• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.28 no.3
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• pp.266-269
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• 1995

Methane emission was measured every two hours for a whole day at heading stage of rice plantsby using a closed static chamber installed in NPK(11-70-80 kg/ha) plot and NPK+rice straw(5 ton/ha) plots. The effect of air and soil temperature on methane emission was studied. In NPK plot the diel change of methane emission was synchronized better with soil temperature than air temperature because of abrupt rise of air temperature from 11 : 00 to 17 : 00 hours. In NPK+rice straw plot diel methane emission showed proportionally increased with increase of soil temperature except for times from 11 : 00~17 : 00 hours when air temperature was very high, but showed a closer relation with change of air temperature. It was suggested that the diel change of methane emission was closely related to that of air temperature where organic matter was abundant, while to that of soil temperature where organic matter was limited.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2019.04a
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• pp.38-38
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• 2019

본 연구는 봄 식물계절지수와 기온지표와의 관계를 알아보기 위해 지난 9년간(2010년-2018년) 대구수목원, 팔공산, 주왕산, 가야산에 공통적으로 생육하는 소나무(Pinus densiflora), 일본잎갈나무(Larix kaempferi), 신갈나무(Quercus mongolica), 진달래(Rhododendron mucronulatum), 생강나무(Lindera obtusiloba), 당단풍나무(Acer pseudosieboldianum) 6종을 대상으로 발아, 개화, 개엽의 봄 식물계절시기의 변화 경향과 기온간의 관계를 파악하였다. 기온의 변화는 9년동안 2월보다 3~4월의 월평균기온이 증가하였으며, 지역별로 수목원과 팔공산의 평균기온이 높았다. 발아, 개화, 개엽은 수종별로 생강나무가 가장 빠르며 소나무가 가장 느렸고, 지역별로 수목원에서 가장 빨리 식물계절시기가 도래하였다. 봄 식물계절시기는 -1.267~-6.151일/9년 정도 앞당겨지고 있는 경향을 보이는데 소나무(-6.151일/9년)가 가장 크며, 진달래(-1.267일/9년)의 변화율이 가장 낮았다. 발아, 개화, 개엽에서 모두 유의한 값을 보이는 수종은 진달래와 소나무로서 이들은 1월~3월 평균기온과 상관관계를 보였다. 봄 식물계절지수(SPI)의 시계열 변화를 확인한 결과 4개 지역의 변화율이 모두 음의 값으로 식물계절 시기가 모두 빨라지고 있었다. 그 중 수목원, 팔공산 및 가야산과 같은 내륙지역일수록 변화율이 컸으며, 다소 거리가 떨어진 주왕산의 경우 변화율이 조금 낮게 나타났다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.49 no.4
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• pp.489-508
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• 2014

The purpose of this study is to clarify the spatio-temporal patterns of changes in seasonal extreme temperature events in the Republic of Korea based on daily maximum and minimum temperature data sets observed at 61 weather stations for the recent 40 year period (1973~2012). According to analysis of regional average data, in spring increases of warm days are most distinct, while in summer reductions of cool nights and increases of warm nights are most noticeable. The similar patterns to those in summer are observed in fall, while in winter reductions of cool days and nights are notable. Regardless of the magnitude of urbanization, changes in nighttime extreme temperature events prevail in transitional periods between seasons, while those in daytime extreme temperature events do so only in particular months. In contrast, cool days in spring and summer, warm days in summer and warm nights in winter do not show any statistically-significant changes at most of stations. The sensitivity of seasonal extreme temperature events to increases of seasonal average extreme temperature is greatest in the case of warm days ($+6.3days/^{\circ}C$) and cool nights ($-6.2days/^{\circ}C$) in spring, warm nights ($+10.4days/^{\circ}C$) and days ($+9.5days/^{\circ}C$) in summer, warm days ($+7.7days/^{\circ}C$) in fall, and cool nights ($-4.7/^{\circ}C$) in winter, respectively. These results indicate that changes in seasonal extreme temperature events and their sensitivity to changes in seasonal climate means under a warmer climate are occurring with seasonally and diurnally asymmetric magnitudes in Korea due to complex climate feedbacks.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.5
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• pp.69-74
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• 1970

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 관측시대이래의 한국 및 세계의 기온변화 및 변동 2. 기온변화의 변동의 원인

• 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)

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.15 no.3
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• pp.337-350
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• 2009

The phenological change of plants is an indication of local and regional climate change. An increase in temperature due to global warming is manifest in the change of phytophenological events. In this study, trends in the plant phenology and its correlation with air temperature in South Korea were examined using observational data for 18 phenological phases. The spring phenological phases, such as sprouting and flowering, occurred earlier (from 0.7 to 2.7 days per 10-year) during 1945 ${\sim}$2007. while the autumn phases, such as full autumn tinting, moved later (from 3.7 to 4.2 days per 10-year) during 1989 ${\sim}$2007. The correlation between the plant phenology in spring with the air temperature from February to March is relatively high. The warming in the early spring (February March) by $1^{\circ}C$. causes an advance in the spring plant phenology of 3.8 days. The plant phenology in autumn also correlates with the average temperature in October. The autumn plant phenology for a $1^{\circ}C$ increase in October temperature occurs about 3.1 days later.

• 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.

• 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.