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.
이 연구는 PRIDE 모델에 기반하여 산출된 $1km{\times}1km$ 공간 해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 상세 기후변화 시나리오와 수정된 쾨펜-트레와다의 기후구분 기준을 이용하여 우리나라의 아열대 기후대와 극한기온지수의 변화와 전망을 분석하였다. 현재 일부 남부 해안에서 나타나는 아열대 기후대는 미래로 갈수록 서해안 및 동해안을 따라 북쪽으로 확장하며, 대도시 지역에서 나타날 것으로 전망되었다. 극한기온지수의 경우 미래로 갈수록 RCP 4.5와 RCP 8.5 두 시나리오 모두 우리나라 모든 곳에서 추위와 관련한 지수의 빈도는 감소하며, 더위와 관련된 지수의 빈도는 증가할 것으로 예측되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리나라의 대부분 지역에서 일최고기온 $33^{\circ}C$ 이상의 폭염이 30일 이상 발생할 것으로 전망되었다. 본 연구의 결과는 강화된 기후변화 대응 프로세스 구축에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
We present here the future changes in vertical distribution of temperature and tropopause height using the HadGEM2-AO climate model forced with Representative Concentration Pathways (RCPs) scenarios. Projected changes during the 21st century are shown as differences from the baseline period (1971~2000) for global vertical distribution of temperature and tropopause height. All RCP scenarios show warming throughout the troposphere and cooling in the stratosphere with amplified warming over the lower troposphere in the Northern Hemisphere high latitudes. Upper troposphere warming reaches a maximum in the tropics at the 300 hPa level associated with lapse-rate feedback. Also, the cooling in the stratosphere and the warming in the troposphere raises the height of the tropopause.
The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.
Preparations need to be made for Korean pine(Pinus koraiensis) in anticipation of climate change because Korean pine is an endemic species of South Korea and the source of timber and pine nut. Therefore, climate change adaptation policy has been established to conduct an impact assessment on the distribution of Korean pine. Our objective was to predict the distribution of Korean pine while taking into account uncertainty and afforestation conditions. We used the 5th forest types map, a forest site map and BIOCLIM variables. The climate scenarios are RCP 4.5 and RCP 8.5 for uncertainty and the climate models are 5 regional climate models (HadGEM3RA, RegCM4, SNURCM, GRIMs, WRF). The base period for this study is 1971 to 2000. The target periods are the mid-21st century (2021-2050) and the end of the 21st century (2071-2100). This study used the MaxEnt model, and 50% of the presences were randomly set as training data. The remaining 50% were used as test data, and 10 cross-validated replicates were run. The selected variables were the annual mean temperature (Bio1), the precipitation of the wettest month (Bio13) and the precipitation of the driest month (Bio14). The test data's ROC curve of Korean pine was 0.689. The distribution of Korean pine in the mid-21st century decreased from 11.9% to 37.8% on RCP 4.5 and RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied from 32.1% to 45.4% on both RCPs. The areas at the end of the 21st century declined by 53.9% on RCP 4.5 and by 86.0% on RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied 23.8% on RCP 4.5 and 7.2% on RCP 8.5. Private forests showed more of a decrease than national forests for all subsequent periods. Our results may contribute to the establishment of climate change adaptation policies for considering various adaptation options.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
In this study, the regional climate (WRF) and air quality (CMAQ) models were used to simulate the effects of future urban growth on surface ozone concentrations in the Seoul metropolitan region (SMR). These analyses were performed based on changes in ozone concentrations during ozone seasons (May-June) for the year 2050 (future) relative to 2012 (present) by urban growth. The results were compared with the impacts of RCP scenarios on ozone concentrations in the SMR. The fractions of urban in the SMR (25.8 %) for the 2050 were much higher than those (13.9 %) for the 2012 and the future emissions (e.g., CO, NO, $NO_2$, $SO_2$, VOC) were increased from 121 % (NO) to 161.3 % ($NO_2$) depending on emission material. The mean and daily maximum 1-h ozone in the SMR increased about 3 - 7 ppb by the effect the RCP scenarios. However, the effect of urban growth reduced the mean ozone by 3 ppb in the SMR and increased the daily maximum 1-h ozone by 2 - 5 ppb over the northeastern SMR and around the coastline. In particular, the ozone pollution days exceeding the 1-h regulatory standard (100 ppb) were far more affected by urban growth than mean values. As a result, the average number of days exceeding the 1-h regulatory standard increased up to 10 times.
본 연구에서는 RCP 8.5 기후변화 시나라오를 바탕으로 온량지수와 쾨펜의 기후구분을 통한 우리나라의 기후지대 변화를 살펴 보았다. 그 결과, 온량지수에 의한 기후지대를 구분하였을 경우 21세기 후반으로 갈수록 기온이 증가하여 전국적으로 난온대의 기후특성이 나타날 것으로 예상되었으며, 쾨펜의 기후지대 구분에서는 기온의 꾸준한 증가와 강수량의 연중 빈도 차이에 의해 Cfa와 Cwa의 기후특성이 주로 나타날 것으로 예상된다.
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.
최근 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 지구온난화로 인해 전 세계적으로 홍수, 가뭄, 태풍 등 이상기후로 인한 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있다. 수공구조물의 설계에 있어 적절한 확률강우량의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량의 추정은 일반적으로 확보된 강우자료를 지속시간별로 연최대자료를 추출하여 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 이번 연구에서는 기후변화 시나리오 중 하나인 RCP 시나리오를 활용하며, 우리나라 온실가스 저감정책을 잘 반영하고 있는 것으로 보고되는 RCP 4.5시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 선정하여 1975년도부터 2020년도까지의 모의자료와 2021년도부터 2100년도까지의 미래강우량 자료를 통해 강원지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하고 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF 곡선을 유도하여 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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