There has been an increasing need to assess the effects of climate change on human health. It is hard to use climate data to evaluate health effects because such data have a grid format, which could not represent specific cities or provinces. Therefore, the grid-format climate data of South Korea based on RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios were modified into area-format climate data according to the major cities or provinces of the country, up to the year 2100. Moreover, heat index (HI) and discomfort index (DI) databases were developed from the modified climate database. These databases will soon be available for experts via a Website, and the expected HI and DI of any place in the country, or at any time, can be found in the country's climate homepage (http://www.climate.go.kr). The HI and DI were analyzed by plotting the average indices every ten years, and by comparing cities or provinces with index level changes, using the geographic information system (GIS). Both the HI and DI are expected to continually increase from 2011 to 2100, and to reach the most dangerous level especially in August 2100. Among the major cities of South Korea, Gwangju showed the highest HI and DI, and Gangwon province is expected to be the least affected area in terms of HI and DI among all the country's provinces.
A grid-connected photovoltaic (PV) system comprised of multicrystalline silicon (mc-Si) modules was installed in a cold climate region in the U.S. This roof-mounted stationary PV system is a real-world application of PV for building energy generation in International Energy Conservation Code (IECC) Climate Zone 5 (and possibly similar climate zones such as 6, 7 and 8), and it served the purposes of research, demonstration, and education. The importance of this work is highlighted by the fact that there has been less emphasis on solar PV system in this region of the U.S. because of climate and latitude challenges. The system is equipped with an extensive data acquisition system capable of collecting performance and meteorological data while visually displaying real-time and historical data through an interactive online interface. Experimental data was collected and analyzed for the system over a one-year period with the focus of the study being on measurements of power production, energy generation, and efficiency. The annual average daily solar insolation incident upon the array was found to be $4.37kWh/m^2$. During the first year of operation, the PV system provided 5,801 kWh (1,264 kWh/kWp) of usable AC electrical energy, and it was found to operate at an annual average conversion efficiency and PR of 10.6 percent and 0.79, respectively. The annual average DC to AC conversion efficiency of the inverter was found to be 94 percent.
We describe here the Korea ocean prediction system that closely resembles operational numerical weather prediction systems. This prediction system will be served for real-time forecasts. The core of the system is a three-dimensional primitive equation numerical circulation model, based on ${\sigma}$-coordinate. Remotely sensed multi-channel sea surface temperature (MCSST) is imposed at the surface. Residual subsurface temperature is assimilated through the relationship between vertical temperature structure function and residual of sea surface height (RSSH) using an optimal interpolation scheme. A unified grid system, named as [K-E-Y], that covers the entire seas around Korea is used. We present and compare hindcasting results during 1990-1999 from a model forced by MCSST without incorporating RSSH data assimilation and the one with both MCSST and RSSH assimilated. The data assimilation is applied only in the East Sea, hence the comparison focuses principally on the mesoscale features prevalent in the East Sea. It is shown that the model with the data assimilation exhibits considerable skill in simulating both the permanent and transient mesoscale features in the East Sea.
The objective of this study was to estimate the climate change impact on water quantity and quality to Saemanguem watershed using SWAT (Soil and water assessment tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed data from 2008 to 2017 for the study watershed. The $R^2$ (Determination coefficient), RMSE (Root mean square error), and NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient) were used to evaluate the model performance. RCP scenario data were produced from 10 GCM (General circulation model) and all relevant grid data including the major observation points (Gusan, Jeonju, Buan, Jeongeup) were extracted. The systematic error evaluation of the GCM model outputs was performed as well. They showed various variations based on analysis of future climate change effects. In future periods, the MIROC5 model showed the maximum values and the CMCC-CM model presented the minimum values in the climate data. Increasing rainfall amount was from 180mm to 250mm and increasing temperature value ranged from 1.7 to $5.9^{\circ}C$, respectively, compared with the baseline (2006~2017) in 10 GCM model outputs. The future 2030s and 2070s runoff showed increasing rate of 16~29% under future climate data. The future rate of change for T-N (Total nitrogen) and T-P (Total phosphorus) loads presented from -26 to +0.13% and from +5 to 47%, respectively. The hydrologic cycle and water quality from the Saemanguem headwater were very sensitive to projected climate change scenarios so that GCM model should be carefully selected for the purpose of use and the tendency analysis of GCM model are needed if necessary.
Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.
본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.
This paper presents the performance evaluation of PV systems installed at Tibet area of China in order to identity the key factors that determines system operation at a severe climate conditions and promote the cooperation of PV technology between Korea and China. The installed systems consist of 100kW on-grid connected PV systems, BOS(balance of systems), data acquisition and transmission equipments. The Korea side supplied the solar cell, BOS like as inverter, control box and monitoring system. And the Chinese side assembled solar module, constructed site and built control house. It has been shown that the average radiation per monthly from Tibet is 1.5 times larger than that from Mokpo. Also, radiation time from Tibet is 2hour higher than that from Korea. The economical analysis has shown that with the current prices, investment in a grid connected PV systems is generally profitable
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.
태양광 전원은 태양광 패널이 설치된 지역의 위치와 날씨 그리고 기후 등에 매우 큰 영향을 받으며, 전원으로서의 사용시간의 제한과 출력의 불확실성이라는 특성을 갖는다. 이러한 태양광 전원의 불확실성을 가능한 줄이기 위해, 태양광 전원의 출력에 대한 오랜 기간 동안의 데이터를 분석하여 출력의 평균값을 산출해 내었다. 태양광 전원의 출력의 평균값은 태양광 전원에 직접 연결되어 그리드에 안정적인 전력을 공급하기 위한 Li 에너지 저장장치의 적정 용량산정과 운용방식에 꼭 필요한 데이터이며, 이로부터 Li 배터리의 충방전모드에 의해 그리드에 일정한 출력의 전력을 공급하는 것이 가능하도록 하였다. 태양광 전원과 Li 배터리를 포함하는 시스템이 악조건의 그리드 운전상태에서의 동작특성을 관찰하기 위해 Li 배터리의 충전율이 100%에서 10%로 단시간에 감소될 정도의 과부하 상태에 대해 태양광 전원과 Li 배터리의 운용특성을 분석하고 Li 배터리 셀 단위의 출력 및 온도특성을 해석하였다.
Background: The phenomenon of tree dieback in forest ecosystems around the world, which is known to be associated with high temperatures that occur simultaneously with drought, has received much attention. Korea is experiencing a rapid rise in temperature relative to other regions. Particularly in the growth of evergreen conifers, temperature increases in winter and spring can have great influence. In recent years, there have been reports of group dieback of Pinus densiflora trees in Korea, and many studies are being conducted to identify the causes. However, research on techniques to diagnose and monitor drought stress in forest ecosystems on local and regional scales has been lacking. Results: In this study, we developed and evaluated an index to identify drought and high-temperature vulnerability in Pinus densiflora forests. We found the Drought Stress Index (DSI) that we developed to be effective in generally assessing the drought-reactive physiology of trees. During 2001-2016, in Korea, we refined the index and produced DSI data from a 1 × 1-km unit grid spanning the entire country. We found that the DSI data correlated with the event data of Pinus densiflora mass dieback compiled in this study. The average DSI value at times of occurrence of Pinus densiflora group dieback was 0.6, which was notably higher than during times of nonoccurrence. Conclusions: Our combination of the Standard Precipitation Index and growing degree days evolved and short- and long-term effects into a new index by which we found meaningful results using dieback event data. Topographical and biological factors and climate data should be considered to improve the DSI. This study serves as the first step in developing an even more robust index to monitor the vulnerability of forest ecosystems in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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