• 한국수자원학회논문집
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• 제42권11호
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• pp.921-931
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• 2009

병성천의 기후변화에 대한 영향을 평가하기 위하여 CGCM 3.1 T63의 A2 시나리오를 미래기후정보로 선택하였으며, CGCM으로부터 획득된 강수자료를 비롯한 미래기후자료는 다지점 강수발생기를 통하여 지역기후자료로 규모내림되어졌다. 상기 규모내림된 기후자료는 병성천의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 SWAT모형의 입력자료로 사용되었다. 간단한 민감도분석의 결과로서, 대기 중 이산화탄소 농도의 증가는 증발산량의 감소와 토양수분의 증가를 유발하여 유출량을 증가시키는 작용을 하는 것으로 분석되었다. 수문반응은 강수의 변화와 동조되어 2021-2030년의 경우 유출량 감소가 예측되었으며, 2051-2060년의 경우 봄철 유출량 감소와 여름철 유출량 증가가 예측되었다. 토사유출량 또한 수문반응과 유사한 반응을 보임을 확인하였으나, 총 질소와 같은 영양물질은 반드시 수문반응과 비슷한 반응을 보이진 않음을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에서 사용된 GCM-규모내림과정-유역모형의 적용과 같은 다중모형화분석에는 각각의 모형화과정에서 많은 불확실성이 내재되어 있음에 유의하여야 할 것이다.

• 대기
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• 제22권1호
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• pp.117-128
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• 2012

Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air temperature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly rescaling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability is generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.395-404
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• 2008

태양활동프록시(proxies)와 지구연평균 기온아노말리 시계열을 이용하여 기후변화에서 태양활동신호를 찾아보았다. 이를 위해 Lomb & Scargle의 피어리드그램(Periodgram)을 이용하여 태양활동프록시와 기온아노말리 시계열을 주기분석하였다. 또한 EMD(Empirical Mode Decomposition)과 MODWR MRA(Maxial Overlap Discrete Wavelet Transform Multi Resolution Analysis)를 적용하여 두 시계열을 성분분해하고 이들 중 비슷한 주기의 특성을 보이는 성분을 비교하였다. 태양활동프록시는 짧의 주기의 파워가 긴 주기의 파워에 비해서 큰 반면 기온아노말리는 긴 주기에서 더 큰 파워를 보였다 EMD에 의한 성분분해 결과는 약40년보다 긴 주기성을 갖는 성분을 분해해 낼 수 없었지만 잔차 성분은 비교할 수 있었다. MRA에 의한 성분분해를 통해 지구연평균 기온아노말리 시계열에서 태양활동의 변화에 의한 신호를 찾아내었다. 1960년부터 2007년까지 기온상승에 대한 태양의 기여도는 39%로 계산되었다. 기후민감성은 출력신호의 진폭에만 관계하여 기후시스템이 간단한 2계미분방정식으로 근사될 수 있는 가능성에 대해 토의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.204-204
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• 2016

Thailand had set the National Water Management Strategy which covered main six areas in the next 12 years, i.e., by priority: (1) water for household, (2) water for agricultural and industrial production, (3) water for flood and drought management, (4) water for quality issue, (5) water from forest conservation and soil erosion protection, (6) water resources management. However due to the climate change impact, there is a question for all strategies is whether to complete this mission under future climate change. If the impact affects our target, we have to clarify how to mitigate or to adapt with it. Vulnerability assessment was conducted under the framework of ADB's (with the parameters of exposure, sensitivity and adaptive capacity) and the assessments were classified into groups due to their different characteristic and the framework of the National Water Management Strategy, i.e., water supply (rural and urban), water for development (agriculture and others), water disasters (floods (flash, overflow), drought, water quality). The assessments identified the parameters concerned and weight factors used for each groups via expert group discussions and by using GIS mapping technology, the vulnerability maps were produced. The maps were verified with present water situation data (floods, drought, water quality). From the analysis result of this water resources management strategy, we found that 30% of all projects face the big impacts, 40% with low impact, and 30% for no impact. It is clear that water-related agencies have to carefully take care approximately 70% of future projects to meet water resources management strategy. It is recommended that additional issues should be addressed to mitigate the impact from climate risk on water resource management of the country, i.e., water resources management under new risk based on development scenarios, relationship with area-based problems, priority definition by viewpoints of risk, vulnerability (impact and occurrence probability in past and future), water management system in emergency case and water reserve system, use of information, knowledge and technology in management, network cooperation and exchange of experiences, knowledge, technique for sustainable development with mitigation and adaptation, education and communication systems in risk, new impact, and emergency-reserve system. These issues will be described and discussed.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.75-86
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• 2019

Recently, natural disasters due to abnormal climates are frequently outbreaking, and there is rapid increase of damage to aged agricultural infrastructure. As agricultural infrastructure facilities are in contact with water throughout the year and the number of them is significant, it is important to build a maintenance management system. Especially, the current maintenance management system of pumping and drainage stations among the agricultural facilities has the limit of lack of objectivity and management personnel. The purpose of this study is to develop a performance evaluation model using the factors related to performance degradation of pumping and drainage facilities and to predict the performance of the facilities in response to climate change. In this study, we focused on the pumping and drainage stations belonging to each climatic zone separated by the Korea geographical climatic classification system. The performance evaluation model was developed using three different statistical models of POLS, RE, and LASSO. As the result of analysis of statistical models, LASSO was selected for the performance evaluation model as it solved the multicollinearity problem between variables, and showed the smallest MSE. To predict the performance degradation due to climate change, the climate change response variables were classified into three categories: climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The performance degradation prediction was performed at each facility using the developed performance evaluation model and the climate change response variables.

• 한국환경과학회지
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• 제13권10호
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• pp.891-902
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• 2004

In order to predict air pollution and Yellow-sand dispersion precisely, it is necessary to clarify the sensitivity of meteorological field input interval. Therefore numerical experiment by atmospheric dynamic model(RAMS) and atmospheric dispersion model(PDAS) was performed for evaluating the effect of temporal and spatial resolution of meteorological data on particle dispersion. The results are as follows: 1) Base on the result of RAMS simulation, surface wind direction and speed can either synchronize upper wind or not. If surface wind and upper wind do not synchronize, precise prediction of Yellow-sand dispersion is strongly associated with upwelling process of sand of particle. 2) There is no significant discrepance in distribution of particle under usage of difference temporal resolution of meteorological information at early time of simulation, but the difference of distribution of particles become large as time goes by. 3) There is little difference between calculated particles distributions in dispersion experiments with high temporal resolution of meteorological data. On the other hand, low resolution of meteorological data occur the quantitative difference of particle density and there is strong tendency to the quantitative difference.

• 한국지구과학회지
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• 제40권4호
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• pp.392-405
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• 2019

Biogeochemical processes play an important role in ocean environments and can affect the entire Earth's climate system. Using an ocean-biogeochemistry model (NEMO-TOPAZ), we investigated the effects of changes in albedo and wind stress caused by phytoplankton in the equatorial Pacific. The simulated ocean temperature showed a slight decrease when the solar reflectance of the regions where phytoplankton were present increased. Phytoplankton also decreased the El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation (ENSO) amplitude by decreasing the influence of trade winds due to their biological enhancement of upper-ocean turbulent viscosity. Consequently, the cold sea surface temperature bias in the equatorial Pacific and overestimation of the ENSO amplitude were slightly reduced in our model simulations. Further sensitivity tests suggested the necessity of improving the phytoplankton-related equation and optimal coefficients. Our results highlight the effects of altered albedo and wind stress due to phytoplankton on the climate system.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.413-413
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• 2023

Wetlands are a critical component of the global carbon cycle and are essential in mitigating climate change. Accurately quantifying wetland carbon emissions is crucial for understanding and predicting the impact of wetlands on the global carbon budget. The uncertainty quantifying carbon in wetlands may comes from the ecosystem's hydrological, biochemical, and microbiological variability. The Community Land Model is a sophisticated and flexible land surface model that offers several configuration options such as energy and water fluxes, vegetation dynamics, and biogeochemical cycling, necessitating careful consideration for the alternative configurations before model implementation to develop a practical model framework. We conducted a systematic literature review, analyzing the alternatives, focusing on the carbon stock pools configurations and the parameters with significant sensitivity for carbon quantification in wetlands. In addition, we evaluated the feasibility and availability of in situ observation data necessary for validating the different alternatives. This analysis identified the most suitable option for our study site, the Binbong Wetland, in Korea.

• 환경정책연구
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• 제13권1호
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• pp.69-93
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• 2014

본 저자는 IPCC 기후변화 취약성 평가 모형에 근거하여 취약성 지표를 선정하고 실증자료를 구축하여 전국 시군구 행정단위 수준의 기후변화 건강 취약성 지표를 개발하였다. 건강 취약성 지표는 선행연구와 달리 매개체 감염병, 홍수, 폭염, 대기오염/알레르기의 네 가지 건강영향별로 취약성을 평가할 수 있도록 개발하였고, 건강영향별 기후변화 취약성은 다양한 요인에 의해 발생함을 고려하여 특정 건강영향의 취약성을 여섯 가지 하부 지표(기상요소, 기후변화 건강영향(질환), 환경요소, 건강위험 취약계층, 사회여건, 보건의료체계)로 분해하여 위험요인별 기후변화 취약성을 살펴볼 수 있도록 하였다. 취약성 지표는 이론적 모형과 국내외 참고문헌을 바탕으로 가급적 우리나라 실정에 맞게 선정하였다. 지표 산출방식은 복합지표산정의 구체적인 방법에 따라 산출하였고, 이를 위하여 자료의 표준화, 가중치 계산, 산출된 지표의 합산방법 등에 신중을 가하였다. 표준화 방법으로는 자료의 극단값을 이용하는 Min-Max법을, 가중치는 위계적 계층분석법(AHP)에 의한 가중치를, 지표 합산방법은 비보상성 다기준 합산방법을 이용하였으며, 가중치 산정에 있어서 위계적 계층분석법외 예산배분법(BA)에 의한 가중치를 사용하여 가중치의 신뢰도를 고려하였다. 개별 지표는 단순 합산할 경우 지표에 따라서는 특정지표의 영향이 다른 지표에 의해 상쇄되어 버릴 수 있는 개연성을 줄이기 위해 지표의 합산과정에서 나타나는 보상성을 보정하였고, 합산방법을 달리하여 분석결과의 민감도를 평가하였다. 개발된 지표 적용결과, 기후변화 건강 취약성이 낮은 지역은 부산광역시가 10개 구로 가장 많았고 경상남도 4개 시군구, 서울, 인천, 전라남도가 각 3곳, 경기도, 충청남도, 울산이 각각 1곳으로 나타났다. 건강영향별 기후변화 취약성 평가결과, 매개체 감염병은 남부지방을 중심으로 특히 전라도, 경상남도, 충청도 해안가를 중심으로 취약했으며, 홍수로 인한 기후변화 취약성은 남해안과 서해안, 강 주변 지역에서, 폭염으로 인한 기후변화 취약성은 대도시나 그 주변 지역에서 높았다. 대기오염/알레르기로 인한 기후변화 취약성은 다른 건강영향과 달리 강원도, 경상북도 이외에 서울, 부산, 대구, 인천, 대전 등의 대도시와 경기도 일부 지역을 포함하여 70여 개의 시군구에서 취약한 것으로 나타났다. 기 개발된 기후변화 건강 취약성 지표는 시도, 지자체가 기후변화 적응대책 세부 시행계획을 수립해야 하는 현시점에서 건강에 대한 기후변화 취약성 정도를 파악하는 데 유용하게 사용될 것이며, 하부지표 또한 취약성의 중요 원인을 파악하는 데 도움이 될 것을 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.337-352
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• 2023

일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.