본 연구에서는 중국의 동북지역 기후자료를 수집하여 DB를 구축하고, 이들 기후자료를 활용하여 농업기후지대를 구분함으로써 대상지역의 농업기상특성 분석의 기초정보를 확보하고자 하였으며, 국외의 주요 곡물 수출국의 기상관측정보를 수집, 분석, 제공할 수 있는 체계를 구축하고자 하였다. 중국 동북지역 농업기후지대를 구분하기 위하여 미국 항공우주국의 전 지구 모델링 및 동화 센터의 1979-2010년까지 32년 동안의 월별 기온 및 강수량 자료와 Weather Research and Forecasting(WRF) 모형의 동아시아 영역의 해발고도와 식물비 자료를 활용하였다. 중국 동북지역은 해발고도는 200m 이하, 200-800m, 800m 이상, 식물비 60%, 연평균 기온은 $0^{\circ}C$, 최난월 기온은 $22^{\circ}C$, 연평균 강수량 700mm를 기준으로 22개 농업기후지대로 구분되었다. 22개 농업기후지대는 연평균기온은 $3.4^{\circ}C$, 강수량 613.2mm, 일사량 $4,414.2MJ/m^2$의 기후특성을 보였다.
다양한 생태계 서비스를 제공할 수 있는 습지는 지속가능한 수질 개선 및 기후변화로 인한 영향의 완충작용 등 중요한 자연기반해법기술로 간주되어 왔다. 특히 토지이용 변화, 기후 변화 및 수문 변화에 따른 영향 저감을 위한 습지 보전의 중요성은 부각되었으나 경관규모에서의 거시적 자연기반해법기술 가능성의 검토가 미비하였다. 이에 본 연구에서는 생태 네트워크 분석을 통한 공학적 솔루션 제공 가능성을 검토하기 위해 습지경관 가상 서식종의 이동모델을 기반으로 형성된 습지 생태네트워크를 이용하여 토지이용변화에 따른 생태네트워크의 구조적, 기능적 특성 (연결성, 이동 효율성 및 집단화 계수)이 어떻게 변화하는지 분석하였다. 이를 위해 습지 밀도가 다른 네 구역의 토지이용변화를 가정하여 두 가지의 초기 면적조건에 대한 각 구역의 동시다발적 토지이용변화를 통해 생태 네트워크 특성의 변화를 분석하였다. 모든 분석결과에서 습지밀도가 높은 구역이 파괴된 경우 생태네트워크의 평균 연결성과 이동 효율성이 크게 감소하였으며, 특히 허브 (매우 높은 연결성을 지니는 노드)가 포함된 구역의 습지가 제거될 때 급격한 감소가 발생하는 것을 확인하였다. 반면, 집단화 계수는 증가하는 것으로 관찰되었다. 이를 통해 토지이용변화에 따른 생태네트워크에 대한 영향을 평가할 수 있으며 특히 향후 매개중심성 분석을 추가하여 적합한 대체습지를 조성할 수 있는 자연기반의 공학적 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.
Pollen analysis on a 320cm core collected from paengsung area (36°56′50"N, 127°03′10"E) in southwesterm korea was carried out to investigate the changes in past climate and vegetation in that area. In this research it was found that pollen zones are divided into two layers of substage IIb and IIc. Pollen zone IIb, the lower layer, was dominated by high percentages of deciduous broadleaved trees such as alnus, Quercus, Corylus, Betula, Carpinus and Salix. Trapa, Typhaceae and Nymphaceae growing in wet habitat and Chenpodiaceae were pornounced amont the nonrboreal pollens. At that time, it seems that it was warmer and more humid than present. In pollen zone IIc, the upper layer, pollen of Pinun was dominant and those of Artemisia, Gramineae, Compositae, Cyperaceae and spore increased while of Quercus, Betula and Nymphaceae decreased. It is supposed that the climate of this zone was drier that the lower laywer.
This paper deals with pollen analysis of a 190cm core collected from the Chollipo Arboretum sedimentary basin($N36^{\circ}47$ 43", $E1269^{\circ}$ 7") in southwestern Korea in order to know the change of the climate and vegetation. In this research it is found that the pollen zones are divided into two layers. Pollen zone, I, the lower layer, is flourished with broadleaved trees such as Quercus, Alnus, Corylus, Betula, Carpinus and Castanopsis, and about 30~40% of pollen of those trees consist of that of Q. acuta/glauca and Castanopsis which are evergreen trees. And pollen of Trapa, Typhaceae and Nymphaceae living in wet habitat, is dominant among the nonarboreal pollen. Therefore we can conclude that it ould be warmer and more humid than present in this area of the past. In pollen zone, the upper layer, pollen of Pinus is dominant and those of Artemisia, Gramineae, Compositae and spore are increased in quantity, while pollen of Quercus, Belula and Nymphaceae decreased. It it supposed that the climate of this zone was drier than that zone.that zone.
본 연구는 중국 동북지역의 22개 농업기후지대별로 유효적산온도(GDD), 무상기간(FFP) 작물생육 기간(GSL) 등 3가지 농업기후지수를 비교하기 위해 수행되었다. 농업기후지수는 NASA의 MERRA-2 기상 자료를 이용하여 계산하였다. 분석결과 모든 농업기후지수는 연도별로 유의한 차이는 보이지 않았다. 하지만 농업기후지대별로는 유의한 차이를 보였다. GDD는 지역별로 531.7-1650.6 도일의 범위를 보였으며, FFP는 141.5-241.7일의 범위를 나타내었다. 그리고 GSL은 125.1-217.9일의 공간적 분포를 보였다.
Climate change will make significant impact on species distribution in forest. Pinus koraiensis which is commonly called as Korean Pine is normally distributed in frigid zones. Climate change which causes severe heat could affect distribution of Korean pine. Therefore, this study predicted the distribution of Korean Pine and the suitable habitat area with consideration on uncertainty by applying climate change scenarios on an ensemble model. First of all, a site index was considered when selecting present and absent points and a stratified method was used to select the points. Secondly, environmental and climate variables were chosen by literature review and then confirmed with experts. Those variables were used as input data of BIOMOD2. Thirdly, the present distribution model was made. The result was validated with ROC. Lastly, RCP scenarios were applied on the models to create the future distribution model. As a results, each individual model shows quite big differences in the results but generally most models and ensemble models estimated that the suitable habitat area would be decreased in midterm future(40s) as well as long term future(90s).
The Vietnamese Mekong Delta(VMD) covers an area of 62,250 km2 in the lowest basin of the Mekong Delta where more than half of the country's total rice production takes place. In 2016, an estimated 1.29 million tonnes of Vietnam's rice were lost to the country's biggest drought in 90 year and particularly in VMD, at least 221,000 hectares of rice paddies were hit by the drought and related saltwater intrusion from the South China Sea. In this study, 3D numerical simulations using Delft3D hydrodynamic models with calibration and validation process were performed to examine flow characteristics, climate change scenarios, water level changes, and salinity concentrations in the nine major estuaries and coastal zones of VMD during the 21st century. The river flows and their interactions with ocean currents were modeled by Delft3D and since the water levels and saltwater intrusion in the area are sensitive to the climate conditions and upstream dam operations, the hydrodynamic models considered discharges from the dams and climate data provided by the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6). The models were calibrated and verified using observational water levels, salinity distribution, and climate change data and scenarios. The results agreed well with the observed data during calibration and validation periods. The calibrated models will be used to make predictions about the future salinity intrusion events, focusing on the impacts of sea level rise due to global warming and weather elements.
Jeong Soo Park;Seung Jin Joo;Jaseok Lee;Dongmin Seo;Hyun Seok Kim;Jihyeon Jeon;Chung Weon Yun;Jeong Eun Lee;Sei-Woong Choi;Jae-Young Lee
Journal of Ecology and Environment
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제47권4호
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pp.264-271
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2023
Environmental crises caused by climate change and human-induced disturbances have become urgent challenges to the sustainability of human beings. These issues can be addressed based on a data-driven understanding and forecasting of ecosystem responses to environmental changes. In this study, we introduce a long-term ecological monitoring system in Korean Long-Term Ecological Research (KLTER), and a plan for the Korean Ecological Observatory Network (KEON). KLTER has been conducted since 2004 and has yielded valuable scientific results. However, the KLTER approach has limitations in data integration and coordinated observations. To overcome these limitations, we developed a KEON plan focused on multidisciplinary monitoring of the physiochemical, meteorological, and biological components of ecosystems to deepen process-based understanding of ecosystem functions and detect changes. KEON aims to answer nationwide and long-term ecological questions by using a standardized monitoring approach. We are preparing three types of observatories: two supersites depending on the climate-vegetation zones, three local sites depending on the ecosystem types, and two mobile deployment platforms to act on urgent ecological issues. The main observation topics were species diversity, population dynamics, biogeochemistry (carbon, methane, and water cycles), phenology, and remote sensing. We believe that KEON can address environmental challenges and play an important role in ecological observations through partnerships with international observatories.
This study constructed a high-resolution bioclimatic classification map of South Korea which classifies land into homogeneous zones by similar environment properties using advanced statistical techniques compared to existing ecological area classification studies. The climate data provided by WorldClim(1960-1990) were used to generate 27 bioclimatic variables affecting biological habitats, and key environmental variables were derived from Correlation Analysis and Principal Component Analysis. Clustering Analysis was performed using the ISODATA method to construct a 30'(~1km) resolution bioclimatic classification map. South Korea was divided into 21 regions and the results of classification were verified by correlation analysis with the Gross Primary Production(GPP), Actual Vegetation map made by the Ministry of Environment. Each zones' were described and named by its environmental characteristics and major vegetation distribution. This study could provide useful spatial frameworks to support ecosystem research, monitoring and policy decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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