• 한국산림과학회지
• /
• 제112권3호
• /
• pp.267-279
• /
• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 한국제4기학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.161-161
• /
• 2003

During the last century, most scientific questions related to climate change were focused on the evidence of anthropogenic global warming (IPCC, 2001). There are robust evidences of warming and also human-induced climate change. We now understand the global, mean change a little bit better; however, the uncertainties for regional climate change still remains large. The purpose of this study is to understand the past climate change over Korea based on the observational data and to project future regional climate change over East Asia using ECHAM4/HOPE model and MM5 for downscaling. There are significant evidences on regional climate change in Korea, from several variables. The mean annual temperature over Korea has increased about 1.5∼$1.7^{\circ}C$ during the 20th century, including urbanization effect in large cities which can account for 20-30% of warming in the second half of the 20th century. Cold extreme temperature events occurred less frequently especially in the late 20th century, while hot extreme temperature events were more common than earlier in the century. The seasonal and annual precipitation was analyzed to examine long-term trend on precipitation intensity and extreme events. The number of rainy days shows a significant negative trend, which is more evident in summer and fall. Annual precipitation amount tends to increase slightly during the same period. This suggests an increase of precipitation intensity in this area. These changes may influence on growing seasons, floods and droughts, diseases and insects, marketing of seasonal products, energy consumption, and socio-economic sectors. The Korean Peninsular is located at the eastern coast of the largest continent on the earth withmeso-scale mountainous complex topography and itspopulation density is very high. And most people want to hear what will happen in their back yards. It is necessary to produce climate change scenario to fit forhigh-resolution (in meteorological sense, but low-resolution in socio-economic sense) impact assessment. We produced one hundred-year, high-resolution (∼27 km), regional climate change scenario with MM5 and recognized some obstacles to be used in application. The boundary conditions were provided from the 240-year simulation using the ECHAM4/HOPE-G model with SRES A2 scenario. Both observation and simulation data will compose past and future regional climate change scenario over Korea.

• 대한지리학회지
• /
• 제47권2호
• /
• pp.208-225
• /
• 2012

이 연구에서는 한국의 미래 기온극값의 변화를 전망하고자 하였다. 이를 위해 12.5km 고해상도의 지역기후모델(HadGEM3-RA)에서 생산된 일 최고 및 최저 기온 자료와 관측 자료를 이용하여 RCP4.5/8.5 시나리오에 따른 6개 극한기온 지수를 산출하고, 현재(1971-2000) 대비 21세기 말(2070-2099)의 공간 변화를 분석하였다. 현재 기간에 대해 모델에서 생산된 일 최고 및 최저 기온은 관측 자료의 확률분포 형태와 범위를 비교적 잘 모의한다. 현재 대비 21세기 말에 결빙일(ID)과 서리일(FD)은 전 지역에서 감소하고 여름일(SD)과 열대야(TR)는 증가할 것이며, 95퍼센타일을 초과하는 일 최고기온(TX95)과 5퍼센타일 미만 일 최저기온(TN5)의 평균값은 전 지역에서 상승할 것으로 전망된다. 이는 RCP4.5보다 RCP8.5 시나리오의 경우에 더 강하다. 고도는 ID, SD, TR, TX95, TN5와 위도는 ID, TR, TN5의 변화와 유의한 상관관계를 보인다. 21세기 말에 산지에서는 기온의 하위 극값 상승, 남해안에서는 열대야 증가로 인한 영향이 강하게 나타날 것으로 전망된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제44권5호
• /
• pp.389-406
• /
• 2011

본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2～3개의 증발산량 방법을 고려하였다. 결과적으로 우리나라 109개 중권역 유역에 대해 312개의 결과가 제시되었으며, 이를 이용하여Gaussian kernel density function을 산정함으로써 평가결과의 앙상블 평균과 불확실성을 동시에 제시하였다. 분석 결과 여름철과 겨울철 유출량은 증가, 봄철은 감소할 것으로 전망되었다. 연평균유출량은 전체유역에서 증가할 것으로 전망되었으며, 공간적으로는 한강유역이 위치한 북쪽유역이 남쪽유역에 비해연 유출량이 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 연평균유출량의 증가는 여름철 유출량 증가에 따른 결과로, 기후변화의 영향은 한국에서 유출량의 계절편중을 심화시켜 수자원 관리를 더욱 어렵게 할 것으로 전망되었다. 평가결과에서 나타난 불확실성은 겨울철 유출량에서 가장 크고 여름철 유출량에서 가장 적은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제57권6호
• /
• pp.409-419
• /
• 2024

기후변화는 이미 지속 가능한 수자원 관리에 영향을 미치고 있다. 기후변화가 댐 저수지의 물 공급에 미치는 영향은 일반적으로 지구 기후 모델 결과 기반으로 생성된 기후변화 시나리오를 사용하여 수행되고 있다. 그러나 기후변화를 추정하기 때문에 시나리오는 미래에 발생할 수도 있는 상황을 가정하는 한계로 인하여 본질적으로 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 문제에 대한 대책으로 의사결정 스케일링 접근법을 본 연구에 적용하였다. 연구대상지는 충주, 용담, 합천, 섬진강 댐이다. 강우 유출 모형(IHACRES)과 HEC-ResSim기반 댐 운영 모형을 결합하여 댐 이수 안전도를 분석하였다. 이 수안전도 분석은 안정적인 댐 운영에 목적을 두고 그 결과에 따라 구조적 또는 비구조적 이수공급 계획을 수립하는데 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이수안전도 분석으로 댐이 안전하게 운영될 수 있는지를 평가하고 장래 댐 운영 중 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 식별하기 위함이다. 1995년 부터 2014년까지 관측된 강수량과 온도를 기준으로 49개의 기후스트레스 시나리오(분위 수 기준 7개의 강수 시나리오와 0℃부터 6℃도까지 1℃ 간격의 7개의 온도 시나리오)를 적용하였다. 그 결과 홍수기 강우 변동이 비홍수기의 강우 증가보다 수위 상승에 더 큰 변화를 가져왔다. 따라서 이수 안전도는 1분위 강우 의존성이 매우 높은 것으로 평가되었다. 또한 강수 및 온도를 결합한 시나리오에서 댐 용수 공급 신뢰도는 개별 강수 및 온도 시나리오 신뢰도 변화의 합계보다 더 큰 변화가 모의되었다. 이러한 차이는 강수량의 감소와 증가가 각각 물과 에너지가 제한된 증발량의 발생으로 초래하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 의사결정 스케일링을 통한 이수안전도 평가는 댐 운영의 효율성 향상을 도모할 것으로 평가된다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제55권1호
• /
• pp.67-74
• /
• 2013

우사바닥깔짚으로부터의 온실가스 배출량을 산정하기 위해 깔짚으로의 분뇨부하량을 정확히 조절할 수 있는 모의우사바닥에서의 깔짚두께별 $CH_4$와 $N_2O$ 가스 발생량을 조사하였다. 톱밥이 10, 15cm 높이로 깔린 $0.2583m^2$(L 0.63 m${\times}$W 0.41 m) 크기의 우사바닥으로의 한우와 젖소의 분뇨부하는 친환경 축사표준모델의 축사면적과 축종별 일일 분뇨배설량 자료를 기준으로 한우는 $1.586kg/m^2/d$, 젖소는 $3.588kg/m^2/d$로 정하고 24시간 주기로 분뇨를 투입/혼합하면서 깔짚으로부터 발생하는 온실가스 발생량을 조사하였다. 총 12개의 모의우사바닥을 이용하여 모든 실험은 3반복으로 3회에 걸쳐 수행되었다(5~7월, 9~11월, 2~4월). 그 결과 단위면적당 $CH_4$ 발생량은 한우, 젖소 모두에서 깔짚이 두꺼운 경우 적게 발생하는 경향을 보였으나 통계적으로 유의적인 차이가 없었으며(p<0.05), $N_2O$ 발생량의 경우에도 깔짚두께에 따른 차이가 없는 것으로 나타났다. 한우와 젖소를 비교할 때 단위면적당 온실가스 발생량은 젖소가 $CH_4$는 약 7.5배, $N_2O$는 약 1.2배 많았으며 연간 배출되는 $CH_4$는 한우 7.4 g/head/year, 젖소 130.4 g/head/year로 젖소가 한우에 비해 21배 높은 것으로 나타났다. 또한 $N_2O$는 한우 3,267 g/head/year, 젖소 14,719 g/head/year로 젖소가 약 4.5 배 많았으나 배설된 N 대비 $N_2O$-N은 한우 0.2148 kg $N_2O$-N/kg N, 젖소 0.1632 kg $N_2O$-N/kg N으로 오히려 한우가 높았으며 IPCC 2006 GL값 0.07 kg $N_2O$-N/kg N과 비교시 한우는 약 3.07배, 젖소는 약 2.33배 높은 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.53-62
• /
• 2013

토지이용과 피복 변화는 기후변화 영향을 증폭시키거나 완화시킬 뿐만 아니라, 기후변화와 함께 환경 변화에 영향을 주는 대표적인 인자들이다. 따라서 기후변화시나리오와 일관된 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 사용하는 것은 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 위해 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 IPCC의 5차 평가보고서에 제시된 RCP 시나리오의 사회경제 시나리오를 고려한 미래 도시성장을 예측 및 분석하는 것이다. 이를 위해 RCP 4.5와 8.5 시나리오의 스토리라인을 기반으로 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 설정하였다. 시나리오별 도시성장량은 지난 25년 간 1인당 도시면적과 GDP를 이용한 이중로그모델에 의해 도출되었다. 또한, 정부에서 제공된 미래 인구수 및 GDP에 의해 미래 도시 수요량이 추정되었다. 이렇게 추정된 수요량은 로지스틱 회귀분석에 의해 작성된 도시성장확률지도에 의해 공간적으로 배분되었다. 그 결과, 도시성장확률지도의 예측 정확도는 89.3~90.3%로 높게 나타났고, RCP 4.5의 예측 정확도가 RCP 8.5 보다 높게 나타났다. 또한, 2020년부터 2050년까지 도시지역은 꾸준한 증가세를 보였고, RCP 8.5 시나리오의 도시면적 증가율이 RCP 4.5 시나리오보다 더 높게 나타났다. 도시지역의 면적 증가는 주로 농지면적 훼손에 의해 발생되는 것으로 예측되었다. 특히, RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 농지뿐만 아니라 산지면적 훼손이 더욱 증가되는 것으로 예측되었다. 이러한 농지와 산지의 면적 감소는 지방도시에 비하여 광역도시에서 더 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 기후 및 토지이용 및 피복 변화의 복합적인 쌍방향 영향을 정량적으로 밝힐 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.121-131
• /
• 2008

본 연구에서는 국가표준 시나리오 A1B와 A2 조건에서 예상되는 2071-2100 평년의 최저기온 예상도와, 휴면심도로부터 추정한 단기내동성 분포도에 근거하여, 남한 전역에 대해 사방 270m 간격으로 경관규모의 국지적인 동해위험 정도를 분석함으로써 현재 평년(1971-2000)에 비해 어떤 결과를 보일지 예측하고자 하였다. 실험에 필요한 270m 해상도의 일별 기온자료와 1월 최저기온자료는 농림수산식품부의 전자기후도 및 그 파생산물, 그리고 국립기상연구소의 기후시나리오자료를 이용하여 준비하였다. 대상작물로서 'Campbell Early' 포도를 선정하고 현재와 미래 평년에 대해 각각 휴면심도를 계산하여 비교한 결과, 단기내동성 유지면적(휴면심도 -150 이하)과 저온내습지역($-15^{\circ}$ 이하)은 두 가지 시나리오 모두 미래기후 조건에서 동시에 줄어들었다. 기온과 휴면심도 두 요인을 종합해 분석해보면 현재 평년에 비해 100년 후 미래 평년에 동해위험이 감소하는 지역은 증가하는 지역보다 더 늘어나므로 포도재배에 있어서 저온피해의 위협은 감소할 것이다. 하지만 피해율 30% 이하의 월동 안전지역의 면적이 현재 평년의 59%에서 미래에는 55% (A1B)${\sim}$63% (A2)로서 뚜렷이 증가하지 않으며, 피해율 70% 이상의 월동 위험지역의 면적은 오히려 현재 평년의 13%에서 미래에는 23% (A1B)${\sim}$25% (A2)로 크게 증가할 것으로 예측되었다. 본 연구에서 사용된 전자기후도에 근거한 동해위험도 분석기술은 국내 주요 과수품종에 적용할 수 있으므로 재배적지의 재배치 등 기후변화대과 수산업분야 적응전략 마련에 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.802-811
• /
• 2023

해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2010

본 연구에서는 기상예측 모형을 이용하여 상세한 농업기후지수를 모사하고자 하였다. 이를 위해서 NCEP/NCAR 재분석 자료를 지역기후모형인 WRF의 초기 및 경계조건으로 하여 2002년 3월부터 7년간 상세한 기후 자료를 생산하고, 이렇게 구한 기후 자료를 통계적 보정을 거쳐 계통적 오차를 제거함으로써 그 기간의 기후를 재현하였으며 이를 이용하여 상세한 농업기후지수로 생산하였다. 수치 실험을 통해 생산된 상세 지역기후자료는 대순환 모형이 모사할 수 없는 남한의 복잡한 지형적 구조와 전체적인 관측 공간 패턴을 모사하였다. 통계적 보정은 모형결과가 관측에 비해 과소모사 되던 경향을 제거함으로써 보다 상세하고 관측에 가까운 시 공적 기후자료의 생산을 가능하게 하였다. 이렇게 모사된 기후 자료를 이용하여 식물온도 출 현초일, 작물온도 출현초일, 벼 이앙기의 저온 출현율, 종상일 등의 농업기후지수들에 대한 상세한 분포를 생산하였다. 보정 전 모형 결과에서는 계통적 오차인 모형의 기온 과소모사 경향에 의해 전반적인 유효온도와 종상일이 늦게 출현하였으며, 저온 출현율의 빈도가 높게 나타났다. 보정 후 모형 결과에서는 계통적 오차의 보정에 의해 유효온도 $10^{\circ}C$ 출현일을 제외한 유효 온도 출현일과 종상일이 앞당겨졌으며, 저온 출현일 빈도가 감소하였다. 보정 후 모형 결과에서 유도된 유 효온도 $10^{\circ}C$ 출현일은 보정 전 모형결과보다 3일 늦게 모사되고 있으나 보정 전 모형 결과에서 모사하지 못한 지역적 특징을 모사하고 있어 국지적으로 나타나는 작물온도 출현초일의 세부적인 패턴을 이해하는데 유용한 결과라고 판단된다. 모형의 결과로 유도된 농업기후지수는 복잡한 지역적 편차를 가지면서 정량적 정성적으로 관측에서 유도한 결과와 유사하게 나타났다. 반면 통계적 보정을 적용하여도 중부 논농사 지대의 작물온도 출현초일은 여전히 잘 모사되지 못하고 있는데 이는 모형의 결과가 계통적 오차 이외에도 또 다른 불확실성에 의한 문제를 내제하고 있음을 보여주는 결과이다. 향후 물리적 모수화 과정의 개선, 역학적 규모축소방법의 최적화 그리고 통계적 보정 방법의 다양한 적용을 통해 보다 향상된 농업기후지수를 생산할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실험 결과는 농업 경영자들에게 상세 농업기후지수 분포의 이해를 도와줄 뿐만 아니라 본 연구의 실험 방식이 농업 예측에 활용될 경우 장기 예측 및 기후변화에 따른 예측을 위한 정보에 긴요하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.