대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.657-662
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2002
Sea surface temperatures (SSTs) estimated from satellite data are affected by various kinds of disturbance factors. In order to accurately estimate SSTs based on radiometric data observed by satellite, it is important to correct the effects by these disturbance factors. We obtained a huge data set of skin sea surface temperature images observed by a thermal infrared camera (TIC) in MUBEX Campaign. TIC installed on an observation vessel recorded sea surface skin temperature distribution under various weather conditions. Based on some special images observed by TIC, we estimated skin effects and effective sea surface emissivity. In this paper, we report the methods and results of these estimations.
Long term observational analysis by climatologists has confirmedthat the global warming is no longer a topic of debate among scientists andpolicy makers. According to the report of IPCC-2001 (Intergovernmental Panelon Climate Change), the global mean surface air temperature is increasinggradually. The reported increase of mean temperature is by 0.6 degree in the end of twentieth century. This could represent severe threat for propertylosses especially due to increase in the number of extreme weather arising out of global warming. period of model integration from 2001 to 2100 using output of ECHAM4/HOPE-G of Max Planet Institute of Meteorology (MPI) for IPCC SRES (Special Report on Emission Scenarios). The main results of this study indicate increase of surface air temperature by 6.20C and precipitation by 2.6% over Korea in the end of 21st century. Simulation results also show that there is increase in daily maximum and minimum temperatures while decrease in diurnal temperature range (DTR). DTR changes are diminished mainly due to relatively rapid increase of daily minimum temperature than that of daily maximumtemperature. It has been observed that increase in precipitation amount anddecrease in the number of rainy days lead to increase of pre precipitationintensity.
In this paper, the rainfall elasticity of streamflow was estimated to quantify the effects of climate change on 5 river basins. Rainfall elasticity denotes the sensitivity of annual streamflow for the variations of potential annual rainfall. This is a simple, useful method that evaluates how the balance of a water cycle on river basins changes due to long-term climate change and offers information to manage water resources and environment systems. The elasticity method was first used by Schaake in 1990 and is commonly used in the United States and Australia. A semi-distributed hydrological model (SLURP, semi-distributed land use-based runoff processes) was used to simulate the variations of area streamflow, and potential evapotranspiration. A nonparametric method was then used to estimate the rainfall elasticity on five river basins of Korea. In addition, the A2 (SRES IPCC AR4, Special Report on Emission Scenarios IPCC Fourth Assessment Report) climate change scenario and stochastic downscaling technique were used to create a high-resolution weather change scenario in river basins, and the effects of climate change on the rainfall elasticity of each basin were then analyzed.
호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.
This study is performed to consider the threshold values of heavy rain warning in Korea using 98 surface meteorological station data and 590 Automatic Weather System stations (AWSs), damage data of National Emergency Management Agency for the period of 2005 to 2009. It is in need to arrange new criteria for heavy rain considering concept of rainfall intensity and rainfall damage to reflect the changed characteristics of rainfall according to the climate change. Rainfall values from the most frequent rainfall damage are at 30 mm/1 hr, 60 mm/3 hr, 70 mm/6 hr, and 110 mm/12 hr, respectively. The cumulative probability of damage occurrences of one in two due to heavy rain shows up at 20 mm/1 hr, 50 mm/3 hr, 80 mm/6 hr, and 110 mm/12 hr, respectively. When the relationship between threshold values of heavy rain warning and the possibility of rainfall damage is investigated, rainfall values for high connectivity between heavy rain warning criteria and the possibility of rainfall damage appear at 30 mm/1 hr, 50 mm/3 hr, 80 mm/6 hr, and 100 m/12 hr, respectively. It is proper to adopt the daily maximum precipitation intensity of 6 and 12 hours, because 6 hours rainfall might be include the concept of rainfall intensity for very-short-term and short-term unexpectedly happened rainfall and 12 hours rainfall could maintain the connectivity of the previous heavy rain warning system and represent long-term continuously happened rainfall. The optimum combinations of criteria for heavy rain warning of 6 and 12 hours are 80 mm/6 hr or 100 mm/12 hr, and 70 mm/6 hr or 110 mm/12 hr.
The impact on streamflow and groundwater recharge considering future potential climate and land use change was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) continuous hydrologic model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for a $260.4km^2$ which has been continuously urbanized during the past couple of decades. The model was calibrated and validated with the coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from 0.8 to 0.7 and 0.7 to 0.5, respectively. The CCCma CGCM2 data by two SRES (Special Report on Emissions Scenarios) climate change scenarios (A2 and B2) of the IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change) were adopted and the future weather data was downscaled by Delta Change Method using 30 years (1977 - 2006, baseline period) weather data. The future land uses were predicted by CA (Cellular Automata)-Markov technique using the time series land use data of Landsat images. The future land uses showed that the forest and paddy area decreased 10.8 % and 6.2 % respectively while the urban area increased 14.2 %. For the future vegetation cover information, a linear regression between monthly NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from NOAA/AVHRR images and monthly mean temperature using five years (1998 - 2002) data was derived for each land use class. The future highest NDVI value was 0.61 while the current highest NDVI value was 0.52. The model results showed that the future predicted runoff ratio ranged from 46 % to 48 % while the present runoff ratio was 59 %. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 3 % increase comparing with the present land use condition. The streamflow and groundwater recharge was big decrease in the future.
본 연구의 목적은 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 기후변화가 다목적 댐 유역의 방류량에 미치는 영향을 분석하는 것으로, 연구 대상 유역은 북동부 산악지역에 위치한 충주댐 및 충주조정지댐을 유역 출구로 하는 다목적댐유역(충주댐 유역: $8360km^2$)이다. 모형유역의 32개 AWS와 10개 기상관측소의 강우 및 기상자료를 입력 하였으며, 모형의 검보정을 위해 댐 상 하류 4개 지점(영월1, 영월2, 충주댐, 충주조정지댐) 수위, 방류량 측정자료를 이용하였다. 미래 기후변화가 댐유역에 미치는 영향 분석을 위하여 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) MIROC3.2 hires 모델 AIB와 B1 시나리오를 사용하였으며, LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 사용하여 유역 규모의 기후자료를 상세화 하였다. 모형의 결과를 토대로 미래 2040s(2020년-2059년)와 2080s(2060년-2099년)의 환경유지유량을 추정하고, 미래 댐 유입량과 수위 관리의 시계열 변화를 예측하여 관리방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 토양수분과 유출량을 이용한 미래 기후변화에 따른 유역수문에 미치는 영향평가를 실시하였다. 미래 기후변화 영향평가는 용담댐 유역 ($930km^2$)을 대상으로 수행하였다. 모형의 검보정은 유출 3개 지점(용담, 동향, 천천)에서 2004~2008년으로, 토양수분 5개 지점(장수, 안천, 천천, 계북, 부귀)에서 2004~2008년으로 실시하였다. 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위하여 Nash-Sutcliffe 모형효율을 사용하였다. 미래 기후변화 시나리오는 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화 시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과 값을 이용하였다. 유역 규모의 기후자료 생성을 위해 추계학적 일 기상자료 생성 모형인 LARS-WG (Long Ashton Research Station - Weather Generator)를 사용하여 2040s (2020~2059년)와 2080s (2060~2099년) 기간에 대하여 강수와, 최고온도, 최저온도에 대하여 상세화하였다. 추후 토양수분의 변화를 통한 수문 영향 평가와 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 거동을 알아 볼 수 있을 것이다.
This study investigates the trends and uncertainty of the impacts of climate change on paddy rice production in the Geumho river basin. The Long Ashton Research Station stochastic Weather Generator (LARS-WG) was used to derive future climate data for the Geumho river basin from 15 General Circulation models (GCMs) for 3 Special Report on Emissions Scenarios (SRES) (A2, A1B and B1) included in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 4th assessment report. The Food and Agricultural Organization (FAO) AquaCrop, a water-driven crop model, was statistically calibrated for the 1982 to 2010 climate. The index of agreement (IoA), prediction efficiency ($R^2$), percent bias (PBIAS), root mean square error (RMSE) and a visual technique were used to evaluate the adjusted AquaCrop simulated yield values. The adjusted simulated yields showed RMSE, NSE, IoA and PBIAS of 0.40, 0.26, 0.76 and 0.59 respectively. The 5, 9 and 15 year central moving averages showed $R^2$ of 0.78, 0.90 and 0.96 respectively after adjustment. AquaCrop was run for the 2020s (2011-2030), 2050s (2046-2065) and 2090s (2080-2099). Climate change projections for Geumho river basin generally indicate a hotter and wetter future climate with maximum increase in the annual temperature of $4.5^{\circ}C$ in the 2090s A1B, as well as maximum increase in the rainfall of 45 % in the 2090s A2. The means (and ranges) of paddy rice yields are projected to increase by 21 % (17-25 %), 34 % (27-42 %) and 43 % (31-54 %) for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively. The A1B shows the largest rice yield uncertainty in all time slices with standard deviation of 0.148, 0.189 and $0.173t{\cdot}ha^{-1}$ for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively.
본 연구에서는 기후변화를 평가하기 위해 장기수문유출모형인 SLURP 모형이 선택되었으며, 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력 자료를 구축하였고 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역 내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지를 고려하기 위하여 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료를 수집하였다. 한편, 미래 기후변화를 분석하기 위해 미래 기상, 토지이용, 식생자료를 구축하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제시하고 있는 SRES 특별보고서에 의한 GCMs 중 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오 결과자료를 수집한 후, 편이보정(bias correction) 및 CF(Change Factor) 다운스케일 기법을 적용하여 각 기상관측소별 기상자료를 재구축하였으며, 미래 토지이용자료는 과거 토지이용자료를 이용하여 개선된 CA-Markov기법에 의해 전망하였다. 또한 미래 식생자료는 NOAA/AVHRR을 이용하여 구축한 과거의 월 NDVI와 평균온도와의 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오별 월 NDVI를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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