Future climate change may affect the hydro-thermal and biogeochemical characteristics of dam reservoirs, the most important water resources in Korea. Thus, scientific projection of the impact of climate change on the reservoir environment, factoring uncertainties, is crucial for sustainable water use. The purpose of this study was to predict the future water temperature and stratification structure of the Soyanggang Reservoir in response to a total of 42 scenarios, combining two climate scenarios, seven GCM models, one surface runoff model, and three wind scenarios of hydrodynamic model, and to quantify the uncertainty of each modeling step and scenario. Although there are differences depending on the scenarios, the annual reservoir water temperature tended to rise steadily. In the RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the upper water temperature is expected to rise by 0.029 ℃ (±0.012)/year and 0.048 ℃ (±0.014)/year, respectively. These rise rates are correspond to 88.1 % and 85.7 % of the air temperature rise rate. Meanwhile, the lower water temperature is expected to rise by 0.016 ℃ (±0.009)/year and 0.027 ℃ (±0.010)/year, respectively, which is approximately 48.6 % and 46.3 % of the air temperature rise rate. Additionally, as the water temperatures rises, the stratification strength of the reservoir is expected to be stronger, and the number of days when the temperature difference between the upper and lower layers exceeds 5 ℃ increases in the future. As a result of uncertainty quantification, the uncertainty of the GCM models showed the highest contribution with 55.8 %, followed by 30.8 % RCP scenario, and 12.8 % W2 model.
우리나라도 세계적인 기후변화 추세에 따라 장래 수자원의 변동이 예상되고 있다. 이러한 문제에 대응하고 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 기후를 예측하는 기상모형으로부터 유용한 정보를 추출하여 활용하는 방안을 마련하여야 한다. 본 연구의 목적은 불확실성 분석을 통한 수자원 운영의 중심이 되는 국내 유역들에 대한 GCM모형의 활용성을 평가하는 것이다. 주된 기법은 Kolmogorov-Smirnov test를 이용하여 관측값과 GCM 모의값의 유의성을 평가하는 것이다. GCM의 시공간적 특성을 고려한 기법이 제안되었으며, 유럽의 ECMWF모형과 국내 기상연구소에서 모의한 서로 다른 해상도를 지니는 Metri-GCM의 표면 강수량과 표면온도 자료 등이 추출되어 적용되었다. 관측값으로는 유역대표 강수량, 온도, 유량 등의 자료가 적용되었다. 분석 결과 GCM의 유역별 적용성을 확인할 수 있었는데, 특히 온도 자료의 경우 대부분의 유역에 모든 모형의 모의 결과가 적용 가능함을 확인하였다.
This study was aim to predict future land-cover changes and to analyze regional land-cover changes in irrigation areas and agricultural reservoir watersheds under climate change scenario. To simulate the future land-cover under climate change scenario - A1B of the SRES (Special Report on Emissions Scenarios), Dyna-CLUE (Conversion of Land Use Change and its Effects) was applied for modeling of competition among land-use types in relation to socioeconomic and biophysical driving factors. For the study areas, 8 agricultural reservoirs were selected from 8 different provinces covering all around nation. The simulation results from 2010 to 2100 suggested future land-cover changes under the scenario conditions. For Madun reservoir in Gyeonggi-do, total decrease amount of paddy area was a similar amount of 'Base demand scenario' of Water Vision 2020 published by MLTMA (Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs), while the decrease amounts of paddy areas in other sites were less than the amount of 'High demand scenario' of Water Vision 2020. Under A1B scenario, all the land-cover results showed only slight changes in irrigation areas of agricultural reservoirs and most of agricultural reservoir watersheds will be increased continuously for forest areas. This approach could be useful for evaluating and simulating agricultural water demand in relation to land-use changes.
본 연구에서는 앙상블 중규모기후모델 weather research and forecasting(WRF)를 이용하여 2045년부터 2054년까지 21세기 중반의 기후변화에 대한 우리나라 미래 풍력자원 지도를 제작하였고 월별, 시간대별 자원변화를 검토하였다. 분석결과, 한반도상에서 강한 몬순 순환으로 인해 뚜렷한 월별 시공간 변동성이 해륙풍에 의한 시간대별 변동성보다 컸다. 풍력자원이 큰 강풍지역은 월마다 지역마다 다르게 나타났다. 즉 겨울철 북서계절풍(여름철 남서계절풍)이 주풍일 때 각각 강원산간과 해상 그리고 남서해안에서 자원이 많을 것으로 전망되었다. 최대풍과 최소풍은 1월, 9월에 각각 나타날 것으로 전망되었고, 시간대별로 내륙과 산간은 일중편차가 컸지만 연안지역은 편차가 작을 것으로 전망되었다. 이는 현재기후에 대한 기존분석결과와는 다소 차이가 있는 것으로, 이 연구에서 생산된 미래 풍력자원 지도는 향후 기후 변화 가능성이 큰 지역의 시공간적 풍황을 감안하여 풍력단지 입지 선정 및 풍력운영을 위한 장기계획 마련에 있어서 유용한 자료가 되리라 기대된다.
수자원의 수요 증가와 ENSO (El Ni$\tilde{n}$o/La Ni$\tilde{n}$a Southern Oscillation) 등의 기후변화 현상으로 인한 수자원 공급의 불안정 요소가 제기됨에 따라, 수자원 관리 계획 수립 시 장/단기강우 모의의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 두 개 유역을 대상으로 1986년부터 2008년까지의 MM5 지역기후모델을 이용한 강우모의 결과를 시험지역의 33개 관측자료와 CDF-mapping 기법을 이용하여 통계적으로 보정하였으며 그 결과를 바탕으로 ENSO 패턴에 따른 모델의 성능을 평가하였다. 보정된 MM5일 강우 모의결과는 대체적으로 각 관측소의 월 평균 강우량 (ME: 1.0mm)을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 블락-크리깅 기법을 이용하여 추정된 유역 평균 일/월 강우량 또한 관측치를 잘 재현하였다(일 강우 ME: 0.8mm, 월 강우 ME: 7.1mm). 한편, ONI (Oceanic Ni$\tilde{n}$o index)를 이용하여 구분한 ENSO 패턴에 따른 강우 모의치를 분석한 결과, 월별 엘리뇨/라니냐 해에 대한 유역 단위의 강우량 모의 성능이 상이한 것으로 나타났다. 이 원인으로 한정된 모수화 적용 및 모델 경계자료 오차 등을 제시하고 이에 대한 보정 방법개선 등의 추가 연구의 필요성을 지적하였다. 본 연구는 ENSO 패턴을 고려한 월별 기후모델 결과를 활용함에 있어 유의점을 제시하였기에, 우기와 건기에 대한 수자원 관리를 위한 적용 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
농업 생태계는 주요 온실가스의 배출원 중 하나로, 농경지에서의 온실가스 배출량을 최소화하면서 최적의 수량을 얻기 위한 기후변화 적응옵션을 도출하기 위해서는, 상세한 공간적 규모에서 여러 모형들을 연계하여 구동하는 것이 유리하다. 본 연구에서는 DSSAT 모형과 DNDC 모형을 연계하여 상세한 공간 규모에서 기후변화 영향평가를 수행할 수 있도록 지원하기 위한 도구를 개발하고자 하였다. 객체 지향 언어인 R과 C++을 사용하여 DNDC 모형의 격자형 입력자료를 생성하기 위한 DRIFT (DNDC Regional Input File Tool)을 구현하였다. 기후변화 조건에서 격자별 작물 생육모의를 위해 생성된 DSSAT 모형의 입력자료 및 출력자료를 사용하여 DNDC 모형의 입력자료를 생성하였다. 생성된 입력자료를 사용하여 미래 기후변화 조건에서의 온실가스 배출량을 모의하였다. 입력자료를 생성하는 시간은 격자 지점의 수에 비례하여 증가하였다. 그 중, DSSAT 모형의 담수 깊이 자료를 DNDC 모형의 담수 기간으로 변환하는 과정에서 시간이 비교적 오래 걸렸으나, 그 외의 입력자료를 생성하는 데에는 짧은 시간만이 소요되었다. 본 연구에서는 비교적 적은 지점을 대상으로 하였으나, 대량의 자료를 처리하고자 할 경우 일부 계산과정을 병렬화함으로써 구동시간을 줄일 필요가 있을 것이다. 이후 다른 모형들에 대한 확장을 통해 모형 간 연계를 위한 입력자료 생성에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 것이다.
Air quality models have been widely used to study and simulate many air quality issues. In the simulation, it is important to raise the accuracy of meteorological predicted data because the results of air quality modeling is deeply connected with meteorological fields. Therefore in this study, we analyzed the effects of meteorological fields on the air quality simulation. This study was designed to evaluate MM5 predictions by using different initial condition data and different observations utilized in the data assimilation. Among meteorological scenarios according to these input data, the results of meteorological simulation using National Centers for Environmental Prediction (Final) Operational Global Analysis data were in closer agreement with the observations and resulted in better prediction on ozone concentration. And in Seoul, observations from Regional Meteorological Office for data assimilations of MM5 were suitable to predict ozone concentration. In other areas, data assimilation using both observations from Regional Meteorological Office and Automatical Weather System provided valid method to simulate the trends of meteorological fields and ozone concentrations. However, it is necessary to vertify the accuracy of AWS data in advance because slightly overestimated wind speed used in the data assimilation with AWS data could result in underestimation of high ozone concentrations.
As environmental concerns including climate change drive the strong regulations for car exhaust emissions, electric vehicles attract the public eye. The purpose of this study is to identify rural areas vulnerable for charging infrastructures based on the spatial distributions of the current gas stations and provide the target dissemination rates for promoting electric cars. In addition, we develop various scenarios for finding optimal way to expand the charging infrastructures through the administrative districts data including 11,677 gas stations, the number of whole national gas stations. Gas stations for charging infrastructures are randomly selected using the Monte Carlo Simulation (MCS) method. Evaluation criteria for vulnerability assessment include five considering the characteristic of rural areas. The optimal penetration rate is determined to 21% in rural areas considering dissemination efficiency. To reduce the vulnerability, the charging systems should be strategically installed in rural areas considering geographical characteristics and regional EV demands.
강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.
Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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