• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.458-459
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• 2006

지구의 기후변화에 따른 생태계 변화를 예측하기위한 연구의 일환으로 월악산에서의 식물계절 연구를 위한 기초를 마련하고자 하였다. 그 결과, 기온의 변화 뿐만 아니라 단풍, 낙엽현삳과 같은 식물계절의 구성요소들이 다양하게 나타났다. 또한 같은 종에서도 국지적으로 분포하는 지형적 위치의 차이, 즉 능선인가 사면하부인가에 따라 큰 차이를 보였다. 따라서 사면, 능선과 같은 지형적 요소를 잘 고려하여 생물계절 연구의 장소를 선정하는 것과 기온변화에 잘 반응하는 식물 종을 골라 식물계절을 연구할 필요가 있으며, 이를 위한 보다 상세하고 구체적인 기초적 연구가 더욱 요구되고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1174-1177
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• 2008

이상기후기간동안 유역의 수문 변화는 강수변화와 기온변화 등 복합적인 상관관계에 의하여 나타난다. 우리나라 지역의 최근 강수변화는 연 강수량의 증가 추세를 보이나 기온 또한 상승하므로 강수효율의 연변화, 월변화 및 지역 변화특성의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강수변화와 기온변화의 상관관계로 나타나는 월강수량을 월 증발량으로 나눈 P-E비 즉 강수효율을 분석하였다. 이상기후기간과 평년에 대한 강수효율 분석 결과 강수량의 영향이 지배적이고 기온이 강수효율에 미치는 영향은 미미하다 하겠다. 일반적으로 연 강수효율은 엘리뇨>평년>라니냐기간 순으로 나타난다. 이러한 일반적 특성과 달리 도시화된 서울과 인천지역의 연강수효율은 기후에 따른 차이를 발견할 수 없으나 연 강수효율과 달리 월 강수효율변화는 매우 큼을 보였다. 고도 200m 이상인 점과 섬이라는 지역 특성으로 인하여 울릉도는 평년>라니냐>엘리뇨라는 타 지역과 상반된 강수효율 분포를 보였다. 남부지역으로 갈수록 엘리뇨해의 강수효율이 높은 것으로 보아 엘리뇨의 영향을 더 많이 받는 지역은 북부지역 보다는 남부지역 이라는 것을 알 수 있다. 엘니뇨해의 7, 8월의 강수효율이 높게 나타났으며 이는 엘니뇨해의 7, 8월의 강수량이 많다는 것을 의미한다. 또한 엘리뇨 기간 9, 10월 강수 효율은 평년에 비하여 낮게 나타났다. 라니냐해의 강수효율 분포를 살펴보면 6, 9월에 강수효율이 높게 나타났으며 11, 12월 강수효율이 평년에 비하여 낮게 나타났다. 서울, 강릉, 울릉, 부산, 광주, 여수, 제주지역의 강수효율이 타 지역에 비해 높게 나타났다. 서울, 부산, 광주 지역은 고도의 도시화로 인해, 강릉, 울릉도, 여수, 제주 지역은 해양과 인접한 지형적 특성 때문이라 판단된다. 강수효율 또한 강수량이 집중되는 5월부터 8월까지 증가하는 것으로 나타났다. 나머지 달은 대부분 감소하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1575-1579
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• 2010

본 연구에서는 우리나라 6개 지점(강릉, 서울, 인천, 대구, 부산, 목포)에서 관측한 약 100년간(1912-2009년, 단 1950-1953년 제외)의 일최고/최저기온 및 일강수 자료를 이용하여 각 지점별로 다양한 기후지수를 산출하고 이들의 변화를 살펴보았다. 기온 관련 기후지수로는 여름일수, 영하일수, 결빙일수, 서리일수, 열대야일수, 냉방도일, 난방도일, 일교차, 식물성장일수, 일최고/최저기온의 월최고값 및 월최저값 등을 분석하였으며, 강수 관련 기후지수로 강수량, 강수일수, 강수강도, 호우일수, 미우일수, 최고 일강수 및 5일 연속 최고 강수량, 연속건조일수 및 연속습윤일수, 극한 강수일의 강수량 등을 계산하였다. 다음은 6개 지점의 기후지수를 평균한 결과이다. 6개 지점 모두에서 최저기온의 상승률이 최고기온의 상승률보다 크게 나타남에 따라 분석기간 동안 일교차는 점차 줄어드는 경향($-0.12^{\circ}C$/10년)을 보였고, 최저기온에 근거한 기후지수인 서리일수 (최저기온이 $-5^{\circ}C$ 미만, -2.6일/10년), 영하일수(최고기온이 $0^{\circ}C$ 미만, -1.0일/10년) 등의 감소와 평균기온의 상승에 따른 성장계절길이(growing season length)의 증가(+3.53일/10년)가 뚜렷하게 나타났다. 일강수와 관련된 주요변화로 미우일수(일강수량이 1 $mmday^{-1}$ 이하)는 감소(-0.75일/10년)했지만, 10 $mmday^{-1}$ (+0.32일/10년), 20 $mmday^{-1}$ (+0.27일/10년), 30 $mmday^{-1}$ (+0.25일/10년), 50 $mmday^{-1}$ (+0.17일/10년), 80 $mmday^{-1}$(+0.09일/10년) 이상 내린 강수일수는 증가하였다. 강수강도(강수량이 1 $mmday^{-1}$ 이상일 때의 강수량과 강수일수 기준)는 0.23 $mmday^{-1}$/10년로 증가했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.133-133
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• 2012

기후변화에 관한 정부 간 패널 IPCC의 4차 보고서에 의하면 지난 100년간 지구 평균 기온의 선형추세선 기울기가 $0.74^{\circ}C$/년을 보이고 있으며 21세기말 지구의 평균기온은 최대 $6.3^{\circ}C$까지 더 상승할 것으로 전망하고 있다. 이러한 대기기온의 상승은 저수지 및 하천의 수온과 밀접한 관계를 지니는데, 저수지 표층 수온 및 유입 하천의 수온을 증가시켜 저수지 수온 성층형성시기를 앞당겨 성층화 기간을 증가시키고 또한 성층강도도 증가하게 된다. 이러한 수온성층기간 및 강도의 증가는 심수층의 용존산소 고갈과 이에 따른 퇴적층의 영양염류 용출량을 증가시켜 저수지 수질관리에 어려움을 야기할 것으로 전망되고 있다. 특히 온대기후대에 속하는 우리나라의 대부분의 대형 인공 저수지는 여름철 뚜렷한 수온성층구조가 확인되고 있어 대기기온 상승이 수온성층구조에 미치는 영향을 분석하는 것은 미래 기후변화에 대비한 저수지 수질관리 전략 수립을 위해 필요한 기초 연구라 판단되어진다. 본 연구에서는 2차원 횡방향 평균 수치모형(CE-QUAL-W2)을 활용하여 대기 온도 변화에 따른 충주호의 수온분포를 모의하고 수온 성층구조의 변동경향을 분석하였다. 지구 온난화 영향 모의에 앞서 2010년과 2008년의 충주호 수문조건에 모형을 적용하여 수온 성층구조의 재현성을 확인하였다. 미래 대기기온 자료는 국립기상연구소에서 제공하는 한반도 기후전망 모의자료(RCM) 중 충주댐 유역의 평균 기온자료를 수집하여 사용하였으며, 모의연도는 2011, 2040, 2070, 2100으로 하였다. 또한, 대기기온과 유입수온 자료를 제외한 모든 입력자료는 보정년도인 2010년과 동일하다고 가정하여 대기기온 변화의 영향만을 고려하였다. 2011년에 비해 2100년의 대기기온이 연평균 $2.44^{\circ}C$ 증가하였을 때 표층수온은 평균 $1.72^{\circ}C$, 최대 $4.31^{\circ}C$ 증가하는 것으로 나타났으며, 심층수온은 평균 $0.36^{\circ}C$, 최대 $1.33^{\circ}C$ 증가하는 것으로 나타났다. 성층구조 형성기간의 비교를 위해 표층과 심층의 수온이 $5^{\circ}C$ 이상의 차이를 보이는 기간을 조사한 결과 2011년에 비해 2100년에서 5일 일찍 시작되어 11일 더 지속되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.516-517
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• 2003

IPCC 2001 보고서에 따른 최근 연구에 의하면, 20세기에 전 지구적으로 대략 0.4$^{\circ}C$~0.8$^{\circ}C$의 기온이 증가하는 결과를 보여주지만 이 증가경향이 시ㆍ공간적으로 일정하게 나타나는 것은 아니다. 지표기온의 변동성은 자연적인 원인과 인간의 활동에 의한 영향를 받을 수 있다. 한반도 온난화는 온실 기체와 도시화같은 원인에 의해 기온의 증가현상이 나타난다. 국지 혹은 지역적인 기후의 특성은 도시화와 같은 토지 이용도의 변화를 포함한 여러가지 인위적인 요소들에 의해 나타날 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.414-414
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• 2022

본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.193-193
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• 2011

국제기구인 정부간 기후변화협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, 이하 IPCC)에서는 기후변화가 기온 상승에 따른 증발산량의 증가, 강수량 및 유출량의 시공간적 분포의 변동 등을 초래하여 수자원의 효율적 관리 및 안정적인 공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망하였다. 또한 IPCC 4차 보고서에 따르면 21세기말 지구의 평균기온은 현재보다 최대 $6.3^{\circ}C$정도 더 상승할 것으로 전망하였다. 전구평균기온이 $3.0^{\circ}C$ 증가할 경우 아시아에서만 연간 700만 명이상이 홍수피해 위기에 직면할 것으로 예상되고 있다. 국내의 경우 기온은 전구평균기온에 비해 2배 이상 높은 $1.5^{\circ}C$ 정도 상승하였으며, 최근 50년간의 강우일수는 감소한 반면 일강수량이 80mm 이상인 호우일수의 발생빈도는 증가되고 있다고 보고되었다. 또한 최근의 물수지 해석과 관련하여 거시적인 관점에서 기온 및 강수량 증가에 따른 물순환 과정을 모의하고, 농업용수, 댐건설, 도시화, 토지이용의 변화 등 인위적인 환경 변화 및 기후변화에 따른 유출량의 변화를 정량화하려는 연구들이 수행되고 있다(한국건설기술원, 2007). 이를 위하여 단기적이 아니라 장기적인 측면에서 유출분석을 할 필요가 있으나, 현재까지 보유하고 있는 실측 자료의 한계 및 이러한 조사를 위해 요구되는 시간 및 비용의 한계 때문에, 유출해석 모형을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 장래 건설예정인 미계측 호소의 유량과 수질을 모의하기 위하여 하천, 하구, 호소 및 해역에 고루 적용할 수 있는 3차원 수리 동력학적인 모델인 EFDC 모형과 시간의 변화에 따른 수질을 모의하는데 가장 널리 이용하는 WASP 모형을 도입하였다. 향후, 내성천의 영주댐 건설과 같은 큰 변화가 발생하였을 기후 변화의 영향을 파악하기 위하여 EFDC와 WASP모형을 이용하여 대상유역에 대한 유출량과 수온의 변화를 통하여 A2, B1 기후변화 시나리오별로 2020년, 2050년, 2080년의 수질(BOD, TN, TP)변화를 분석하여 보았다. 연구의 결과는 다음과 같이 나타났다. EFDC 및 WASP 모형의 연계를 통한 기후 변화 시나리오에 따른 미래의 저수지 수질예측 모의를 수행한 결과, BOD, TN, TP 등 수질농도 변화는 2020년에서 2080년도로 갈수록 BOD, TN 다소 증가하는 경향을 나타내었고, TP농도는 감소하였다. 시나리오별 변화 특성은 TN, TP 농도는 A2 시나리오가 다소 높고, BOD 농도는 B1 시나리오가 A2보다 높은 것으로 나타났다. EFDC와 WASP을 이용하여 미계측 호소에 대한 기후변화 시나리오별로 적용하여 수질변화를 예측하여 보았는데, 향후 기후변화에 따른 기온, 유량변화와 수질 항목간의 상간관계 정립 및 수질 모의의 불확실성 등에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.26 no.5
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• pp.278-284
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• 2014

Water temperature due to climate change can be estimated using the air temperature because the air and water temperatures are closely related and the water temperatures have been widely used as the indicators of the environmental and ecological changes. It is highly necessary to estimate the frequency distribution of the air and water temperatures, for the climate change derives the change of the coastal water temperatures. In this study, the distribution function of the air temperatures is estimated by using the long-term coastal air temperature data sets in Korea. The candidate distribution function is the bi-modal distribution function used in the previous studies, such as Cho et al.(2003) on tidal elevation data and Jeong et al.(2013) on the coastal water temperature data. The parameters of the function are optimally estimated based on the least square method. It shows that the optimal parameters are highly correlated to the basic statistical informations, such as mean, standard deviation, and skewness coefficient. The RMS error of the parameter estimation using statistical information ranges is about 5 %. In addition, the bimodal distribution fits good to the overall frequency pattern of the air temperature. However, it can be regarded as the limitations that the distribution shows some mismatch with the rapid decreasing pattern in the high-temperature region and the some small peaks.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.20 no.1
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• pp.34-41
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• 2008

Future impact of anthropogenic climate-induced change on ecological regime has been an issue and information on water temperature is required for estimating coastal aquatic environment. One way to induce water temperature is to relate water temperature to air temperature and GCM is able to provide future air temperature data to do this. However, GCM data of low spatial resolution doesn't incorporate local or sitespecific air temperature in need of application, and downscaling processes are essential. In this study, a linear regression is used to relate nationally averaged air temperature to local area for the time period of 2000-2005. The RMSE for calibration (2000-2005) is 1.584, while the RMSE for validation is 1.675 for the year 2006 and 1.448 for the year 2007. The NSC for calibration (2000-2005) is 0.962, while the NSC for validation is 0.955 for the year 2006 and 0.963 for the year 2007. The results show that the linear regression is a good tool to relate local air temperature to nationally averaged air temperature with $1.0{\sim}2.0^{\circ}C$ of RMSE. The study will contribute to estimate future impact of climate-induced change on aquatic environment in Korean coastal zone.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.37 no.3
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• pp.54-60
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• 2009

The purpose of this study is to analyze the impacts of three-dimensional land cover on changing urban air temperatures and to explore some strategies of urban landscaping towards mitigation of heat build-up. This study located study spaces within a diameter of 300m around 24 Automatic Weather Stations(AWS) in Seoul, and collected data of diverse variables which could affect summer energy budgets and air temperatures. The study also selected reflecting study objectives 6 smaller-scale spaces with a diameter of 30m in Chuncheon, and measured summer air temperatures and three-dimensional land cover to compare their relationships with results from Seoul's AWS. Linear regression models derived from data of Seoul's AWS revealed that vegetation volume, greenspace area, building volume, building area, population density, and pavement area contributed to a statistically significant change in summer air temperatures. Of these variables, vegetation and building volume indicated the highest accountability for total variability of changes in the air temperatures. Multiple regression models derived from combinations of the significant variables also showed that both vegetation and building volume generated a model with the best fitness. Based on this multiple regression model, a 10% increase of vegetation volume decreased the air temperatures by approximately 0.14%, while a 10% increase of building volume raised them by 0.26%. Relationships between Chuncheon's summer air temperatures and land cover distribution for the smaller-scale spaces also disclosed that the air temperatures were negatively correlated to vegetation volume and greenspace area, while they were positively correlated to hardscape area. Similarly to the case of Seoul's AWS, the air temperatures for the smaller-scale spaces decreased by 0.32% ($0.08^{\circ}C$) as vegetation volume increased by 10%, based on the most appropriate linear model. Thus, urban landscaping for the reduction of summer air temperatures requires strategies to improve vegetation volume and simultaneously to decrease building volume. For Seoul's AWS, the impact of building volume on changing the air temperatures was about 2 times greater than that of vegetation volume. Wall and rooftop greening for shading and evapotranspiration is suggested to control atmospheric heating by three-dimensional building surfaces, enlarging vegetation volume through multilayered plantings on soil surfaces.