본 연구의 목적은 안성천 상류 공도유역($366.5km^2$)을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화 평가에 있어, 미래의 토지이용변화를 동시에 고려하면 수문학적 거동에 얼마나 영향을 주는지를 분석하고자 하였다. 미래기후변화 시나리오는 HadGEM3-RA의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하여 2030s (2020-2039)과 2050s (2040-2059) 기간으로 나누어 적용하였으며, 토지이용변화는 도시성장 시나리오에 따른 회귀모형 기반의 CLUE-s 모델을 이용하였다. 기준년(1976-2005) 대비 미래 강수량은 RCP 4.5에서 2030s에 최대 5.7%의 감소, 2050s에는 최대 18.5% 증가하였고, 미래 기온은 2030s RCP 4.5에서 최대 $1.8^{\circ}C$, 2050s RCP 8.5에서 최대 $2.6^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 토지이용은 2050년 도시지역이 58.6% ($29.0km^2$에서 $46.0km^2$) 증가하는 것으로 예측되었다. SWAT 수문 검보정은 14년(2002-2015) 동안의 공도관측소 일유량 자료를 이용하였으며, 저유량 모델효율의 향상을 위하여 2014-2015년 연속 가뭄년을 대상으로 보정을 실시한 결과, 하천유량(Q)과 1/Q을 대상으로 Nash-Sutcliffe 모델효율은 각각 0.86과 0.76이었다. 미래 기후변화 시나리오만을 적용한 결과, 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 24.2% 감소하다가 2050s RCP 4.5에서 최대 10.9% 증가하는 변화를 보여주었다. 한편, 기후변화와 더불어 미래의 토지이용변화를 함께 고려한 경우는 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 14.9% 감소, 2050s RCP 4.5에서 최대 19.5% 증가하는 변화를 보여주어, 미래 기후변화에 따른 유역의 수문평가 시, 도시성장이 기대되는 유역 등 미래의 토지이용변화가 클 가능성이 있는 유역에 대해서는 토지이용변화 요소를 고려할 필요가 있다고 생각된다.
Lee, Dae Eop;Jung, Sung Ho;Yeon, Min Ho;Lee, Gi Ha
농업과학연구
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제48권3호
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pp.433-446
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2021
In this study, the future flood inundation changes under a climate change were simulated in the Tonle Sap basin in Cambodia, one of the countries with high vulnerability to climate change. For the flood inundation simulation using the rainfall-runoff-inundation (RRI) model, globally available geological data (digital elevation model [DEM]; hydrological data and maps based on Shuttle elevation derivatives [HydroSHED]; land cover: Global land cover facility-moderate resolution imaging spectroradiometer [GLCF-MODIS]), rainfall data (Asian precipitation-highly-resolved observational data integration towards evaluation [APHRODITE]), climate change scenario (HadGEM3-RA), and observational water level (Kratie, Koh Khel, Neak Luong st.) were constructed. The future runoff from the Kratie station, the upper boundary condition of the RRI model, was constructed to be predicted using the long short-term memory (LSTM) model. Based on the results predicted by the LSTM model, a total of 4 cases were selected (representative concentration pathway [RCP] 4.5: 2035, 2075; RCP 8.5: 2051, 2072) with the largest annual average runoff by period and scenario. The results of the analysis of the future flood inundation in the Tonle Sap basin were compared with the results of previous studies. Unlike in the past, when the change in the depth of inundation changed to a range of about 1 to 10 meters during the 1997 - 2005 period, it occurred in a range of about 5 to 9 meters during the future period. The results show that in the future RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the variability of discharge is reduced compared to the past and that climate change could change the runoff patterns of the Tonle Sap basin.
본 논문은 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포의 연도별 변화를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 신갈나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 신갈나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 2020년부터 2100년까지 10년 단위로 추정하였다. 그 결과 시간이 경과함에 따라 신갈나무의 적지면적은 감소하는 것으로 나타났으며, 극한 기후변화 시나리오인 RCP 8.5를 적용할 경우 RCP 4.5에 비해 적지의 감소 폭이 훨씬 더 큰 것으로 예측되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 적지적수와 관련된 산림정책 수립에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Much attention has been needed in water resource management at the watershed due to drought and flooding issues caused by climate change in recent years. Increase in air temperature and changes in precipitation patterns due to climate change are affecting hydrologic cycles, such as evaporation and soil moisture. Thus, these phenomena result in increased runoff at the watershed. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been used to evaluate rainfall-runoff at the watershed reflecting effects on hydrology of various weather data such as rainfall, temperature, humidity, solar radiation, wind speed. For bias-correction of RCP data, at least 30 year data are needed. However, for most gaging stations, only precipitation data have been recorded and very little stations have recorded other weather data. In addition, the RCP scenario does not provide all weather data for the SWAT model. In this study, two scenarios were made to evaluate whether it would be possible to estimate streamflow using measured precipitation and long-term average values of other weather data required for running the SWAT. With measured long-term weather data (scenario 1) and with long-term average values of weather data except precipitation (scenario 2), the estimate streamflow values were almost the same with NSE value of 0.99. Increase/decrease by ${\pm}2%$, ${\pm}4%$ in temperature and humidity data did not affect streamflow. Thus, the RCP precipitation data for Hongcheon watershed were bias-corrected with measured long-term precipitation data to evaluate effects of climate change on streamflow. The results revealed that estimated streamflow for 2055s was the greatest among data for 2025s, 2055s, and 2085s. However, estimated streamflow for 2085s decreased by 9%. In addition, streamflow for Spring would be expected to increase compared with current data and streamflow for Summer will be decreased with RCP data. The results obtained in this study indicate that the streamflow could be estimated with long-term precipitation data only and effects of climate change could be evaluated using precipitation data as shown in this study.
기후 변화는 기후를 구성하는 대기, 해양, 생물, 육지 등의 다양한 구성 요소에 작용하여 자연 생태계와 인간의 사회 경제 활동에 큰 영향을 미친다. 기후 변화의 영향을 예측하고 방어대책을 마련하는 것은 변화된 기후에 적응하기 위한 중요한 연구가 될 것이다. 본 연구에서는 IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change)에서 개발된 RCP 4.5 시나리오를 이용한 낙동강 권역의 강우-유출 탄성도 분석을 실시하였다. 제어적분 200년의 남한 상세 기후변화 시나리오를 수집하여 낙동강 권역에 대해 강우량을 산정하고, Tank 모형을 통해 산정된 유출량을 2가지 시나리오(계절, 연별)로 추출하여 탄성도 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 통해 우리나라의 기후가 2100년까지 매우 습한 형태 초기 1.129 (0.851~1.523), 중기 1.075(0.756~1.302), 후기 1.043(0.882~1.325)의 기후로 변해 갈 것이라고 예상 하였다. 본 연구의 결과를 통해 기후 변화에 따른 수자원 관리 및 효율적인 수리구조물 적용 방안 및 변화된 기후에 대한 빠른 적응에 대한 연구에 활용 할 수 있을 것이다.
The study aimed to project inflows and demmands for the agricultural reservoir watersheds in South Korea considering a variety of regional characteristics and the uncertainty of future climate information. The study bias-corrected and spatially downscaled retrospective daily Global Climate Model (GCM) outputs under Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 emission scenarios using non-parametric quantile mapping method to force Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Using the historical simulation, the skills of un-calibrated SWAT model (without calibration process) was evaluated for 5 reservoir watersheds (selected as well-monitored representatives). The study then, evaluated the performance of 9 GCMs in reproducing historical upstream inflow and irrigation demand at the five representative reservoirs. Finally future inflows and demands for 58 watersheds were projected using 9 GCMs projections under the two RCP scenarios. We demonstrated that (1) un-calibrated SWAT model is likely applicable to agricultural watershed, (2) the uncertainty of future climate information from different GCMs is significant, (3) multi-model ensemble (MME) shows comparatively resonable skills in reproducing water balances over the study area. The results of projection under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenario generally showed the increase of inflow by 9.4% and 10.8% and demand by 1.4% and 1.7%, respectively. More importantly, the results for different seasons and reservoirs varied considerably in the impacts of climate change.
본 연구에서는 SWAT 모형을 이용해 용담댐 유역을 대상으로 k-fold cross validation 기법을 사용하여 신뢰성 있는 RCP 기반의 미래 유출량을 산정하고 이를 과거 연구와 비교하여 SWAT 모형을 이용한 기후변화 유량 전망 결과의 차이의 요인에 대해 살펴보았다. 그 결과, 총유출량은 baseline 대비 2040s, 2080s 기간에 RCP8.5 시나리오에서는 17.7%, 26.1% 증가, RCP4.5 시나리오의 경우에는 21.9%, 44.6% 증가할 것으로 전망되었다. 이를 선행 연구와 비교해 본 결과 같은 모형을 사용했음에도 불구하고 유량 전망치의 경우 연구결과 간 최저 10.3%에서 최대 53.2% 차이를 보였다. SWAT 모형에는 물리적 기반 모형으로 27개의 많은 매개변수가 존재하고 사용자마다 모형을 구축하는 과정에서 차이가 많이 발생할 수 있다. 향후 이러한 차이요인을 저감하여 표준화된 유량시나리오 생성을 위한 노력이 필요하다.
Loss of favorable habitats for species due to temperature increase is one of the main concerns of climate change on the ecosystem, and endangered species might be much more sensitive to such unfavorable changes. This study aimed to analyze the impact of future climate change on endangered wild animals in South Korea by investigating thermal sensitivity and vulnerability to temperature increase. We determined thermal sensitivity by testing normality in species distribution according to temperature. Then, we defined the vulnerability when the future temperature range of South Korea completely deviate from the current temperature range of species distribution. We identified 13 species with higher thermal sensitivity. Based on IPCC future scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5, the number of species vulnerable to future warming doubled from 3 under RCP4.5 to 7 under the RCP8.5 scenario. The species anticipated to be at risk under RCP 8.5 are flying squirrel (Pteromys volans aluco), ural owl (Pteromys volans aluco), black woodpecker (Dryocopus martius), tawny owl (Strix aluco), watercock (Gallicrex cinerea), schrenck?s bittern (Ixobrychus eurhythmus), and fairy pitta (Pitta nympha). The other 10 species showing very narrow temperature ranges even without normal distributions and out of the future temperature range may also need to be treated as vulnerable species, considering the inevitable observation scarcity of such endangered species.
기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change; IPCC)의 4차 및 5차 보고서에 따르면 인류 활동에 의한 기후변화가 산업혁명 이후 급속하게 진행되고 있다고 한다. 기후변화는 주로 온도와 이산화탄소 농도의 변화로 감지되는데, 지난 100여년 간 지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며, 대기 중 이산화탄소의 농도는 최소 800,000년 동안의 최대치를 기록하였다 (IPCC, 2007, 2014). 이러한 기후 변화는 수문학 연구에서 중요한 강수, 증발산, 토양수분 등에도 커다란 영향을 미치므로 이에 대한 꾸준한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역을 대상으로 1951년부터 2100년까지의 주요 에너지 인자들에 대한 모의를 실시하였다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 사용되고 있는 Common Land Model을 미래 예측을 위한 기반으로 활용하였으며, 강제입력자료는 기후변화에 대응하기 위하여 IPCC 5차 보고서에 소개된 가장 최신의 온실가스 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway; RCP)를 활용하였다. 과거 기간에 대한 순복사량, 현열 및 잠열에 대한 검증은 Asiaflux 사이트에 속한 5개 지점의 자료를 활용하여 수행하였으며, 모든 인자들에 대하여 모형의 월별 경향성이 관측 자료와 거의 일치함을 확인하였다. 미래 기간의 모의에 대해서는 RCP 4.5 및 RCP 8.5를 활용한 모의 모두 순복사량은 거의 변화가 없었으며 현열은 대체적으로 하강하는 경향을, 이와 대조적으로 잠열의 경우에는 상승하는 경향을 나타내었다. 특히 RCP 8.5를 활용한 결과에서 이 증감폭은 더 크게 나타났으며, 2060년대 후반부터 순복사량과 현열의 변동성이 매우 커지는 등의 극한기후의 특징을 나타내는 것으로 보인다. 추후 연구에서는 본 연구를 토대로 다양한 시나리오를 활용하여 더욱 다양한 조건하에서의 에너지 인자 및 다른 수문학적 주요 인자들에 대한 모의를 수행할 예정이다.
작물의 생산성은 생식기간 중 고온에 노출되면 감소한다. IPCC 5차 평가보고서는 고온의 빈도가 미래에 계속 증가할 것이며, 이는 세계 식량 공급에 영향을 미칠 것으로 전망하였다. 이 연구에서는 기상청의 Had GEM2-AO(the coupled atmosphere-ocean model of Hadley Centre Global Environmental Model version 2) 기후모델과 FAO/IIASA의 GAEZ(Global Agro-Ecological Zone) 작물모델 자료를 이용하여 전 지구 규모에서 4개의 주요 작물(쌀, 옥수수, 콩, 밀)에 대하여 기후변화로 인한 작물의 고온 스트레스를 평가하였다. 과거기간(1961~1990년)에 비해 미래(2070~2090년)에 생식기간 동안 최고기온은 약 $1.8{\sim}3.5^{\circ}C$ 상승할 것으로 전망되며, RCP2.6 시나리오에 비해 RCP8.5 시나리오에 따른 기온 상승이 더 클 것으로 전망된다. 특히 열 스트레스는 북반구 $30{\sim}50^{\circ}N$에 위치한 작물 생산 지역에 극심한 피해를 발생시킬 것으로 전망된다. RCP8.5 시나리오에 따르면 모든 작물에 대해서 전체 재배지역의 약 20%는 현재에 경험하지 못한 극단적인 고온 스트레스를 경험하게 될 것이며, 특히 북아메리카에서 쌀과 콩의 고온 스트레스 강도가 클 것으로 전망된다. 기후변화를 완화하기 위한 노력 없이 현재 추세대로 온실기체를 계속 배출한다면 온대 및 아열대 지역에서의 농업이 고온에 크게 영향을 받을 것으로 전망되며, 이는 작물의 대부분을 수입에 의존하는 우리나라 식량안보에 큰 위협이 될 수 있다. 그러므로 기후변화에 따른 식량안보에 대하여 지속적인 예측이 수행되어야 하며, 적응 전략 개발 및 적절한 농업 정책 등이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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