This study focuses on clothing as one of the most seasonal products and investigates consumer behavior related to climate change adaptation. This study addressed four objectives: (1) to identify the clothing behavior of consumers for the adaptation to climate change; (2) to identify the effects of fashion involvement and climate sensitivity on clothing attitude for the adaptation to climate change; (3) to identify the effect of clothing purchase time on climate sensitivity and clothing attitude for the adaptation to climate change; and (4) to identify the effect of consumer demographics on climate sensitivity and clothing attitude for the adaptation to climate change. A survey questionnaire was developed and implemented to collect data for measuring clothing involvement, fashion involvement, and climate sensitivity. In addition, clothing involvement, clothing assortment needs, and clothing worn for the adaptation to climate change were measured. A total of 349 responses were analyzed by t-test, ANOVA and path analysis with SPSS18.0. The results of the analysis are as follows. Changes in temperature were considered more important than changes in weather for the functional needs of clothing, purchase needs, and assortment items needs. The assortment items wearing for the adaptation to climate change varied depending on the temperature and weather. Fashion involvement directly influenced clothing assortment needs and indirectly influenced the clothing worn for the adaptation to climate change. In terms of clothing purchase time, those purchasing clothing before the season begins, tended to have a high fashion involvement and clothing attitude for the adaptation to climate change. Those in their twenties and single, tended to be more sensitive to climate change. This study also discusses the implications for merchandising strategies.
보리 생육모형인 DSSAT의 CERES-Barley를 적용하여, 한반도 A1B 기후변화시나리오에 따른 겉보리의 잠재생산량을 평가하였다. 생육 모의 지역은 30년 평년의 기상자료가 구축되어 있는 56개 지역으로 하였고, 생육 모의 연도는 기준연도(1971~2000년)와 3가지 미래 30년 평년(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년)으로 하였다. 그리고 온도효과 분석(온도 변화, $CO_2$ 농도 고정), $CO_2$효과 분석(온도 고정, $CO_2$ 농도 변화), 온난화효과 분석(온도 및 $CO_2$ 농도 변화) 등 3가지 생육모의 환경으로 구분하여 기후변화에 따른 겉보리의 잠재생산성 영향을 평가하였다. CERES-Barly 모형은 국내 겉보리의 발육단계뿐 아니라 수량을 실제 관측값과 아주 유사하게 모의하여($R^2=0.84$), 기후변화에 따른 겉보리의 잠재생산성 변화 예측에 활용하는데 무리가 없다고 판단되었다. 생육 모의 조건별 결과를 나타내면, (1) 온도효과 분석에서, 미래의 온도상승이 상대적으로 낮은 2011~ 2040년 생육 모의 연도의 잠재수량은 기준년도와 비슷한 반면에, 온도상승 정도가 큰 2041~2070, 2071~2100년의 미래 기후조건에서는 잠재수량이 기준년도에 비해 각각 6, 20%씩 감소하였다. 다음으로, (2) $CO_2$ 효과 분석에서, 3가지 미래 기후조건(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년)에서 겉보리의 평균 잠재수량이 기준년도에 비해 각각 12, 28, 43%씩 증가하였다. 마지막으로 (3) 온난화효과 분석에서, 미래 생육 모의 연도별(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년) 잠재수량은 기준년도에 비해 각각 13, 21, 19%씩 증가하였다.
In the context of the Ministry of Environment's 2022 Climate Change Adaptation Plan for Public Institutions, public sewage treatment plants are one of the important targets for climate change response aimed at sustainable water management. In this study, it is applied a modified methodology to four water regeneration centers (public sewage treatment facilities) in charge of sewage treatment in Seoul to analyze the impacts and risks of climate change and discuss priorities for adaptation measures. The results of the study showed that heavy rains, heat waves, and droughts will be the key impacts of climate change, and highlighted the need for measures to mitigate these risks, especially for facility managers.
기후변화는 환경 분야에서 가장 주목받는 화두이며, 인류에게 직면한 가장 도적적인 과제이다. 이러한 문제를 해결하는 방법은 다양하지만, 우리나라의 경우 국가 차원의 1~2차 국가기후변화 적응대책을 수립하고, 각 광역 및 기초 지자체의 기후변화 적응 시행대책 수립을 의무화하고 있다. 기후변화 취약성 평가는 기후변화 적응 시행대책을 수립함에 있어 필수적인 역할을 담당한다. 그러나 취약성 평가는 다양한 영향인자의 복합적 연산을 통해 도출됨으로 개별적인 평가를 수행하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 기초 및 광역 지자체 차원에서 활용 가능한 웹기반 기후변화 취약성 평가 지원도구(VESTAP)를 개발하였다. VESTAP은 크게 지표 DB와 취약성 평가 및 표출 도구로 구성되어 있다. 지표 DB는 RCP(Representative Concentration Pathways) 4.5와 8.5로 모의된 총 455개의 미래 기후자료, 대기 환경자료, 기타 인문사회통계 자료와 그에 따른 메타데이터 정보를 포함한다. 표출 도구는 각 취약성 평가의 결과에 대한 공간분포, 편향성, 도표화 등 다양한 분석 기능을 제공함으로써 편의성을 극대화 하였다. VESTAP를 활용하여 세종특별자치시에 대한 미세먼지에 의한 건강 취약성 평가를 시범적으로 수행하였으며, 부강면이 상대적으로 취약성이 가장 높은 수치를 나타냈다. 개발된 도구를 활용하여 각 지자체는 보다 쉽고, 편리하게, 그리고 과학적 증거에 기반한 기후변화 적응 시행대책을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 수자원 상황을 평가하기 위하여 기존에 개발된 물 빈곤지수에 지역적 기후변동성 및 홍수피해를 평가할 수 있는 세부지표를 추가한 기후 변동성지수를 개발하여 국내에 적용하였다. 물이용 평가에 초점이 맞추어진 물 빈곤지수 세부지표를 선정하고 지역적 특성에 따른 치수 및 기후변동성 내용이 추가된 지역별 특성인자를 선정하여 1998년부터 2007년까지 물 빈곤지수와 기후 변동성지수에 대한 분석을 실시하여 지역별 변동성을 평가하고 물 부문 정책, 투자 및 적용에 대한 우선순위를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 물 빈곤지수는 복지 수준과 물이용간의 관련성을 나타낼 수 있으며 치수와 기후변동성을 함께 고려하여 지역별 특성인자를 추가한 기후 변동성지수는 물이용에 영향을 미치는 인자와 치수 및 기후변화를 함께 고려할 수 있으므로, 지역별로 기후변화에 대응하는 물이용뿐만 아니라 홍수관리에도 사용할 수 있을 것이다.
부산은 서울, 대구 등 내륙도시와는 달리 도시화 과정에 수역의 매립이 포함되어 있어 도시화에 의한 도시기후변화에도 매립의 영향이 있을 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 한국의 3대 도시인 서울, 부산, 대구의 기후변화요인과 70여 년간의 기상데이터를 비교ㆍ분석하여 부산의 기후변화 특성 및 매립과 기후변화의 관련성에 대해 검토하였다. 그 결과 부산에서 매립이 진행되었다는 점을 제외하면 서울, 부산, 대구의 기후변화 요인에는 큰 차이가 없지만 서울, 대구의 경우는 도시화가 진행됨에 따라 최저기온의 연평균 상승이 현저한 것에 비해 부산은 매립이 진행된 시기에 최고기온의 연평균 상승이 현저함을 밝혔다.
Since the terrain of Korea is complex, micro- as well as meso-climate variability is extreme by locations in Korea. In particular, air temperature of agricultural fields is influenced by topographic features of the surroundings making accurate interpolation of regional meteorological data from point-measured data. This study was carried out to compare spatial interpolation methods to estimate air temperature in agricultural fields surrounded by rugged terrains in South Korea. Four spatial interpolation methods including Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, Ordinary Kriging (with the temperature lapse rate) and Cokriging were tested to estimate monthly air temperature of unobserved stations. Monthly measured data sets (minimum and maximum air temperature) from 588 automatic weather system(AWS) locations in South Korea were used to generate the gridded air temperature surface. As the result, temperature lapse rate improved accuracy of all of interpolation methods, especially, spline showed the lowest RMSE of spatial interpolation methods in both maximum and minimum air temperature estimation.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다. 반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고려할 필요가 있다.
본 연구에서는 미국에서 개발되어 IBSNAT(International Benchmark Site Network for Agrotechnology Transfer) 사업에 의해 국제적으로 널리 보급된 DSSAT 패키지(CERES-Rice 모형)의 최근 윈도우 버전(DSSAT v4)을 국내에 도입하여, 우리나라 벼 품종과 기상요소, 그리고 국립농업과학원의 정밀농업토양자료 등을 적용하여, 출수생태형별 품종유전모수를 추정한 후, GCM 기후시나리오에 따른 벼 생육 및 생산량의 변동을 시뮬레이션 방법으로 평가하였다. 온도가 상승함에 따라 출수 기간은 단축하는 것으로 조사되었다. 온도가 $2^{\circ}C$ 상승하였을 때는 7~8일 단축되는 것으로 모의되었고, $5.2^{\circ}C$ 상승하는 UKMO 기후시나리오를 적용하면 최대 16~18일 단축되는 것으로 추정되었다. 출수 기간은 출수생태형의 구분 없이 온도 상승에 따라 비슷하게 단축되는 것으로 분석되었지만, 벼 등숙 기간의 변화는 출수생태형에 따라 다른 경향을 나타내었다. 즉, 생육 기간이 길은 중만생종의 출수 기간은 온도 상승 정도에 따라 14~18일 짧아졌는데 반하여, 생육 기간이 짧은 조생종의 경우에는 1~3일 짧아져, 단축 정도가 상대적으로 적은 것으로 조사되었다. 온도가 30년 평년 기후(1971~2000년)보다 $2^{\circ}C$와 $3^{\circ}C$ 상승하는 조건에서, 전국적인 평균 벼 수량은 평년 기후에 의해 추정된 것보다 각각 4.5%와 8.2% 감소하는 것으로 전망되었고, $CO_2$ 배증에 따라 온도 상승을 가장 높게 예측하는 UKMO 전지구 기후변화모델을 적용하여, 전국적으로 벼 수량을 모의하였을 때는 평년기후에 적용하여 추정한 수량보다 전국 평균 14.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 온난화로 인한 등숙 기간의 단축뿐 아니라 고온에서의 임실율 저하, 그리고 야간고온에 의한 호흡손실 때문인 것으로 판단된다. 따라서 지역별 정밀농업기후 추정과 이에 근거한 최적 품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육 기간의 조절 등 온난화 대응기술의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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