• 한국농림기상학회지
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• 제12권2호
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• pp.95-106
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• 2010

본 연구에서는 광릉의 활엽수림에서 관측된 생태자료들을 이용하여 CLM3.5-DGVM(Community Land Model 3.5-Dynamic Global Vegetation Model)의 탄소교환과정에 대한 모의능력을 평가하고 탄소수지를 계산하였다. 또한 식생 종의 구성과 식물계절학, 그리고 기후 변동성이 탄소수지에 미치는 영향을 조사하기 위하여 민감도 실험을 수행하였다. 모델의 식물계절학은 잎의 출현과 낙하의 시기를 잘 모의하지 못하였으며, 특히 낙엽은 관측보다 한달 이상 지연되어 생장기간을 과대모의 하였다. 모의된 최대 엽면적지수(leaf alea index, LAI)는 5.8이며 관측값(4.5)에 비해 과대모의 되었다. 과대 모의된 LAI는 광합성량과 잎의 자가영양호홉의 과대모의를 야기하였으며, 이를 통해 연간 총 일차 생산량(gross primary producing, GPP)과 생태 호흡량(ecosystem respiration, $R_e$)의 과대모의에 기여하였다. 관측과 모델간의 LAI의 차이에도 불구하고 모의된 식생 탄소 저장항의 크기는 관측 보고된 값과 유사하였다. 모델의 식물계절학함수를 사용하는 대신 관측된 PAI로부터 유도된 식물계절학을 사용하면 생육 기간이 감소함에 따라 GPP와 $R_e$의 과대 모의는 완화되었다. 하지만 관측 보고된 값과 비교할 때 여전히 큰 값을 보였다. 모의된 탄소수지는 식생 종의 구성에는 유의한 민감도를 가지지 않았다. 모델입력자료에 기후변동성의 고려 유무에 따른 평형상태의 탄소저장량의 차이는 10%이하로 낮았으며 기후변동성이 평형상태의 탄소저 장량에 미치는 영향은 유의할 수준이 아니라고 사료된다. 모델에서 모의된 GPP와 $R_e$의 1994년부터 2003년간의 연간 변동성은 연 평균 대기온도와 일사량에 의존하였다. 모델의 다른 문제점들에 관해서도 본문에서 논의되었다.

• 환경영향평가
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• 제21권5호
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• pp.757-765
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• 2012

The purpose of this study was to estimate the spatial-temporal NPP(Net Primary Productivity) and SCS(Soil Carbon Storage) of forest ecosystem under climate change in the capital area of South Korea using Mapss-Century1 (MC1), one of Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs). The characteristics of the NPP and SCS changes were simulated based on a biogeochemical module in this model. As results of the simulation, the NPP varies from 2.02 to 7.43 tC $ha^{-1}\;yr^{-1}$ and the SCS varies from 34.55 to 84.81 tC $ha^{-1}$ during 1971~2000 respectively. Spatial mean NPP showed a little decreasing tendency in near future (2021~2050) and then increased in far future (2071~2100) under the condition of increasing air temperature and precipitation which were simulated by the A1B climate change scenario of Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). But it was estimated that the temporal change of spatial mean NPP indicates 4.62% increasing tendency in which elevation is over 150m in this area. However, spatial mean SCS was decreased in the two future periods under same climate condition.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.529-534
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• 2009

Climate models, both global and regional, have increased in sophistication and are being run at increasingly higher resolutions. The Land Surface Models (LSMs) coupled to these climate models have evolved from simple bucket models to sophisticated Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) schemes needed to support complex linkages and processes. However, some underpinnings of terrestrial hydrologic parameterizations so crucial in the predictions of surface water and energy fluxes cause model errors that often manifest as non-linear drifts in the dynamic response of land surface processes. This requires the improved parameterizations of key processes for the terrestrial hydrologic scheme to improve the model predictability in surface water and energy fluxes. The Common Land Model (CLM), one of state-of-the-art LSMs, is the land component of the Community Climate System Model (CCSM). However, CLM also has energy and water biases resulting from deficiencies in some parameterizations related to hydrological processes. This research presents the implementation of a selected set of parameterizations and their effects on the runoff prediction. The modifications consist of new parameterizations for soil hydraulic conductivity, water table depth, frozen soil, soil water availability, and topographically controlled baseflow. The results from a set of offline simulations are compared with observed data to assess the performance of the new model. It is expected that the advanced terrestrial hydrologic scheme coupled to the current CLM can improve model predictability for better prediction of runoff that has a large impact on the surface water and energy balance crucial to climate variability and change studies.