In this study, a dynamic modeling scheme is presented to describe the probabilistic structure of soil water and plant water stress index under stochastic precipitation conditions. The proposed model has the form of the Fokker-Planck equation, and its applicability as a model for the probabilistic evolution of the soil water and plant water stress index is investigated under a climate change scenario. The simulation results of soil water confirm that the proposed soil water model can properly reproduce the observations and show that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. The simulation results of plant water stress index show two different PDF patterns according to the precipitation. The simple impact assessment of climate change to soil water and plant water stress is discussed with Korean Meteorological Administration regional climate model.
The wind load equation for the design of electric power facilities such as electrical pole in railroad is based on the maximum wind velocity without considering regional difference in wind velocities. Also, the use of a different equation to highspeed railroad and the possibility of higher wind speed due to climate change claims a new design equation. In this paper, a wind load equation based on wind speed measurement data to date, which is applicable to both conventional and highspeed railroad is proposed. The proposed equation considers the regional differences in wind speed for economic and effective design, and the possibility of higher wind speed due to climate change.
Park, Chang Yong;Choi, Young Eun;Kwon, Young A;Kwon, Jae Il;Lee, Han Su
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.19
no.4
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pp.600-614
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2013
This study aims to examine spatially-detailed changes and projection of subtropical climate zones based on the modified K$\ddot{o}$ppen-Trewartha's climate classification and extreme temperature indices using $1km{\times}1km$ high resolution RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios based on PRIDE model over the Republic of Korea. Subtropical climate zones currently located along the southern coastal region. Future subtropical climate zones would be pushed northwards expanding to the western and the eastern coastal regions as well as some metropolitan areas. For both scenarios, the frequency of cold-related extreme temperatures projects to be reduced while the frequency of hot-related ones projects to be increased. Especially, hot days with $33^{\circ}C$ or higher temperature projects to occur more than 30 days over the most of regions except for some mountain areas with high altitudes during the period of 2070~2100. This study might provide essential information to make climate change adaptation processes be enhanced.
Kim Byung Sik;Kim Hung Soo;Seoh Byung Ha;Kim Nam Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.143-148
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2005
The main purpose of this study is to suggest and evaluate an operational method for assessing the potential impact of climate change on hydrologic components and water resources of regional scale river basins. The method, which uses large scale climate change information provided by a state of the art general circulation model(GCM) comprises a statistical downscaling approach and a spatially distributed hydrological model applied to a river basin located in Korea. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONU GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about $7.6\% of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern and the analysis of the duration cure shows the mean of averaged low flow is increased while the averaged wet and normal flow are decreased for the climate change.
The objective of this study is to evaluate the hybrid downscaling method combined Step-Wise Scaling (SWS) method with Regional Climate Model (RCM) simulation data for climate change impact study on hydrology area. The SWS method is divided by 3 categories (extreme event, dry event and the others). The extreme events, wet-dry days and the others are corrected by using regression method, quantile mapping method, mean & variance scaling method. The application and evaluation of SWS method with 3 existing and popular statistical techniques (linear scaling method, quantile mapping method and weather generator method) were performed at the 61 weather stations. At the results, the accuracy of corrected simulation data by using SWS are higher than existing 3 statistical techniques. It is expected that the usability of SWS method will grow up on climate change study when the use of RCM simulation data are increasing.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.707-717
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2020
Global warming affects climate change and has an overall impact on all aspects of life. On the other hand, community behavior and disaster aspects also have an important role in people's lives. This will also have an impact on regional development. This study aims to find the effect of climate, disaster, and social community on rural development. This study uses data on the potential of rural development from PODES 2014, and 2018 data collection on climate conditions and regional status is sourced from relevant ministries. This research uses Ordinary Least Square (OLS) Regression Analysis method, then continued with CHAID analysis to find the segmentation of the role of climate, disaster, and social factors on rural development. The results of this study found that all research regressor variables significantly influence the Rural Development Index (IPD2018), with an R-squared value of 32.9 percent. Efforts need to be taken in order to implement policies that are targeted, effective, and efficient. The results of this study can be a reference for the government in determining policies by focusing on rural development that have high duration of sunshine, cultivating natural disaster warnings, especially in areas prone to natural disasters, and need to focus on underdeveloped areas.
As the frequency and intensity of extreme weather events due to climate change are increasing in recent years, it is very important to evaluate and analyze climate conditions to manage and respond to the negative effects of climate change in advance. In this study, the trends and characteristics of regional climate change were analyzed by calculating the climate indices for the Chungcheong Province. Annual and monthly UNEP-MP, UNEP-PM and MDM indices were calculated using daily data from 1973-2020 collected from 10 synoptic meteorological stations operated by the Korea Meteorological Administration. The normality of climate data was analyzed through the KS test, and the climate change trend was analyzed by applying the Spearman and Pearson methods. The Chungcheongnam-do region had a relatively humid climate than the Chungcheongbuk-do region, and the annual climate indices showed a dry climate trend in Cheongju and Chungju, while the climate of Seosan and Buyeo was becoming humid. Based on the monthly trend change analysis, a humid climate trend was observed in summer and autumn, while a dry climate trend was observed in spring and winter. Comparison of climate indices during the past (2001-2010) and the recent (2011-2020) years showed a higher decrease in the average climate indices during the last 10 years and a gradually drying climate change trend was recorded.
This study analyzed the A1B climate change scenario provided by National Institute of Meteorological Research (NIMR), Korea, to investigate potential climate changes in watersheds of 15 multi-purpose dams in South Korea. The A1B climate change scenario is produced by Regional Climate Model (RCM) with 27 km horizontal grid spacings using a one-way nesting technique with Global Climate Model (GCM). Relative to present climate conditions (1971~ 2000), the modeled 10-year averaged daily temperatures at the watersheds of the 15 multi-purpose dams continuously increased to year 2100, whereas precipitation changes were varied regionally (north, central, and south regions of South Korea). At two watersheds located in Gangwon-province (north region), the modeled temporal variations of precipitation rapidly increased in the 2090's after a slow decrease that had occurred since the 2050's. At seven watersheds in the central region, including Gyeongsangbuk-province to Jeollanam-province, the modeled temporal variations of precipitation increase showed 10-year periodic changes. At six watersheds in the south region, the modeled temporal variations of precipitation increased since the 2070's after a rapid decrease in the 2060's. Compared to the climate conditions of the late of 20th century (1971~2000), the number of rainy days and precipitation intensity increased (3% and 6~12%, respectively) in the late 21st century (2071~2100). The frequency of precipitation events tended to increase with precipitation intensity in all regions. The frequency of heavy precipitation events (>50 mm $d^{-1}$) increased with >100% in the north region, 60~100% in the central region, and 20~60% in the south region.
Implementation of mitigation options on land is important for realisation of the goals of the Paris Agreement to stabilize temperature at $2^{\circ}C$. In India, the Intended Nationally Determined Contribution (INDC) targets include a forestry goal of creation of carbon sinks of 2.5 to 3 billion tonnes by 2030. There are however, multiple barriers to implementation of forestry mitigation options in India. They include environmental, social, financial, technological and institutional barriers. The barriers are varied not just across land categories but also for a land category depending on its regional location and distribution. In addition to these barriers is the impeding climate change that places at risk realisation of the mitigation potential as rising temperatures, drought, and fires associated with projected climate change may lead to forests becoming a weaker sink or a net carbon source before the end of the century.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.154-154
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2022
The frequency of natural disasters, including floods and drought events, driven by climate change has increased in recent times. Investigating the climate regimes and the roles of climate variables are indispensable to forestall future climate change-related disasters. This study compares the variability of two popular and widely used climate indices i.e., the United Nations Environment Programme (UNEP) aridity index and the Modified De-Martonne (MDM) index to assess the trend of climate change in the Chungcheong provinces of South Korea. The trend of annual and monthly climate indices was conducted using a non-parametric Mann-Kendall test and Kolmogorov-Smirnov normality test with daily climate data of 48 years (1978-2020) from 10 synoptic stations. The findings indicate that UNEP and MDM indices had a wet climate regime for the annual trend, with the UNEP index indicating a relatively humid trend of 60% humid, 20% semi-arid, and 10% sub-humid for the 48-years study period. However, the MDM index showed a high frequency of a severe wet climatic condition followed by the semi-arid condition. The months of July and August had the highest occurring frequency of the wet climatic condition (90%) for both UNEP and MDM indices. Comparing the two provinces, Chungnam showed a relatively wetter climatic condition using the UNEP index, while the MDM index indicated no significant regional difference in climate regime between the two provinces. The Kolmogorov-Smirnov normality test showed that all the 10 stations are normally distributed for monthly climate conditions at a 5% significant level in the two provinces except five stations for UNEP index and four stations for MDM index in the month of January.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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