• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.427-436
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• 2020

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.

• 환경생물
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• 제34권4호
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• pp.240-245
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• 2016

본 연구에서 외래식물인 청비름(Amaranthus viridis L.)의 현재의 잠재 서식지와 RCP 4.5와 RCP 8.5에 의한 미래의 분포 확산을 MaxEnt 모델을 활용하여 예측하였다. 청비름의 잠재 서식지는 연평균기온, 고도, 12월의 강수량의 환경변수가 85% 이상의 기여도를 보여 가장 중요한 변수로 분석되었고 AUC도 0.95로 모형의 설명력이 높게 나타났다. 제주도와 남해안 및 중남부 서해안을 중심으로 분포하고 있는 청비름은 RCP 4.5에서는 확산이 크게 나타나지 않으나, RCP 8.5 시나리오는 잠재 서식지가 전국으로 확산되는 것으로 나타났고 현재에 비하여 2090년대 잠재 서식지 비율이 약 4.8배 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 시나리오 별 차이는 향후 청비름의 확산이 기후변화 양상에 따라 가변적일 수 있음을 보여준다. 청비름은 많은 종자 생산과 차량의 이동이나 사람의 이동 중에 쉽게 확산되는 특성이 있어 잠재서식지 비율의 증가는 실제 확산으로 이어질 수 있을 것으로 파악된다. 빠르게 확산될 수 있을 것이다. 같은 비름속의 개비름과 가는털비름은 이미 전국에 분포하고 있어 관리가 어려운 실정이고 기후변화에 의한 온도 상승은 청비름 또한 전국적으로 확산될 가능성을 가지고 있어 장기적인 관심과 관리기술 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서 수행한 지역별 예측은 향후 관리 계획 설정 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 농촌계획
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• 제21권2호
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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.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권6호
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• pp.19-30
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• 2016

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.

• 한국물환경학회지
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• 제40권3호
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• pp.121-129
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• 2024

Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2016

기후변화는 환경 분야에서 가장 주목받는 화두이며, 인류에게 직면한 가장 도적적인 과제이다. 이러한 문제를 해결하는 방법은 다양하지만, 우리나라의 경우 국가 차원의 1~2차 국가기후변화 적응대책을 수립하고, 각 광역 및 기초 지자체의 기후변화 적응 시행대책 수립을 의무화하고 있다. 기후변화 취약성 평가는 기후변화 적응 시행대책을 수립함에 있어 필수적인 역할을 담당한다. 그러나 취약성 평가는 다양한 영향인자의 복합적 연산을 통해 도출됨으로 개별적인 평가를 수행하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 기초 및 광역 지자체 차원에서 활용 가능한 웹기반 기후변화 취약성 평가 지원도구(VESTAP)를 개발하였다. VESTAP은 크게 지표 DB와 취약성 평가 및 표출 도구로 구성되어 있다. 지표 DB는 RCP(Representative Concentration Pathways) 4.5와 8.5로 모의된 총 455개의 미래 기후자료, 대기 환경자료, 기타 인문사회통계 자료와 그에 따른 메타데이터 정보를 포함한다. 표출 도구는 각 취약성 평가의 결과에 대한 공간분포, 편향성, 도표화 등 다양한 분석 기능을 제공함으로써 편의성을 극대화 하였다. VESTAP를 활용하여 세종특별자치시에 대한 미세먼지에 의한 건강 취약성 평가를 시범적으로 수행하였으며, 부강면이 상대적으로 취약성이 가장 높은 수치를 나타냈다. 개발된 도구를 활용하여 각 지자체는 보다 쉽고, 편리하게, 그리고 과학적 증거에 기반한 기후변화 적응 시행대책을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.257-267
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• 2014

기후변화에 따른 기온과 강수량의 변화가 지표수자원에 미치는 영향은 수문기상학 연구에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 기후변화가 우리나라 5대강 유역의 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Catchment Modeling Toolkit의 네가지 수문기상 모형을 사용하였다. 세 가지 RCP 시나리오에 대하여 12개 GCM 모형으로부터 미래 2021에서 2040까지(2030s), 2051에서 2070까지 (2060s) 및 2081에서 2099까지(2090s) 기간에 대한 기후자료를 추출하였다. 이들 자료는 LARS-WG 방법으로 상세화 하였으며, 수문기상 모형들은 1999부터 2009까지의 관측 자료를 이용하여 보정 및 검정하였다. 본 연구에서 미래의 유출량은 사분위 범위, 전체범위 및 변동계수 값이 시공간적으로 및 수문기상 모형에 따라서 큰 불확실성을 나타내었다. 종합적으로 볼 때 미래의 유출량은 기준년도에 비하여 RCP2.6, RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오에 대하여 10~24%, 7~30% 및 11~30% 증가할 것으로 예상되었다. 본 연구는 수분기상모형과 기후변화 예측의 불확실성을 고려한 미래의 유출량을 모의할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.47-57
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• 2015

Along with climate change, the occurrence and severity of natural disasters have been increased globally. In particular, the increase of localized heavy rainfalls have caused severe flood damage. Thus, it is needed to consider climate change into the estimation of design flood, a principal design factor. The main objective of this study was to estimate design floods for an agricultural reservoir watershed based on the RCP (Representative Concentration Pathways) scenarios. Gyeryong Reservoir located in the Geum River watershed was selected as the study area. Precipitation data of the past 30 years (1981~2010; 1995s) were collected from the Daejeon meteorological station. Future precipitation data based on RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 scenarios were also obtained and corrected their bias using the quantile mapping method. Probability rainfalls of 200-year frequency and PMPs were calculated for three different future spans, i.e. 2011~2040; 2025s, 2041~2070; 2055s, 2071~2100; 2085s. Design floods for different probability rainfalls were calculated using HEC-HMS. As the result, future probability rainfalls increased by 9.5 %, 7.8 % and 22.0 %, also design floods increased by 20.7 %, 5.0 % and 26.9 %, respectively, as compared to the past 1995s and tend to increase over those of 1995s. RCP4.5 scenario, especially, resulted in the greatest increase in design floods, 37.3 %, 36.5 % and 47.1 %, respectively, as compared to the past 1995s. The study findings are expected to be used as a basis to reduce damage caused by climate change and to establish adaptation policies in the future.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.149-162
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• 2018

It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.

• 환경영향평가
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• 제32권1호
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• pp.49-59
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• 2023

산업의 발달로 인해 지구의 온도는 계속해서 상승하고 있으며, 우리나라의 수도권은 인구의 50.4%가 밀집해 있다. 그러므로 다른 지역에 비해 온실가스의 배출량이 많고 이로 인한 도시의 온도 상승이 높을 것으로 예상된다. 이러한 도시의 온도 상승은 도시 생태계 및 인간의 생활에 영향을 미치므로 이에 대한 대책 수립이 필요하다. 그러므로 본 연구는 수도권 7개 관측소(강화, 서울, 수원, 양평, 이천, 인천, 파주)에서 관측된 2-4월 평균온도와 매화(Prunus mume), 개나리(Forsythia koreana), 진달래(Rhododendron mucronulatum), 벚나무(Prunus serrulate), 복숭아(P. persica), 배나무(Pyrus serotina)의 개화일을 이용하여 과거부터 현재까지 도시화로 인한 식물계절의 변화를 분석하였다. 그리고 두개의 극단적인 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오인 RCP 2.6 및 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 향후 수도권의 미래 기후를 예측하고 이에 따른 식물계절의 반응을 예측하여 온실가스 저감 정책의 차이에 따른 식물계절 개화 시기의 차이를 분석하였다. 그 결과 1900년대부터 2019년까지 식물계절은 앞당겨지고 있으며, 지금과 같은 온실가스의 배출이 이뤄질 경우 수도권의 FFD (first flowering date)는 현재보다 18-29일 앞당겨지고, 이는 전국 평균 FFD보다 더 빨라지는 것을 확인할 수 있었다. 수도권의 FFD는 더 빠를 것으로 예상되는데, FFD는 온도변화와 상관관계 높기 때문이다. 식물계절의 변화는 생태계에서 서로 상호작용하는 종들의 먹이사슬의 불일치를 야기하여 생태계의 파괴로 이어질 수 있다. 그러므로 도시화로 인한 온도 증가와 이로 인해 발생하는 FFD 변화에 대한 대책 마련이 필요하다.