Climate vulnerability index is usually defined as a function of the climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, which requires adequate selection of proxy variables of each variable. We selected and used 9 proxy variables related to climate exposure in the literature, and diagnosed the adequacy of them for application in Korean peninsula. The selected proxy variables are: four variables from temperature, three from precipitation, one from wind speed, and one from relative humidity. We collected climate data over both previous year (1981~2010) and future climate scenario (A1B scenario of IPCC SERES) for 2020, 2050, and 2100. We introduced the spatial and temporal diagnostic statistical parameters, and evaluated both spatial and time variabilities in the relative scale. Of 9 proxy variables, effective humidity indicated the most sensitive to climate change temporally with the biggest spatial variability, implying a good proxy variable in diagnostics of climate change vulnerability in Korea. The second most sensitive variable is the frequency of strong wind speed with a decreasing trend, suggesting that it should be used carefully or may not be of broad utility as a proxy variable in Korea. The A1B scenario of future climate in 2020, 2050 and 2100 matches well with the extension of linear trend of observed variables during 1981~2010, indicating that, except for strong wind speed, the selected proxy variables can be effectively used in calculating the vulnerability index for both past and future climate over Korea. Other local variabilities for the past and future climate in association with climate exposure variables are also discussed here.
This study aims at assessing vulnerability of water quality and aquatic ecosystem to climate change by using proxy variables. Vulnerability to climate change is defined as a function of exposure to climate, sensitivity, and adaptive capacity. Detailed proxy variables were selected considering availability and then standardized by re-scaling concept. After adequate weights were assigned to standardized proxy variables by Delphi technique, vulnerability index was calculated. As results, vulnerability of adjacent regions to coastal areas include water quality and aquatic ecosystem is relatively higher than that of inland areas, and especially adjacent region to the western and southeast seas, and Jeju show high vulnerabilities. Vulnerability in the future was performed based on A1B scenario (IPCC, 2000). Temporally, the increase of vulnerability from 2050s to 2100s may be larger than the increase from 2000s to 2050s. Because vulnerability index was estimated through the relationship among various proxy variables, it is important to consider characteristics of local region with measurements and policies for reduction of sensitivity and enhancement of adaptive capacity on climate change. This study is expected to be useful in planning adaptation measures and selecting priority to the policy on climate change.
The purpose of this study was to evaluate climate change vulnerability over the agricultural infrastructure in terms of flood and drought using principal component analysis. Vulnerability was assessed using vulnerability resilience index (VRI) which combines climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Ten flood proxy variables and six drought proxy variables for the vulnerability assessment were selected by opinions of researchers and experts. The statistical data on 16 proxy variables for the local governments (Si, Do) were collected. To identify major variables and to explain the trend in whole data set, principal component analysis (PCA) was conducted. The result of PCA showed that the first 3 principal components explained approximately 83 % and 89 % of the total variance for the flood and drought, respectively. VRI assessment for the local governments based on the PCA results indicated that provinces where having the relatively large cultivation areas were categorized as vulnerable to climate change.
Adaptation of climate change is necessary to avoid unexpected impacts of climate change caused by human activities. Vulnerability refers to the degree to which system cannot cope with impacts of climate change, encompassing physical, social and economic aspects. Therefore the quantification of climate change impacts and its vulnerability is needed to identify vulnerable regions and to setup the proper strategies for adaptation. In this study, climate change vulnerability is defined as a function of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Also, we identified regions vulnerable to ozone due to climate change in Korea using developed proxy variables of vulnerability of regional level. 18 proxy variables are selected through delphi survey to assess vulnerability over human health sector for ozone concentration change due to climate change. Also, we estimate the weighting score of proxy variables from delphi survey. The results showed that the local regions with higher vulnerability index in the sector of human health are Seoul and Daegu, whereas regions with lower one are Jeollanam-do, Gyeonggi-do, Gwangju, Busan, Daejeon, and Gangwon-do. The regions of high level vulnerability are mainly caused by their high ozone exposure. We also assessed future vulnerability according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2, A1FI, A1T, A1B, B2, and B1 scenarios in 2020s, 2050s and 2100s. The results showed that vulnerability increased in all scenarios due to increased ozone concentrations. Especially vulnerability index is increased by approximately 2 times in A1FI scenarios in the 2020s. This study could support regionally adjusted adaptation polices and the quantitative background of policy priority as providing the information on the regional vulnerability of ozone due to climate change in Korea.
본 연구는 기후변화에 대응하기 위해서 국립공원의 관리방향을 설정하고, 이에 따른 정책을 수립하기 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해서 국립환경과학원에서 개발한 기후변화 취약성 평가 도구인 LCCGIS 프로그램의 취약성 대용변수 24개를 이용하여 현재와 미래의 국립공원의 기후변화 취약성을 분석하였다. 국립공원의 기후변화 취약성에 대한 현황과 미래전망을 분석하고 평가하기 위하여 기후노출의 대용변수는 기후변화 시나리오 (RCP 8.5)를 적용하여 $1km{\times}1km$ 격자 단위의 GIS 공간주제도를 제작하여 값을 추출하고, 민감도 및 적응 능력의 대용변수의 값은 국립공원 기본 통계값을 이용하여 추출하였다. 3개의 취약성 평가항목의 값은 현재 (2010년대)와 미래 (2050년대)에 대해서 추출하였으며, 미래 예측 시나리오가 없는 민감도 및 적응 능력과 관련된 대용변수는 현재 상태가 지속된다는 가정 아래 현재의 값을 미래에도 동일하게 적용하였다. 현재 (2010년대) 기후노출은 설악산, 오대산, 지리산, 치악산국립공원이 상대적으로 크고, 미래 (2050년대)에는 지리산, 오대산, 설악산, 한려해상이 클 것으로 예상되었다. 특히, 폭염의 변화가 가장 큰 공원은 월출산국립공원이고 가뭄이 크게 변하는 공원은 계룡산국립공원이며, 월악산국립공원이 폭우의 변화가 가장 클 것으로 나타났다. 국립공원 기후변화 민감도는 지리산국립공원이 가장 민감하고 적응 능력도 가장 높게 평가되었다. 민감도가 가장 낮은 곳은 가야산국립공원이고, 적응 능력은 치악산국립공원이 가장 낮았다. 기후변화 취약성은 설악산, 오대산, 치악산, 덕유산, 한려해상국립공원이 현재시기에 높게 평가되었고, 미래 취약성의 변화가 큰 공원은 지리산, 월악산, 치악산, 소백산국립공원 순으로 전망되었다. 전반적으로, 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하는 항목인 기후노출, 민감도, 그리고 적응 능력은 국립공원의 지역적인 기후환경에 따라서 상대적으로 차이가 나타나기 때문에 전 공원을 대상으로 획일적인 적응대책을 수립하기보다는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 반영한 적응대책 마련이 필요할 것이다. 국립공원을 대상으로 기후노출, 민감도 및 적응 능력의 대용변수를 이용하여 기후변화 취약성을 평가한 본 연구의 결과는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 고려한 기후변화 적응대책을 수립하는 데 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다. 하지만 국립공원의 기후변화 취약성 평가와 관련된 연구가 거의 없는 실정에서 LCCGIS프로그램 상에서 제시되는 대용변수만을 사용하여 분석하였기 때문에, 국립공원의 전반적인 환경을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 향후 연구에서는 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하기 위하여 보다 적합한 대용변수의 객관적인 검토와 함께 가중치 설정에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.
IPCC showed that calculation of climate vulnerability index requires standardization process of various proxy variables for the estimation of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. In this study, four different methodologies of standardization methods: Z-score, Rescaling, Ranking, and Distance to the reference country, are employed to evaluate climate vulnerability-VRI (Vulnerability-Resilience Indicator) over Korean peninsula, and the error ranges of VRI, arising from employing the different standardization are estimated. All of proxy variables are provided by CCGIS (Climate Change adaptation toolkit based on GIS) which hosts information on both past and current socio-economic data and climate and environmental IPCC SRES (A2, B1, A1B, A1T, A1FI, and A1 scenarios) climate data for the decades of 2000s, 2020s, 2050s, and 2100s. The results showed that Z-score and Rescaling methods showed statistically undistinguishable results with minor differences of spatial distribution, while Ranking and Distance to the reference country methods showed some possibility to lead the different ranking of VRI among South Korean provinces, depending on the local characteristics and reference province. The resultant VRIs calculated from different standardization methods showed Cronbach's alpha of more than 0.84, indicating that all of different methodologies were overall consistent. Similar horizontal distributions were shown with the same trends: VRI increases as province is close to the coastal region and/or it close toward lower latitude, and decreases as it is close to urbanization area. Other characteristics of the four different standardization are discussed in this study.
Climate change has impacts on not only the average temperature rise but also the intensity and frequency of extreme events such as flood and drought. It is also expected that the damages on agricultural infrastructure will be increased resulting from increased rainfall intensity and frequency caused by climate change. To strengthen the climate change adaptation capacity, it is necessary to identify the vulnerability of a given society's physical infrastructures and to develop appropriate adaptation strategies with infrastructure management because generally facilities related to human settlements are vulnerable to climate changes and establishing an adaptive public infrastructure would reduce the damages and the repair cost. Therefore, development of mitigation strategies for agricultural infrastructure against climatic hazard is very important, but there are few studies on agricultural infrastructure vulnerability assessment and adaptation strategies. The concept of vulnerability, however, is difficult to functionally define due to the fact that vulnerability itself includes many aspects (biological, socioeconomic, etc.) in various sectors. As such, much research on vulnerability has used indicators which are useful for standardization and aggregation. In this study, for the vulnerability assessment for agricultural infrastructure, 3 categories of climate exposure, sensitivity, and adaptation capacity were defined which are composed of 16 sub-categories and 49 proxy variables. Database for each proxy variables was established based on local administrative province. Future studies are required to define the weighting factor and standardization method to calculate the vulnerability indicator for agricultural infrastructure against climate change.
In order to assess the impact of climate change on irrigation reservoirs, climate exposure (EI), sensitivity (SI), and potential impact (PI) were evaluated for 1,651 reservoirs nationwide. Climate exposure and sensitivity by each reservoir were calculated using data collected from 2011 to 2020 for seven proxy variables (e.g. annual rainfall) and six proxy variables (e.g. irrigation days), respectively. The potential impact was calculated as the weighted sum of climate exposure and sensitivity, and was classified into four levels: 'Low (PI<0.4)', 'Medium (PI<0.6)', 'High (PI<0.8)', and 'Critical (PI≥0.8)'. The result showed that both the climate exposure index and the sensitivity index were on average high in Daegu and Gyeongbuk with high temperature and low rainfall. About 79.8% of irrigation reservoirs in Daegu, Gyeongbuk, and Ulsan with high climate exposure and sensitivity resulted in a 'High' level of potential impact. On the contrary, 64.5% of the study reservoirs in Gyeongnam and Gangwon showed 'Low' in potential impact. In further studies, it is required to reorganize the proxy variables and the weights in accordance with practical alternatives for improving adaptive capacity to drought, and it is expected to contribute to establishing a framework for vulnerability assessment of an irrigation reservoir.
본 연구는 국내 속리산 참나무류 도관내강면적연대기를 작성하고, 작성된 연대기가 기후프록시로써의 활용 가능성이 있는지 확인하기 위해 수행되었다. 도관내강면적연대기 작성을 위해 3가지 측정 방법이 이용되었다. 방법 1과 2는 도관내강면적이 각각 $6,000{\mu}m^2$ (MVA-60)와 $7,500{\mu}m^2$ (MVA-75) 이상인 것만 이용하여 평균값으로 연대기를 작성하는 것이고, 방법 3은 각 연륜에서 가장 큰 도관내강면적(MAX)만을 이용하여 연대기를 작성하는 것이다. MVA-60과 MVA-75는 전년도 11월부터 당년 1월까지인 겨울철 강수량과 유의성에 근접한 정의 상관을 나타냈으나, MAX는 전년도 11월에 대해서만 유의성 있는 정의 상관을 나타냈다. 본 연구결과를 근거로 국내 참나무류의 도관내강면적은 연륜기후학 분야에서 기후프록시로써 활용이 가능함이 확인되었다.
This study investigates the impacts of long-term climate variability on household consumption in Indonesia, a country highly vulnerable to climate change. The analysis combines household survey data from nearly 5,998 families with satellite-derived weather data from NASA POWER spanning 30 years. We use the long-term variability in temperature and precipitation as a proxy for climate change. This study examines the impact of climate change which proceeds over the long term, unlike previous studies concerning one-off or short-term climate events. In addition, using satellite data enhances the accuracy of households' exposure to climate variability. The analysis finds that households in a village with higher temperature and precipitation variability significantly consume less food. This implies that households more exposed to climate change are at higher risk of malnutrition in developing countries. This study has a limitation that it cannot rule out the potential endogeneity of choosing a climate-vulnerable residential location due to economic poorness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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