전구 및 지역 기후 모델 결과를 분석하여 동아시아와 한반도 지역에 대해 상세한 지역기후의 변화를 전망한 연구를 소개하였다. 특히 IPCC 4차 평가 보고서의 배출 시나리오를 기반으로 국내 연구그룹이 산출한 한반도 지역기후 변화 전망을 소개하고 그 특성을 파악하였다. 배출 시나리오에 따라 강도의 차이가 다소 있지만 미래 한반도의 온난화 경향은 명확한 것으로 나타났다. 강수량의 경우 배출 시나리오와 시기에 따라 다소 상이한 변화 경향을 보이지만, 대부분의 연구에서 공통적으로 미래 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 지역기후 변화로 인하여 고지대를 제외한 대부분의 남한지역이 아열대 기후구로 점차 변해갈 것으로 전망되며, 이로 인한 생태계와 계절의 변화가 야기될 것으로 예상된다.
The changes in the teleconnection associated with El Nin?o-Southern Oscillation (ENSO) over the East Asia and North Pacific under greenhouse warming are analyzed herein by comparing the Historical run (1970/1971~1999/2000) and the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 run with 31 climate models, participated in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). It is found that CMIP5 models have diverse systematic errors in simulating the ENSO teleconnection pattern from model to model. Therefore, we select 21 models based on the models' performance in simulating teleconnection pattern in the present climate. It is shown that CMIP5 models tend to project an overall weaker teleconnection pattern associated with ENSO over East Asia in the future climate than that in the present climate. It can be also noted that the cyclonic flow over the North Pacific is weakened and shifted eastward. However, uncertainties for the ENSO teleconnection changes still exist, suggesting that much consistent agreements on this future teleconnections associated with ENSO should be taken in a further study.
The causes of climate change are natural and artificial. Natural causes include changes in temperature and sunspot activities caused by changes in solar radiation due to large-scale volcanic activities, while artificial causes include increased greenhouse gas concentrations and land use changes. Studies have shown that excessive carbon use among artificial causes has accelerated global warming. Climate change is rapidly under way because of this. Due to climate change, the frequency and cycle of infectious disease viruses are greater and faster than before. Currently, the world is suffering greatly from coronavirus infection-19 (COVID-19). Korea is no exception. The first confirmed case occurred on January 20, 2020, and the number of infected people has steadily increased due to several waves since then, and many confirmed cases are occurring in 2021. In this study, we conduct a study on climate change before and after COVID-19 using weather data from Korea to determine whether climate change affects infectious disease viruses through logistic regression analysis. Based on this, we want to classify before and after COVID-19 through a logistic regression model to see how much classification rate we have. In addition, we compare monthly classification rates to see if there are seasonal classification differences.
Globally, consumers' enormous and increasing appetite for meat is one of the biggest causes of climate change because livestock industry emits more greenhouse gas than transportation. The purpose of this study is to analyze consumer awareness about the impact of meat consumption on sustainability in response to climate change. Based on the theory of planned behavior, the attitudes, subjective norms, perceived behavioral control, prior knowledge, and risk perception variables were analyzed to evaluate the impact of climate change awareness over consumer behavior on meat consumption. Major findings are as follows: consumers were aware of climate change but has made few changes to their meat consumption. In addition, changes in meat consumption were found to be caused by health safety concerns, such as disease outbreaks. Significant variables related to meat consumption patterns associated to climate change impacts were household income, age, attitude, subjective norm, perceived behavioral control, and prior knowledge. These results suggest some implications for policy. There is a need for public relations and education to make the public aware of and better understanding of link between climate change and diet. Also, government should make efforts to raise awareness of mitigation of climate change such as comprehensive food labels which are identifying lesser impacts on climate and better dietary guideline instructions which would include coping with climate change.
최근 이상기후로 인해 발생하고 있는 지구 환경 문제를 해결하기 위하여 기후변화와 지구환경시스템간의 상관관계를 규명하여야 한다. 이를 위해서는 기후변화 자료와 지구환경시스템 자료를 비교 분석하기 위한 기후 환경 통합DB가 구축되어야 한다. 선행 연구에서는 XML 기반의 기후 환경 통합DB를 구축하고 이를 관리하기 위한 시스템을 개발하였다. 그러나 선행 연구에서 개발된 시스템은 개별 PC에 자료를 독립적으로 저장 및 구축되도록 설계되어 여러 사용자의 동시접근이 불가능하였다. 또한 지속적으로 생산되는 자료의 양이 증가함에 따라 체계적인 관리가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 독립적으로 구축된 기후 환경 통합DB를 개선하고 이를 손쉽게 활용하기 위한 GIS기반 통합DB 관리시스템 개발을 목표로 하였다. 우선 기후 환경 자료의 수집 및 분석을 통해 DBMS기반의 통합DB를 설계 구축하였다. 아울러 다양한 분야의 연구자가 통합DB에 쉽게 접근하여 활용이 가능하도록 복수의 PC와의 연결이 용이한 클라이언트/서버 모델 방식의 GIS기반 통합DB 관리시스템을 설계하고 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 GIS기반 통합DB 관리시스템은 산재되어 있는 기후 환경 자료를 통합하여 효율적인 관리 및 소재 파악이 용이하게 하여 기후 환경 통합 연구에서 자료의 중복 생산을 방지하여 시간적, 경제적 비용 절감효과를 가져올 것으로 기대된다.
전세계적으로 지구온난화와 기상이변으로 인한 인명과 재산의 피해는 해마다 증가하고 있으며, 최근 한반도의 기후와 기온은 지구평균치보다 큰 변화가 일어나고 있다. 지구전체기상모형(Global Climate Model 또는General Circulation Model GEM)보다 고해상도의 모의가 가능한 지역기상모형(Regional Climate Model RCM)은 기후 변동, 변화 및 그 영향과 관련된 여러 문제들을 파악하는데 사용된다. 이러한 기상모형을 위한 기존 입력자료들의 가용성, 정확도, 그리고 일관성의 결여로 인하여 제한되고 있는 모형의 예측능력 향상을 위해 새로운 지표경계조건들(Surface Boundary Condition SBC)의 필요성이 요구되고 있다. 따라서, 정확도 높은 측정자료의 확보와 과학적 근거에 의한 자료선택 및 결측보정이 새로운 지표경계조건 구축에 선결조건이 되어야 한다. 이 연구의 목적은, 기상방재 수립을 위한 아시아 지역기상모형에 필요한 정확도 높은 지표경계조건 자료를 구축하는데 있다. 산정된 지표경계조건들은 30km 크기의 격자망으로 구성된 한반도를 포함한 아시아 지역기상모형의 계산망에 대해 구축되어, 이 지역의 기상 및 수문 예측모의를 위한 다른 분포형모형들의 입력자료로도 사용이 가능하다.
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.
Estimating water requirements for upland crops are characterized by standing soil moisture condition during the entire crop growth period. However, scarce rainfall and intermittent dry spells often cause soil moisture depletion resulting in unsaturated condition in the fields. Changes in rainfall patterns due to climate change have significant influence on the increasing the occurrence of extreme soil moisture depletion. Therefore, it is necessary to evaluate agricultural drought for upland crop water planning and management in the context of climate change. The objective of this study is to predict the impacts of climate change on agricultural drought for upland crops and changes in the temporal trends of drought characteristics. First, the changes in crop evapotranspiration and soil moisture in the six upland crops, such as Soybeans, Maize, Potatoes, Red Peppers, Chinese Cabbage (spring and fall) were analyzed by applying the soil moisture model from commonly available crop and soil characteristics and climate data, and were analyzed for the past 30 years (1981-2010), and Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios (2011-2100). Second, the changes on the temporal trends of drought characteristics were performed using run theory, which was used to compare drought duration, severity, and magnitude to allow for quantitative evaluations under past and future climate conditions.
Recent droughts in South Korea have had large economic and environmental impacts across the country. Changes in rainfall and hydrologic patterns due to climate change can potentially increase the occurrence of extreme droughts and affect the future availability of water resources. Therefore, it is necessary to evaluate drought vulnerability for water resources planning and management, and identify the appropriate mitigation actions to conduct a drought risk analysis in the context of climate change. The objective of this study is changes in the temporal trends of drought characteristics in South Korea to examine drought impacts under climate change. First, the changes of drought occurrence were analyzed by applying the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) for meteorological data on 54 meteorological stations, and were analyzed for the past 30 years (1981-2010), and Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios (2011-2100). Second, the changes on the temporal trends of drought characteristics were performed using run theory, which was used to compare drought duration, severity, and magnitude to allow for quantitative evaluations under past and future climate conditions. These results show the high influence of climate change on drought phenomenon, and will contribute to water resources management and drought countermeasures to climate change.
This study analyzes the changes in the surface area of each forest cover, based on temperature data analysis and satellite imagery as the basic methods for the impact assessment of climate change on regional units. Furthermore, future changes in the forest cover are predicted using the double exponential smoothing method. The results of the study have shown an overall increase in annual mean temperature in the studied region since 1990, and an especially increased rate in winter and autumn compared to other seasons. The multi-temporal analysis of the changes in the forest cover using satellite images showed a large decrease of coniferous forests, and a continual increase in deciduous forests and mixed forests. Such changes are attributed to the increase in annual mean temperature of the studied regions. The analysis of changes in the surface area of each forest cover using the statistical data displayed similar tendencies as that of the forest cover categorizing results from the satellite images. Accordingly, rapid changes in forest cover following the increase of temperature in the studied regions could be expected. The results of the study of the forest cover surface using the double exponential smoothing method predict a continual decrease in coniferous forests until 2050. On the contrary, deciduous forests and mixed forests are predicted to show continually increasing tendencies. Deciduous forests have been predicted to increase the most in the future. With these results, the data on forest cover can be usefully applied as the main index for climate change. Further qualitative results are expected to be deduced from these data in the future, compared to the analyses of the relationship between tree species of forest and climate factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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