최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
Electricity generation in Korea mainly depends on thermal power and nuclear power. Especially the coal power has led to the increase in $CO_2$ emissions. This paper intends to analyze the current status of $CO_2$ emissions from electricity generation in Korea during the period 1990~2016, and apply the logarithmic mean Divisia index (LMDI) technique to find the nature of the factors influencing the changes in $CO_2$ emissions. The main results as follows: first, $CO_2$ emission from electricity generation has increased by $165.9MtCO_2$ during the period of analysis. Coal products is the main fuel type for thermal power generation, which accounts about 73% $CO_2$ emissions from electricity generation. Secondly, the increase of real GDP is the most important contributor to increase $CO_2$ emissions from electricity generation. The carbon intensity and the electricity intensity also affected the increase in $CO_2$ emission, but the energy intensity effect and the dependency of thermal power effect play the dominant role in decreasing $CO_2$ emissions.
본 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오를 적용한 GCM으로부터 생산된 기상자료를 이용하여 남한지역 미래가뭄의 시공간적인 분포를 전망하였다. 가뭄을 정량적으로 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)를 가뭄지수로 이용하였으며 가뭄빈도해석을 통하여 54개 기상관측소별 SDF(Severity-Duration-Fraquency) 곡선을 유도하여 남한지역의 지속기간별, 재현기간별 가뭄우심지역을 지도화하였다. 가뭄우심도에 의한 미래 가뭄전망 결과, 낙동강, 섬진강 유역이 과거와 동일하게 다른 유역에 비하여 가뭄이 심화될 것으로 전망되었으며 한강유역 역시 가뭄이 심화될 것으로 나타났다. 미래의 경우 A2 시나리오에서는 과거에 비해 낙동강 동해 유역에도 가뭄이 심화되는 지역이 확장되는 것으로 나타났으며 RCP8.5 시나리오에서는 중부지역에 위치한 한강유역의 가뭄이 심화될 것으로 예측되었다. 연구결과를 통해 미래 가뭄은 과거와 같이 남부지방에 국한되지 않고 한반도 전역에 걸쳐 광범위하게 나타날 것으로 전망되었고 기후변화 시나리오별, 기후모델별로 다소의 전망 차이를 나타내었다.
본 연구에서는 상용모사기를 이용하여 100 MWth 매체순환연소(CLC) 복합발전 플랜트의 성능 및 경제성 평가를 수행하였다. 원료로는 천연가스와 합성가스를 고려하였으며 원료에 따른 성능 및 발전단가를 비교, 분석하였다. 천연가스와 합성가스를 사용하는 경우 모두 발전 효율은 53~54% 수준으로 평가되었으며 이는 기존 연구와 부합하는 결과임을 확인하였다. 경제성 분석을 위해서 Chemical Engineering Plant Cost Index와 Guthrie 방법을 사용하여 장치비를 산정하였으며 합성가스의 저위발열량이 천연가스보다 낮기 때문에 장치비가 다소 높은 것을 확인하였다. 연료의 종류에 따른 발전단가 계산 결과 합성가스의 가격이 5.3 $/GJ 정도 되는 경우에 천연가스를 이용하는 경우의 발전단가인 5.8 ¢/kWh보다 낮아지는 것으로 나타났다.
화분분석이나 연륜분석 같은 전통적인 고기후 연구 방법론이 이용되기 어려운 육상 환경하에서. 토양내 자성 특성은 제4기 기후 연구의 수단중 가장 좋은 수단 중 하나가 되었다. 본 연구에서는 미국 중부 평원지역에서 제4기말 위스컨신 빙하기와 흘로세에 퇴적된 고토양/뢰스 층에서 자성변수들의 층서에 따른 대자율과 잔류자기의 특성을 연구하였다. 고토양에는 자성물질 집적이 많고. 잔류자기의 특성도 토양화의 영향으로 크기가 작은 2차 자성광물의 존재를 보이는데 비하여, 빙하기의 풍화정도가 약한 뢰스에서는 집적량이 적고 입자가 큰 1차 광물이 많은 것으로 나타났다. 자성변수들은 기후에 민감한 것으로 알려진 다른 생물학적 지표들과의 높은 상관관계를 통해 기후변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다.
Seo, Myung-Chul;Cho, Hyeon-Suk;Kim, Jun-Hwan;Sang, Wan-Gyu;Shin, Pyeong;Lee, Geon Hwi
한국토양비료학회지
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제50권1호
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pp.1-11
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2017
In order to assess risk of high temperature damages about corn during reproduction stages in the future, we carried out analysis of climate change scenarios RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and RCP8.5 distributed by KMA (Korea Meteorological Administration) in 2012. We established two indexes such as average of annual risk days of high temperature damage which express frequency and strengthen index of high temperature damage. As results of producing maps for 157 cities and counties about average of annual risk days of high temperature damage during total periods of scenarios, the risk of high temperature in RCP8.5 was evaluated to increase at all over nation except inland area of Gangwon province, while RCP4.5 showed similar to present, or little higher. The maps of annual risk days of high temperature damage with 10 years interval in RCP8.5 prospected that the risk for damaging corn growth would increase rapidly from 2030's. The largest risk of high temperature damage in the future of RCP8.5 was analyzed at Changnyeong county located east-south inland area in Kyeongnam province, while the smallest of risk counties were Pyeongchang, Taebaek, Inje, and Jeongseon. The prospect at 12 counties which is large to produce corn at present and contains large plains have been showed that there will be only a little increase of risk of high temperature at Goesan, Yangpyeong, Hongcheon, Seosan, and Mooju until 2060's. But considering strengthen index of high temperature damage, most regions analyzed would be prospected to increase rapidly after 2030's. To cope with high temperature damage of corn in the future, we should develop various practical technologies including breeding adapted varieties and controlling cultivation periods.
기후변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 기후변화에 따른 수자원가용량의 변화를 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 평가결과의 신뢰도를 높이기 위해서 기후변화 시나리오는 지역기후 및 유역특성에 적합한 결과를 포함하여야 한다. 또한, 기후변화가 유역의 물순환계에 미치는 영향이 있다면, 물순환 개선 기술을 통해 지속가능한 유역 물환경을 구축하는 것이 필요하다. 유역 물순환 개선 기술은 기후변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우로부터 발생되는 유출을 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환 체계를 유지하고 회복하도록 하는 기법이라 할 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 대책을 수립하기 위한 실무적인 유역 물순환 개선 및 평가 모형인 CAT3(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool 3)을 개발하였으며 본 모형은 침투시설, 저류시설, 습지, 빗물저장시설과 같은 물순환 개선시설에 대한 효과를 정량적으로 평가할 수 있다. 본 연구에서는 팔당댐 상류의 경안천 유역을 대상으로 APCC 기후변화 시나리오 통계적 상세화 자료를 활용하여 물순환 개선 기술의 적용성을 평가하였다. 통계적 상세화 자료는 APCC에서 개발된 AIMS(APCC Integrated Modeling Solution) 플랫폼을 이용하였다. AIMS는 다양한 기후정보를 기반으로 사용자 관점에서 상세화를 수행할 수 있는 장점이 있다. 상세화 기법은 SDQDM(Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping) 방법을 이용하였다. 상세화된 기후자료는 과거자료의 재현성 및 미래 기간에 대한 왜곡도를 평가하기 위해 극한기후지수(Climate Index)를 이용하는데 본 연구에서는 장기간에 걸친 수자원가용량의 평가 및 예측을 위해 연강수량(PRCPTOT)을 사용하였으며 증발산량의 평가 및 예측에 영향을 미치는 온도 관련 극한기후지수는 평균기온 개념의 DTR(TMAX&TMIN)을 이용하였다. 통계적 상세화 과정을 통해 최종적으로 HadGEM2-CC, INMCM4, CanESM2 시나리오를 선택하였으며 각 시나리오별 물순환 개선 기술을 적용한 후 미래의 수문학적 변동성을 평가하였다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제3권3호
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pp.149-153
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2022
The degree distribution of the plant-pollinator network was identified by analyzing the data in the ecosystem and reproduced by a model of the growing bipartite mutualistic networks. The degree distribution of pollinator shows power law or stretched exponential distribution, while plant usually shows stretched exponential distribution. In the growth model, the plant and the pollinator are selected with probability Pp and PA=1-Pp, respectively. The number of incoming links for the plant and the pollinator is lp and lA, respectively. The probability that the link of the plant selects the pollinator of the existing network given as $A_{k_i}=k^{{\lambda}_A}_i/{\sum}_i\;k^{{\lambda}_A}_i$, and the probability that the pollinator selects the plant is $P_{k_i}=k^{{\lambda}_p}_i/{\sum}_i\;k^{{\lambda}_p}_i$. When the nonlinear growth index is 𝛌X=1 (X=A or P), the degree distribution follows a power law, and if 0≤𝛌X<1, the degree distribution follows a stretched exponential distribution. The cumulative degree distributions of plants and pollinators of 14 empirical plant-pollinators included in Interaction Web Database were calculated. A set of parameters (PA,PP,lA,lP) that reproduces these cumulative degree distributions and a growth index 𝛌X (X=A or P) were obtained. We found that animal takes very heterogenous connections, whereas plant takes a more flexible connection network.
본 연구는 기후변화에 따른 한반도 후박나무의 분포를 규정하는 기후요인과 현재기후와 미래기후에서의 잠재 생육지를 CT모델을 이용하여 예측하였다. 모델 구축을 위한 4개 독립변수로는 최한월최저기온(TMC), 온량지수(WI), 하계강수량(PRS), 동계강수량(PRW)을 사용하였다. CT분석을 통해 구축된 후박나무 분포 모델(Mth-model)에서 TMC(최한월최저기온)가 분포를 규정하는 주요요인으로 작용하였으며, TMC(최한월최저기온) $-3.3^{\circ}C$이상인 지역에서 후박나무의 높은 출현확률을 나타냈다. 현재기후에서 한반도 후박나무의 잠재 생육지(PH)는 $9,326km^2$로 예측되었으며, 3종류 미래기후 시나리오(CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2)에서 $61,074{\sim}67,402km^2$(남한: $58,419{\sim}61,137km^2$, 북한:$2,655{\sim}6,542km^2$)로 예측되었다. 미래기후에서 잠재 생육지는 49~51%(남한: 49~51%, 북한: 2~5%) 증가된 면적이 예측되었다. 기후변화에 따라 한반도 후박나무의 잠재 생육지의 확대는 난온대 낙엽활엽수림과 경쟁이 예상된다. 후박나무는 한반도 기후변화 지표종으로 유효하다고 판단되며 잠재 생육지에 대한 지속적인 모니터링이 중요하다.
국내 하천특성은 기후변화에 의한 계절별 기후변동성과 급속한 경제성장으로 인한 급격한 토지피복의 변화에 의하여 영향을 받아왔다. 이와 관련하여, 하천관리는 수자원이용 등 인간의 활동 뿐 아니라 생태계측면에서도 그 중요성이 커지고 있다. 하천관리의 첫 번째 단계인 직접유출과 기저유출을 포함한 하천특성을 이해하는 것은 지속적인 하천환경을 조성하기 위하여 지대한 기여를 할 수 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 효율적인 하천관리를 위해 직접유출과 기저유출을 정량화하여 하천에 미치는 기여도를 산정하는 것이다. 이를 위하여 한강수계에 위치한 71개의 유량관측소에 대하여 BFLOW와 WHAT 프로그램을 이용하여 기저유출 분리를 수행하였다. 그 결과 한강수계의 기저유출비는 0.42에서 0.78의 범위를 가지며, 기저유출비가 50%를 넘는 관측소는 전체 관측소의 76%를 차지하였다. 그러나 산출된 기저유출비는 댐, 저수지, 호수로부터의 방류량과 같은 인위적 영향 때문에 과다산정 되었을 가능성이 있다. 본 연구는 추후 국가적 차원에서 하천관리의 효율성과 안전성을 개선하기 위하여 전략적으로 하천 기능을 조절하는데 기여를 할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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