토지이용과 피복 변화는 기후변화 영향을 증폭시키거나 완화시킬 뿐만 아니라, 기후변화와 함께 환경 변화에 영향을 주는 대표적인 인자들이다. 따라서 기후변화시나리오와 일관된 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 사용하는 것은 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 위해 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 IPCC의 5차 평가보고서에 제시된 RCP 시나리오의 사회경제 시나리오를 고려한 미래 도시성장을 예측 및 분석하는 것이다. 이를 위해 RCP 4.5와 8.5 시나리오의 스토리라인을 기반으로 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 설정하였다. 시나리오별 도시성장량은 지난 25년 간 1인당 도시면적과 GDP를 이용한 이중로그모델에 의해 도출되었다. 또한, 정부에서 제공된 미래 인구수 및 GDP에 의해 미래 도시 수요량이 추정되었다. 이렇게 추정된 수요량은 로지스틱 회귀분석에 의해 작성된 도시성장확률지도에 의해 공간적으로 배분되었다. 그 결과, 도시성장확률지도의 예측 정확도는 89.3~90.3%로 높게 나타났고, RCP 4.5의 예측 정확도가 RCP 8.5 보다 높게 나타났다. 또한, 2020년부터 2050년까지 도시지역은 꾸준한 증가세를 보였고, RCP 8.5 시나리오의 도시면적 증가율이 RCP 4.5 시나리오보다 더 높게 나타났다. 도시지역의 면적 증가는 주로 농지면적 훼손에 의해 발생되는 것으로 예측되었다. 특히, RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 농지뿐만 아니라 산지면적 훼손이 더욱 증가되는 것으로 예측되었다. 이러한 농지와 산지의 면적 감소는 지방도시에 비하여 광역도시에서 더 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 기후 및 토지이용 및 피복 변화의 복합적인 쌍방향 영향을 정량적으로 밝힐 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.
기후위기에 선제적으로 대비하기 위해서는 기후변화에 따른 영향을 예측 및 분석하고, 이를 바탕으로 기후위기 적응과 관련한 정책과 전략을 수립할 필요가 있다. 이를 위해 기후변화를 고려해야 하나, 기존 연구 방법인 시나리오 리드 접근법에서 연구자들은 기후변화 대표 시나리오를 선택하여 활용하기 때문에, 예측된 결과의 불확실성이 크고 신뢰도가 낮다. 이러한 연구 결과는 기후변화 관련된 수자원 정책 및 설계기준에 반영되는 데 한계가 있다. 따라서 기후변화로 인해 발생가능한 변화 범위를 고려하는 시나리오 중립 접근법을 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 보령시를 대상으로 총 343개의 기후스트레스 시계열을 생성한 뒤 이변량 가뭄빈도분석을 통해 재현기간을 산정하고 가뭄에 대한 수문학적 위험도를 산정하였다. 분석결과, SSP1-2.6 18개 및 SSP5-8.5에 18개에 대해 최대 재현기간의 가뭄이 20년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.15±0.025, 50년 내에 발생할 수문학적 위험도는 0.3125±0.0625 사이로 나타났다. 따라서 보령시에서는 해당 범위의 수문학적 위험도를 고려하여 가뭄 정책 및 대책 수립이 필요하다.
Purpose: Agriculture, which is heavily influenced by climate conditions, is one of the industries most affected by climate change. In this respect, various studies on the impact of climate change on the agricultural market have been conducted. Since climate change is a long-term phenomenon for more than a decade, long-term projections of agricultural prices as well as climate variables are needed to properly analyze the impact of climate change on the agricultural market. However, these long-term price projections are often major constraints on studies of climate changes. The purpose of this study is to analyze the impacts of climate changes on the Korean onion market using ex-post analysis approach in order to avoid the difficulties of long-term price projections. Research design, data and methodology: This study develops an annual dynamic partial equilibrium model of Korean onion market. The behavioral equations of the model were estimated by OLS based on the annual data from 1988 to 2018. The modelling system is first simulated to have actual onion market conditions from 2014 to 2018 as a baseline and then compared it to the scenario assuming the climatic conditions under RCP8.5 over the same period. Scenario analyses were simulated by both comparative static and dynamic approach to evaluate the differences between the two approaches. Results: According to the empirical results, if the climate conditions under RCP8.5 were applied from 2014 to 2018, the yield of onion would increase by about 4%, and the price of onion would decrease from 3.7% to 17.4%. In addition, the average price fluctuation rate over the five years under RCP8.5 climate conditions is 56%, which is more volatile than 46% under actual climate conditions. Empirical results also show that the price decreases have been alleviated in dynamic model compared with comparative static model. Conclusions: Empirical results show that climate change is expected to increase onion yields and reduce onion prices. Therefore, the appropriate countermeasures against climate change in Korean onion market should be found in the stabilization of supply and demand for price stabilization rather than technical aspects such as the development of new varieties to increase productivity.
It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.
국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Jung, Jeong Sung;Park, Hyung Soo;Ji, Hee Jung;Kim, Ki Yoong;Lee, Se Young;Lee, Bae Hun
한국초지조사료학회지
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제40권4호
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pp.265-273
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2020
We aimed to predict the Italian ryegrass (IRG) productivity change of introduced and domestic varieties based on climate factors and identify suitable areas for IRG cultivation using the RCP 8.5 scenario. The minimum mean air temperature in January showed the highest correlation with productivity. The ratio of possible and low productivity areas was high in Gangwondo, and the ratio of suitable and best suitable areas was relatively high in the central and southern regions in the past 30 years. The change in the IRG cultivation area was found to be 26.9% in the best suitable area between 1981-2010 but increased significantly to 88.9% between 2090s. In the IRG suitability comparison classes between domestic and introduced cultivars, the ratio of suitable and best suitable areas was relatively high in the domestic varieties during the past 30 years. However, there is almost no difference between the IRG domestic and introduced varieties in the IRG suitability classes after the 2050s. These results can predict changes in the IRG suitability classes between domestic and introduced cultivars according to the climate change scenario, but there are limitations in accurately predicting the productivity of IRG because the results may vary depending on other environmental factors.
In this paper, the rainfall elasticity of streamflow was estimated to quantify the effects of climate change on 5 river basins. Rainfall elasticity denotes the sensitivity of annual streamflow for the variations of potential annual rainfall. This is a simple, useful method that evaluates how the balance of a water cycle on river basins changes due to long-term climate change and offers information to manage water resources and environment systems. The elasticity method was first used by Schaake in 1990 and is commonly used in the United States and Australia. A semi-distributed hydrological model (SLURP, semi-distributed land use-based runoff processes) was used to simulate the variations of area streamflow, and potential evapotranspiration. A nonparametric method was then used to estimate the rainfall elasticity on five river basins of Korea. In addition, the A2 (SRES IPCC AR4, Special Report on Emission Scenarios IPCC Fourth Assessment Report) climate change scenario and stochastic downscaling technique were used to create a high-resolution weather change scenario in river basins, and the effects of climate change on the rainfall elasticity of each basin were then analyzed.
본 연구에서는 1km 고해상도 앙상블 신기후변화 시나리오(공통사회 경제경로 시나리오) 자료를 기반으로 하여 남한을 포함한 한반도 전체의 벼 기후생산성(CYP) 변화를 평가하였다. 이때, 기후변화 시나리오자료에서 제공하는 제한적인 변수를 활용하기 위해 일조시간을 대신하여 일사량을 이용하였다. 연구 결과에 따르면, 현재 기후에 비해 온난화된 미래 기후조건에서 CYPmax 값은 감소하고 최적출수일은 점차 늦춰지는 경향이 나타났다. 이는 고도가 높은 한반도 북동부의 산악 지역을 제외하고 모든 지역에서 나타나는 현상이며, 특히 온난화가 빠르게 진행되는 SSP585시나리오 일수록 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 낮은 배출 시나리오의 이점을 보여주는 동시에 온실 가스 배출을 제한하기 위해 더 많은 노력을 기울일 필요가 있음을 강조한다. 한편, CYPmax의 시계열에서 넓은 폭의 앙상블 스프레드가 나타났는데, 이는 단일모형 혹은 작은 수의 모형을 선택하였을 때 미래 변화 분석에 내재된 불확실성을 보여주며 앙상블 예측의 중요성을 보여준다. 본 연구를 통해 분석된 장기간의 기온 및 일사 조건의 변화에 따른 기후학적 벼 생산성 변화 및 불확실성에 대한 분석은 기후변화 대응을 위한 기초정보로써 가치가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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