• 대기
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• 제33권5호
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• pp.505-517
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• 2023

This study investigates the impacts of carbon neutrality and air quality control policies on near-term climate change in East Asia, by examining three Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) scenarios from five climate models. Specifically, low carbon and strong air quality control scenario (SSP1-1.9), high carbon and weak air quality control scenario (SSP3-7.0), and high carbon and strong air quality control scenario (SSP3-7.0-lowNTCF) are compared. For these scenarios, the near-term climate (2045-2054 average) changes are evaluated for surface air temperature (SAT), hot temperature extreme intensity (TXx), and hot temperature extreme frequency (TX90p). In all three scenarios, SAT, TXx, and TX90p are projected to increase in East Asia, while carbon neutrality reduces the increasing rate of SAT and hot temperature extremes. Air quality control strengthens the warming rate. These opposed mitigation effects are robustly forced in all model simulations. Nonetheless, the impact of carbon neutrality overcomes the impact of air quality control. These results suggest that fast carbon neutrality, more effective than an air quality control policy, is necessary to slowdown future warming trend in East Asia.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권1호
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• pp.55-68
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• 2011

1988년 설립 이후 기후변화 원인 등을 과학적으로 밝혀내고, 기후변화 문제 해결을 위한 조치를 전세계적으로 마련하고 있는 IPCC 주요 작업 중의 하나는 온실가스 배출 시나리오에 따른 잠재적인 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, 기후변화 대응 전략을 평가하는 것이다. IPCC 5차평가보고서를 위하여 2007년 9월 기후변화 전문가 회의에서는 약 130여명의 관련 연구자와 사용자가 참석한 가운데, 새로운 온실가스 농도 시나리오인 RCP가 확정되었고, 기후모델링(CM), 통합평가모델링(IAM), 영향, 적응, 취약성(IAV) 커뮤니티에 의한 시나리오 개발 체계 및 개발 일정이 수립되었다. 이후 세계 CM 커뮤니티는 2008년 9월 전문가회의를 통하여 IPCC AR5를 위한 기후변화 이해 증진 및 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, IPCC AR4에서 제기된 주요 이슈를 밝혀내기 위하여, 단기와 장기 시간 규모에 대한 30여개 이상의 표준 실험 프로토콜로 구성된 제5기 결합모델 비교 프로젝트(CMIP5)를 기획하였다. 2009년 초부터 CMIP5 관련 작업들이 착수되었으며, 현재 우리나라를 포함한 14개국 19개 모델이 참여하고 있다. 또한, 지역 기후변화에 대한 관심 증대로 지역기후변화 시나리오 생산을 위한 국제적인 통합 지역상세화 실험(CORDEX)이 2009년부터 진행되고 있다. IPCC SRES 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화 시나리오를 개발하여 IPCC AR4 및 국내 기후변화 대응에 기여한 바 있는 기상청 국립기상연구소는 2009년부터 IPCC AR5 시나리오 개발 전략에 따라 기후 변화 시나리오 개발을 위한 국제 사업인 CMIP5와 CORDEX에 참여하여 RCP에 근거한 지구 기후 변화 시나리오 및 국가 차원의 기후 변화 대응을 위한 국가 표준 기후 변화 시나리오 개발에 착수하였다. 기상청은 개발될 지구 기후 변화 시나리오를 IPCC에 제공하여 IPCC AR5 작성에 기여하고 할 것이며, 이 지구 기후 변화 시나리오에 지역적 지형, 기후 특성 및 기후 변화 영향 평가를 위한 분야별 요구사항을 적용하여 국가 표준 시나리오를 개발하고 2012년에 유관기관 및 산 학 연에 제공할 계획이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.225-236
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• 2024

기후위기에 선제적으로 대비하기 위해서는 기후변화에 따른 영향을 예측 및 분석하고, 이를 바탕으로 기후위기 적응과 관련한 정책과 전략을 수립할 필요가 있다. 이를 위해 기후변화를 고려해야 하나, 기존 연구 방법인 시나리오 리드 접근법에서 연구자들은 기후변화 대표 시나리오를 선택하여 활용하기 때문에, 예측된 결과의 불확실성이 크고 신뢰도가 낮다. 이러한 연구 결과는 기후변화 관련된 수자원 정책 및 설계기준에 반영되는 데 한계가 있다. 따라서 기후변화로 인해 발생가능한 변화 범위를 고려하는 시나리오 중립 접근법을 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 보령시를 대상으로 총 343개의 기후스트레스 시계열을 생성한 뒤 이변량 가뭄빈도분석을 통해 재현기간을 산정하고 가뭄에 대한 수문학적 위험도를 산정하였다. 분석결과, SSP1-2.6 18개 및 SSP5-8.5에 18개에 대해 최대 재현기간의 가뭄이 20년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.15±0.025, 50년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.3125±0.0625 사이로 나타났다. 따라서 보령시에서는 해당 범위의 수문학적 위험도를 고려하여 가뭄 정책 및 대책 수립이 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제52권5호
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• pp.83-95
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• 2024

본 연구는 Storm Water Management Model(SWMM)의 저영향개발(Low Impact Development, LID) 시나리오를 활용하여 서울시 영등포구의 홍수 완화 효과를 평가하였다. 대상지를 산업지역(Block I)과 주거 및 상업 혼합지역(Block II)으로 구분하고, LID 시나리오 적용이 홍수 유출에 미치는 영향을 탐구하였다. 옥상정원과 빗물 저금통같이 건물에 설치 가능한 저영향 개발 시나리오(Scenario I)와 투수성 포장, 침투도랑, 식생수로, 빗물정원 등과 같은 옥외공간에 설치 가능한 시나리오(Scenario II)를 총 6가지로 구분하여 LID 시나리오를 설계하였다. 현재 서울시 영등포구의 배수 네트워크 지도와 과거 홍수 이벤트의 강우 데이터를 강수 시나리오로 해석하였다. 본 연구의 결과, 적용된 LID 시나리오는 Block I에서 유출량을 26.8%, 첨두 유출량을 7.5% 감소시킬 수 있었으며, Block II에서는 유출량 21.1%, 첨두 유출량 12.6%를 저감하였다. Scenario I에 비해 Scenario II가 관망 노드 홍수 저감에 더 큰 영향을 미쳤으며, 시나리오간 상호작용을 확인할 수 있었다. 건축물 기반의 LID 시나리오는 표면 유출량과 첨두 유출량을 효과적으로 줄이지 못한다는 결과를 확인할 수 있었다. 연구에서 제안된 방법론 및 결과는 도시의 홍수 회복탄력성 및 미래 도시 설계에 기여 가능한 솔루션으로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권4호
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• pp.605-612
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• 2014

본 논문은 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포의 연도별 변화를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 신갈나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 신갈나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 2020년부터 2100년까지 10년 단위로 추정하였다. 그 결과 시간이 경과함에 따라 신갈나무의 적지면적은 감소하는 것으로 나타났으며, 극한 기후변화 시나리오인 RCP 8.5를 적용할 경우 RCP 4.5에 비해 적지의 감소 폭이 훨씬 더 큰 것으로 예측되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 적지적수와 관련된 산림정책 수립에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.73-84
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• 2015

An embankment raising project on 113 agricultural reservoirs in Korea was implemented in 2009 to increase water supply capacity for agricultural water and instream uses. This study evaluated the future water supply capacity of the Imgo reservoir at which the agricultural reservoir embankment raising project was completed, considering climate change scenarios. The height of the embankment of the reservoir was increased by 4.5 m, thereby increasing its total storage from 1,657.0 thousand to 3,179.5 thousand cubic meters. To simulate the reservoir water storage with respect to climate changes, two climate change scenarios, namely, RCP 4.5 and RCP 8.5 (in which greenhouse gas reduction policy was executed and not executed, respectively) were applied with bias correction for reflecting the climate characteristics of the target basin. The analysis result of the agricultural water supply capacity in the future, after the agricultural reservoir embankment raising project is implemented, revealed that the water supply reliability and the agricultural water supply increased, regardless of the climate change scenarios. By simulating the reservoir water storage considering the instream flow post completion of the embankment raising project, it was found that water shortage in the reservoir in the future is not likely to occur when it is supplied with an appropriate instream flow. The range of instream flow tends to decrease over time under RCP 8.5, in which the greenhouse gas reduction policy was not executed, and the restoration of reservoir storage was lower in this scenario than in RCP 4.5, in which greenhouse gas reduction policy was executed.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권1호
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• pp.72-82
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• 2014

본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 중부지방소나무의 지위지수 추정식을 개발하고 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 중부지방소나무의 지위지수 추정식에는 각각 5~7개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.32~0.46의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 중부지방소나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 중부지방소나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 추정하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제34권5호
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• pp.343-350
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• 2008

Quantifying greenhouse gas (GHG) emissions in the waste sector is important to evaluating measures for reduction of GHG emissions. To forecast GHG emissions and identify potential emission reduction for GHG emissions, scenarios applied with environmental policy such as waste reduction and structural change of waste treatment were developed. Scenario I estimated GHG emissions under the business as usual (BAU) baseline. Scenario II estimated GHG emissions with the application of the waste reduction policy while scenario III was based on the policy of structural change of waste treatment. Scenario IV was based on both the policies of waste reduction and structural change of waste treatment. As for the different scenarios, GHG emissions were highest under scenarios III, followed by scenarios IV, I, and II. In particular, GHG emissions increased under scenario III due to the increased GHG emissions from the enhanced waste incineration due to the structural change of waste treatment. This result indicated that the waste reduction is the primary policy for GHG reduction from waste. GHG emission from landfill was higher compared to those from incineration. However, the contribution of GHG emission from incineration increased under scenario III and IV. This indicated that more attention should be paid to the waste treatment for incineration to reduce GHG emissions.

• 한국물환경학회지
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• 제30권2호
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• pp.212-219
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• 2014

In this study, a land pollutant load calculation method in TMDLs was improved to consider climate change scenarios. In order to evaluate the new method, future change in rainfall patterns was predicted by using SRES A1B climate change scenarios and then post-processing methods such as change factor (CF) and quantile mapping (QM) were applied to correct the bias between the predicted and the observed rainfall patterns. Also, future land pollutant loads were estimated by using both the bias corrected rainfall patterns and the enhanced method. For the results of bias correction, both methods (CF and QM) predicted the temporal trend of the past rainfall patterns and QM method showed future daily average precipitation in the range of 1.1~7.5 mm and CF showed it in the range of 1.3~6.8 mm from 2014 to 2100. Also, in the result of the estimation of future land pollutant loads using the enhanced method (2020, 2040, 2100), TN loads were in the range of 4316.6~6138.6 kg/day and TP loads were in the range of 457.0~716.5 kg/day. However, each result of TN and TP loads in 2020, 2040, 2100 was the same with the original method. The enhanced method in this study will be useful to predict land pollutant loads under the influence of climate change because it can reflect future change in rainfall patterns. Also, it is expected that the results of this study are used as a base data of TMDLs in case of applying for climate change scenarios.

• 한국물환경학회지
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• 제40권3호
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• pp.121-129
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• 2024

Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.