://www.climate.go.kr). The HI and DI were analyzed by plotting the average indices every ten years, and by comparing cities or provinces with index level changes, using the geographic information system (GIS). Both the HI and DI are expected to continually increase from 2011 to 2100, and to reach the most dangerous level especially in August 2100. Among the major cities of South Korea, Gwangju showed the highest HI and DI, and Gangwon province is expected to be the least affected area in terms of HI and DI among all the country's provinces.
최근 WMO는 온실가스 배출량 시나리오(SRES)를 대신하여 대표농도경로(RCP)를 바탕으로 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였으며 기상연구소는 RCP 시나리오를 바탕으로 한반도의 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였다. 본 연구에서는 과거 관측값을 바탕으로 평년(1981-2010)의 애멸구의 우화시기와 세대수를 추정하였으며, RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 2020년대(2015-2024), 2050년대(2045-2054)와 2090년대(2085-2094) 애멸구의 우화시기와 세대수를 예측하였다. 평년 애멸구 월동 1세대수의 우화일인 $176.0{\pm}0.97$일과 비교하여 2050년대에서는 $13.2{\pm}0.18$일($162.8{\pm}0.91$일), 2090년대에는 $32.1{\pm}0.61$일($143.9{\pm}1.08$일) 앞당겨질 것을 예측되었다. 그리고 애멸구의 연간 세대수는 2050년대에서는 현재보다 $2.0{\pm}0.02$세대, 2090년대에는 $5.2{\pm}0.06$세대 증가할 것으로 예측되었다.
임진강 유역은 1996년부터 1999년까지 3번의 대규모 홍수가 발생하여 많은 인명피해와 9천억원의 재산피해를 입었다. 우리나라는 기후변화로 인하여 홍수피해가 앞으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 기후시나리오를 활용하여 미래의 홍수피해를 예측하고, 실물옵션 기반 경제성분석 방법을 제시하였으며, 임진강유역의 홍수방지시설물 투자사업의 사례연구를 통해 경제성분석을 실시하였다. RCP (Representative Concentration Pathway) 기후시나리오에서 모의된 강수량 자료를 활용하여 홍수피해액을 계산하고, 홍수방지시설물 투자에 의한 저감이익을 분석하였다. 향후 RCP8.5와 RCP4.5 기후시나리오가 실현되는 조건을 가정하여 홍수피해 저감이익의 변동성을 구하고, 2071년에 200년 재현주기에 적응하도록 하는 확장을 위한 투자를 할 수 있는 확장옵션을 적용하여 프로젝트의 옵션가치를 구했다. 옵션가치 분석결과, 두 가지 시나리오 하에서 경제성을 확보하고 있음을 확인하였고, RCP8.5 기후시나리오가 실현될 때가 RCP4.5의 경우보다 홍수피해 저감이익이 더 많이 발생하였다. 본 연구는 정부 의사결정권자가 실물옵션분석방법을 활용하여 홍수방재시설물의 경제성분석에 기후변화 불확실성을 고려할 수 있도록 도와줄 것으로 기대되며, 기후시나리오에서 제공하는 강우자료를 활용하여 기후위험요소를 경제적 가치로 정량화하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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