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.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.658-659
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2015
GCM and scenario uncertainties are first investigated for 5 major watersheds (Han River, Paldang dam, Namhan River, Bukhan River and Imjin River watersheds). As a result of this study, it is found that CCSM3-based annual precipitation increases linearly with respect to the 10-year moving average values while CSIRO-based precipitation does not show much of trend. The results from annual DJF mean precipitation show a similar trend with respect to their 10-year moving average values. Both CCSM3- and CSIRO-based annual JJA mean precipitation do not show much of trend toward 21st century. In general, CCSM3-based precipitation values are slightly higher than CSIRO-based values with respect to their annual and annual JJA mean precipitation values, but CSIRO-based annual DJF mean precipitation values are slightly higher than CCSM3-based values. In case of mean air temperature between CCSM3 and CSIRO during 21st century, all of results show a clear trend in warming with the passage of time for 5 watersheds. However the upward trends from CCSM3-based values slow down toward end of 21stcentury while CSRIO-based values increases almost linearly.
In this study, the projection of future heating and cooling degree days (HDDs and CDDs) has been conducted over South Korea for the period 1996~2005 with 2046~2055 and 2091~2100, using CCSM3 and MM5 simulations driven by the six IPCC SRES emission scenarios (A2, A1B, A1FI, A1T, B1, and B2). Annual mean surface air temperature increases by $1.2{\sim}3.4^{\circ}C$ at the end of the 21st century comparing to the present-day (1996~2005) in South Korea. HDDs decrease by 8~25% and CDDs increase up to 242~1,448% with corresponding changes in temperature. These increases and decreases also change the duration of HDDs and CDDs. HDDs duration decreases by 1 month, while the expansion of CDDs duration is much longer than 2 months. Thus, projected future HDDs and CDDs changes appear that cooling energy demand in summer season would increase and heating energy demand in winter would decrease in the future. Especially, these remarkable changes would be obvious at high mountain area, Gangwon-do and at south area, Jeju island. In the sense of future energy supply and policy, electrical energy for cooling in summer could be getting much more its importance rather than fossil energy used for heating in winter.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.4
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pp.95-106
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2013
It is now generally known that dynamical climate modeling outputs include systematic biases in reproducing the properties of atmospheric variables such as, preciptation and temerature. There is thus, general consensus among the researchers about the need of bias-correction process prior to using climate model results especially for hydrologic applications. Among the number of bias-correction methods, distribution (e.g., cumulative distribution fuction, CDF) mapping based approach has been evaluated as one of the skillful techniques. This study investigates the uncertainty of using various CDF mapping-based methods for bias-correciton in assessing regional climate change Impacts. Two different dynamicailly-downscaled Global Circulation Model results (CCSM and GFDL under ARES4 A2 scenario) using Regional Spectial Model for retrospective peiod (1969-2000) and future period (2039-2069) were collected over the west central Florida. Total 12 possible methods (i.e., 3 for developing distribution by each of 4 for estimating biases in future projections) were examined and the variations among the results using different methods were evaluated in various ways. The results for daily temperature showed that while mean and standard deviation of Tmax and Tmin has relatively small variation among the bias-correction methods, monthly maximum values showed as significant variation (~2'C) as the mean differences between the retrospective simulations and future projections. The accuracy of raw preciptiation predictions was much worse than temerature and bias-corrected results appreared to be more significantly influenced by the methodologies. Furthermore the uncertainty of bias-correction was found to be relevant to the performance of climate model (i.e., CCSM results which showed relatively worse accuracy showed larger variation among the bias-correction methods). Concludingly bias-correction methodology is an important sourse of uncertainty among other processes that may be required for cliamte change impact assessment. This study underscores the need to carefully select a bias-correction method and that the approach for any given analysis should depend on the research question being asked.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.738-739
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2015
The main objective of this study, "Spatial Downscaling of Precipitation from GCMs for Assessing Climate Change over Han River and Imjin River Watersheds", is to carry out over Han River and Imjin River watersheds. To this end, a statistical regression method with MOS (Model Output Statistics) corrections at every downscaling step was developed and applied for downscaling the spatially-coarse Global Climate Model Projections (GCMPs) from CCSM3 and CSIRO with respect to precipitation into 0.1 degree (about 11 km) spatial grid over study regions. The spatially archived hydro-climate data sets such as Willmott, GsMap and APHRODITE datasets were used for MOS corrections by means of monthly climatology between observations and downscaled values. Precipitation values downscaled in this study were validated against ground observations and then future climate simulation results on precipitation were evaluated for the projections.
Coastal regions are experiencing habitat changes due to coastal development and global warming. To estimate the future distribution of coastal plants on the Korean Peninsula due to climate change, the potential distribution of ten species of coastal plants was analyzed using the MaxEnt program. The study covered the eastern, western, and southern coastal areas of the Korean Peninsula. We used the distributional data of coastal plants of the East Asian region and the 19 climate variables of WorldClim 2.0. The future potential distribution was estimated using future climate variables projected from three general circulation models (CCSM4, MIROC-ESM, and MPI-ESM-LR), four representative concentration pathways (2.5, 4.5, 6.0, and 8.5), and two time periods (2050 and 2070). The annual mean temperature influenced the estimation of the potential distribution the most. Under predicted future distribution scenarios, Lathyrus japonicus, Glehnia littoralis, Calystegia soldanella, Vitex rotundifolia, Scutellaria strigillosa, Linaria japonica, and Ixeris repens are expected to show contracted distributions, whereas the distribution of Cnidium japonicum is expected to expand. Two species, Salsola komarovii and Carex kobomugi, are predicted to show similar distributions in the future compared to those in the present. The average potential distribution in the future suggests that the effects of climate change will be greater in the west and the south coastal regions than in the east coastal region. These results will be useful baseline data to establish a conservation strategy for coastal plants.
This study proposes the framework to select the representative general circulation model (GCM) for climate change projection. The grid-based results of GCMs were transformed to all considered meteorological stations using inverse distance weighted (IDW) method and its results were compared to the observed precipitation. Six quantile mapping methods and random forest method were used to correct the bias between GCM's and the observation data. Thus, the empirical quantile which belongs to non-parameteric transformation method was selected as a best bias correction method by comparing the measures of performance indicators. Then, one of the multi-criteria decision techniques, TOPSIS (Technique for Order of Preference by Ideal Solution), was used to find the representative GCM using the performances of four GCMs after the bias correction using empirical quantile method. As a result, GISS-E2-R was the best and followed by MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, and CCSM4. Because these results are limited several GCMs, different results will be expected if more GCM data considered.
Although recent reports suggest that the negative correlation between the Arctic Oscillation (AO) and the East Asian winter monsoon (EAWM) has been strengthened, it is not clear whether this intermittent relationship is an intrinsic oscillation in the climate system. We investigate the oscillating behavior of the AO-EAWM relationship at decadal time scales using the long-term (500-yr) climate model simulation. The results show that ice cover over the East Siberian Seas is responsible for the change in the coupling strength between AO and EAWM. We found that increased ice cover over these seas strengthens the AO-EAWM linkage, subsequently enhancing cold advection over the East Asia due to anomalous northerly flow via a weakened jet stream. Thus, this strengthened relationship favors more frequent occurrences of cold surges in the EAWM region. Results also indicate that the oscillating relationship between AO and EAWM is a natural variability without anthropogenic drivers, which may help us understand the AO-EAWM linkage under climate change.
Many studies have related the recent variations of wildfire regime such as the increasing number of occurrances, their patterns and timing changes, and the severity of their extreme cases with global warming. However, there are only a few numbers of wildfire studies to assess how the future wildfire regime will change in the interactions between land and atmosphere with climate change especially over East Asia. This study was performed to estimate the future changing aspect of wildfire danger with global warming, using Haines Index (HI). Calculated from atmospheric instability and dryness, HI is the potential of an existing fire to become a dangerous wildfire. Using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, two separated 5-year simulations of current (1995~1999) and far future (2095~2099) were performed and analyzed. Community Climate System Model 3 (CCSM3) model outputs were utilized for the model inputs for the past and future over East Asia; future prediction was driven under the IPCC A1B scenario. The results indicate changes of the wildfire danger regime, showing overall decreasing the wildfire danger in the future but intensified regional deviations between north and south. The overall changes of the wildfire regime seems to stem from atmospheric dryness which is sensitive to soil moisture variation. In some locations, the future wildfire danger overall decreases in summer but increases in winter or fall when the actual fire occurrence are generally peaked especially in South China.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.312-317
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2006
지역규모의 기후변화 모의결과를 이용하여 금강유역 용담댐의 홍수기 치수안전도에 대한 민감도분석을 수행하였다. 기후변화 모의에 사용된 SNURCM(Seoul National University Regional Climate Model)은 미국 National Center for Atmospheric Research의 Community Climate System Model의 전지구모형을 기반으로 spectral nudging 기법을 사용한 공간해상도 30 km, 연직 21층의 지역기후모형이다. 기후변화 시나리오로는 SRES 'B1'이 사용되었으며 과거 control run에 대한 기후모의 정확도 분석을 통하여 SNURCM 기상자료를 관측치와 비교한 결과 면적강우량을 다소 과소추정하였고 이점을 감안하여 SNURCM의 일 모의결과에 보정 계수를 적용하였다. 하천유출량은 SSARR 모형을 이용하여 SNURCM 모의가 수행된 전체기간을 $1980{\sim}1999$년과 $2000{\sim}2019$년으로 20년씩 나누어 용담댐 일 유입량을 산정하여 통계분석을 실시하였고 과거와 미래 20년 동안을 비교하여 본 결과 (1) 유량의 평균보다는 분산이 미래 20년 동안 증가하여 가뭄과 홍수에 대한 위험도가 증가함을 알 수 있었고, (2) 특히 연최대유량 또한 미래 20년 동안 상당히 증가하여 홍수기 치수대책이 더욱 중요해질 것으로 판단되었다. 마지막으로 용담댐 운영은 범용 시스템분석 도구인 STELLA(System Thinking Experimental Learning Laboratory with Animation) 상에서 GUI로 구현하여 유입량 변화에 따른 용담댐 치수안전도 변화를 모의해 보았다. 용담댐의 홍수기 운영은 저수지 수위가 제한수위를 초과하기 시작하면 Rigid ROM 발효하여 방류량을 결정하도록 구성하였고, 무효방류(spill)가 일어나는 현상을 실패로 가정하여 이에 대한 신뢰도(reliability), 회복도(resiliency), 그리고 심도(vulnerability)를 치수안전도 지표로 계산하였다. 전체기간을 1980년${\sim}$1999년, 2000년${\sim}$2019년, 2000년${\sim}$2009년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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