In this study, a land pollutant load calculation method in TMDLs was improved to consider climate change scenarios. In order to evaluate the new method, future change in rainfall patterns was predicted by using SRES A1B climate change scenarios and then post-processing methods such as change factor (CF) and quantile mapping (QM) were applied to correct the bias between the predicted and the observed rainfall patterns. Also, future land pollutant loads were estimated by using both the bias corrected rainfall patterns and the enhanced method. For the results of bias correction, both methods (CF and QM) predicted the temporal trend of the past rainfall patterns and QM method showed future daily average precipitation in the range of 1.1~7.5 mm and CF showed it in the range of 1.3~6.8 mm from 2014 to 2100. Also, in the result of the estimation of future land pollutant loads using the enhanced method (2020, 2040, 2100), TN loads were in the range of 4316.6~6138.6 kg/day and TP loads were in the range of 457.0~716.5 kg/day. However, each result of TN and TP loads in 2020, 2040, 2100 was the same with the original method. The enhanced method in this study will be useful to predict land pollutant loads under the influence of climate change because it can reflect future change in rainfall patterns. Also, it is expected that the results of this study are used as a base data of TMDLs in case of applying for climate change scenarios.
본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.
기후위기에 선제적으로 대비하기 위해서는 기후변화에 따른 영향을 예측 및 분석하고, 이를 바탕으로 기후위기 적응과 관련한 정책과 전략을 수립할 필요가 있다. 이를 위해 기후변화를 고려해야 하나, 기존 연구 방법인 시나리오 리드 접근법에서 연구자들은 기후변화 대표 시나리오를 선택하여 활용하기 때문에, 예측된 결과의 불확실성이 크고 신뢰도가 낮다. 이러한 연구 결과는 기후변화 관련된 수자원 정책 및 설계기준에 반영되는 데 한계가 있다. 따라서 기후변화로 인해 발생가능한 변화 범위를 고려하는 시나리오 중립 접근법을 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 보령시를 대상으로 총 343개의 기후스트레스 시계열을 생성한 뒤 이변량 가뭄빈도분석을 통해 재현기간을 산정하고 가뭄에 대한 수문학적 위험도를 산정하였다. 분석결과, SSP1-2.6 18개 및 SSP5-8.5에 18개에 대해 최대 재현기간의 가뭄이 20년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.15±0.025, 50년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.3125±0.0625 사이로 나타났다. 따라서 보령시에서는 해당 범위의 수문학적 위험도를 고려하여 가뭄 정책 및 대책 수립이 필요하다.
Since the baseflow, which constitutes most of the river flow in the dry season, plays an important role in the solution of river runoff and drought, it is important to accurately evaluate the characteristics of the baseflow for river management. In this study, land use change was evaluated through time series data of land use, and then baseflow characteristics were analyzed by considering climate change and land use change using climate change scenarios. The results showed that the contribution of baseflow of scenarios considering both climate change and land use change was lower than that of scenarios considering only climate change for yearly and seasonal analysis. This implies that land use changes as well as climate changes affect base runoff. Thus, if we study the watershed in which the land use is occurring rapidly in the future, it is considered that the study should be carried out considering both land use change and climate change. The results of this study can be used as basic data for studying the baseflow characteristics in the Gapcheon watershed considering various land use changes and climate change in the future.
기후변화로 인한 지구온난화는 강수량과 기온에 영향을 주며, 다양한 종들의 서식지와 생물다양성에 상당한 영향을 줄 수 있다. 최근 국제 교류의 증가와 기후변화 등의 원인으로 국내로 새롭게 유입되어 정착하는 외래식물이 증가하고 있지만, 기후변화가 이들 외래식물의 국내 분포에 어떤 영향을 주는지에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 침입외래식물 큰망초(C. sumatrensis)의 현재 분포와 생물기후 변수를 활용하여 RCPs 기후변화 시나리오에 따른 적합 서식지 분포 변화를 예측하였다. 큰망초는 현재 우리나라 남부 지방에서 제한된 분포를 보이고 있으며, 이들의 분포에는 가장 건조한 분기의 평균기온(bio09), 가장 더운 달의 최고기온(bio05), 등온선(bio03)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기후변화 시나리오에 따라 큰망초의 미래 적합 서식지 면적은 증가할 것으로 전망되었다. 큰망초와 같은 침입외래종의 분포 변화는 자생식물의 생존을 위협할 수 있으며 생태계 교란을 일으킬 수 있다. 따라서 기후변화에 따른 외래종 분포에 대한 연구는 자생식물뿐만 아니라 생물다양성 보전에 중요한 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 서식지 복원과 생물자원을 관리하기 위한 정책자료로 활용될 수 있다.
Climate change influences multiple environmental aspects, certain of which are specifically related to agricultural water resources such as water supply, water management, droughts and floods. Understanding the impact of climate change on reservoirs in relation to the passage of time is an important component of water resource management for stable water supply maintenance. Changes on rainfall and hydrologic patterns due to climate change can increases the occurrence of reservoir water shortage and affect the future availability of agricultural water resources. It is a main concern for sustainable development in agricultural water resources management to evaluate adaptation capability of water supply under the future climate conditions. The purpose of this study is to predict the sustainability of agricultural water demand and supply under future climate change by applying an irrigation vulnerability assessment model to investigate evidence of climate change occurrences at a local scale with respect to potential water supply capacity and irrigation water requirement. Thus, it is a recommended practice in the development of water supply management strategies on reservoir operation under climate change.
The projection of climate-related range shift is critical information for conservation planning of Korean fir (Abies koreana E. H. Wilson). We first modeled the distribution of Korean fir under current climate condition using five single-model species distribution models (SDMs) and the pre-evaluation weighted ensemble method and then predicted the distributions under future climate conditions projected with HadGEM2-AO under four $CO_2$ emission scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5. We also investigated the predictive uncertainty stemming from five individual algorithms and four $CO_2$ emission scenarios for better interpretation of SDM projections. Five individual algorithms were Generalized linear model (GLM), Generalized additive model (GAM), Multivariate adaptive regression splines (MARS), Generalized boosted model (GBM) and Random forest (RF). The results showed high variations of model performances among individual SDMs and the wide range of diverging predictions of future distributions of Korean fir in response to RCPs. The ensemble model presented the highest predictive accuracy (TSS = 0.97, AUC = 0.99) and predicted that the climate habitat suitability of Korean fir would increase under climate changes. Accordingly, the fir distribution could expand under future climate conditions. Increasing precipitation may account for increases in the distribution of Korean fir. Increasing precipitation compensates the negative effects of increasing temperature. However, the future distribution of Korean fir is also affected by other ecological processes, such as interactions with co-existing species, adaptation and dispersal limitation, and other environmental factors, such as extreme weather events and land-use changes. Therefore, we need further ecological research and to develop mechanistic and process-based distribution models for improving the predictive accuracy.
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.
The purpose of this study was to evaluate the reduction effect of non point source (NPS) pollution in Haean highland agricultural catchment ($62.8km^2$) for 13 BMP scenarios under RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and 8.5 scenarios. Under the present climate condition, the BMP (best management practices) reduction efficiency of SS (suspended solid), T-N (total nitrogen), and T-P (total phosphorus) showed +25.7%, +4.2%, and +16.1% for VFS (vegetative filter strip), +0.1%, +15.6%, and +5.7% for FC (fertilizer control), and +6.3%, -2.9%, and +3.9% for RSM (rice straw mulching) respectively. In general, effective was the best for SS and T-P reductions, and the FC was the best for T-N reduction. The negative effect of T-N on RSM was induced by increase in infiltration and solute transport to baseflow. Under the future climate change scenarios, the SS, T-N, and T-P reduction efficiency showed the range of +1.9~+11.6%, -1.9~+0.2%, and +5.3~+11.9% respectively. The 3 BMPs (VFS, FC, and RSM) application in the future showed negative and little differences (-0.5~+1.6%) for SS and T-N reduction efficiencies while T-P reduction efficiency showed +0.3~+7.6% comparing with the baseline period. To achieve an increase in the reduction efficiency of future SS and T-N by +2~+10%, the combined application of more than two BMPs is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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