According to the IPCC climate change scenario (A1B scenario), the surface seawater temperature of the South Sea of Korea by 2100 may be $2-3.5^{\circ}C$ higher than at present, and seawater pH may decrease from 8.1 to 7.8, due to the increase in atmospheric $CO_2$, which is predicted to increase in concentration from 380 to 750 ppm. These changes may not only intensify the strength of typhoons/storm surges but also affect the function and structure the marine ecosystem. In order to assess the impact of climate change on the marine ecosystem in Korean waters, the project named the 'Assessment of the impact of climate change on marine ecosystem in the South Sea of Korea' has been supported by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, from 2008. The goal of this project is to enhance our ability to adapt and prepare for the future environmental changes through the reliable predictions based on the knowledge obtained from projects like this. In this respect, this project is being conducted to investigate the effects of climate/marine environment changes (ocean warming and acidification), and to predict future changes of the structure and function of the ecosystem in the South Sea of Korea. This special issue contains 6 research articles, which are the highlights of the studies carried out through this project.
Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.
본 연구에서는 금강유역 내 대청댐 및 용담댐유역을 대상으로 기상청에서 제공하는 공간해상도 27 km 지역규모의 A1B시나리오 기반의 RCM모형과 SWAT모형을 이용하여 미래 유출량 전망을 분석하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소지점 단위로 공간적 다운스케일링을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 다운스케일링을 수행하여 기후모델로부터발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 다운스케일링 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001~2006년 기간 동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 90.1%, 84.3% 일치하는 것으로 나타나 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2030년 사이 유출량이 6% 증가하는 것으로 전망되었고, 유출량의 계절적 변화는 여름철의 유출량이 감소하고, 가을과 겨울철의 유출량이 증가하는 것으로 나타나 지금과는 강우의 패턴이 변화될 것으로 예상된다.
This study was conducted to predict greenhouse gas (GHG) emission from paddy by future climate change scenario in Korea. Chuncheon city in Kangwon province were selected as study area. A1B Special Report on Emission Scenario (SRES) of the IPCC (Intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The rainfall and temperature was projected to increase by 8.4 % and 1.9 % (2040s), 35.9 % and 27.0 % (2060s), 19.2 % and 30.8 % (2090s), respectively, compare to the 2010s value. Under the climate change, Denitrification-Decomposition (DNDC) predicted an increase in $N_2O$, $CO_2$ and $CH_4$ emissions from paddy. The simulations resulted in annual net emissions of 0.4~2.4, 500.5~734.5 and 29.4~160.4 kg/ha/year of $N_2O-N$, $CH_4-C$ and $CO_2-C$, respectively, with a cumulated global warming potential (GWP) of $14.5{\sim}21.7t{\cdot}CO_2/ha/year$ were affected by rainfall, temperature, manure amendment and fertilizer amount. The simulation results suggested that implementation of manure amendment or reduction of water consumption instead of increased fertilizer application rates would more efficiently mitigate GHG emissions.
Recently, climate change around the world due to global warming has became an important issue and damages by climate change have a bad effect on human life. Changes of Sea Surface Temperature(SST) is associated with natural disaster such as Typhoon and El Nino. So we predicted daily future SST using Statistical Downscaling Method and CGCM 3.1 A1B scenario. 9 points of around Korea peninsular were selected to predict future SST and built up a regression model using Multiple Linear Regression. CGCM 3.1 was simulated with regression model, and that comparing Probability Density Function, Box-Plot, and statistical data to evaluate suitability of regression models, it was validated that regression models were built up properly.
The aim of the study is to predict potential evapotranspiration and crop water requirement using meteorological data from MIROC3.2 with A1B scenario. Increase of evapotranspiration due to temperature rise can be observed out of the analysis, while effective rainfall decreased. The evapotranspiration elevation results in large amount of crop water requirement in the paddy farming. It can be seen that rainfall intensification at non-irrigation period brings effective rainfall decrease, while contributes to higher demand of crop water at irrigation period. It is necessary to secure additional water resources to adapt the climate change. It is expected that estimation on potentialevapotranspiration in this study can be used for formulation of master plan of water resources.
This study is to evaluate the future potential impact of climate change on soil erosion loss in a metropolitan area using Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE) with land use information of the Ministry of Environment and rainfall data for present and future years(30-year period). The spatial distribution map of vulnerable areas to soil erosion was prepared to provide the basis information for soil conservation and long-term land use planning. For the future climate change scenario, the MIROC3.2 HiRes A1B($CO_2720ppm$ level 2100) was downscaled for 2040-2069(2040s) and 2070-2099(2080s) using the stochastic weather generator(LARS-WG) with average rainfall data during past 30 years(1980-2010, baseline period). By applying the climate prediction to the RUSLE, the soil erosion loss was evaluated. From the results, the soil erosion loss showed a general tendency to increase with rainfall intensity. The soil loss increased up to 13.7%(55.7 ton/ha/yr) in the 2040s and 29.8%(63.6 ton/ha/yr) in the 2080s based on the baseline data(49.0 ton/ha/yr).
계절 간 특성이 뚜렷한 차이를 보이는 우리나라는 봄철 기후는 대륙성 고기압의 영향을 받아 강수량이 적고 건조한 특성을 보인다. 최근 온실가스의 증가로 인한 기후 변화로 인하여 기후의 변동성이 커지고 예측이 어려워지고 있고, 봄철 농업부문의 가뭄이 심해지고 있다. 1990년 이후로 남부지역을 중심으로 겨울부터 봄철까지 만성적인 가뭄 횟수가 증가하고 있다. 이러한 봄철에 발생하는 가뭄은 봄에 파종하는 작물들의 생육에 심각한 피해를 주고, 수량을 상당히 감소시키는 요인이다. 미래의 안정적인 농업생산을 위해서는 봄 가뭄과 농업생산과의 관계에 대한 취약성을 평가하고, 그에 대한 대책을 수립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 CCGIS를 이용하여 우리나라의 봄 가뭄에 대한 취약성 평가를 하고, SRES 시나리오와 RCP 8.5에 의한 봄 가뭄에 대한 취약성 평가를 수행하였다. 그 결과, 모든 시나리오에서 봄 가뭄에 대한 취약성은 2000년대부터 2050년대까지 낮아졌다. 이는 기후 변화에 의하여 봄의 용수 공급 상황이 개선될 것임을 보여준다. 하지만 그 낮아지는 추세와 정도는 시나리오에 따라 차이가 나타났다. 시나리오 중 RCP 8.5는 다른 SRES 시나리오 그룹에 비하여 취약성의 감소 정도가 낮았다. 시간에 따른 취약성의 공간적인 분포의 변화도 시나리오 간에 차이가 발견되었다. SRES 시나리오 그룹은 2050년대에 충청남도와 충청북도가 취약성이 가장 높은 반면, RCP 8.5는 경기도, 경상북도, 강원도에서 높은 것으로 나타났다. 이러한 차이는 시나리오 간의 온실 가스의 수준보다는 시나리오 종류가 봄 가뭄의 예측에 더 큰 영향을 주는 것으로 향후 취약성 평가에 있어서 시나리오 선발의 중요성을 보여준다.
Jang, Suhyung;Hwang, Manha;Hur, Youngteck;Kavvas, M. Levent
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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pp.229-229
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2015
Downscaling is a fundamental procedure in the assessment of the future climate change impact at regional and watershed scales. Hence, it is important to investigate the spatial variability of the climate conditions that are constructed by various downscaling methods in order to assess whether each method can model the climate conditions at various spatial scales properly. This study introduces a fundamental research from Jang and Kavvas(2015) that precipitation variability from a popular statistical downscaling method (BCSD) and a dynamical downscaling method (MM5) that is based on the NCAR/NCEP reanalysis data for a historical period and on the CCSM3 GCM A1B emission scenario simulations for a projection period, is investigated by means of some spatial characteristics: a) the normalized standard deviation (NSD), and b) the precipitation change over Northern California region. From the results of this study it is found that the BCSD method has limitations in projecting future precipitation values since the BCSD-projected precipitation, being based on the interpolated change factors from GCM projected precipitation, does not consider the interactions between GCM outputs and local geomorphological characteristics such as orographic effects and land use/cover patterns. As such, it is not clear whether the popular BCSD method is suitable for the assessment of the impact of future climate change at regional, watershed and local scales as the future climate will evolve in time and space as a nonlinear system with land-atmosphere feedbacks. However, it is noted that in this study only the BCSD procedure for the statistical downscaling method has been investigated, and the results by other statistical downscaling methods might be different.
본 연구는 GIS 기반의 SWAT (Soil and Water Assessment Tools) 모형을 이용하여 탁수발생 잠재가능성 평가지표를 개발하고 수계별 탁수 관리방안 대책을 지원하기 위해 기후변화에 따른 안동호와 임하호 유역의 유출량과 부유사량의 변화특성을 분석하였다. 장래 기후변화자료는 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A1B 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과값을 이용하여 생성하였다. 과거의 기후자료(1977~2006)를 기반으로 20C3M (20th Century Climate Coupled Model) 모의값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 CF (Change Factor) 기법으로 downscaling 하였다. 미래 기후변화 시나리오는 세 기간(2020s, 2050s, 2080s)으로 나누어 분석하였고, SWAT 모형과 연계하여 기후변화에 따른 유출량 및 부유사량의 변화를 산출하였다. 2020s, 2050s, 2080s 기간동안의 안동호와 임하호 유역의 유출량과 부유사량은 기준년도(2006)에 비해 증가하였고, 계절적인 분석에서도 봄, 가을, 겨울철 안동호와 임하호 유역의 유출량과 부유사량이 기준년도에 비해 증가하는 것으로 모의되었다. 단, 여름철 유량과 부유사량은 2020s에만 증가하고 2080s에는 감소하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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