The homogeneity analysis of temporal (monthly, seasonal and annual) climate aridity index trend was accomplished for 43 climate measurement stations in South Korea. Furthermore, 43 stations were grouped into 9 different regions and the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends in each region and entire 9 regions were analyzed. For analysis, monthly, seasonal and annual climate aridity indexes of 43 study stations were estimated using precipitation and potential evapotranspiration calculated from FAO Penman-Monteith equation. The Mann-Kendall statistical test for significant trend was accomplished using the estimated climate aridity indexes and the results of trend test (Z scores) were used to analyze the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends. The study results showed the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends for individual and entire 9 regions. However, the homogeneity and the extent of aridity index trend showed different patterns temporally and regionally.
A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.
The seasonal forecast skill of tropical cyclones (TCs) in the Northern Hemisphere from the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal Forecast System version 6 (GloSea6) hindcast has been verified for the period 1993 to 2016. The operational climate prediction system at KMA was upgraded from GloSea5 to GloSea6 in 2022, therefore further validation was warranted for the seasonal predictability and variability of this new system for TC forecasts. In this study, we examine the frequency, track density, duration, and strength of TCs in the North Indian Ocean, the western North Pacific, the eastern North Pacific, and the North Atlantic against the best track data. This methodology follows a previous study covering the period 1996 to 2009 published in 2020. GloSea6 indicates a higher frequency of TC generation compared to observations in the western North Pacific and the eastern North Pacific, suggesting the possibility of more TC generation than GloSea5. Additionally, GloSea6 exhibits better interannual variability of TC frequency, which shows relatively good correlation with observations in the North Atlantic and the western North Pacific. Regarding TC intensity, GloSea6 still underestimates the minimum surface pressures and maximum wind speeds from TCs, as is common among most climate models due to lower horizontal resolutions. However, GloSea6 is likely capable of simulating slightly stronger TCs than GloSea5, partly attributed to more frequent 6-hourly outputs compared to the previous daily outputs.
Many studies on climate change and its impacts use a single climate scenario. However, one climate scenario may not accurately predict the potential impacts of climate change. We estimated temperature and precipitation changes by 2070 using 17 of the CMIP5 Global Climate Models (GCMs) and two emission scenarios for three spatial domains: the Asian continent, six East Asia countries, and South Korea. For South Korea, the range of increased minimum temperature was lower than for the ranges of the larger regions, but the range of projected future precipitation was higher. The range of increased minimum temperatures was between $1.3^{\circ}C$ and $5.2^{\circ}C$, and the change in precipitation ranged from - 42.4 mm (- 3.2%) and + 389.8 mm (+ 29.6%) for South Korea. The range of increased minimum temperatures was between $2.3^{\circ}C$ and $8.5^{\circ}C$ for East Asia countries and was between $2.1^{\circ}C$ and $7.4^{\circ}C$ for the Asian continent, and the change in precipitation ranged from 28.8 mm (+ 6.3%) and 156.8 mm (+ 34.3%) for East Asia countries and from 32.4 mm (+ 5.5%) and 126.2 mm (+ 21.3%) for the Asian continent. We suggest climate change studies in South Korea should not use a single GCM or only an ensemble climate model's output and we recommend to use GFDL-CM3 and INMCM4 GCMs to bracket projected change for use in other national climate change studies to represent the range of projected future climate conditions.
Climate change affects all components of the global environment system and, in turn, all components mutually interact and affect climate change through non-linear feedback processes. It is thus necessary to study the interaction between the climate and the environment, in order to comprehensively understand and predict climate and environment change. However, current relevant systems are limited to particular areas and do not sufficiently support the mutual linking of research studies. Therefore, this study develops prototype a GIS based integrated DB management system for supporting the climate and environment data storage, management and distribution. The integrated DB management system was developed using VB.NET languages and ArcObjects component. First, considering the demands of climate environment experts, the study areas are selected and the methods of data management and utilization were defined. In addition, a location-based GIS DB was created in order to aid in understanding climate change through visual representation. Finally, the integrated DB management system provides an efficient data management and distribution data and it creates synergistic effect on climate and environment study. It also contributes significantly to the comprehensive diagnosis and prediction of climate change and environment systems.
The issue of climate change, which calls for urgent and improved action by countries around the world, requires cooperation from the international community. Therefore, consistency among various policies on climate change is particularly important. This study analyzes the relationship between the implementation of SDGs and the scale of assistance in the field of climate change in order to see if there is consistency between domestic policy and aid policy to address climate change issues. An analysis of the correlation between the indices related to the domestic implementation of SDGs and ODA amounts in the field of climate change by OECD countries was conducted. As a result, there is a significant negative correlation between imported CO2 emissions and the portion of climate change ODA. On the other hand, the amount of CO2 emissions embodied in fossil fuel export is significantly positively correlated with the portion of ODA for climate change. Consistency between domestic and aid policies of OECD countries in the field of climate change is not sufficiently ensured, and climate change, the cross-cutting issue, is not being pursued in a consistent direction across national policy.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.2
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pp.32-43
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2014
To identify major causes of the global environment changes arising from extreme and unusual weather patterns occurring these days, and to foresee future environmental changes, it is highly important to shed light on the correlation between climate changes and global environment system. To investigate the correlation between climate changes and global environment system, it calls for establishing an integrated climate-environment DB for analyzing comparatively the data on climatic changes and global environment system. In the preceding studies, we researched an XML-based integrated climate-environment DB and developed a management system for the DB. However, the existing integrated climate-environment DB, designed and installed only for individual PCs, does not allow multiple users 'simultaneous access. Accordingly, it fails to systematically update and sharing data which is being generated continuingly. Hence, this study aims to develop an easy-to-use GIS-based integrated DB management system by improving the existing integrated climate-environment DB through the adoption of the client/server model. For this, this study collected and analyzed climate and environment data prior to designing and building a DBMS-based integrated DB. In addition, in order for multidisciplinary researchers to easily get access and apply the integrated DB, this study designed and developed a GIS-based integrated DB management system using a client/server model which facilitates connections with multiple PCs. The GIS-based integrated climate-environment DB management system makes it easier to efficiently manage and locate scattered climate-environment data. It is also expected that the DB system will bring the effects in saving time and cost by avoiding the overlapping generation of data in the areas of integrated climate-environment research.
This study was to analyze data of climate change impacts on social infrastructure using text-mining methodology, and to visualize the spatial information by integrating those with regional data layers. First of all, the study identified that the following social infrastructure; power, oil and resource management, transport and urban, environment, and water supply infrastructures, were affected by five kinds of climate factors (heat wave, cold wave, heavy rain, heavy snow, strong wind). Climate change impacts on social infrastructure were then analyzed and visualized by regions. The analysis resulted that transport and urban infrastructures among all kinds of infrastructure were highly impacted by climate change, and the most severe factors of the climate impacts on social infrastructure were heavy rain and heavy snow. In addition, it found out that social infrastructure located in Seoul and Gangwon-do region were relatively largely affected by climate change. This study has significance that atypical data in media was used to analyze climate change impacts on social infrastructure and the results were translated into spatial information data to analyze and visualize the climate change impacts by regions.
Although it is uncertain that the cause of changed pattern of the natural disaster related to water (i.e. flood and drought) is due to excessive carbon dioxide yielded from economic activity or the increased number of sunspots, it is apparent that there have been unusual climate change that directly affects the water resource management. Due to such a frequent unusual weather activities, there have been increased natural disaster and the most direct and major reason is considered as climate change. As we see, the climate change necessarily causes social costs. Especially, the effects on the water resource due to flood and drought take the considerable part of such costs. Therefore, this study is basic work to develop a new economic analysis technique to be used in pursuing appropriate adaptation project in field of the amount of cost damage through analysis of the effects of the climate change on the water resource. The models appeared in many reports for cost assessment of climate change were various (e.g., PAGE, DICE, AIM, IMAGE, MERGE, and etc.) and this report summarizes general characteristics of each model. To assess the effects of climate change of the water management, we defined the field of the water management on climate change. The results help post-study in field of the climate change's social-economic effect assessment, can be employed for the prioritizing process of the national fund's investment.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.33
no.12
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pp.3-10
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2017
Climate change not only has various impacts such as human shoes, economics, the environment, industry, etc. but the damage caused by this is also increasing, it is expected that severe damage will not occur without efforts to respond to climate change ing. Therefore, as the impact of climate change like the extreme weather phenomenon is dailyized and its strength tends to become stronger, as much as the mitigation measures of climate change, as a comparative effort to reduce the negative impact of climate change, adaptation to climate change is necessary. Especially when the damage caused by climate change (intense heat, torrential rain, cold wave and heavy snow etc.) as an institution responsible for the provision of public services such as public institutions, the socio-economic spread to the nation and the people The effect is very large. We confirmed the level of response to climate change for the entire public institution, and selected climate change risk which is relatively important for specific facilities and business establishments of public institutions, climate change adaptation measures We will try to utilize it as basic material of establishment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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