Land cover and land use change data are important in many studies including climate change and hydrological studies. Although the various theories and models have been developed, it is difficult to identify the driving factors of the land use change because land use change is related to policy options and natural and socio-economic conditions. This study is to attempt to simulate the land cover change using the CLUE model based on a statistical analysis of land-use change. CLUE model has dynamic modeling tools from the competition among land use change in between driving force and land use, so that this model depends on statistical relations between land use change and driving factors. In this study, Yongin, Icheon and Anseong were selected for the study areas, and binary logistic regression and factor analysis were performed verifying with ROC curve. Land cover probability map was also prepared to compare with the land cover data and higher probability areas are well matched with the present land cover demonstrating CLUE model applicability.
Ahn, So Ra;Jang, Cheol Hee;Lee, Jun Woo;Kim, Seong Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.3
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pp.567-577
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2015
Climate and land use changes have impact on availability water resource by hydrologic cycle change. The purpose of this study is to evaluate the hydrologic behavior by the future potential climate and land use changes in Anseongcheon watershed ($371.1km^2$) using SWAT model. For climate change scenario, the HadGEM-RA (the Hadley Centre Global Environment Model version 3-Regional Atmosphere model) RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and 8.5 emission scenarios from Korea Meteorological Administration (KMA) were used. The mean temperature increased up to $4.2^{\circ}C$ and the precipitation showed maximum 21.2% increase for 2080s RCP 8.5 scenario comparing with the baseline (1990-2010). For the land use change scenario, the Conservation of Land Use its Effects at Small regional extent (CLUE-s) model was applied for 3 scenarios (logarithmic, linear, exponential) according to urban growth. The 2100 urban area of the watershed was predicted by 9.4%, 20.7%, and 35% respectively for each scenario. As the climate change impact, the evapotranspiration (ET) and streamflow (ST) showed maximum change of 20.6% in 2080s RCP 8.5 and 25.7% in 2080s RCP 4.5 respectively. As the land use change impact, the ET and ST showed maximum change of 3.7% in 2080s logarithmic and 2.9% in 2080s linear urban growth respectively. By the both climate and land use change impacts, the ET and ST changed 19.2% in 2040s RCP 8.5 and exponential scenarios and 36.1% in 2080s RCP 4.5 and linear scenarios respectively. The results of the research are expected to understand the changing water resources of watershed quantitatively by hydrological environment condition change in the future.
The research was carried out for prediction of the potential habitats of warm-temperate evergreen broad-leaved trees under the current climate(1961~1990) and three climate change scenario(2081~2100) (CCCMA-A2, CSIRO-A2 and HADCM3-A2) using classification tree(CT) model. Presence/absence records of warm-temperate evergreen broad-leaved trees were extracted from actual distribution data as response variables, and four climatic variables (warmth index, WI; minimum temperature of the coldest month, TMC; summer precipitation, PRS; and winter precipitation, PRW) were used as predictor variables. Potential habitats(PH) was predicted 28,230$km^2$ under the current climate and 77,140~89,285$km^2$ under the three climate change scenarios. The PH masked by land use(PHLU) was predicted 8,274$km^2$ and the proportion of PHLU within PH was 29.3% under the current climate. The PH masked by land use(PHLU) was predicted 35,177~45,170$km^2$ and increased 26.9~36.9% under the three climate change scenarios. The expansion of warm-temperate evergreen broad-leaved trees by climate change progressed habitat fragmentation by restriction of land use. The habitats increase of warm-temperate evergreen broad-leaved trees had been expected competitive with warm-temperate deciduous broadleaf forest and suggested the expand and northward shift of warm-temperate evergreen broad-leaved forest zone.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.44-55
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2018
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classifications and changes. In this study, four types of spatial information suitable for establishing the LULUCF matrix were analyzed - Cadastral Map, Land Cover Map, Forest Map, and Biotope Map. This research analyzed the classification properties of each type of spatial information and compared the quantitative and qualitative characteristics of the maps in Boryeong city. Drawn from the conclusions of the quantitative comparison, the forest area showed the maximum difference of 50.42% ($303.79km^2$) in the forest map and 46.09%($276.65km^2$) in the cadastral map. The qualitative comparison drew five qualitative characteristics: data construction scope difference, data construction purpose difference, classification standard difference, and classification item difference. As a result of the study, it was evident that the biotope map was the most appropriate spatial information for the establishment of the LULUCF matrix. In addition, if the LULUCF matrix is made by integrating the biotope, the forest map, and the land cover map, the limitations of each spatial information would be improved. The accuracy of the LULUCF matrix is expected to be improved when the map of the level-3 land cover map and the biotope map of 1:5,000 covering the whole country are completed.
Park, Geun-Ae;Lee, Yong-Jun;Shin, Hyung-Jin;Kim, Seong-Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.2B
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pp.107-120
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2010
The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.149-149
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2019
Gross Primary production (GPP) and evapotranspiration (ET) are the two critical components of carbon and water cycle respectively, linking the terrestrial surface and ecosystem with the atmosphere. The ratio between GPP to ET is called ecosystem water use efficiency (EWUE) and its quantification at the forest site helps to understand the impact of climate change due to large scale anthropogenic activities such as deforestation and irrigation. This study was conducted at the FLUXNET forest site CN-Qia (2003-2005) using Community land model (CLM 5.0). We simulated carbon and water fluxes including GPP, ecosystem respiration (ER), and ET using climatic variables as forcing dataset for 30 years (1981-2010). Model results were validated with the FLUXNET tower observations. The correlation showed better performance with values of 0.65, 0.77, and 0.63 for GPP, ER, and ET, respectively. The model underestimated the results with minimum bias of -0.04, -1.67, and -0.40 for GPP, ER, and ET, respectively. Effect of climate 'CLIM' and '$CO_2$' were analyzed based on EWUE and its trend was evaluated in the study period. The positive trend of EWUE was observed in the whole period from 1981-2010, and the trend showed further increase when simulated with rising $CO_2$. The time period were divided into two parts, from 1981-2000 and from 2001 to 2010, to identify the warming effect on EWUE. The first period showed the similar increasing trend of EWUE, but the second period showed slightly decreasing trend. This might be associated with the increase in ET in the wet temperate forest site due to increase in climate warming. Water use efficiency defined by transpiration (TR) (TWUE), and inherent-TR based WUE (IT-WUE) were also discussed. This research provides the evidence to climate warming and emphasized the importance of long term planning for management of water resources and evaporative demand in irrigation, deforestation and other anthropogenic activities.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.2
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pp.107-116
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2013
This study is intended to predict variations in future land use/land cover(LULC) based on the representation concentration pathway(RCP) storyline that is a new climate change scenario and to analyze how future climate and LULC changes under RCP scenario affects streamflow in the basin. This study used climate data under RCP 4.5 and 8.5 and LULC change scenario is created by a model that is developed using storyline of RCP 4.5 and 8.5 and logistic regression(LR). Two scenarios(climate change only and LULC change only) were established. The streamflow in future periods under these scenarios was simulated by the Soil and Water Assessment Tool(SWAT) model. Each scenario showed a significant seasonal variations in streamflow. Climate change showed that it reduced streamflow in summer and autumn while it increased streamflow in spring and winter. Although LULC change little affected streamflow in the basin, the pattern for increasing and decreasing streamflow during wet and dry climate condition was significant. Therefore, it's believed that sustainable water resource policies for flood and drought depending on future LULC are required.
Ahn, So Ra;Lee, Yong Jun;Park, Geun Ae;Kim, Seong Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.2B
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pp.215-224
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2008
The effect of streamflow considering future land use change and vegetation index information by climate change scenario was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for the upstream watershed ($260.4km^2$) of Gyeongan water level gauging station. By applying CA-Markov technique, the future land uses (2030, 2060, 2090) were predicted after test the comparison of 2004 Landsat land use and 2004 CA-Markov land use by 1996 and 2000 land use data. The future land use showed a tendency that the forest and paddy decreased while urban, grassland and bareground increased. The future vegetation indices (2030, 2060, 2090) were estimated by the equation of linear regression between monthly NDVI of NOAA AVHRR images and monthly mean temperature of 5 years (1998-2002). Using CCCma CGCM2 simulation result based on SRES A2 and B2 scenario (2030s, 2060s, 2090s) of IPCC and data were downscaled by Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model (SST-RCM) technique, the model showed that the future runoff ratio was predicted from 13% to 34% while the runoff ratio of 1999-2002 was 59%. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 0.1% to 1% increase.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1802-1806
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2006
It is important to consider the effects of land-use changes on surface runoff, stream flow, and groundwater recharge. Expansion of urban areas significantly impacts the environment in terms of ground water recharge, water pollution, and storm water drainage. Increase of impervious area due to urbanization leads to an increase in surface runoff volume, contributes to downstream flooding and a net loss in groundwater recharge. Assessment of the hydrologic impacts or urban land-use change traditionally includes models that evaluate how land use change alters peak runoff rates, and these results are then used in the design of drainage systems. Such methods however do not address the long-term hydrologic impacts of urban land use change and often do not consider how pollutants that wash off from different land uses affect water quality. L-THIA (Long-Term Hydrologic Impact Assessment) is an analysis tool that provides site-specific estimates of changes in runoff, recharge and non point source pollution resulting from past or proposed land-use changes. It gives long-term average annual runoff for a land use configuration, based on climate data for that area. In this study, the environmental and hydrological impact from the urbanized basin had been examined with GIS L-THIA in Korea.
Kim, Jihye;Park, Jihoon;Song, Inhong;Song, Jung-Hun;Jun, Sang Min;Kang, Moon Seong
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.21
no.2
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pp.33-49
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2015
The objective of this study was to predict land use change based on the land use change scenarios for the Hwangguji river watershed, South Korea. The land use change scenario was derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. The CLUE (conversion of land use and its effects) model was used to simulate the land use change. The CLUE is the modeling framework to simulate land use change considering empirically quantified relations between land use types and socioeconomic and biophysical driving factors through dynamical modeling. The Hwangguji river watershed, South Korea was selected as study area. Future land use changes in 2040, 2070, and 2100 were analyzed relative to baseline (2010) under the RCP4.5 and 8.5 scenarios. Binary logistic regressions were carried out to identify the relation between land uses and its driving factors. CN (Curve number) and impervious area based on the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed using the results of future land use changes. The land use change simulation of the RCP4.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 12% and the area of forest was estimated to decrease by 16% between 2010 and 2100. The land use change simulation of the RCP8.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 16% and the area of forest was estimated to decrease by 18% between 2010 and 2100. The values of Kappa and multiple resolution procedure were calculated as 0.61 and 74.03%. CN (III) and impervious area were increased by 0-1 and 0-8% from 2010 to 2100, respectively. The study findings may provide a useful tool for estimating the future land use change, which is an important factor for the future extreme flood.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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