Incidences of urban flood and extreme heat waves (due to the urban heat island effect) are expected to increase in New Zealand under future climate change (IPCC 2022; MfE 2020). Increasingly, the mitigation of such events will depend on the resilience of a range Nature-Based Solutions (NBS) used in Sustainable Urban Drainage Schemes (SUDS), or Water Sensitive Urban Design (WSUD) (Jamei and Tapper 2019; Johnson et al 2021). Understanding the impact of changing precipitation and temperature regimes due climate change is therefore critical to the long-term resilience of such urban infrastructure and design. Cuthbert et al (2022) have assessed the trade-offs between the water retention and cooling benefits of different urban greening methods (such as WSUD) relative to global location and climate. Using the Budyko water-energy balance framework (Budyko 1974), they demonstrated that the potential for water infiltration and storage (thus flood mitigation) was greater where potential evaporation is high relative to precipitation. Similarly, they found that the potential for mitigation of drought conditions was greater in cooler environments. Subsequently, Jaramillo et al. (2022) have illustrated the locations worldwide that will deviate from their current Budyko curve characteristic under climate change scenarios, as the relationship between actual evapotranspiration (AET) and potential evapotranspiration (PET) changes relative to precipitation. Using the above approach we assess the impact of future climate change on the urban water-energy balance in three contrasting New Zealand cities (Auckland, Wellington, Christchurch and Invercargill). The variation in Budyko curve characteristics is then used to describe expected changes in water storage and cooling potential in each urban area as a result of climate change. The implications of the results are then considered with respect to existing WSUD guidelines according to both the current and future climate in each location. It was concluded that calculation of Budyko curve deviation due to climate change could be calculated for any location and land-use type combination in New Zealand and could therefore be used to advance the general understanding of climate change impacts. Moreover, the approach could be used to better define the concept of urban infrastructure resilience and contribute to a better understanding of Budyko curve dynamics under climate change (questions raised by Berghuijs et al 2020)). Whilst this knowledge will assist in implementation of national climate change adaptation (MfE, 2022; UNEP, 2022) and improve climate resilience in urban areas in New Zealand, the approach could be repeated for any global location for which present and future mean precipitation and temperature conditions are known.
We projected the distribution of Hedera rhombea, an evergreen broad-leaved climbing plant, under current climate conditions and predicted its future distributions under global warming. Inaddition, weexplained model uncertainty by employing 9 single Species Distribution model (SDM)s to model the distribution of Hedera rhombea. 9 single SDMs were constructed with 736 presence/absence data and 3 temperature and 3 precipitation data. Uncertainty of each SDM was assessed with TSS (Ture Skill Statistics) and AUC (the Area under the curve) value of ROC (receiver operating characteristic) analyses. To reduce model uncertainty, we combined 9 single SDMs weighted by TSS and resulted in an ensemble forecast, a TSS weighted ensemble. We predicted future distributions of Hedera rhombea under future climate conditions for the period of 2050 (2040~2060), which were estimated with HadGEM2-AO. RF (Random Forest), GBM (Generalized Boosted Model) and TSS weighted ensemble model showed higher prediction accuracies (AUC > 0.95, TSS > 0.80) than other SDMs. Based on the projections of TSS weighted ensemble, potential habitats under current climate conditions showed a discrepancy with actual habitats, especially in the northern distribution limit. The observed northern boundary of Hedera rhombea is Ulsan in the eastern Korean Peninsula, but the projected limit was eastern coast of Gangwon province. Geomorphological conditions and the dispersal limitations mediated by birds, the lack of bird habitats at eastern coast of Gangwon Province, account for such discrepancy. In general, potential habitats of Hedera rhombea expanded under future climate conditions, but the extent of expansions depend on RCP scenarios. Potential Habitat of Hedera rhombea expanded into Jeolla-inland area under RCP 4.5, and into Chungnam and Wonsan under RCP 8.5. Our results would be fundamental information for understanding the potential effects of climate change on the distribution of Hedera rhombea.
The linkage between climate change and water security, i.e., the response of water resource to the future climate change, have been of great concern to both scientific community and policy makers. In this study, the impact of future climate on water resources in Yellow River Basin in North of China has been investigated using the Coupled Land surface and Hydrology Model System (CLHMS) and IPCC AR5 projected future climate change in the basin. Firstly, the performances of 14 IPCC AR5 models in reproducing the observed precipitation and temperature in China, especially in North of China, have been evaluated, and it's suggested most climate models do show systematic bias compared with the observation, however, CNRM-CM5、HadCM5 and IPSL-CM5 model are generally the best models among those 14 models. Taking the daily projection results from the CNRM-CM5, along with the bias-correction technique, the response of water resources in Yellow river basin to the future climate change in different emission scenarios have been investigated. All the simulation results indicate a reduction in water resources. The current situation of water shortage since 1980s will keep continue, the water resources reduction varies between 28 and 23% for RCP 2.6 and 4.5 scenarios. RCP 8.5 scenario simulation shows a decrease of water resources in the early and mid 21th century, but after 2080, with the increase of rainfall, the extreme flood events tends to increase.
We developed a regional ocean climate model using dynamic downscaling in the Northwest Pacific Ocean to build a climate model for the Korean Peninsula. The past marine environment was reproduced through historical simulations, and the future marine environment in 2100 was predicted according to the shared socioeconomic pathways (SSP) climate change scenario. The future sea surface temperature of the Korean seas is predicted to rise about 1-4℃, and the increase in water temperature in the East Sea is expected to be the largest. The National Institute of Fisheries Science has monitored abnormal seawater temperatures such as high and low seawater temperatures in coastal and inland waters, and predicted that the number of high seawater temperature days in the East, West, South Sea, and the coast of Jeju Island will increase in the future. In addition, the occurrence of Ciguatera fish poison plankton around Jeju Island was projected to increase. This study is expected to provide accurate forecasting information for fishery issues. The aim of this study was to analyze future ocean environment changes around the Korean Peninsula using climate change SSP scenarios and predict fisheries issues through future projections of the regional ocean climate model.
This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.
보리 생육모형인 DSSAT의 CERES-Barley를 적용하여, 한반도 A1B 기후변화시나리오에 따른 겉보리의 잠재생산량을 평가하였다. 생육 모의 지역은 30년 평년의 기상자료가 구축되어 있는 56개 지역으로 하였고, 생육 모의 연도는 기준연도(1971~2000년)와 3가지 미래 30년 평년(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년)으로 하였다. 그리고 온도효과 분석(온도 변화, $CO_2$ 농도 고정), $CO_2$효과 분석(온도 고정, $CO_2$ 농도 변화), 온난화효과 분석(온도 및 $CO_2$ 농도 변화) 등 3가지 생육모의 환경으로 구분하여 기후변화에 따른 겉보리의 잠재생산성 영향을 평가하였다. CERES-Barly 모형은 국내 겉보리의 발육단계뿐 아니라 수량을 실제 관측값과 아주 유사하게 모의하여($R^2=0.84$), 기후변화에 따른 겉보리의 잠재생산성 변화 예측에 활용하는데 무리가 없다고 판단되었다. 생육 모의 조건별 결과를 나타내면, (1) 온도효과 분석에서, 미래의 온도상승이 상대적으로 낮은 2011~ 2040년 생육 모의 연도의 잠재수량은 기준년도와 비슷한 반면에, 온도상승 정도가 큰 2041~2070, 2071~2100년의 미래 기후조건에서는 잠재수량이 기준년도에 비해 각각 6, 20%씩 감소하였다. 다음으로, (2) $CO_2$ 효과 분석에서, 3가지 미래 기후조건(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년)에서 겉보리의 평균 잠재수량이 기준년도에 비해 각각 12, 28, 43%씩 증가하였다. 마지막으로 (3) 온난화효과 분석에서, 미래 생육 모의 연도별(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년) 잠재수량은 기준년도에 비해 각각 13, 21, 19%씩 증가하였다.
This study aims to assess the changes in crop water requirement of paddy and upland according to future climate and land use changes scenarios. Changes in the spatiotemporal distribution of temperature and precipitation are factors that lower the stability of agricultural water supply, and predicting the changes in crop water requirement in consideration of climate change can prevent the waste of limited water resources. Meanwhile, due to the recent changes in the agricultural product consumption structure, the area of paddy and upland has been changing, and it is necessary to consider future land use changes in establishing an appropriate water use plan. Climate change scenarios were derived from the four GCMs of the CMIP6, and climate data were extracted under two future scenarios, namely SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Future land use changes were predicted using the FLUS (Future Land Use Simulation) model. Crop water requirement in paddy was calculated as the sum of evapotranspiration and infiltration based on the water balance in a paddy field, and crop water requirement in upland was estimated as the evapotranspiration value by applying Penman-Monteith method. It was found that the crop water requirement for both paddy and upland increased as we go to the far future, and the degree of increase and variability by time showed different results for each GCM. The results derived from this study can be used as basic data to develop sustainable water resource management techniques considering future watershed environmental changes.
The change of precipitation and temperature due to the global. warming eventually caused the variation of water availability in terms of potential evapotranspiration, soil moisture, and runoff. In this reason national long-term water resource planning should be considered the effect of climate change. Study of AOGCM-based scenario to proposed the plausible future states of the climate system has become increasingly important for hydrological impact assessment. Future climate changes over East Asia are projected from the coupled atmosphere-ocean general circulation model (AOGCM) simulations based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2 and B2 scenarios using multi-model ensembles (MMEs) method (Min et al. 2004). MME method is used to reduce the uncertainty of individual models. However, the uncertainty increases are larger over the small area than the large area. It is demonstrated that the temperature increases is larger over continental area than oceanic area in the 21st century.
This study's objects are to predict distribution and to assess vulnerability of sub-alpine vegetations in the Korean peninsula for climate change using various climate models. This study validates relationship between sub-alpine vegetations and environmental factors using Pearson correlation analysis. Then, the future distribution of sub-alpine vegetations are predicted by a logistic regression. The major findings in this study are; First, spring mean temperature (March-May), total precipitation, elevation and warmth index are highly influencing factors to the distribution of sub-alpine vegetations. Second, the sub-alpine vegetations will be disappeared in South Korea and concentrated around Baekdu Mountain in North Korea. North Korea is predicted to have serious impact of climate change because temperature will be increased higher than in South Korea. The study findings concluded that the assessment of the future vulnerability of sub-alpine vegetations to climate change are significant.
This study evaluated the soil loss considering the R-Factor value following the climate change. To calculate the soil loss of the basin in Jaun-ri, Hongcheon-gun which is the study area, the future climate change scenario and convenience revision were used to build the past 30 years, future 30 years R-Factor and it was applied to USLE model. As a result, as the R-Factor value declined a little in the future, the soil loss was also reduced but it corresponds to the 'very high' according to the OECD soil loss grade so the solution to reduce the soil loss is necessary and it can be used for another study material.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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