For the systemic management and planning of future agricultural water resources, deriving and analyzing the various results of climate change are necessary to respond the uncertainties of climate change. This study assessed the impact of climate change on the rainfall, temperature, and agricultural water requirement targeting in the Nakdong-river's basin periodically according to socioeconomic driving factors under the scenarios A1B, A2 and B1 of the Special Report on Emission Scenarios (SRES) through the various IPCC GCMs. As a result of future rainfall change (2011~2100), increasing or decreasing tendency of rainfall change for future periods did not show a clear trend for three rainfall observatories, Daegu, Busan and Gumi. The characteristics of the temperature change consistently show a tendency to increase, and in the case of Daegu observatory, high temperature growth was shown. Especially, it was increased by 93.3 % in the period of future3 (2071~2100) for A2 scenario. According to the scenario and periodic analyses on the agricultural water demand, which was thought to be dependent on rainfall and temperature, the agricultural water demand increased at almost every period except during the Period Future1 (2011~2040) with different increase sizes, and the scenario-specific results were shown to be similar. As for areas, the agricultural water demand showed more changes in the sub-basin located by the branch of Nakdong-river than at the mainstream of the River.
The impact on streamflow and groundwater recharge considering future potential climate and land use change was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) continuous hydrologic model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for a $260.4km^2$ which has been continuously urbanized during the past couple of decades. The model was calibrated and validated with the coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from 0.8 to 0.7 and 0.7 to 0.5, respectively. The CCCma CGCM2 data by two SRES (Special Report on Emissions Scenarios) climate change scenarios (A2 and B2) of the IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change) were adopted and the future weather data was downscaled by Delta Change Method using 30 years (1977 - 2006, baseline period) weather data. The future land uses were predicted by CA (Cellular Automata)-Markov technique using the time series land use data of Landsat images. The future land uses showed that the forest and paddy area decreased 10.8 % and 6.2 % respectively while the urban area increased 14.2 %. For the future vegetation cover information, a linear regression between monthly NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from NOAA/AVHRR images and monthly mean temperature using five years (1998 - 2002) data was derived for each land use class. The future highest NDVI value was 0.61 while the current highest NDVI value was 0.52. The model results showed that the future predicted runoff ratio ranged from 46 % to 48 % while the present runoff ratio was 59 %. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 3 % increase comparing with the present land use condition. The streamflow and groundwater recharge was big decrease in the future.
본 연구에서는 충주댐($2750{\times}10^6m^3$) 및 조정지댐($30{\times}10^6m^3$)을 포함한 유역을 대상으로 미래 기후변화가 댐 저수량에 미치는 영향을 분석하기 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하였다. 3지점의 9개년(2002~2010)동안의 자료를 이용하여 검보정을 실시한 결과 유출량에 대해서는 Nash-Sutcliffe 모델 효율(NSE)이 0.73으로, 두 댐의 저수위에 대해서는 0.86으로 나타났다. 미래 기후변화 시나리오자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 GCMs (General Circulation Models) 중 HadCM3 모델의 SRES(Special Report on Emission Scenarios)에 의한 B1과 A2 시나리오를 구축하였다. 미래 월별 기온과 강수자료는 과거 30개년(1977~2006, baseline period) 자료는 편의보정(bias-correction) 기법을 이용하여 오차보정 후, Change Factor (CF) method를 이용하여 상세화 하였다. 미래 연평균 기온은 2040s (2031~2050)에 $0.9^{\circ}C$, 2080s (2071~2099)에는 $4.0^{\circ}C$까지 증가할 것으로 예측되었고, 연평균 강수량은 2040s에 9.6%, 2080s에 20.7% 증가하는 것으로 나타났다. 과거 대비 미래 증발산량은 15.3%까지 증가하고, 토양수분은 최대 2.8% 감소하였다. 과거 9개년 평균 댐 방류스케줄에 따른 미래 댐 연평균 유입량은 가을철을 제외한 대부분 기간에 최대 21.1%까지 증가하는 경향을 보였다. 미래 가을철 댐 유입의 감소로 인해 현재 방류 패턴으로는 연말까지 결국 저수량을 회복하지 못하는 것으로 나타났다. 미래 풍수년과 갈수년에는 댐 저수량의 시간적 변동이 더욱 불안정해지므로 각각 저수량의 상향 및 하향 조정에 주의를 기울여야 한다. 따라서 기후변화 적응을 위한 댐 방류 패턴 조절이 필요하다고 판단된다.
Adaptation of climate change is necessary to avoid unexpected impacts of climate change caused by human activities. Vulnerability refers to the degree to which system cannot cope with impacts of climate change, encompassing physical, social and economic aspects. Therefore the quantification of climate change impacts and its vulnerability is needed to identify vulnerable regions and to setup the proper strategies for adaptation. In this study, climate change vulnerability is defined as a function of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Also, we identified regions vulnerable to ozone due to climate change in Korea using developed proxy variables of vulnerability of regional level. 18 proxy variables are selected through delphi survey to assess vulnerability over human health sector for ozone concentration change due to climate change. Also, we estimate the weighting score of proxy variables from delphi survey. The results showed that the local regions with higher vulnerability index in the sector of human health are Seoul and Daegu, whereas regions with lower one are Jeollanam-do, Gyeonggi-do, Gwangju, Busan, Daejeon, and Gangwon-do. The regions of high level vulnerability are mainly caused by their high ozone exposure. We also assessed future vulnerability according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2, A1FI, A1T, A1B, B2, and B1 scenarios in 2020s, 2050s and 2100s. The results showed that vulnerability increased in all scenarios due to increased ozone concentrations. Especially vulnerability index is increased by approximately 2 times in A1FI scenarios in the 2020s. This study could support regionally adjusted adaptation polices and the quantitative background of policy priority as providing the information on the regional vulnerability of ozone due to climate change in Korea.
The objective of this study is to evaluate the future potential climate and vegetation canopy change impact on a dam watershed hydrology. A $6,661.5\;km^2$ dam watershed, the part of Han-river basin which has the watershed outlet at Chungju dam was selected. The SWAT model was calibrated and verified using 9 year and another 7 year daily dam inflow data. The Nash-Sutcliffe model efficiency ranged from 0.43 to 0.91. The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Coupled Global Climate Model3 (CGCM3) data based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) SRES (Special Report Emission Scenarios) B1 scenario was adopted for future climate condition and the data were downscaled by artificial neural network method. The future vegetation canopy condition was predicted by using nonlinear regression between monthly LAI (Leaf Area Index) of each land cover from MODIS satellite image and monthly mean temperature was accomplished. The future watershed mean temperatures of 2100 increased by $2.0^{\circ}C$, and the precipitation increased by 20.4 % based on 2001 data. The vegetation canopy prediction results showed that the 2100 year LAI of deciduous, evergreen and mixed on April increased 57.1 %, 15.5 %, and 62.5% respectively. The 2100 evapotranspiration, dam inflow, soil moisture content and groundwater recharge increased 10.2 %, 38.1 %, 16.6 %, and 118.9 % respectively. The consideration of future vegetation canopy affected up to 3.0%, 1.3%, 4.2%, and 3.6% respectively for each component.
현재 기후변화가 심화되면서 기상변동성이 커지고 이에 따라 사막화 현상의 심화, 엘니뇨(El Nino), 라니냐(La Nina), 태풍, 집중호우 등의 이상기후 현상이 전 지구상에 걸쳐 광역적으로 나타나고 있는 실정이다. 이러한 기후변화는 앞서 말한 것과 같이 여러 기후인자들을 변화시켜 수자원의 양적변화 등 지속가능한 수자원 개발 관리에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 여러 가지 2CO2 시나리오에 대한 대기 순환 모형의 적용 결과를 이용하여, 이러한 기후변화가 수문순환에 영향을 미치는 기후인자인 기온, 강수량, 습도 및 풍속, 그리고 물의 수량 및 수질 등에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 기후변화와 관련된 환경 및 수자원의 정책 개발에 대한 연구들이 주로 수행되고 있다. 국내 역시 기후 변화와 관련된 연구들이 수행되고는 있으나, 기후변화와 연계된 유량과 수질 예측에 대한 연구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, 이하 SRES) 중 인구증가율이 높고 경제발달과 기술변화가 느리고 환경에 무관심한 극한현상을 나타내는 A2 시나리오와 청정 및 자원 효율적인 기술 등 급격히 발전하고 조사대상 유역특성과 유사한 B1 시나리오를 선정하고, 이에 대한 유역의 기온과 강우량을 GCM을 적용하여 모의하였다. 또한 향후의 기후변화가 유출 수질(BOD, TN, TP)에 미치는 영향을 2020년, 2050년, 2080년에 대하여 평가하기 위하여 GIS 기반의 유역 모형인 SWAT을 대상모형으로 선정하였다. 신뢰성 평가를 위해 현재 상태에서의 모의를 검 보정 하여 실제 A2, B1 기후변화 시나리오에 따른 기온 및 강우량 변화 등에 대한 영향을 평가하여 보았다.
This study investigates the trends and uncertainty of the impacts of climate change on paddy rice production in the Geumho river basin. The Long Ashton Research Station stochastic Weather Generator (LARS-WG) was used to derive future climate data for the Geumho river basin from 15 General Circulation models (GCMs) for 3 Special Report on Emissions Scenarios (SRES) (A2, A1B and B1) included in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 4th assessment report. The Food and Agricultural Organization (FAO) AquaCrop, a water-driven crop model, was statistically calibrated for the 1982 to 2010 climate. The index of agreement (IoA), prediction efficiency ($R^2$), percent bias (PBIAS), root mean square error (RMSE) and a visual technique were used to evaluate the adjusted AquaCrop simulated yield values. The adjusted simulated yields showed RMSE, NSE, IoA and PBIAS of 0.40, 0.26, 0.76 and 0.59 respectively. The 5, 9 and 15 year central moving averages showed $R^2$ of 0.78, 0.90 and 0.96 respectively after adjustment. AquaCrop was run for the 2020s (2011-2030), 2050s (2046-2065) and 2090s (2080-2099). Climate change projections for Geumho river basin generally indicate a hotter and wetter future climate with maximum increase in the annual temperature of $4.5^{\circ}C$ in the 2090s A1B, as well as maximum increase in the rainfall of 45 % in the 2090s A2. The means (and ranges) of paddy rice yields are projected to increase by 21 % (17-25 %), 34 % (27-42 %) and 43 % (31-54 %) for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively. The A1B shows the largest rice yield uncertainty in all time slices with standard deviation of 0.148, 0.189 and $0.173t{\cdot}ha^{-1}$ for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively.
기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 미치고 있으며 특히, 홍수나 대설로 인한 수문변화에 영향을 준다. 본 연구는 준분포형 연속 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 우리나라 3대 대설지역에 속하는 다목적댐인 충주댐유역(6642.0 m)의 기후변화에 따른 융설이 수문과 수질에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 먼저, 융설 모형의 매개변수인 적설분포면적감소곡선 (Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 구축하기 위하여 10년(2000-2010)동안의 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료와 6개 기상관측소(충주, 제천, 원주, 영월, 대관령, 태백)의 최심적설자료를 이용하여 연도별 SCDC을 구축하였다. 구축 결과, 눈이 50% 피복 일 때 snow volume은 연 평균 0.47로 분석되었다. 이를 SWAT 모형에 적용하여 수문과 수질에 대한 적용성 평가를 실시한 결과, 유출의 경우 NSE는 융설기간 동안 평균 0.8, 전체기간은 평균 0.6으로 나타났으며 수질(Sediment, T-N, T-P)의 경우 각각 평균 0.72, 0.70, 0.85을 나타내었다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES(Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화시나리오의 HadCM3 모델의 결과 값을 이용하였으며 기간은 과거 30년 기후자료(1981-2010, baseline)를 바탕으로 2040s(2020-2059), 2080s(2060-2099)의 두 기간으로 나누어 각각 분석하였으며 기후변화 결과 값의 불확실성을 줄이고자 과거 자료와 GCM의 1981년에서 2000년까지의 값을 비교하여 온도와 강수량의 보정을 실시한 후 LARS-WG를 이용하여 온도와 강수량 자료를 구축하였다. SWAT 모형을 적용한 결과, 평균 1.92 증가한 것으로 나타났으며 유출은 융설기간(Nov-Apr)이 비융설기간(May-Oct)보다 10% 더 증가하였다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 통한 유출 및 환경부하량 전망을 목표로 하여 미래 기후변화를 고려한 융설이 다목적댐에서의 유출과 수질 (Sediment, Total Nitrogen, Total Phosphorus)에 미치는 영향을 평가해 보고자 한다.
본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 (I)연구에서 기구축된 현재의 유역 수문환경 조건을 활용하여 미래수문환경에 따른 유역 수문-수질 변화 분석하는데 목적이 있다. 미래의 수문자료 중 기후변화 시나리오는 Downscaling된 GCMs 자료를 이용하였으며, 미래 토지이용 시나리오는 미래 토지이용 예측 기법인 개선된 CA-Markov 기법으로 분석하여 구축하였다. 그 결과 미래의 토지이용 시나리오에 따라 주거지와 나지 등의 도시지역의 꾸준한 증가와 산림과 농경지 등의 감소가 예측되었고 미래의 기후변화 경우 강우의 변동성이 커 현재보다 더욱 더 기후변화의 대응전략이 필요할 것으로 판단된다. 미래 토지이용 시나리오와 기후변화 시나리오를 결합한 미래의 수문환경을 30-40년 주기로 나누어 장기적인 미래의 특정기간에 대한 자료를 가지고 수문 변화 분석을 실시한 결과, 강우에 의해 양상이 변할 수 있으며 그에 따라 영양물질의 부하량 또한 Sediment는 120%, T-N은 16%, T-P는 10% 증가할 수 있는 것으로 분석되었다. 따라서 수문환경의 전반적인 변화에 따른 유출 영향의 평가가 필요하다고 판단되고 향후 수자원 분배와 물자원 관리와 기후변화 적응전략을 수립하는데 있어 본 연구가 도움이 될 것이라고 판단한다.
급격한 경제 성장과 인구 증가는 온실가스 배출량을 급증시키고 있으며 이는 기후변화를 가속화시키고 있다. IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 보고서는 온실가스가 2000년부터 2030년까지 최대 90%까지 증가할 것이라고 보고하고 있다. 이에 전 세계에서는 기후변화에 대한 피해를 줄이기 위해 기후변화 적응과 완화 대책 수립이 중요시되고 있으며, 우리나라에는 기후변화 대응 정책으로'저탄소 녹색성장(Low Carbon Green Growth)'을 시행하였다. 지자체에서는 친환경적이며 지속가능한 발전을 위한 도시계획을 조성하기 위해 다양한 연구를 수행해왔다. 특히, 기후변화에 가장 크게 영향을 줄 수 있는 토지이용변화에 대한 연구가 활발하게 수행되어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 제주도를 대상으로 경제적, 지리적 특성을 기반한 토지이용 균형 모델을 적용하여 주거 토지이용변화와 인구 밀도를 예측하였다. 먼저, 주거부분의 토지이용변화를 보기 위해, 3가지 유형의 시나리오를 구축하였다. 시나리오는 현재와 동일한 환경을 갖는 Dispersion 시나리오, 기후변화 적응 대책을 반영한 Adaptation 시나리오, 기후변화 적응과 완화 대책을 동시에 반영한 Combined 시나리오이다. 그 결과, 전반적으로 Dispersion 시나리오에서 Combined 시나리오로 갈수록 주거면적과 인구밀도가 줄어들었다. 이후 주거면적과 인구밀도 결과를 통해 시나리오별 주거용 에너지 소비량과 예상 인명 피해액을 산정하였다. 그 결과, 전반적으로 Dispersion 시나리오에서 Combined 시나리오로 갈수록 에너지 소비량과 예상 인명 피해액은 줄어들었다. 본 연구에서 제시한 토지이용균형모델을 적용하여 시나리오별 주거부분 토지이용과 인구 밀도 변화 파악은 향후 기후변화 안정성을 확보하고 완화할 수 있는 환경적 도시계획을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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