• Title/Summary/Keyword: 전지구 기후패턴

Search Result 11, Processing Time 0.071 seconds

Analysis on Climate Zone Shifts over Asia under Global Warming using CMIP6 Projections (CMIP6 기반 전지구 기온상승에 따른 아시아 지역 기후대 변화분석)

  • Kim, Jeong-Bae;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2021.06a
    • /
    • pp.37-37
    • /
    • 2021
  • 아시아 지역은 전 세계 인구의 60%가 집중되어 있으며, 지역 내에는 다양한 기후대가 혼재되어 있다. 통상, 기후대는 지역의 전반적인 기후 및 가용 수자원 특성을 파악하는데 유용하게 활용된다. 지구온난화의 영향으로 지역의 기후변동성은 심화되고 있으며, 이는 급격한 기후대 이동을 초래할 것으로 전망된다. 본 연구에서는 AR6 기후변화시나리오를 기반으로 전지구 기온상승에 따른 아시아 지역의 기후대 변화특성을 분석하였다. CMIP6 GCMs 및 공유사회경제경로(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5) 시나리오를 활용하여 앙상블 기후변화시나리오를 산출하였다. 관측 및 시나리오 자료를 활용하여 산업화 이전 대비 미래 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 특성을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 기후변화시나리오를 상세화하고, 쾨펜 기후구분법을 적용하여 기후특성에 따라 기후대를 구분하였다. 이후, 개별 전지구 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후대 분포 및 변화특성을 분석하였다. 전지구 기온이 상승함에 따라 아시아 지역 전반에서 기후대 변화가 가속화되는 것으로 확인되었으며, 이는 모든 SSPs 및 GCMs 시나리오 하에서 동일하였다. 전지구 기온 상승폭은 SSP1-2.6 대비 SSP5-8.5 시나리오 하에서 크게 나타났으며, 동일한 1.5℃ 및 2.0℃ 기온상승 조건에 도달하는 시기도 SSP5-8.5 시나리오에서 현저히 빠른 것으로 분석되었다. 한편, 기후대 이동이 나타나는 지역은 전지구 기온이 상승함에 따라 증가하였으며 5.0℃ (SSP5-8.5) 기온상승 조건 하에서 변화량이 가장 큰 것으로 분석되었다. 다만, 동일한 기온상승 조건 하에서는 SSP 시나리오와 관계없이 기후대 변화 면적 및 공간적 변화패턴이 유사하였다. 기온상승에 따라 아시아 지역 내 열대기후와 건조기후 지역은 확대되는 반면, 온대 및 한랭, 극기후 지역은 줄어들 것으로 전망되었다. 본 연구에서 도출된 전지구 기온상승 조건 별 아시아 지역의 미래 기후대 변화특성은 지역별 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.

  • PDF

Development of Non-stationary Rainfall Simulation Method using Deep-learning Technique and Bigdata (기상 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 비정상성 강우량 모의 기법 개발)

  • So, Byung-Jin;Kim, Jang Gyeong;Oh, Tae-Suk;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2020.06a
    • /
    • pp.185-185
    • /
    • 2020
  • 기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

  • PDF

Assessing the skills of CMIP5 GCMs in reproducing spatial climatology of precipitation over the coastal area in East Asia (CMIP5 GCM의 동아시아 해안지역에 대한 공간적 강우특성 재현성 평가)

  • Hwang, Syewoon;Cho, Jeapil;Park, Chanwoo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2018.05a
    • /
    • pp.360-360
    • /
    • 2018
  • 기후변화에 따른 강우특성의 변화는 다양한 기상이변과 극한사상의 발현으로 사회적 관심이 높아지고 있는 이슈이다. 일반적인 기후변화 연구는 전지구 기후 모델 (GCM, General Circulation Model) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 최근 국내 연구에서 주로 활용되는 자료는 IPCC 5차보고서(AR5)의 과학적 기반자료로 활용되는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project, phase 5) GCM 산출물이다. 수자원, 농업, 경제의 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 미래기간에 대한 GCM 산출물에 대한 신뢰성에 대한 평가 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 모델의 신뢰성은 산출물의 실제 현상에 대한 재현성을 평가함으로서 가늠할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 이 분석은 동아시아 해안지역과 한반도 지역을 구분하고 다양한 강우특성에 대한 재현성을 통합적으로 고려하여 이루어졌다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가했을 때 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

  • PDF

Modeling Future Yield and Irrigation Demand of Rice Paddy in Korea (우리나라 미래의 논 벼 생산량과 관개요구량 모델링)

  • Nkomozepi, Temba;Chung, Sang-Ok
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
    • /
    • v.56 no.1
    • /
    • pp.31-40
    • /
    • 2014
  • 기후변화에 따른 기온상승과 강우패턴의 변화에 의한 농업의 취약성에 대한 연구는 주요 관심분야이다. 본 연구에서 기후변화가 한국의 2021~2040 (2030s), 2051~2070 (2060s) 및 2081~2100 (2090s)의 벼의 생산량과 관개요구량에 미치는 영향을 모의발생하여 분석 하였다. 세 가지 대표농도경로 (Representative Concentration Pathways: RCPs)에 대한 12개의 전지구 기후모형이 추정한 기후자료로부터 미래의 작물 물 요구량, 유효강우량, 관개요구량을 물수지 방법으로 계산하였다. Water Accounting Rice Model (WARM) 벼 작물모형을 보정하여 벼 생산량 추정에 이용하였다. 벼 생산량은 금세기 말에는 최대 40 %까지 감소하는 것으로 나타났다. 생산량은 특히 경남과 충남지방에서 크게 증가하는 것으로 나타났다. 생산량과 관개요구량의 시공간적인 불확실성을 분석한 바, 경북과 전남에서 2090s, RCP8.5때 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다. 미래에 일부 지역은 벼농사에 적합하지 않을 수도 있을 것으로 추정되었으며 기후변화 대응방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Seasonal Precipitation Prediction using the Global model (전지구 모델 GME를 이용한 계절 강수 예측)

  • Kim, In-Won;Oh, Jai-Ho;Hong, Mi-Jin;Huh, Mo-Rang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2011.05a
    • /
    • pp.351-351
    • /
    • 2011
  • 최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.

  • PDF

Prediction of spring precipitation in the Geum River basin using global climate indices and artificial neural network model (글로벌 기후지수와 인공신경망모형을 이용한 금강권역의 봄철 강수량 예측)

  • Chul-Gyum Kim;Jeongwoo Lee;Hyeonjun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2023.05a
    • /
    • pp.292-292
    • /
    • 2023
  • 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

  • PDF

Assessing the skills of CMIP5 GCMs in reproducing spatial climatology of precipitation over the coastal area in East Asia (CMIP5 GCM의 동아시아 해안지역에 대한 공간적 강우특성 재현성 평가)

  • Hwang, Syewoon;Cho, Jeapil;Yoon, Kwang Sik
    • Journal of Korea Water Resources Association
    • /
    • v.51 no.8
    • /
    • pp.629-642
    • /
    • 2018
  • Future variability of the spatial patterns of rainfall events is the point of water-related risks and impacts of climate change. Recent related researches are mostly conducted based on the outcomes from General Circulation Models (GCMs), especially Coupled Model Intercomparison Project, phase 5 (CMIP5) GCMs which are the most advanced version of climate modeling system. GCM data have been widely used for various studies as the data utility keep getting improved. Meanwhile the model performances especially for raw GCM outputs are rarely evaluated prior to the applications although the process would essential for reasonable use of model forecasts. This study attempt to quantitatively evaluate the skills of 29 CMIP5 GCMs in reproducing spatial climatologies of precipitation in East Asia. We used 3 different gridded observational data as the references available over the study area and calculated correlation and errors of spatial patterns simulated by GCMs. As a result, the study presented diversity of the GCM evaluation in the performance, rank, or accuracy by different configurations, such as target area, evaluation method, and observation data. Yet, we found that Hadley-centre affiliated models comparatively performs better for the meso-scale area in East Asia and MPI_ESM_MR and CMCC family showed better performance specifically for the korean peninsula. We expect that the results and thoughts of this study would be considered in screening suitable GCMs for specific area, and finally contribute to extensive utilization of the results from climate change related researches.

Development of a Dynamic Downscaling Method using a General Circulation Model (CCSM3) of the Regional Climate Model (MM5) (전지구 모델(CCSM3)을 이용한 지역기후 모델(MM5)의 역학적 상세화 기법 개발)

  • Choi, Jin-Young;Song, Chang-Geun;Lee, Jae-Bum;Hong, Sung-Chul;Bang, Cheol-Han
    • Journal of Climate Change Research
    • /
    • v.2 no.2
    • /
    • pp.79-91
    • /
    • 2011
  • In order to study interactions between climate change and air quality, a modeling system including the downscaling scheme has been developed in the integrated manner. This research focuses on the development of a downscaling method to utilize CCSM3 outputs as the initial and boundary conditions for the regional climate model, MM5. Horizontal/vertical interpolation was performed to convert from the latitude/longitude and hybrid-vertical coordinate for the CCSM3 model to the Lambert-Conformal Arakawa-B and sigma-vertical coordinate for the MM5 model. A variable diagnosis was made to link between different variables and their units of CCSM and MM5. To evaluate the dynamic downscaling performance of this study, spatial distributions were compared between outputs of CCSM/MM5 and NRA/MM5 and statistic analysis was conducted. Temperature and precipitation patterns of CCSM/MM5 in summer and winter showed a similar pattern with those of observation data in East Asia and the Korean Peninsula. In addition, statistical analysis presented that the agreement index (AI) is more than 0.9 and correlation coefficient about 0.9. Those results indicate that the dynamic downscaling system built in this study can be used for the research of interaction between climate change and air quality.

Summer Precipitation Variability in the Han River Basin within the Context of Global Temperature Gradients (전지구 온도지표를 이용한 한강유역의 여름철 강우특성 변화 분석)

  • Jeong, Min-Su;Kim, Jong-Suk;Moon, Young-Il;Hwang, Sung-Hwan
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
    • /
    • v.34 no.4
    • /
    • pp.1151-1159
    • /
    • 2014
  • In this study, two global simple indices are used to investigate climate variability and change in observations. Land-Ocean Contrast (LOC) is an index of area-averaged surface temperature contrast between land and ocean. Meridional Temperature Gradient (MTG) is defined as the mean meridional temperature gradient in the Northern Hemisphere from mid to high latitude and sub-tropical zonal bands. These indices have direct or indirect effects on changing in atmospheric circulations and atmospheric moisture transport from north-south or east-west into East Asia (EA). In addition, warm season hydrometeorology in EA is highly associated with water supplies for coupled human and natural systems including drinking water, irrigation, hydropower generation as well as fisheries. Therefore, in this study, we developed an empirical separation approach for summer rainfall from typhoon and monsoon. An exploratory analysis was also conducted to identify the regional patterns of summer monsoon precipitation over the Korean peninsula within the context of changes in different types of temperature gradients. The results show significant and consistent changes in summer monsoon rainfall during the summer season (June-September) in South Korea.

Climate Effects on Greenhouse Gas Emissions and Microbial Communities in Wetlands (기후변화가 습지 내 온실기체 발생과 미생물 군집구조에 미치는 영향)

  • Kim, Seon-Young;Kang, Ho-Jeong
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
    • /
    • v.9 no.3
    • /
    • pp.161-169
    • /
    • 2007
  • Global climate changes including elevated $CO_2$, drought, and global warming may influence greenhouse gas emissions in wetlands. A variety of microbial communities including denitrifiers and methanogens play a key role in determining such processes. In this paper we summarize current knowledge on the effects of climate changes on $CO_2,\;CH_4$, and $N_2O$ production and microbial communities mediating those processes in wetlands. Elevated atmospheric $CO_2$ and warming generally increase gas emissions, but effects of droughts differ with gas type and drying level. The responses of microbial community to climate changes in terms of composition, diversity and abundance are still in question due to lack of studies in wetlands. Based on the present review, it is suggested that future studies on microbial processes should consider microbial community and relationships between microbial function and structure with diverse environmental factors including climate changes. Such knowledge would be crucial to better understand and predict accurately any shifts in ecological functions of wetlands.