• 환경생물
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• 제40권2호
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• pp.214-223
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• 2022

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.

• 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.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권1호
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• pp.41-49
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• 2023

To utilize the hydraulic and hydrological models when simulating floods in agricultural watersheds, it is necessary to consider agricultural reservoirs, farmland, and farmland drainage system, which are characteristics of agricultural watersheds. However, most of them are developed individually by different researchers, also, each model has a different simulation scope, so it is hard to use them integrally. As a result, there is a need to link each hydraulic and hydrological model. Therefore, this study established an integrated flood simulation system for the comprehensive flood simulation of agricultural reservoir watersheds. The system can be applied easily to various watersheds because historical weather data and the SSP (Shared Socio-economic Pathways) climate change scenario database of ninety weather stations were built-in. Individual hydraulic and hydrological models were coded and coupled through Python. The system consists of multiplicative random cascade model, Clark unit hydrograph model, frequency analysis model, HEC-5 (Hydrologic Engineering Center-5), HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center-River Analysis System), and farmland drainage simulation model. In the case of external models with limitations in conceptualization, such as HEC-5 and HEC-RAS, the python interpreter approaches the operating system and gives commands to run the models. All models except two are built based on the logical concept.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.1-13
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• 2016

본 연구는 저탄소 기후변화 적응 대책 수립에 활용되는 기후변화 취약성 평가에 적용하기 위하여 사회경제 발전 경로(SSP)에 대한 스토리라인을 개발하고 시나리오별 토지이용변화를 시뮬레이션 하였다. 연구는 크게 3단계로 진행하였다. 첫째, 과거 데이터를 이용하여 셀룰라 오토마타(CA) 모델링을 수행한 후 기준년과 시뮬레이션 결과를 비교하여 지역별 특성에 맞는 전이규칙을 도출하였다. 둘째, SSP에 대한 토지이용 변화 가정을 수립하여 세 가지의 시나리오를 설정하였다. SSP1은 지속가능성에 대한 시나리오로 압축도시로의 발전을, SSP2는 현재 상황을 유지하는 중도의 발전을, SSP3는 분열된 사회로 난개발을 가정하였다. 마지막으로, CA 모델링에 SSP 시나리오를 결합하여 권역별 토지이용 변화를 예측하였다. 분석결과를 SSP 시나리오별로 살펴보면 SSP1은 2020년, SSP2는 2030년까지 도시 면적 비율이 소폭 증가하다가 더 이상의 변화가 나타나지 않았으나, 낮은 수준의 도시계획을 가정한 SSP3에서는 도시 면적 비율이 2050년까지 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용 변화에 대한 결과는 합리적 기후정책의 의사결정에 기여할 수 있을 것이며, 공간적 상세화로 도출된 시뮬레이션 결과는 취약성 평가에 일괄 적용함으로써 기후변화 적응 정책 우선순위 선정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권4호
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• pp.1-15
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• 2024

In recent years, climate change has been responsible for unusual weather patterns on a global scale. Droughts, natural disasters triggered by insufficient rainfall, can inflict significant social and economic consequences on the entire agricultural sector due to their widespread occurrence and the challenge in accurately predicting their onset. The frequency of drought occurrences in South Korea has been rapidly increasing since 2000, with notably severe droughts hitting regions such as Incheon, Gyeonggi, Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk in 2015, resulting in significant agricultural and social damage. To prepare for future drought occurrences resulting from climate change, it is essential to develop long-term drought predictions and implement corresponding measures for areas prone to drought. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Sixth Assessment Report outlines a climate change scenario under the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), which integrates projected future socio-economic changes and climate change mitigation efforts derived from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6). SSPs encompass a range of factors including demographics, economic development, ecosystems, institutions, technological advancements, and policy frameworks. In this study, various drought indices were calculated using SSP scenarios derived from 18 CMIP6 global climate models. The SSP5-8.5 scenario was employed as the climate change scenario, and meteorological drought indices such as the Standardized Precipitation Index (SPI), Self-Calibrating Effective Drought Index (scEDI), and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were utilized to analyze the prediction and variability of future drought occurrences in South Korea.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.421-435
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• 2022

기후변화로 인해 자연재해의 빈도가 증가하고 있어 미래 기후변화 시나리오를 바탕으로 가뭄 영향을 평가 및 전망하고 가뭄 위험도 감소를 위한 기후변화 적응 대책이 필요하다. 가뭄 위험도(risk)를 평가하기 위해서는 기후 요소뿐만 아니라 가뭄 발생 지역의 사회·경제적인 요소들 또한 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 재난 위험도 분석 프레임워크에 따라 가뭄 위험도 평가 요소를 위해성(Hazard), 노출도(Exposure), 취약성(Vulnerability)으로 나누고 이에 맞는 각 지표를 선정하여 우리나라 중권역 단위의 가뭄 위험도를 정량화하였다. 미래 가뭄 위험도 평가를 위해 근 미래(2030-2050년)와 먼 미래(2080년-2099년)에 대해 기후변화 시나리오(RCP 2.6, RCP 8.5)와 사회경제 시나리오(SSP1, SSP2, SSP3)를 조합하여 가뭄 위험도를 살펴보고 이를 과거(1986-2005년)와 비교·분석하였다. 미래 시나리오에 따른 가뭄 위험도는 시간에 따라 전 유역에 걸쳐 먼 미래에 크게 상승하였다. 그리고 가뭄 위험도의 각 요소별 기여도와 순위 분석을 통해 미래 가뭄 위험도 상승에 대해 가뭄 위해성의 기여도가 전반적으로 크고, 유역별로 상승 요인이 다르다는 것을 확인했다. 이에 미래 기후변화 시나리오에 따른 유역별 해결 방안을 제시하여 향후 가뭄대책 수립을 위한 정책에 기반이 될 수 있도록 하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.427-436
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• 2020

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.