이 연구에서는 최근의 한국인에 의한 기후 연구 경향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 한국연구재단 등재 학술지 6종과 국제학술지 4종을 분석하였으며, 연구기간은 2001년부터 2011년까지이다. 최근 기후변화에 대한 연구가 급증하였으며, 강수량 변동에 대한 연구는 꾸준히 이루어지고 있다. 기후변화 연구 중 기상학자는 특성과 예측에, 지리학자는 특성과 영향에 집중하였다. 응용 및 생물기후학 분야에서는 기후변화에 관한 관심의 증대로 농업, 축산업, 식생, 보건 등에 대한 기후변화의 영향 연구가 증가하였다. 기후지 분야의 연구는 꾸준히 수행되고 있으나 최근 감소 추세이다.
Private companies are increasingly required to take more substantial actions on climate change. This study introduces the principle and cases of climate (physical) risk estimation for 11 private companies in Korea. Climate risk is defined as the product of three major determinants: hazard, exposure, and vulnerability. Hazard is the intensity or frequency of weather phenomena that can cause disasters. Vulnerability can be reflected in the function that explains the relationship between past weather records and loss records. The final climate risk is calculated by multiplying the function by the exposure, which is defined as the area or value of the target area exposed to the climate. Future climate risk is estimated by applying future exposure to estimated future hazard using climate model scenarios or statistical trends based on weather data. The estimated climate risks are developed into three types according to the demand of private companies: i) climate risk for financial portfolio management, ii) climate risk for port logistics management, iii) climate risk for supply chain management. We hope that this study will contribute to the establishment of the climate risk management system in the Korean industrial sector as a whole.
Lee, Jin Su;Kim, Seong-Cheol;Seong, Ki Cheol;Kim, Chun-Hwan;Um, Yeong Cheol;Lee, Seung-Koo
원예과학기술지
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제30권6호
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pp.709-717
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2012
To establish the standard of ripe kiwifruit sorting, near infrared (NIR) spectroscopy was performed on kiwifruit sampled from three farms. Destructive measurements of flesh firmness, soluble solids content (SSC), and acidity were performed and compared to measurement using NIR reflectance spectrums from 408 to 2,492 nm. NIR predictions of those quality factors were calculated using the modified partial least square regression method. Flesh firmness was predicted with a standard error of prediction (SEP) of 3.32 N and with a correlation coefficient ($R^2$) of 0.88. SSC was predicted with SEP of $0.49^{\circ}Brix$ and with $R^2$ of 0.98. Acidity was predicted with SEP of 0.28% and with $R^2$ of 0.91. Kiwifruit ripened at $20^{\circ}C$ for 15 days showed uneven qualities with normal distribution. Considering the SEP of each parameter, kiwifruit after ripening treatment could be non-destructively predicted their qualities and sorted by flesh firmness or soluble solids content through NIR prediction.
This study was carried out to predict the optimal growth site and estimate carbon stocks of Quercus acuta, evergreen broad-leaved trees in warm temperate zone according to climate change. The criterion for the optimal site prediction was created by quantification method with quantitative and qualitative data, collected from growth factors of stands and environmental factors of survey sites of 42 plots in Q. acuta by study relationship between growth of tree and site environmental factors. A program for the optimal site prediction was developed by using GIS engine tools. To prediction of the suitable growth site of Quercus acuta, developed program in this study applied to Wando in Jeollanam-do, distributing a various evergreen bread-leaved trees of warm temperate zone. In the results from analysis of the optimal site prediction on Q. acuta, the characteristics of the optimal site showed as follows; site environmental features of class I (the best site class for Q. acuta) was defined as 401 ~ 500 m of altitude, $21{\sim}25^{\circ}$ of slope with above hillside, residual of deposit convex of slope type with west of aspect. The area and carbon stocks of optimal site prediction by class for Q. acuta in classI showed 147.1 ha (2.5%), total 316.5 tC/ha, total $1,161tCO_2/ha/yr$ of class I, 2,703.5 ha (46.3%), total 5,817.4 tC/ha, total $21,331tCO_2/ha/yr$ of class II, 2,845.5 ha (48.6%), total 6,123.0 tC/ha, total $2,845.5tCO_2/ha/yr$ of class III and 153.7 ha (2.6%), total 330.7 tC/ha, total $1,213.7tCO_2/ha/yr$ of class IV.
사회간접자본의 증가로 인해 신규건설투자 대비 유지관리 비용지출 비중이 확대되어가고 있어 유지관리 주체 입장에서 정확한 유지관리 비용 추정의 중요성이 강조되고 있다. 최근의 연구결과는 점진적이고 지속적인 기후변화에 의해 시설물에 축적되는 영향이 심각한 수준인 것으로 나타나고 있는데, 유지관리 비용추정에 있어 이를 고려한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 중장기적 관점에서 연평균 기온변화의 도로시설 유지관리 비용 변동에의 영향을 추정하기 위해 이항분석모델을 활용한 비용변동 추정 체계를 제안하였다. 이를 위하여 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 보고서에서 도출된 기후변화 시나리오에 따른 연평균 기온변화를 도로시설 유지관리비용 변동에 적용하여, 기후변화의 영향이 고려된 유지관리 비용변동 추정을 위한 분석모델을 도출하였다. 이항모델 및 몬테칼로 시뮬레이션을 활용한 추정모델은 추후 유지관리 주체의 탄력적 의사결정에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기온과 강수량이 농산물 가격에 미치는 영향을 분석하고 TensorFlow를 이용해 주요 농산물 가격을 예측하였다. 분석 결과, 기온 상승과 강수량 증가는 배추, 무, 대파, 상추, 양파 등의 가격 상승에 유의미한 영향을 미쳤다. 특히, 기온과 강수량이 동시에 증가할 때 가격이 급격히 상승하였다. 예측 모델은 기후 변화에 따른 농산물 가격 변동을 사전에 예측하는 데 유용하였다. 이를 통해 농업 생산자와 소비자가 기후 변화에 대비하고, 가격 변동에 대한 대응 전략을 마련할 수 있다. 논문에서는 기후 변화가 농산물 가격에 미치는 영향을 이해하고, 농산물 시장의 안정성과 지속 가능성을 높이는 방안을 모색하는 데 기여할 수 있다. 또한, 기후 변화 시대에 농업의 지속 가능성을 높이고 경제적 안정성을 확보하는 데 중요한 자료를 제공한다. 연구 결과는 정책 결정자들에게도 유용한 통찰을 제공할 것이며, 기후 변화에 대응한 효과적인 농업 정책 수립에 기여할 수 있다.
This study provides an evaluation for capability of Integrated Climate and Air quality Modeling System (ICAMS) on future regional scale climate projection. Temperature and precipitation are compared between ground-level observation data and results of regional models (MM5) for the past 30 years over the Korean peninsula. The ICAMS successfully simulates the local-scale spatial/seasonal variation of the temperature and precipitation. The probability distribution of simulated daily mean and minimum temperature agree well with the observed patterns and trends, although mean temperature shows a little cold bias about $1^{\circ}C$ compared to observations. It seems that a systematic cold bias is mostly due to an underestimation of maximum temperature. In the case of precipitation, the rainfall in winter and light rainfall are remarkably simulated well, but summer precipitation is underestimated in the heavy rainfall phenomena of exceeding 20 mm/day. The ICAMS shows a tendency to overestimate the number of washout days about 7%. Those results of this study indicate that the performance of ICAMS is reasonable regarding to air quality predication over the Korean peninsula.
기후변화에 따른 우리나라 인공림의 취약성을 분석하기 위하여, 본 연구에서는 Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)의 'A1B' 기후변화 시나리오를 적용하여 우리나라의 대표적 조림수종인 리기다소나무림의 잠재 생육적지 분포 변화를 예측하였다. 이를 위해 제4차 임상도를 이용하여 리기다소나무림의 기존 분포면적을 추출한 후, 최근(1971-2000년), 가까운 미래(2021-2050년), 먼 미래(2071-2100년)에 대해서 온량지수, 최저온도지수, 유효강우지수 등의 세 가지 기후요소를 각각 예측하고 이를 토대로 리기다소나무림의 잠재 생육적지 분포를 예측하였다. 본 연구결과 리기다소나무림의 잠재 생육적지 분포 면적은 최근(2000년)에 비해 가까운 미래(2050년)에는 56%로 감소하고 먼 미래(2100년)에는 15%로 크게 감소하는 것으로 분석되었다. 지역별로는 강원도를 제외한 전국에서 잠재생육적지 분포의 급격한 감소가 나타났다. 강원도 지역의 경우에는 다른 지역에 비해 리기다소나무림의 조림면적이 적고 상대적으로 해발고도가 높은 지역적 특성이 반영되어 잠재 생육적지가 증가하는 경향을 보였다. 또한 해발고도에 따른 잠재 생육적지 분포 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따라 리기다소나무림의 잠재 생육적지 분포가 해발고도가 높은 지역으로 점차 이동하는 것으로 나타났다. 예측 결과의 정확성을 분석하기 위해 Classification Accuracy(CA)와 Prediction Probability(PrP)를 구한 결과, 비교적 높은 정확도(CA 44.75%, PrP 62.56%)를 가지는 것으로 나타났다.
The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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