Future climate changes over the Seoul metropolitan area (SMA) were predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model using future land-use data from the urban growth model (SLEUTH) and forecast fields from ECHAM5/MPI-OM1 GCM (IPCC scenario A1B). Simulations from the SLEUTH model with GIS information (slope, urban, hill-shade, etc.) derived from the water management information system (WAMIS) and the intelligent transportation systems-standard nodes link (ITS-SNL) showed that considerable increase by 17.1% in the fraction of urban areas (FUA) was found within the SMA in 2020. To identify the effects of the urban growth on the temperature and wind variations in the future, WRF simulations by considering urban growth were performed for two seasons (summer and winter) in 2020s (2018~2022) and they were compared with those in the present (2003~2007). Comparisons of model results showed that significant changes in surface temperature (2-meter) were found in an area with high urban growth. On average in model domain, positive increases of $0.31^{\circ}C$ and $0.10^{\circ}C$ were predicted during summer and winter, respectively. These were higher than contributions forced by climate changes. The changes in surface temperature, however, were very small expect for some areas. This results suggested that surface temperature in metropolitan areas like the SMA can be significantly increased only by the urban growth during several decades.
Each national groundwater monitoring well showed distinct change patterns in groundwater levels and electrical conductivity (EC) in the Nakdong River Estuary, implying different external forces (EFs) on each well. According to the annual average data in 1997-2020, seawater was invaded into Well C. The desalination rate of -1,062 µS/cm/year represents the adaptive capacity of the well to seawater intrusion. The water levels and EC in Well E responded to precipitation, indicating the low absorptive capacity to climate changes. Meanwhile, Well B showed constant increases in water levels, suggesting that problems by rising groundwater should be considered in the study area where confined aquifers are overlaid by clay aquitards. The other wells showed consistent water levels and EC, indicating resilience to EFs. Here, resilience is the capacity of a well to resist changes by EFs, including the absorptive and adaptive capacity. The resilience of Wells E and F to climate changes was quantitatively compared using a resilience cost (RC). The RC showed Well F was more resilient than Well E, and the bedrock aquifer was more resilient than the alluvium aquifer, supporting the usefulness of RC. The resilience assessment against EFs (e.g., changes in land use and climate) helps sustainable groundwater management.
본 논문에서는 실질적인 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 관리방안을 마련하기 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 미래 시기별 지하수 함양량을 추정하였다. 이를 바탕으로 향후 기후변화에 따른 지하수 수자원 통합관리방안에 대한 정책적 사항을 제안하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 경상북도 칠곡군, 구미시 일부 및 대구시 북구 일부이며, 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 기존의 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후변화를 고려한 국내 지하수 수자원의 관리방안 수립을 위한 방향을 제시하고자 하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악할 수 있으며, 향후 수자원으로 이용이 증가될 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영체제 구축을 위한 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.
본 연구는 해수면 상승 취약성 지수 개발을 통한 국가차원의 효율적인 대응을 위하여 기존 연안 취약성 지수 현황을 조사하고, 우리나라 동해안 적용을 통하여 미래 취약성을 평가하였다. 본 연구에서 조사한 취약성 지수는 미국지질조사국(USGS) 지수, 해수면 상승 지수, 복합 취약성 지수, 다중스케일 취약성 지수를 포함하며, 이 중국가정책 차원의 활용도와 가용 자료를 고려하여 연안 외력(해수면 상승, 파랑, 조석)과 해안의 적응 능력(지형, 침식률, 경사도)의 함수로 취약성을 나타내는 USGS 지수를 선정 평가하였다. 현재 동해안의 취약성 지수는 1.826~22.361(평균 7.085)이였으며, 1 m 해수면 상승 시 2.887~30.619(평균 12.361)로 증가하였다. 매우 높은(VERY HIGH) 취약도를 나타내는 해안은 현재 8.57%에서, 1 m 해수면 상승 시 35.56%로 증가하였다. 취약도 변화는 지자체에 따라 다르게 나타났으며, 강릉시, 양양군, 고성군에서 높게 나타났다. 이들 위험 지역의 토지이용은 농지, 주거지, 도로 등의 인간시스템과 사빈, 습지, 산림 등의 자연시스템 공히 많은 분포를 나타내어, 기후변화 시대의 해안토지이용의 변화를 요구하는 것으로 나타났다. 본 연구는 취약성 지수의 정책적 활용 및 특정 취약 해안 적응을 위하여 취약성 지수에 의한 스크리닝, 영향 모델에 의한 취약지 영향평가 및 이들 평가에 기초한 확률적 리스크 정량화 등 3단계 취약성 평가 체계를 제안하였다.
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.
Kim, Sang-Il;Han, Kyung-Soo;Park, Soo-Jea;Pi, Kyoung-Jin;Kim, In-Hwan;Lee, Min-Ji;Lee, Sun-Gu;Chun, Young-Sik
대한원격탐사학회지
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제26권6호
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pp.653-664
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2010
The land surface reflectance is a key parameter influencing the climate near the surface. Therefore, it must be determined with sufficient accuracy for climate change research. In particular, the characteristics of the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) when using earth observation system (EOS) are important for normalizing the reflected solar radiation from the earth's surface. Also, wide swath satellites like SPOT/VGT (VEGETATION) permit sufficient angular sampling, but high resolution satellites are impossible to obtain sufficient angular sampling over a pixel during short period because of their narrow swath scanning. This gives a difficulty to BRDF model based reflectance normalization of high resolution satellites. The principal objective of the study is to add BRDF modeling of high resolution satellites and to supply insufficient angular sampling through identifying BRDF components from SPOT/VGT. This study is performed as the preliminary data for apply to high-resolution satellite. The study provides surface parameters by eliminating BRD effect when calculated biophysical index of plant by BRDF model. We use semi-empirical BRDF model to identify the BRD components. This study uses SPOT/VGT satellite data acquired in the S1 (daily) data. Modeled reflectance values show a good agreement with measured reflectance values from SPOT satellite. This study analyzes BRD effect components by using the NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and the angle components such as solar zenith angle, satellite zenith angle and relative azimuth angle. Geometric scattering kernel mainly depends on the azimuth angle variation and volumetric scattering kernel is less dependent on the azimuth angle variation. Also, forest from land cover shows the wider distribution of value than cropland, overall tendency is similar. Forest shows relatively larger value of geometric term ($K_1{\cdot}f_1$) than cropland, When performed comparison between cropland and forest. Angle and NDVI value are closely related.
전 세계에서 건물 내에서 사용되고 있는 에너지는 지구온난화의 주요원인일 뿐만 아니라 기후변화 대응을 위해 다루어져야할 주요 과제이다. 본 연구는 빌딩을 대상으로 사용되고 있는 에너지의 평가를 통하여 개선사항을 도출하고자 하였으며 이를 위하여 제로에너지빌딩을 검토하고 영향인자들을 조사하였다. 또한 실제 건물을 대상으로 환경적 요인과 환경부하로 구분하여 평가항목을 설정하였으며 평가결과를 토대로 개선사항을 제안하고자 하였다. 그 결과 제로에너지빌딩을 구현하기 위한 평가단계에서는 건물부지의 지형과 기후변수가 고려되어야 하며, 신재생에너지의 이용, 저장 및 관리 측면에서는 비용 상승에 따른 제도적 지원이 필요한 것으로 나타났다. 또한 제로에너지 빌딩에서는 에너지 효율이 중요하나 현재 건물 내에서 사용되는 에너지 소비량을 확인하고 관리하기 위해서 모니터링과 같은 평가항목이 필요하다. 이와 같은 모니터링 결과를 사용해서 세부적인 체계로서 절약과 낭비 에너지에 대하여 국내 실정에 적적한 체계적인 관리가 요구된다.
본 연구는 기존 연구에서 주로 사용된 A1B와 최근 국가표준으로 채택된 RCP8.5 기반 미래 기후전망 등 두 가지를 이용하되, 실제 농작물이 재배되고 있는 농지단위의 속성정보를 작물모형에 적용시키고, 확률추정기법에 의해 연차변이를 부여한 10년 간격 일 기상자료에 의해 발육단계와 잠재수량 변화 추세를 도출함으로써 보다 현실성 있는 영향평가방법을 제시하고자 하였다. 남한 전역을 산맥, 하천, 집수역에 근거하여 68개의 작물재배구역(CZU)로 분류하고, 1km 격자간격의 10년 단위(2011-2100) 월별 남한 미래기후 시나리오 자료로부터 농경지에 해당하는 격자의 일 최저, 최고기온, 강수량의 월별 평균자료를 추출하였다. 농경지격자 월별 기후자료를 CZU별로 요약하고 그 공간평균값을 확률추정기법에 의해 10년 단위기간 별 30세트씩의 일별 기상자료로 변환하였다. 농촌진흥청 토양 전자지도로부터 발췌한 토양정보와 4대 권역 별 표준재배법을 적용하여 10년 단위기간의 일 기상조건 30세트에 대해 쌀, 보리, 콩 국내 주요 품종의 생육과 수량을 CERES-Rice, CERES-Barley, CROPGRO-Soybean에 의해 모의하였다. 모의결과에 의하면 모든 작목에서 기후변화에 의해 개화기(출수기)가 앞당겨지나, 연차변이는 보리와 콩에서 감소한 반면 벼에서는 증가하였다. 조기 출수에도 불구하고 보리의 종실 등숙기간은 조금 연장되었으며, 콩에서는 변동이 적었고 벼에서만 단축되었으며, 등숙기간의 연차변이는 모든 작목에서 감소추세를 보였다. 벼의 수량은 모든 품종에서 줄어들 것으로 예상되었지만, 보리의 수량은 모든 품종에서 크게 늘어나고 콩에서는 큰 변동이 없을 것으로 예상되었다. 전국의 모든 농경지에 벼를 재배한다고 가정하면 쌀(현미)의 잠재생산량은 2000년대 현재 14,863,633톤이지만 2090년대에는 11,734,019톤으로 줄어들지만, 보리를 재배한다면 현재의 잠재생산량 9,452,416톤이 미래에는 16,972,537톤으로 크게 증가하여 쌀 생산량을 추월하게 된다. 전체적으로 기후변화의 부정적 영향은 벼에서 가장 현저하며, 콩은 영향이 덜하고, 보리에서는 오히려 긍정적인 영향이 예상되므로 곡물생산 부문의 기후변화 대응전략의 하나로서 중부이북 지방에서도 보리재배에 적극적인 관심을 가져야 할 필요성이 있다.
보정된 수문모델은 기후변화와 지표피복변화가 하천의 유량과 수질, 그리고 하천퇴적물의 양에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있는 수단이 된다. 라오스 중부에 위치한 시방파이(Xe Bang Fai) 유역($10,064km^2$)은 태풍의 영향권에 놓여 있으며, 여름철은 높은 강우강도로 인해 매년 주기적인 범람의 위험을 안고 있다. 특히 현재 진행되고 있는 기후변화로 인해 태풍의 빈도와 강도가 크게 변할 것으로 예상되기 때문에 홍수로 인한 피해의 위험성은 점차 높아지고 있다. 이 연구의 목적은 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모델을 이용하여 예상되는 기후변화 시나리오에 따라 하천유량에 미치는 영향을 예측하는 것이다. 이 연구에서 SWAT 모델은 2001년과 2005년 사이 기후 및 유량자료를 통해 보정하였으며, 2006년과 2010년의 예측치와 실측치 비교를 통해 검증하였다. 모의한 월별 유량과 실제 측정된 유량간의 일치도는 $R^2$ 값이 0.9(ENS>0.9)를 넘어 모델의 예측력이 높은 것으로 나타났다. 세 개의 기후모델(IPSL CM5A-MR 2030, GISS E2-R-CC 2030 and GFDL CM3 2030)은 현재 진행되고 있는 기후변화로 인해 가까운 미래인 2030년에는 여름 몬순기간 동안 강우량이 약 10% 증가할 것으로 예측된다. 이 경우 우기인 7월과 9월 사이 시방파이 다리 부근에서 관측되는 하천의 유량은 현재보다 약 $800m^3/s$ 정도 증가할 것으로 예측되었다. 이 연구에서 보정된 SWAT 모델은 향후 홍수저감과 라오스의 지속가능한 발전정책의 수립에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 연안침식 가중화 현상은 최근 전 세계적인 이슈로 대두되고 있으며, 국제사회에서는 그 위험성을 인지하고 범국가적 협의와 다양한 정책을 적용하고 있다. 지중해, 카리브해에 위치한 연안 국가의 경우, 범국가적 차원에서 연안완충구역을 설정하고 연안관리계획을 수립하고 있으며, 미국은 도시적 차원에서 연안지역 관리계획을 수립하고 있다. 우리나라에서도 연안지역의 침식과 연안재해를 예방하기위한 연안침식관리구역을 지정하고 관리하고 있으나, 절대적인 지정 개수와 연안 육역에 대한 정책이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 정책 현황 및 국외 사례 연구를 통해 연안침식 및 연안재해 예방·저감을 위해 연안 육역에 적용되는 정책 사례를 연구하고, 국내 연안완충구역 정책 개선방안을 모색하고자 하였다. 연구결과, 연안 육역부에 대한 연안완충구역 확대 및 과학적 분석에 기반한 완충구역의 설정 기준이 필요하다는 시사점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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