• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.154-154
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• 2018

To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권4호
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• pp.317-331
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• 2011

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.287-298
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• 2020

지구온난화로 기후변화 및 이상 기상현상이 증가함에 따라 전 세계적으로 미래 기후 전망에 대한 관심과 연구의 필요성이 증대되고 있다. 온난화로 인한 기온의 상승 경향은 미래에도 지속될 것으로 예상되며, 현재 남해안에 국한되는 아열대 기후구는 점차 북상할 것으로 전망된다. 기후대의 이동은 작물재배지의 변화를 의미하기 때문에 본 연구에서는 변화하는 농업기후 조건에서 작물 재배 적응 대책을 마련할 수 있도록 우리나라의 고해상도 기후 자료를 기반으로 현재-미래에 대한 기후대 전망을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 평년 기간(1981-2010)에 대해 제작된 남한과 북한의 통합된 고해상도 월 최고기온 및 최저기온, 월 적산강수량을 확보 및 제작하였고, 쾨펜 기후대 구분 기준에 따라 한반도 기후대를 분류하였다. 동일한 방법으로 기상청의 RCP8.5 기후변화 시나리오를 기반으로 30-270m 격자 해상도로 상세화 된 한반도 지역의 월 단위 기후 자료를 확보하여, 미래에 예상되는 기후대 변화를 전망하였다. RCP8.5 시나리오를 바탕으로 같은 기후 구분 기준을 적용한 결과, 한반도의 기온과 강수량은 지속적으로 증가하여 기후가 점차 단순해지는 것으로 나타났다. 현재 남부지방에 나타나는 온대기후(C)는 점차 확대되어, 2071-2100년대에는 북한의 함경도와 평안도 일부 지역을 제외한 한반도의 대부분이 온대기후(C)가 될 것으로 예상되었다. 반면 냉대 기후(D)는 서서히 북쪽으로 후퇴하여 한반도가 점점 온난 습윤해질 것으로 예상되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권4호
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• pp.192-203
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• 2011

보리생육모형인 CERES-Barley 모형을 적용하여, 한반도 A1B 기후시나리오에 따른 국내 쌀보리의 잠재수량 변화를 평가하였다. 생육 모의 지역은 30년 평년의 기상자료가 구축되어 있는 56개 지역으로 하였고, 생육모의 연도는 현재 30년 평년(1971-2000년, 기준 연도)과 세가지의 미래 30년 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100년)으로 하였다. 그리고 온도 효과(온도 변화 및 $CO_2$ 농도 고정), $CO_2$ 효과(온도 고정 및 $CO_2$ 농도 변화), 온난화 효과(온도 및 $CO_2$ 농도 변화) 등 세가지 생육모의 환경으로 구분하여 기후변화에 따른 쌀보리의 잠재수량 변화를 평가하였다. CERES-Barly 모형은 국내 쌀보리의 발육단계뿐 아니라 수량을 실제 관측값과 아주 유사하게 모의하여 ($R^2$=0.78), 기후변화시나리오에 따른 쌀보리 잠재수량의 변화 예측에 활용하는데 큰 무리가 없다고 판단되었다. 온도효과 분석에서는 미래의 온도상승으로 쌀보리의 잠재수량이 크게 감소하는 것으로 평가되었다. 즉, 세가지 미래 기후조건에서 쌀보리의 평균 잠재수량은 기준연도에 비해 각각 9, 17, 34%씩 감소하는 것으로 예측되었다. 반면에, $CO_2$ 효과분석에는 세가지 미래 기후조건에서 쌀보리의 평균 잠재수량이 기준연도에 비해 각각 6, 20, 31%씩 증가하는 것으로 예측되었다. 마지막으로, 온난화 효과 분석에서는 미래 기후조건에서 쌀보리의 평균 잠재수량이 기준연도에 비해 각각 8, 15, 13%씩 증가하는 것으로 예측되었다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제43권4호
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• pp.352-363
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• 2019

Background: Invasive plant species are considered a major threat to biodiversity, ecosystem functioning, and human wellbeing worldwide. Climatically suitable ranges for invasive plant species are expected to expand due to future climate change. The identification of current invasions and potential range expansion of invasive plant species is required to plan for the management of these species. Here, we predicted climatically suitable habitats for 11 invasive plant species and calculated the potential species richness and their range expansions in different provinces of the Republic of Korea (ROK) under current and future climate change scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5) using the maximum entropy (MaxEnt) modeling approach. Results: Based on the model predictions, areas of climatically suitable habitats for 90.9% of the invasive plant species are expected to retain current ecological niches and expand to include additional climatically suitable areas under future climate change scenarios. Species richness is predicted to be relatively high in the provinces of the western and southern regions (e.g., Jeollanam, Jeollabuk, and Chungcheongnam) under current climatic conditions. However, under future climates, richness in the provinces of the northern, eastern, and southeastern regions (e.g., Seoul, Incheon, Gyeonggi, Gyeongsangnam, Degue, Busan, and Ulsan) is estimated to increase up to 292%, 390.75%, and 468.06% by 2030, 2050, and 2080, respectively, compared with the current richness. Conclusions: Our study revealed that the rates of introduction and dispersion of invasive plant species from the western and southern coasts are relatively high and are expanding across the ROK through different modes of dispersion. The negative impacts on biodiversity, ecosystem dynamics, and economy caused by invasive plant species will be high if preventive and eradication measures are not employed immediately. Thus, this study will be helpful to policymakers for the management of invasive plant species and the conservation of biodiversity.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권1호
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• pp.71-82
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• 2014

본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 기후, 수문정보로부터 가뭄전망 정보를 생산 및 분석하고자 한다. 미래의 불확실성을 고려하기위해 3개 GCMs와 3개 수문모형을 이용하였다. 강수량, 유출량 및 토양수분량으로부터 기상학적, 수문학적 및 농업적 가뭄지수로 분류되는 SPI, SRI 및 SSI를 산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래 가뭄의 경향은 봄철 및 겨울철에 크게 증가할 것으로 전망되었으며, 가뭄발생빈도의 경우 SRI 및 SSI가 SPI 보다 더 높게 나타났다. 미래 기후변화가 기상학적 가뭄 보다는 수문학적 및 농업적 가뭄에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.104-109
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• 2021

In the aftermath of the global pandemic that started in 2019, there have been many changes in the import/export and supply/demand process of agricultural products in each country. Amid these changes, the necessity and importance of each country's food self-sufficiency rate is increasing. There are several conditions that must accompany efficient agricultural activities, but among them, temperature is by far one of the most important conditions. For this reason, the need for high-accuracy climate data for stable agricultural activities is increasing, and various studies on climate prediction are being conducted in Korea, but data that can visually confirm climate prediction data for farmers are insufficient. Therefore, in this paper, we propose an artificial intelligence-based temperature prediction algorithm that can predict future temperature information by collecting and analyzing temperature data of farms in Gyeonggi-do in Korea for the last 10 years. If this algorithm is used, it is expected that it can be used as an auxiliary data for agricultural activities.

• 환경영향평가
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• 제15권4호
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• pp.249-258
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• 2006

Impacts of global warming have been identified in many areas including natural ecosystem. A good number of studies based on climate models forecasting future climate have been conducted in many countries worldwide. Due to its global coverage, GCM, which is a most frequently used climate model, has limits to apply to Korea with such a narrower and complicated terrain. Therefore, it is necessary to perform a study impact assessment of climate changes with a climate model fully reflecting characteristics of Korean climate. In this respect, this study was designed to compare and analyze the GCM and RCM in order to determine a suitable climate model for Korea. In this study, spatial scope was Korea for 10 years from 1981 to 1990. As a research method, current climate was estimated on the basis of the data obtained from observation at the GHCN. Future climate was forecast using 4 GCMs furnished by the IPCC among SRES A2 Scenario as well as the RCM received from the NIES of Japan. Pearson correlation analysis was conducted for the purpose of comparing data obtained from observation with GCM and RCM. As a result of this study, average annual temperature of Korea between 1981 and 1990 was found to be around $12.03^{\circ}C$, with average daily rainfall being 2.72mm. Under the GCM, average annual temperature was between 10.22 and $16.86^{\circ}C$, with average daily rainfall between 2.13 and 3.35mm. Average annual temperature in the RCM was identified $12.56^{\circ}C$, with average daily rainfall of 5.01mm. In the comparison of the data obtained from observation with GCM and RCM, RCMs of both temperature and rainfall were found to well reflect characteristics of Korea's climate. This study is important mainly in that as a preliminary study to examine impact of climate changes such as global warming it chose appropriate climate model for our country. These results of the study showed that future climate produced under similar conditions with actual ones may be applied for various areas in many ways.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.379-394
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• 2008

최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제39권2호
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• pp.105-117
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• 2023

Climate change and invasive alien plant species (IAPs) are having a significant impact on mountain ecosystems. The combination of climate change and socio-economic development is exacerbating the invasion of IAPs, which are a major threat to biodiversity loss and ecosystem functioning. Species distribution modelling has become an important tool in predicting the invasion or suitability probability under climate change based on occurrence data and environmental variables. MaxEnt modelling was applied to predict the current suitable distribution of most noxious weed A. adenophora (Spreng) R. King and H. Robinson and analysed the changes in distribution with the use of current (year 2000) environmental variables and future (year 2050) climatic scenarios consisting of 3 representative concentration pathways (RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5) in Bhutan. Species occurrence data was collected from the region of interest along the road side using GPS handset. The model performance of both current and future climatic scenario was moderate in performance with mean temperature of wettest quarter being the most important variable that contributed in model fit. The study shows that current climatic condition favours the A. adenophora for its invasion and RCP 2.6 climatic scenario would promote aggression of invasion as compared to RCP 4.5 and RCP 8.5 climatic scenarios. This can lead to characterization of the species as preferring moderate change in climatic conditions to be invasive, while extreme conditions can inhibit its invasiveness. This study can serve as reference point for the conservation and management strategies in control of this species and further research.