최근 기후변화로 인해 잇따라 발생하는 전 지구적 이상기후의 출현은 사회 전반에 걸쳐 직 간접적으로 많은 영향을 미친다. 특히, 자연을 통해 기본 에너지를 얻는 농업은 기상환경에 따라 작물의 생장과 수확이 직접적으로 영향을 받기 때문에, 기후변화와 관련된 사회적 중요 관심사가 되었다. 본 연구에서는 국내 주요 수입곡물중 큰 부분을 차지하고 있는 옥수수와 밀에 대하여 주요 수출국인 미국과 중국을 대상으로 생산량에 많은 영향을 끼치는 온도의 변화 경향을 통해 취약성 평가를 하였다. 주요 곡물 생산국들의 곡물 생산성에 영향을 미치는 재배기간을 문헌 및 기존 연구를 통해 국가별로 파악하여 주요 재배기간으로 정하고, 옥수수와 밀에 대한 생산국별 주요 재배기간에 해당하는 미래 기상은 RCP8.5 기후변화 시나리오를 기반으로 구축하였다. 기온의 변화경향을 나타내는 적응성과 기온의 변화 정도를 나타내는 민감도를 이용하여 중국과 미국 간의 곡물별 생산취약성을 분석한 결과, 과거에 밀은 미국이 생산에 유리하고, 옥수수는 중국이 유리하였지만, 미래에는 두 곡물 모두 미국이 생산에 유리한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 도출된 생산성 취약성 평가 결과는 기후변화로 인한 미래 수입 곡물 가격변동에 대한 대비 자료로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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 연구는 우리나라 주요 수종인 소나무림을 대상으로 RCP(Representative Concentration Pathway)8.5 시나리오에 따른 임목 재적의 시 공간적 변이를 예측하기 위해 수행되었다. 전국 규모의 예측을 위해 5차임상도와 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 시, 도별 산림통계와 모형 결과를 비교한 결과, 비교적 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하였을 때, 소나무림의 임분 재적은 현재 $131m^3/ha$에서 2050년에는 $212.42m^3/ha$까지 증가 할 것으로 예측되었으며, 현재의 기후가 유지될 경우에는 $221.92m^3/ha$까지 증가할 것으로 예측되었다. 기후변화의 영향으로 인해 일부 고산지대를 제외한 대부분의 지역에서 소나무림의 생장률이 감소할 것으로 예측되었으며, 특히 해안지역과 남부지역에서 생장률의 감소가 클 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시 공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Over the past 100 years, the global average temperature has risen by 0.75 ℃. The Korean Peninsula has risen by 1.8 ℃, more than twice the global average. According to the RCP 8.5 scenario, the CO2 concentration in 2100 will be 940 ppm, about twice as high as current. The National Institute of Crop Science(NICS) is using the SPAR (Soil-Plant Atmosphere Research) facility that can precisely control the environment, such as temperature, humidity, and CO2. A Python-based colony photosynthesis algorithm has been developed, and the carbon and nitrogen absorption rate of rice is evaluated by setting climate change conditions. In this experiment, Oryza Sativa cv. Shindongjin were planted at the SPAR facility on June 10 and cultivated according to the standard cultivation method. The temperature and CO2 settings are high temperature and high CO2 (current temperature+4.7℃ temperature+4.7℃·CO2 800ppm), high temperature single condition (current temperature+4.7℃·CO2 400ppm) according to the RCP8.5 scenario, Current climate is set as (current temperature·CO2400ppm). For colony photosynthesis measurement, a LI-820 CO2 sensor was installed in each chamber for setting the CO2 concentration and for measuring photosynthesis, respectively. The colony photosynthetic rate in the booting stage was greatest in a high temperature and CO2 environment, and the higher the nitrogen fertilization level, the higher the colony photosynthetic rate tends to be. The amount of photosynthesis tended to decrease under high temperature. In the high temperature and high CO2 environment, seed yields, the number of an ear, and 1000 seed weights tended to decrease compared to the current climate. The number of an ear also decreased under the high temperature. But yield tended to increase a little bit under the high temperature and high CO2 condition than under the high temperature. In addition, In addition to this study, it seems necessary to comprehensively consider the relationship between colony photosynthetic ability, metabolite reaction, and rice yield according to climate change.
본 연구에서는 청계천 효자배수분구 유역을 대상으로 RCP 시나리오를 이용하여 Historical 강수량 및 5개의 GCMs 모델로 부터 산정된 Future 강수량과의 변화를 분석하였다. 각 GCMs 모델별 Historical 대비 Future 연 평균 강수량은 최소 35.30 mm에서 최대 208.65 mm 증가하였다. 그리고 Historical 대비 Future 변화율은 1.73%~16.84% 증가하였다. SWMM 모형을 이용하여 투수성포장, 침투도랑, 옥상녹화 3가지의 LID 요소기술을 이용하였다. 그리고 LID 요소기술별 적용된 가중치 변화에 따른 유출량을 분석하였다. 그 결과 각 GCMs 모델별 차이는 있으나 최소 2.58%, 최대 28.78% 유출량이 증가하였다. 그러나 투수성포장 및 침투도랑의 단일 적용시 INM-CM4와 MRI-CGCM3 모델에서 Historical 유출량 대비 각각 3.48%와 2.74%, 8.04%와 7.16% 감소되었다. 또한 두 가지의 LID 요소기술을 조합한 경우에도 유출량이 2.74%와 2.89%, 7.16%와 7.31% 감소되었다. 이것은 기존 Historical의 유출량보다 적거나 유사한 수준인 것으로 분석되었다. LID 요소기술의 적용 결과, 옥상녹화가 도심유역 면적의 1/3정도 적용되는 것이 유출량에 대한 지체시간을 확보하는데 가장 효과적인 것으로 나타났다. 또한 구도심 지역에 LID 기법을 적용할 경우 경제적 비용, 유지관리, 도심경관의 순서로 우선순위를 고려하는 것이 바람직하다.
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.
HadGEM2-CC 모델에서의 $CO_2$ 농도증가에 대한 RCP 시나리오의 결과는 21세기 말 전 지구 연평균 기온과 강수 증가가 전망되고 이에 따라 식물의 생산량 및 호흡량 증가가 전망된다. 20세기 말 일차생산량(GPP와 NPP), 호흡량, LAI가 21세기 말 기온 증가에 따라 증가하는 점은 기존의 Shao et al. (2013)와 유사하였다. 특히 이전 연구와 유사하게 21세기 말 일차생산량과 호흡량은 고위도보다 열대 저위도 지역에서 증가량이 더 컸다. 기온이 상승하고 강수량이 증가하면서 식생이 자라지 않던 나지 면적이 감소하였고, 이에 따른 식생 면적 증가는 식생의 생산량(GPP, NPP) 증가로 나타났다. 특히, 본 연구에서는 C3 초지, 활엽수의 면적 증가가 뚜렷하였다. 이는 Beck and Goetz (2011)에서 언급한 대로 온난화에 따른 식생 면적 증가가 식생 생산성과 연관되어 $CO_2$ 흡수작용을 강화하는 데 기여할 수 있음을 의미한다. Shao et al. (2013)에 따르면 21세기 말 누적 NEE는 증가가 전망되고 이는 특히 열대와 고위도 지역이 주요 흡수원으로 작용하였기 때문으로 그 원인을 설명하였다. 본 연구에서 사용된 HadGEM2-CC에서는 전 지구 평균적으로 NEE 흡수가 증가하는 경향은 동일하게 전망하며, 이는 열대보다는 북반구 고위도지역인 유라시아와 북미 대륙에서 증가한 흡수가 그 원인으로 분석되었다(Fig. 8). 앞서 Mynenl et al. (1997)에 따르면 기온상승에 따라 식생의 광합성활동, 생장시기 길이와 시작시기의 당겨짐을 보고하였다. 본 연구 실험에서도 이와 유사하게 미래에 기온 상승에 따라 식생 성장 기간이 길어지고 LAI도 증가하며 식생 지대가 점차 고위도로 북상할 것을 전망하였다(Figs. 5, 12b). 이에 따라 육상 생태계의 $CO_2$ 흡수량은 20세기 말보다 21세기 말에 증가하였고 우리나라가 속해있는 동아시아지역($90^{\circ}E{\sim}140^{\circ}E$, $20^{\circ}N{\sim}60^{\circ}N$)은 기온, 강수뿐 아니라 $CO_2$ 흡수량도 같은 위도대의 전 지구 동서평균보다 크게 모의되었다. RCPs에 따른 흡수율은 21세기 중반까지는 대기 중 이산화탄소 농도 변화율과 유사한 경향을 보이는데 RCP 8.5에서는 21세기 후반에 흡수 증가율이 감소하며 이는 Liddicoat et al. (2013) 에서 보인것과 유사하다. 하지만 대기 중 $CO_2$의 증가와 식생분포 지역의 확대에도 불구하고 21세기 말 육상생태계의 순생태계흡수량은 크게 증가하지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 기온 상승이 크게 일어난 21세기 후반부터 토양 호흡의 급격한 증가로 인하여 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력은 감소한 것에 기인하였다. 향후 본 연구결과의 유의성을 확보하기 위해 다양한 모델의 자료를 추가할 필요가 있다. Shao et al. (2013)에 따르면 미래 탄소 흡수 전망에 있어 전 지구 및 위도별 모의 결과가 모델마다 매우 다양한데 이는 지면생태모형 간의 식생역학, 물리과정의 차이로 해석된다. 미래 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력의 변화와 기후변화를 보다 정확하게 예측하기 위해서는 다른 모델의 자료를 이용한 불확실성을 정량화 하는 것이 필요하며 이는 전 지구 및 지역별 탄소 순환 이해를 높이는 데 기여할 것이다.
Kim, Dae-In;Park, Il-Kook;Bae, So-Yeon;Fong, Jonathan J.;Zhang, Yong-Pu;Li, Shu-Ran;Ota, Hidetoshi;Kim, Jong-Sun;Park, Daesik
Journal of Ecology and Environment
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제44권1호
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pp.33-40
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2020
Background: Understanding the geographical distribution of a species is a key component of studying its ecology, evolution, and conservation. Although Schlegel's Japanese gecko (Gekko japonicus) is widely distributed in Northeast Asia, its distribution has not been studied in detail. We predicted the present and future distribution of G. japonicus across China, Japan, and Korea based on 19 climatic and 5 environmental variables using the maximum entropy (MaxEnt) species distribution model. Results: Present time major suitable habitats for G. japonicus, having greater than 0.55 probability of presence (threshold based on the average predicted probability of the presence records), are located at coastal and inland cities of China; western, southern, and northern coasts of Kyushu and Honshu in Japan; and southern coastal cities of Korea. Japan contained 69.3% of the suitable habitats, followed by China (27.1%) and Korea (4.2%). Temperature seasonality (66.5% of permutation importance) was the most important predictor of the distribution. Future distributions according to two climate change scenarios predicted that by 2070, and overall suitable habitats would decrease compared to the present habitats by 18.4% (scenario RCP 4.5) and 10.4% (scenario RCP 8.5). In contrast to these overall trends, range expansions are expected in inland areas of China and southern parts of Korea. Conclusions: Suitable habitats predicted for G. japonicus are currently located in coastal cities of Japan, China, and Korea, as well as in isolated patches of inland China. Due to climate change, suitable habitats are expected to shrink along coastlines, particularly at the coastal-edge of climate change zones. Overall, our results provide essential distribution range information for future ecological studies of G. japonicus across its distribution range.
In this study it is attempted to estimate the possible change in energy use for residential and commercial sector in Korea under a future climate change senario. Based on the national energy use and observed temperature data during the period 1991~2010, the optimal base temperature for determining heating and cooling degree days (HDD and CDD) is calculated. Then, net changes in fossil fuel and electricity uses that are statistically linked with a temperature variation are quantified through regression analyses of HDD and CDD against the energy use. Finally, the future projection of energy use is estimated by applying the regression model and future temperature projections by the CMIP5 results under the RCP8.5 scenario. The results indicate that, overall, the net annual energy use will decrease mostly due to a large decrease in the fossil fuel use for heating. However, a clear seasonal contrast in energy use is anticipated in the electricity use; there will be an increase in a warm-season demand for cooling but a decrease in a cold-season demand for heating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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