Chung, Eun-Sung;Sung, Jang Hyun;Kim, Sang Ug;Son, Minwoo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.527-527
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2015
최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있으며, 특히 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 여겨지고 있다. 기후변화에 따른 수문변화를 전망하기 위한 최우선은 수문상황을 명확하게 이해 진단하는 것이고, 그 다음은 현재기후에 대비하여 미래 변화를 전망하는 것이다. 우리나라는 관측의 역사가 짧기 때문에 수문상황의 이해, 진단과 전망을 위해서는 수문모형이 필수적이고, 모형의 관측 재생 능력은 매개변수의 최적화 문제와 직결되어 있다. 따라서 이 연구에서는 SWAT 모형과 매개변수 최적화를 위한 SWAT-CUP를 이용하여 현재기후에서의 수문량(유량 및 수질)을 추정하였고, 대표농도경로에 근거한 미래기후에서의 수문량을 전망하였다. 연구결과, 연 최대 일유량은 현재기후에 비하여 21세기 후반에 약 27%(RCP4.5), 50%(RCP8.5) 증가하겠고, 총질소와 총인 역시 미래로 갈수록 부하량이 증가하리라 전망되었다.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.2
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pp.192-205
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2012
This study estimates how much climate variables affect the land price and acreage of rice paddy and dry farm field in agriculture with the case of Gangwon-do in Korea. To this end, we capitalize upon the Ricardian approach based upon the panel data on climate, soil and geography, farmland prices and acreage, other economic and social variables for 11 municipal units comprising Gangwon-do during the period of 1992-2010. Our empirical analysis shows that the temperature variable has negative economic impacts on the price and acreage of rice paddy and dry farm field, confirming that the temperature variable is much significant than that of precipitation in global warming. On the other hand, the other determinants of farmland price and acreage are different with the type of farmland in Gangwon-do.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.348-348
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2022
미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.
The purpose of this study is to set the direction to manage national parks to cope with climate change, and offer basic data to establish the relevant policies. Towards this end, this study analyzed the current and future climate change vulnerability of national parks using the 24 proxy variables of vulnerability in the LCCGIS program, a tool to evaluate climate change vulnerability developed by the National Institute of Environmental Research. To analyze and evaluate the current status of and future prospect on climate change vulnerability of national parks, the proxy variable value of climate exposure was calculated by making a GIS spatial thematic map with $1km{\times}1km$ grid unit through the application of climate change scenario (RCP8.5). The values of proxy variables of sensitivity and adaptation capability were calculated using the basic statistics of national parks. The values of three vulnerability evaluation items were calculated regarding the present (2010s) and future (2050s). The current values were applied to the future equally under the assumption that the current state of the proxy variables related to sensitivity and adaptation capability without a future prediction scenario continues. Seoraksan, Odaesan, Jirisan and Chiaksan National Parks are relatively bigger in terms of the current (2010s) climate exposure. The national park, where the variation of heat wave is the biggest is Wolchulsan National Park. The biggest variation of drought occurs to Gyeryongsan National Park, and Woraksan National Park has the biggest variation of heavy rain. Concerning the climate change sensitivity of national parks, Jirisan National Park is the most sensitive, and adaptation capability is evaluated to be the highest. Gayasan National Park's sensitivity is the lowest, and Chiaksan National Park is the lowest in adaptation capability. As for climate change vulnerability, Seoraksan, Odaesan, Chiaksan and Deogyusan National Parks and Hallyeohaesang National Park are evaluated as high at the current period. The national parks, where future vulnerability change is projected to be the biggest, are Jirisan, Woraksan, Chiaksan and Sobaeksan National Parks in the order. Because such items evaluating the climate change vulnerability of national parks as climate exposure, sensitivity and adaptation capability show relative differences according to national parks' local climate environment, it will be necessary to devise the adaptation measures reflecting the local climate environmental characteristics of national parks, rather than establishing uniform adaptation measures targeting all national parks. The results of this study that evaluated climate change vulnerability using climate exposure, sensitivity and adaptation capability targeting Korea's national parks are expected to be used as basic data for the establishment of measures to adapt to climate change in consideration of national parks' local climate environmental characteristics. However, this study analyzed using only the proxy variables presented by LCCGIS program under the situation that few studies on the evaluation of climate change vulnerability of national parks are found, and therefore this study may not reflect overall national parks' environment properly. A further study on setting weights together with an objective review on more proper proxy variables needs to be carried out in order to evaluate the climate change vulnerability of national parks.
This study is to analyze the effects of changing pattern of climate vaariables on total factor productivity of Korea manufacture industry. Changes in temperature, rainfalls and humidity which are the representative climate variables are used as main factors. Not only average values of the variables but those highest values are used as independent variables in the model, in order to consider the characteristic pattern of recent climate change, the high volatilities. The OLS results are unlike to previous literature that temperature and humidity had no significant impact on manufacturing productivity. An increase in the amount of precipitation was analyzed that impact negatively impacted. The analysis of panel data showed that temperatures and precipitation all that does not significantly affect the manufacturing. While the increase of the average humidity is shown to increase the total productivity of manufacture industry. In Korea, adaptation capability is important in determining the effects of climate change on productivity of manufacture industry.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.15
no.4
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pp.219-233
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2013
We employed the ecological niche modeling framework using GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production) to model the current and future geographic distribution of Pinus densiflora based on environmental predictor variable datasets such as climate data including the RCP 8.5 emission climate change scenario, geographic and topographic characteristics, soil and geological properties, and MODIS enhanced vegetation index (EVI) at 4 $km^2$ resolution. National Forest Inventory (NFI) derived occurrence and abundance records from about 4,000 survey sites across the whole country were used for response variables. The current and future potential geographic distribution of Pinus densiflora, one of the tree species dominating the present Korean forest was modeled and mapped. Future models under RCP 8.5 scenarios for Pinus densiflora suggest large areas predicted under current climate conditions may be contracted by 2090 showing range shifts northward and to higher altitudes. Area Under Curve (AUC) values of the modeled result was 0.67. Overall, the results of this study were successful in showing the current distribution of major tree species and projecting their future changes. However, there are still many possible limitations and uncertainties arising from the select of the presence-absence data and the environmental predictor variables for model input. Nevertheless, ecological niche modeling can be a useful tool for exploring and mapping the potential response of the tree species to climate change. The final models in this study may be used to identify potential distribution of the tree species based on the future climate scenarios, which can help forest managers to decide where to allocate effort in the management of forest ecosystem under climate change in Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.187-187
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2021
최근 기후 변화로 인한 한반도의 극한 홍수 및 가뭄의 발생 빈도가 급증하고 있다. 이와 같은 이상 기후의 발생으로 연간 강수량의 편차가 더 커지면서 장래 물 부족 문제가 더욱 심화될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 한강 유역의 수문 모형 구축을 통해 미래 물수지 변화를 정량적으로 예측함으로써 기후 변화가 한강 유역의 수문순환요소와 수자원에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 레이더 강우 시계열 자료의 활용을 위하여 격자 단위로 분석이 가능한 분포형 수문 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)을 사용하였고 모형 구축에는 레이더 강우와 종관기상관측소의 강우 자료에 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM)을 적용하여 보정된 강우 자료를 사용하였다. 제공되는 VIC의 토양, 식생 변수는 공간 해상도가 너무 낮고 유역 내에서도 공간적인 변동성이 크지 않아 침투에 관련된 매개변수를 토지 피복과 연관 지어 격자마다 적정한 매개변수를 회귀 분석하여 새로 산정하였다. 먼저 보정 기간 6년(2009-2014)에 대해 보정을 하고 이후 검증 기간 6년(2014-2019)에 대해 검증을 진행하였다. 보정, 검증 기간에 대한 NSE 값은 각각 0.968, 0.569로 양호한 결과를 보여주었다. 구축된 수문 모형에 기후 변화를 고려하기 위해 GCM 기반의 CMIP6 미래기상자료를 입력해서 미래의 물 수지와 수문순환요소의 변화를 모의하였고 모의 결과, 미래 기간에는 강수의 편차가 더욱 심화되면서 가뭄이 더 빈번하게 발생하는 경향을 보였다.
점차 심각해지고 있는 기후변화 문제에 대응하기 위해서는 기후변화에 따른 영향(impacts), 취약성(vulnerability), 적응(adaptation)등에 관한 연구가 필요하다. 그러나 기후변화 연구는 미래 시점에 대면적을 대상으혹 다양한 변수를 포함하여 수행해야 하는 어려움이 있기 때문에 현재 대부분의 연구는 영향평가에 주안점을 두고 있다. 따라서 본 연구에서는 시점과 면적,변수 사용이 용이한 GIS 기반의 CEVSA(Carbon Exchange between Vegetation , Soil , and Atmosphere)모형을 이용하여 기후변화가 산림부문에 미치는 취약성을 평가하였다. 평가결과 미 래 기후변화에 취약한 지역의 면적은 $44,201.95\;km^2$로 전체 연구대상지 면적 $146,187.45\;km^2$의 30.24%에 달하는 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.91-91
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2023
General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.423-423
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2022
수자원 계획 및 관리 관점에 있어 수문모형은 중요한 도구 중 하나이며 모의의 신뢰성을 높이기 위하여 검정 및 보정 과정을 거친다. 이는 일반적으로 장기간의 과거 수문기상자료를 활용하며 자료가 정상성(stationarity)이라는 가정에 따라 매개변수를 산정한다. 그러나 최근 기후변화 문제가 심화되며, 우리나라의 경우 여름철 호우의 강도 및 빈도가 증가할 것으로 전망되는 실정에서 수문 모형의 정상성을 가정한 매개변수 추정은 강우-유출 관계에 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 점에서 수문기상자료의 변동성을 고려한 수문모형의 검정 및 보정기법이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형을 활용하여 산정된 소양강댐의 기존 매개변수와 수문기상자료의 경향성을 비교하여 모형의 적합성 향상 및 다양한 매개변수 산정 방식을 제공하고자 한다. 이를 위해 전역최적화 기법(global optimization method)을 도입하여 매개변수 추정시 발생하는 불확실성을 정량화하였고 동적 기후 예측 매개변수(dynamic climate predictors)를 활용하여 최적화를 수행하였다. 교차검증을 통하여 기존의 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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