Climate change lead to environmental pollution caused by the radical economic growth and development of industry. The amount of damage from abnormal climate is increasing rapidly for this reason in Korea. In particular, the cities is a lot of carbon emission quantity from the radical growth. Thus the government present "low carbon green growth" for eco-friendly city planning. As one of the important factors effecting climate change, active researches on land use change is performed. In this study, we knew land use change of each scenarios using land use equilibrium model which is kind of predictive model of land use in Japan. First, we selected study area to Jeju lsland. For this study, indicators for input data were selected and spatial data for input data were established using GIS program. Second, we established future scenarios based in 2040s. There are 2 future scenarios: dispersion scenario, compact scenario. Third, we compared with residential area of current and residential area for future scenarios. Results showed that residential area of the difference between current and dispersion scenario were 1,230 ha and residential area of the difference between current and compact scenario were 1,515 ha. Finally, for comparing carbon dioxide absorption volume between dispersion scenarios and compact scenarios, we calculated carbon dioxide absorption volume according to residential area decreased of each future scenarios. Results showed that carbon dioxide absorption volume in dispersion scenario was 477,878 ton and carbon dioxide absorption volume in compact scenario was 588,606 ton. Therefore, the study showed that land use equilibrium model is expected to put to use for future enhancement in creating data for climate change stabilization. And it is also expected to be utilized for city planning research in Korea.
Jeju Island is the highest rain-prone area in Korea that possesses affluent water resources, but future climate changes are predicted to further increase vulnerabilities as resultant of increasing of extreme events and creating spatial-temporal imbalance in water resources. Therefore, this study aimed to provide basic information to establish a proper water resources management plan by evaluating the effects of climate change on water resources using climate change scenario. Direct runoff ratio for 15 years (2000~2014) was analyzed to be 11~32% (average of 23%), and average direct runoff ratio for the next 86 years (2015~2100) was found as 28%, showing an increase of about 22% compared to the present average direct runoff ratio (23%). To assess the effects of climate change on long-term runoff, monthly runoff variation of future Gangjeong watershed was analyzed by dividing three time periods as follows: Present (2000~2030), Future 1 (2031~2070) and Future 2 (2071~2100). The estimated results showed that average monthly runoff increases in the future and the highest runoff is shown by Future 2. Extreme values has been expected to occur more frequently in the future as compared to the present.
Going by the research results of the past, of all the uncertainties resulting from the research on climate change, the uncertainty caused by the climate change scenario has the highest degree of uncertainty. Therefore, depending upon what kind of climate change scenario one adopts, the projection of the water resources in the future will differ significantly. As a matter of principle, it is highly recommended to utilize all the GCM scenarios offered by the IPCC. However, this could be considered to be an impractical alternative if a decision has to be made at an action officer's level. Hence, as an alternative, it is deemed necessary to select several scenarios so as to express the possible number of cases to the maximum extent possible. The objective standards in selecting the climate change scenarios have not been properly established and the scenarios have been selected, either at random or subject to the researcher's discretion. In this research, a new scenario selection process, in which it is possible to have the effect of having utilized all the possible scenarios, with using only a few principal scenarios and maintaining some of the uncertainties, has been suggested. In this research, the use of cluster analysis and the selection of a representative scenario in each cluster have efficiently reduced the number of climate change scenarios. In the cluster analysis method, the K-means clustering method, which takes advantage of the statistical features of scenarios has been employed; in the selection of a representative scenario in each cluster, the selection method was analyzed and reviewed and the PDF method was used to select the best scenarios with the closest simulation accuracy and the principal scenarios that is suggested by this research. In the selection of the best scenarios, it has been shown that the GCM scenario which demonstrated high level of simulation accuracy in the past need not necessarily demonstrate the similarly high level of simulation accuracy in the future and various GCM scenarios were selected for the principal scenarios. Secondly, the "Maximum entropy" which can quantify the uncertainties of the climate change scenario has been used to both quantify and compare the uncertainties associated with all the scenarios, best scenarios and the principal scenarios. Comparison has shown that the principal scenarios do maintain and are able to better explain the uncertainties of all the scenarios than the best scenarios. Therefore, through the scenario selection process, it has been proven that the principal scenarios have the effect of having utilized all the scenarios and retaining the uncertainties associated with the climate change to the maximum extent possible, while reducing the number of scenarios at the same time. Lastly, the climate change scenario most suitable for the climate on the Korean peninsula has been suggested. Through the scenario selection process, of all the scenarios found in the 4th IPCC report, principal climate change scenarios, which are suitable for the Korean peninsula and maintain most of the uncertainties, have been suggested. Therefore, it is assessed that the use of the scenario most suitable for the future projection of water resources on the Korean peninsula will be able to provide the projection of the water resources management that maintains more than 70~80% level of uncertainties of all the scenarios.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.2
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pp.77-86
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2012
This study was aim to predict future land-cover changes and to analyze regional land-cover changes in irrigation areas and agricultural reservoir watersheds under climate change scenario. To simulate the future land-cover under climate change scenario - A1B of the SRES (Special Report on Emissions Scenarios), Dyna-CLUE (Conversion of Land Use Change and its Effects) was applied for modeling of competition among land-use types in relation to socioeconomic and biophysical driving factors. For the study areas, 8 agricultural reservoirs were selected from 8 different provinces covering all around nation. The simulation results from 2010 to 2100 suggested future land-cover changes under the scenario conditions. For Madun reservoir in Gyeonggi-do, total decrease amount of paddy area was a similar amount of 'Base demand scenario' of Water Vision 2020 published by MLTMA (Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs), while the decrease amounts of paddy areas in other sites were less than the amount of 'High demand scenario' of Water Vision 2020. Under A1B scenario, all the land-cover results showed only slight changes in irrigation areas of agricultural reservoirs and most of agricultural reservoir watersheds will be increased continuously for forest areas. This approach could be useful for evaluating and simulating agricultural water demand in relation to land-use changes.
As human-centered design has become new paradigm in the field of design, it is also needed to apply scenario-centered design methodology in planning and design new multi-media contents. In this paper, scenario-centered design process for multimedia contnets planning & design was identified through a case study of contents design of internet shopping mall "Shop 'n' Chat". The study was preceded with three kinds of scenarios during design process, which are present situation scenario to find needed contents, behavior prototype scenario to make contents concrete, and future usage scenario to design visual interface. These three stages of scenario are exampled by of finally shopping scenario between 20's girls, internet shopping scenario with using messenger, and finally navigation/interaction scenario in future internet shopping mall.
Estimation of future land cover based on climate change scenarios is an important factor in climate change impact assessment and adaptation policy. This study estimated future land cover considering Shared Socioeconomic Pathways (SSP) using Scenario Generators. Based on the storylines of SSP1-3, future population and estimated urban area were adopted for the transition matrix, which contains land cover change trends of each land cover class. In addition, limits of land cover change and proximity were applied as spatial data. According to the estimated land cover maps from SSP1-3 in 2030, 2050, and 2100, respectively, urban areas near a road were expanded, but agricultural areas and forests were gradually decreased. More drastic urban expansion was seen in SSP3 compared to SSP1 and SSP2. These trends are similar with previous research with regard to storyline, but the spatial results were different. Future land cover can be easily adjusted based on this approach, if econometric forecasts for each land cover class added. However, this requires determination of econometric forecasts for each land cover class.
Lee, Dae Eop;Jung, Sung Ho;Yeon, Min Ho;Lee, Gi Ha
Korean Journal of Agricultural Science
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v.48
no.3
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pp.433-446
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2021
In this study, the future flood inundation changes under a climate change were simulated in the Tonle Sap basin in Cambodia, one of the countries with high vulnerability to climate change. For the flood inundation simulation using the rainfall-runoff-inundation (RRI) model, globally available geological data (digital elevation model [DEM]; hydrological data and maps based on Shuttle elevation derivatives [HydroSHED]; land cover: Global land cover facility-moderate resolution imaging spectroradiometer [GLCF-MODIS]), rainfall data (Asian precipitation-highly-resolved observational data integration towards evaluation [APHRODITE]), climate change scenario (HadGEM3-RA), and observational water level (Kratie, Koh Khel, Neak Luong st.) were constructed. The future runoff from the Kratie station, the upper boundary condition of the RRI model, was constructed to be predicted using the long short-term memory (LSTM) model. Based on the results predicted by the LSTM model, a total of 4 cases were selected (representative concentration pathway [RCP] 4.5: 2035, 2075; RCP 8.5: 2051, 2072) with the largest annual average runoff by period and scenario. The results of the analysis of the future flood inundation in the Tonle Sap basin were compared with the results of previous studies. Unlike in the past, when the change in the depth of inundation changed to a range of about 1 to 10 meters during the 1997 - 2005 period, it occurred in a range of about 5 to 9 meters during the future period. The results show that in the future RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the variability of discharge is reduced compared to the past and that climate change could change the runoff patterns of the Tonle Sap basin.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.2
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pp.115-121
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2024
Each ADS must have a validation and evaluation scenario for ODD. This requires a large number of scenarios, so a scenario library must be developed. In order to effectively utilize the scenario library, a system that supports testing in the ODD of the user's choice is required. In other words, in order to develop a scenario library, it is necessary to build a database on actual driving road conditions (geometry, etc.). Accordingly, in this study, we establish a domestic driving environment database based on HD-Map for driving safety testing, design a system that can search test target sections in connection with the ODD of the scenario, and present the implementation results. In the future, it is expected that the domestic driving environment database will be able to create scenarios through linking with the scenario library and directly utilize them for scenario-based evaluation of various demand sources.
Scenario population projection reflects the high probability of future realization and ease of statistical interpretation. Statistics Korea (2019) also presents the results of 30 combinations, including special scenarios, as official statistics. However, deterministic population projections provide limited information about future uncertainties with several limitations that are not probabilistic. The deterministic population projections are scenario-based estimates and show a perfect autocorrelation of three factors (birth, death, movement) of population variation over time. Therefore, international organizations UN, the Max Planck Population Research Institute (MPIDR) of Germany and the Vienna Population Research Institute (VID) of Austria have suggested stochastic based population estimates. In addition, some National Statistics Offices have also adopted this method to provide information along with the scenario results. This paper calculates the demographics of Korea based on a probabilistic or stochastic basis and then draws the pros and cons and show implications of the scenario (deterministic) population projections.
This study analyzes the Domestic Economic Ripple Effect (DERE) of the Donghae-Bukpuseon Railway (DBR). Input-Output Analysis and Scenario Analysis are employed. First, the future demand is approximately 6.86 billion people, 1.4 billion tons of logistics, and future forecast production is 1.2 trillion won for passengers, and 0.15 trillion won for logistics. Second, the production inducement (PI) coefficient of the railway industry is 2.080, the value-added inducement (VAI) coefficient is 0.680, the import inducement (II) coefficient is 0.32 and the employment inducement (EI) coefficient is 6.45. Third, for the DERE, PI is 2.846 trillion won, VAI is 0.939 trillion won, II is 0.446 trillion won, and EI is 8,737 people/1 billion won. Fourth, PI is approximately 2.8 trillion won, and the payback period is 35 years. Scenario 1 (a 50% increase in the demand for tourism) takes approximately 27 years, Scenario 2 (an 100% increase), 20 years, and Scenario3 (an 150% increase), 16 years. The successful way of the DBR is to enlarge the linkage effect of trans-railways for which international cooperation and agreements are needed. Also, even if the DBR is isolated due to worsening inter-Korea relations, the development of tourism resources is important for public investment feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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