Planning Support System (PSS), an alternative framework of computer-aided planning system combining geographic information system (GIS), urban models, and visualization tools, has been actively researched and applied in many developed countries. This paper introduces a PSS-based land use change model, What if\ulcorner PSS, by applying it to Chongju City, Korea. This model application study used the spatial database, Restricted Development Zone (RDZ), and other hypothetical land supply- and demand-related policies of Chongju City. The collaborative PSS model supported land use planning process by helping users to speedily and easily create and test policy-oriented scenarios. The study found that the fully operational PSS model was readily applicable and useful to Korean local land use planning. The paper discusses the conceptual model framework, data requirement, application process, model output, and practical usage. This study would be considered as a prototypical approach of PSS-based land use plan making for Korean cities.
The purpose of the study is to establish models of land use prediction system for development and management of land resources using remotely sensed data as well as ancillary data in the context of multi-disciplinary approach in the application to CheJoo Island. The model adopts multi-date processing techniques and is a spatial/temporal land-use projection strategy emerged as a synthesis of the probability transition model and the discriminant-annlysis model. A discriminant model is applied to all pixels in CheJoo landscape plane to predict the most likely change in land use. The probability transition model provides the number of these pixels that will convert to different land use in a gives future time increment. The synthetic model predicts the future change in land use and its volume of pixels in the landscape plane.
토지이용 분류 체계상에서의 종류라는 개념은 토지이용 변화의 분류 체계성에 그대로 적용시킬 수가 있다. 본 연구에서는 선형 판별 함수를 원용하는 최우법(Maximum likelihood method)으로 산출되는 토지이용분류의 공간적 결과와 Markov 전이 행렬 방법으로 산출되는 정량적 결과가 상호 보완하는 의미에서 합성모형으로 통합되었다. 본 연구에서는 다변수 판별 함수의 계산법과 Markov 연쇄행렬 계산법에 관하여 토의되고 그 합성 모형을 대상 지역에 실제 적용하여 그 결과 '90년, '95년 토지이용도가 예측 작성되었다. 모형화의 문제 및 예측의 정확도 역시 더욱 토의 되어야 하며 추후 개선의 여지를 남긴다.
본 연구는 시가화지역 토지이용 및 녹지구조에 따른 온도변화를 파악하고자 강남구 내 시가화지역을 대상으로 44개소 조사지를 블록단위로 선정하여 실시하였다. 온도값은 1999${\~}$2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상 6scene을 적용하였다. 도시온도변화에 대한 영향요인 분석결과 토지 이용유형은 그 자체로 도시온도변화의 중요 인자로 작용하지는 않는 것으로 판단되었으며 토양피복유형은 상관관계 분석결과 상관계수가 건폐율이 0.368(2001년 6월)${\~}$0.709(1999년 5월)로 양(+)의 상관관계에 있었으며 녹지율은 -0.551(2001년 6월)${\~}$-0.860(1999년 6월)으로 음(-)의 상관관계를 보였다. 녹지용적(녹지용적계수${\times}$100), 녹피율과 온도값과의 상관관계 분석 결과 녹피율과의 상관계수는 -0.549(2001년 6월)${\~}$-0.817(1999년 6월)의 범위이었으며 녹지용적은 -0.517(2001년 6월)${\~}$-0.882(1999년 6월)로 녹피율과 녹지용적 모두 각 온도값과 강한 음(-)의 상관관계를 보였다. 도시화지역 온도변화 예측모형 구축을 위한 회귀분석 결과 녹지용적이 설명 변수로 채택되었다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다.
Warming trends during winter seasons in East Asian regions are expected to accelerate in the future according to the climate projection by the Inter-governmental Panel on Climate Change (IPCC). Warmer winters may affect short-term cold hardiness of deciduous fruit trees, and yet phenological observations are scant compared to long-term climate records in the regions. Dormancy depth, which can be estimated by daily temperature, is expected to serve as a reasonable proxy for physiological tolerance of flowering buds to low temperature in winter. In order to delineate the geographical pattern of short-term cold hardiness in grapevines, a selected dormancy depth model was parameterized for "Campbell Early", the major cultivar in South Korea. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270m cell spacing ("High Definition Digital Temperature Map", HDDTM) were prepared for the current climatological normal year (1971-2000) based on observations at the 56 Korea Meteorological Administration (KMA) stations and a geospatial interpolation scheme for correcting land surface effects (e.g., land use, topography, and site elevation). To generate relevant datasets for climatological normal years in the future, we combined a 25km-resolution, 2011-2100 temperature projection dataset covering South Korea (under the auspices of the IPCC-SRES A2 scenario) with the 1971-2000 HD-DTM. The dormancy depth model was run with the gridded datasets to estimate geographical pattern of change in the cold-hardiness period (the number of days between endo- and forced dormancy release) across South Korea for the normal years (1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100). Results showed that the cold-hardiness zone with 60 days or longer cold-tolerant period would diminish from 58% of the total land area of South Korea in 1971-2000 to 40% in 2011-2040, 14% in 2041-2070, and less than 3% in 2071-2100. This method can be applied to other deciduous fruit trees for delineating geographical shift of cold-hardiness zone under the projected climate change in the future, thereby providing valuable information for adaptation strategy in fruit industry.
Jang, Suhyung;Hwang, Manha;Hur, Youngteck;Kavvas, M. Levent
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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pp.229-229
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2015
Downscaling is a fundamental procedure in the assessment of the future climate change impact at regional and watershed scales. Hence, it is important to investigate the spatial variability of the climate conditions that are constructed by various downscaling methods in order to assess whether each method can model the climate conditions at various spatial scales properly. This study introduces a fundamental research from Jang and Kavvas(2015) that precipitation variability from a popular statistical downscaling method (BCSD) and a dynamical downscaling method (MM5) that is based on the NCAR/NCEP reanalysis data for a historical period and on the CCSM3 GCM A1B emission scenario simulations for a projection period, is investigated by means of some spatial characteristics: a) the normalized standard deviation (NSD), and b) the precipitation change over Northern California region. From the results of this study it is found that the BCSD method has limitations in projecting future precipitation values since the BCSD-projected precipitation, being based on the interpolated change factors from GCM projected precipitation, does not consider the interactions between GCM outputs and local geomorphological characteristics such as orographic effects and land use/cover patterns. As such, it is not clear whether the popular BCSD method is suitable for the assessment of the impact of future climate change at regional, watershed and local scales as the future climate will evolve in time and space as a nonlinear system with land-atmosphere feedbacks. However, it is noted that in this study only the BCSD procedure for the statistical downscaling method has been investigated, and the results by other statistical downscaling methods might be different.
기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.
기후 변화는 한반도 가뭄 특성에 영향을 미칠 것으로 예측되지만 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구는 지면 모델링 시스템 중 하나인 WRF-Hydro 모형에 기후변화와 토지이용 시나리오를 이용하여 한반도 미래 가뭄을 예측하는 것을 목표로 하였다. 기후 변화 자료는 RCP2.6과 RCP8.5 시나리오, 지표면 변화 자료는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway, SSP) 시나리오를 사용하였다. 임계수준 방법을 적용하여 유출량과 순일차 생산량(Net Primary Productivity, NPP)값을 이용한 미래 수문학적 가뭄과 생태학적 가뭄을 정의하였고, 각 시나리오 별 가뭄의 기간과 강도의 특성을 평가하였다. 수문학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 가까운 미래(2031-2050)와 RCP8.5-SSP2 먼 미래(2080-2099) 시나리오에서, 생태학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 긴 가뭄 기간을 보였다. 가뭄 강도는 가뭄 기간과 다르게, 두 가뭄 모두 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 큰 강도를 보였다. 수문학적 가뭄의 경우 RCP2.6-SSP2 먼 미래가 가장 심도가 크고 임계수준의 크기의 영향을 많이 받았다. 그러나 생태학적 가뭄 심도는 RCP2.6-SSP2 가까운 미래와 RCP2.6-SSP2 먼 미래에서 큰 심도를 보이고, 임계수준에 따른 심도 크기의 시나리오 별 차이는 작았다. 이 연구는 기후변화와 토지이용변화에 따른 한반도 미래 수문학적 및 생태학적 가뭄 특성을 이해하고 관리하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
The projection of climate-related range shift is critical information for conservation planning of Korean fir (Abies koreana E. H. Wilson). We first modeled the distribution of Korean fir under current climate condition using five single-model species distribution models (SDMs) and the pre-evaluation weighted ensemble method and then predicted the distributions under future climate conditions projected with HadGEM2-AO under four $CO_2$ emission scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5. We also investigated the predictive uncertainty stemming from five individual algorithms and four $CO_2$ emission scenarios for better interpretation of SDM projections. Five individual algorithms were Generalized linear model (GLM), Generalized additive model (GAM), Multivariate adaptive regression splines (MARS), Generalized boosted model (GBM) and Random forest (RF). The results showed high variations of model performances among individual SDMs and the wide range of diverging predictions of future distributions of Korean fir in response to RCPs. The ensemble model presented the highest predictive accuracy (TSS = 0.97, AUC = 0.99) and predicted that the climate habitat suitability of Korean fir would increase under climate changes. Accordingly, the fir distribution could expand under future climate conditions. Increasing precipitation may account for increases in the distribution of Korean fir. Increasing precipitation compensates the negative effects of increasing temperature. However, the future distribution of Korean fir is also affected by other ecological processes, such as interactions with co-existing species, adaptation and dispersal limitation, and other environmental factors, such as extreme weather events and land-use changes. Therefore, we need further ecological research and to develop mechanistic and process-based distribution models for improving the predictive accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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