Observation data (1981-2014) and climate change scenario data (historical: 1981-2005; RCP 2.6 and 8.5: 2006-2100) were used to analyze occurrence and future outlook of the extreme heat days and tropical nights in Daegu and Jeju. Then we compared the mortality and observations data (1993-2013). During 1981-2014, the average of extreme heat days (tropical nights) was 24.41 days (12.47 days) in Daegu, and 6.5 days (22.14 days) in Jeju. Extreme heat days and tropical nights have been similarly increased in Daegu, but tropical nights increased more than extreme heat days in Jeju. Extreme heat days and tropical nights in both, Daegu and Jeju showed high correlation with daily mortality, specifically Daegu's correlation was higher than that of jeju. The yearly increasing rate of extreme heat of the future (2076-2100) was 1.7-3.6 times and 7.8-37.7 times higher than the past (1981-2005) in Daegu and Jeju, respectively. The yearly increase rate of tropical nights of future was 2.6-5.0 times and 2.9-5.6 times higher in Daegu and Jeju, respectively. During 2006-2100 periods, the trend of extreme heat days was observed both in Daegu and Jeju. On the average, extreme heat days and tropical nights in Jeju increased more than that of Daegu. However, the trend of extreme heat days increase in Daegu was higher than that in Jeju, whereas, the trend of tropical nights in Jeju was higher than that in Daegu.
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.
Background: Climate change is believed to be continuously affecting ticks by influencing their habitat suitability. However, we attempted to model the climate change-induced impacts on future genus Rhipicephalus distribution considering the major environmental factors that would influence the tick. Therefore, 50 tick occuance points were taken to model the potential distribution using maximum entropy (MaxEnt) software and 19 climatic variables, taking into account the ability for future climatic change under representative concentration pathways (RCPs) 4.5 and 8.5, were used. Results: MaxEnt model performance was tested and found with the AUC value of 0.99 which indicates excellent goodness-of-fit and predictive accuracy. Current models predict increased temperatures, both in the mid and end terms together with possible changes of other climatic factors like precipitation which may lead to higher tick-borne disease risks associated with expansion of the range of the targeted tick distribution. Distribution maps were constructed for the current, 2050, and 2070 for the two greenhouse gas scenarios and the most dramatic scenario; RCP 8.5 produced the highest increase probable distribution range. Conclusions: The future potential distribution of the genus Rhipicephalus show potential expansion to the new areas due to the future climatic suitability increase. These results indicate that the genus population of the targeted tick could emerge in areas in which they are currently lacking; increased incidence of tick-borne diseases poses further risk which can affect cattle production and productivity, thereby affecting the livelihood of smallholding farmers. Therefore, it is recommended to implement climate change adaptation practices to minimize the impacts.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
우리나라의 많은 기후변화 관련 영향 평가 연구들이 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오를 이용하고 있지만, 하나의 기후 시나리오로 기후변화의 잠정적인 영향을 정확히 예측하기에는 한계가 있다. 본 연구는 세 가지의 지역적 스케일 - 아시아 대륙, 동아시아 6개국, 대한민국- 을 대상으로 두 가지 대표농도경로 시나리오에서 17개의 지역기후모델을 이용하여 현재와 2070년의 연간 최저 온도와 연간 강수량의 차이를 확인하였다. 대한민국의 경우 최저온도 증가량의 범위는 아시아 규모보다 작았으며 강수량 차이에 대한 편차는 아시아 규모보다 컸다. 최저온도 증가범위는 $1.3^{\circ}C$에서 $5.2^{\circ}C$이며, 연간 강수량 차이는 -42.4 mm (-3.2%) 에서 +389.8 mm (+ 29.6%) 로 기상청의 기후변화 시나리오는 긍정적 기후 시나리오의 예측값에 가까운 것으로 나타났다. 따라서 기후변화 및 관련 영향 평가 연구들은 다양한 기후변화 시나리오를 이용하여 그 예측 범위에 대비할 필요가 있으며, 본 연구 결과에 따라 GFDL-CM3와 INMCM4의 두 가지 기후모델을 이용하여 우리나라의 지구 온난화에 대한 잠정적인 영향을 평가하기를 권한다.
본 연구에서는 가뭄 극복을 위하여 댐의 비활용용량 구간에 있는 저수량의 활용을 제고할 수 있는 구조적인 방안을 마련하고자 한다. 댐에서의 비활용용량(inactive storage)은 비상용량(emergency storage)과 사수용량(dead storage)으로 구성되어 있으며, 비상용량은 가뭄과 같은 비상시에 활용가능 하도록 하고 있지만 사수용량은 퇴사가 진행되는 구간으로 가정하여 일반적으로 정상적인 이용이 불가능한 용량으로 정해져 있다. 그러나 본 연구에서는 극심한 가뭄시에 비상용량과 더불어 사수용량 일부를 활용할 수 있는 방안을 모색하였으며, 비상용량과 퇴사위(Sediment Level, SL) 위의 사수용량을 추가적으로 활용할 수 있다고 가정하였고, 이 구간을 '댐의 갈수용량'이라고 새롭게 명명하였다. 갈수용량의 산정을 위해서는 정확한 퇴사위 분석이 선행되어야하므로, 본 연구에서는 SMS의 RMA-2 및 SED-2D 모형을 이용하여 현재와 미래의 댐 저수지의 퇴사위를 산정하였으며, 추가 이용 가능한 용량을 고려한 뒤 최종적으로 갈수용량을 산정하였다. RMA-2 및 SED-2D 모형 구축을 위해 현재는 과거 관측 자료를 이용하였으며, 미래는 대표농도경로(Representative Concentration Pathways, RCP) 8.5 시나리오에 의해 미래 기후 인자를 예측하고 TANK 모형을 이용하여 댐 유입량을 결정한 뒤 미래 기간별 퇴사위를 예측하였다. 현재와 미래의 퇴사위를 바탕으로 갈수용량을 제시한 결과, 활용할 수 있는 갈수용량은 현재에 비해 감소되었으며 특히, 미래 기간이 진행될수록 활용할 수 있는 양이 점진적으로 감소하는 결과를 보였다. 이는, 기후 변화의 변동성이 증가하는 것에 기인하며, 미래에 활용할 수 있는 갈수용량의 증대를 위해 기후 적응 대책 및 퇴사량을 효율적으로 저감할 수 있는 연구가 추가로 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.
This study evaluates CMIP5 model performance on rainy season evolution in the East Asian summer monsoon. Historical (1986~2005) simulation is analyzed using ensemble mean of CMIP5 19 models. Simulated rainfall amount is underestimated than the observed and onset and termination of rainy season are earlier in the simulation. Compared with evolution timing, duration of the rainy season is uncertain with large model spread. This area-averaged analysis results mix relative differences among the models. All model show similarity in the underestimated rainfall, but there are quite large difference in dynamic and thermodynamic processes. The model difference is shown in horizontal distribution analysis. BEST and WORST group is selected based on skill score. BEST shows better performance in northward movement of the rain band, summer monsoon domain. Especially, meridional gradient of equivalent potential temperature and low-level circulation for evolving frontal system is quite well captured in BEST. According to RCP8.5, CMIP5 projects earlier onset, delayed termination and longer duration of the rainy season with increasing rainfall amount at the end of 21st century. BEST and WORST shows similar projection for the rainy season evolution timing, meanwhile there are large discrepancy in thermodynamic structure. BEST and WORST in future projection are different in moisture flux, vertical structure of equivalent potential temperature and the subsequent unstable changes in the conditional instability.
본 연구는 CO2 상승 처리에 따른 복숭아 '미홍' 품종의 수체생육 및 생리반응에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였다. CO2 농도는 기후변화 시나리오 RCP8.5를 기반하여 400µmol·mol-1(현재), CO2 상승구 700µmol·mol-1(21C 중반기), 940µmol·mol-1(21C 후반기)으로 4월 22일부터 7월 6일까지 처리하였다. 5월 22일부터 7월 2일까지의 최대광합성률 평균값은 700µmol·mol-1 처리구에서 16.06µmol·CO2·m-2·s-1으로 대조구 14.45µmol·CO2·m-2·s-1와 940µmol·mol-1 처리구의 15.96µmol·CO2·m-2·s-1보다 높았다. 그러나 기공전도도는 대조구보다 700µmol·mol-1 및 940µmol·mol-1 처리구에서 낮았다. 또한 모든 처리구에서 CO2 포화점은 생육 초기 1,200µmol·mol-1에서 생육 후기 600-800µmol·mol-1으로 낮아졌다. 기공 밀도는 CO2가 상승할수록 감소하였다. 수체생육 중 직경증가량, 엽면적, 신초 수는 통계적 유의차가 없었지만, 신초 길이는 CO2가 상승할수록 짧아졌다. 과중은 700µmol·mol-1(152.5g), 940µmol·mol-1(147.4g), 400µmol·mol-1(141.8g) 처리구 순으로 높았다. 가용성 고형물 함량은 대조구인 400µmol·mol-1 처리구보다 CO2 상승 처리구에서 유의적으로 증가하였다. 이상의 결과들을 종합하면 700µmol·mol-1 까지의 CO2 상승은 복숭아 '미홍'의 수량과 가용성 고형물 함량 등 과실 품질에 긍정적인 영향을 주는 반면, 940µmol·mol-1 이상의 CO2 상승은 조기 노화 및 착과 부위 감소 등 복숭아 생산성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.
우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림)면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 때문에 임상 변화에 대한 정확한 이해와 전망이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국가산림자원조사 시계열 자료를 이용하여 임상 변화 발생 특성을 이해하고 이를 기반으로 미래 임상 변화 예측치를 도출하는 것을 목표로 하였다. 제5차, 제7차 국가산림자원조사 자료의 10년 기간 임상 변화정보와 임상 변화에 영향을 미칠 수 있는 변수(기후, 지형, 임분, 교란 등)를 이용하여 임상 변화 특성을 분석한 결과, 우리나라 산림은 침엽수림이 감소하고 혼효림과 활엽수림이 증가하는 방향으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다. 침엽수림에서 혼효림으로, 혼효림에서 활엽수림으로 변화되는 지역은 주로 지형적으로 습윤하고 강수량이 많아서 수분관련 생육환경이 양호하며 주변에 활엽수림이 많은 지역이었다. 또한 기온이 높은 지역, 임분의 임령과 밀도가 낮은 지역, 주변 지역에 비산림이 많은 지역 등 교란 가능성이 높은 지역에서 변화가 많이 발생했다. 이러한 임상의 변화 특성을 반영하여 기계학습 모형(SVM)을 구축하고 기후변화시나리오(RCP 8.5)를 이용하여 미래의 임상 변화를 전망한 결과, 2015년에서 2055년까지 40년 동안 침엽수림은 38.1%에서 28.5%로 감소, 활엽수림은 34.2%에서 38.8%로 증가, 혼효림은 27.7%에서 32.7%로 증가할 것으로 예측되었다. 본 미래 임상분포 변화 정보는 향후 산림관리 전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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