기후변화 정책 분석 모델 (PAGE, Policy Analysis of Greenhouse Effect)을 이용해 여러 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화의 피해 비용을 분석했다. 국내외 기후변화 영향에 관한 선행 연구 결과에 따르면 한국의 기후변화의 민감도는 경제 협력개발기구(OECD) 회원국들과 유사한 수준이 될 것으로 전망되었으나 구체적인 한국의 분야별 영향평가가 이루어져야 보다 정량적인 기후변화의 피해함수 추정이 가능할 것이다. 온실가스 배출량, 이산화황 배출량, 적응정책의 정도, 경제 성장, 인구 성장 등 많은 인자들이 기후변화로 인한 피해 정도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 PAGE 모델을 이용해 미래의 여러 상황에 따른 기후변화의 피해 정도를 알아보기 위하여 A2, B1, Kyoto, 3가지 시나리오에 대한 분석을 하였다. 만일 전 세계가 온실가스 감축을 위한 아무 대책도 실행하지 않는다면 2100년 한국은 약 3도 정도의 온도상승이 예측되고 이로 인해 12조에서 58조정도의 피해가 일어날 것으로 분석되었다. 1990년에서 2100년까지 기후변화로 인한 누적 피해비용은 약 143조에서 921조에 이를 것으로 분석되었다.그러나 이는 소수의 피해함수에 대한 연구결과만을 반영해 산정한 결과며 분야별로 더 많은 연구가 수행되어야 보다 신뢰도 높은 피해비용을 산정할 수 있다.
The surface ozone concentrations changes were investigated in response to climate change over the Korean peninsula for summertime using the global-regional one way coupled Integrated Climate and Air quality Modeling System (ICAMS). The future simulations were conducted under the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2 and B1 scenarios. The modeling system was applied for four 10-year simulations: 1996~2005 as a present-day case, 2016~2025, 2046~2055, and 2091~2100 as future cases. The results in this study showed that the mean surface ozone concentrations increased up to 0.5~3.3 ppb under the A2, but decreased by 0.1~10.9 ppb under the B1 for the future, respectively. However, its increases were lower than an increase of the average daily maximum 8-hour (DM8H) surface ozone concentrations which was projected to increase by 2.8~6.5 ppb under the A2. The DM8H surface ozone concentrations seem to be therefore far more affected by the climate and emissions changes than mean values. The probability of exceeding 60 ppb was projected to increase by 6~19% under the A2. In the case of B1, its changes were presented with an increase of 2.9% in the 2020s but no occurrence in the 2100s due to the effect of the reduced emissions. Future projection on surface ozone concentrations was generally shown to have almost the similar trend as the emissions of $NO_x$ and NMVOC.
In recent years, the effects of a possible climate change have been discussed in regard to wind loading on buildings and structures. Simple scenarios based on the assumption of global warming suggest an increase of storm intensities and storm frequencies and a possible re-distribution of storm tracks. Among recent publications, some papers seem to verify these scenarios while others deny the influence of climatic change. In an introductory step, the paper tries to re-examine these statements. Based on meteorological observations of a weather station in Germany, the existence of long-term trends and their statistical significance is investigated. The analysis itself is based on a refined model for the wind climate introducing a number of new basic variables. Thus, the numerical values of the design wind loads used in modern codes become more justified from the probabilistic point of view.
This paper provides a mathematical approach for estimating flood risks due to the effects of climate change by developing a one dimensional (1D) hydraulic model for the mountainous river reaches located close to the Yeongwol thermal power plant. Input data for the model, including topographical data and river discharges measured every 10 minutes from July $1^{st}$ to September $30^{th}$, 2013, were imported to a 1D hydraulic model. Climate change scenarios were estimated by referencing the climate change adaptation strategies of the government and historical information about the extreme flood event in 2006. The down stream boundary was determined as the friction slope, which is 0.001. The roughness coefficient of the main channels was determined to be 0.036. The results show the effectiveness of the riverbed widening strategy through the six flooding scenarios to reduce flood depth and flow velocity that impact on the power plant. In addition, the impact of upper Namhan River flow is more significant than Dong River.
Muhammad Abdullah Durrani;Rohma Raza;Muhammad Shakil;Shakeel Sabir;Muhammad Danish
Journal of Ecology and Environment
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제48권1호
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pp.96-109
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2024
Background: Khyber Pakhtunkhwa government initiated the Billion Tree Tsunami Afforestation Project including regeneration and afforestation approaches. An effort was made to assess the distribution characteristics of afforested species under present and future climatic scenarios using ecological niche modelling. For sustainable forest management, landscape ecology can play a significant role. A significant change in the potential distribution of tree species is expected globally with changing climate. Ecological niche modeling provides the valuable information about the current and future distribution of species that can play crucial role in deciding the potential sites for afforestation which can be used by government institutes for afforestation programs. In this context, the potential distribution of 8 tree species, Cedrus deodara, Dalbergia sissoo, Juglans regia, Pinus wallichiana, Eucalyptus camaldulensis, Senegalia modesta, Populus ciliata, and Vachellia nilotica was modeled. Results: Maxent species distribution model was used to predict current and future distribution of tree species using bioclimatic variables along with soil type and elevation. Future climate scenarios, shared socio-economic pathways (SSP)2-4.5 and SSP5-8.5 were considered for the years 2041-2060 and 2081-2100. The model predicted high risk of decreasing potential distribution under SSP2-4.5 and SSP5-8.5 climate change scenarios for years 2041-2060 and 2081-2100, respectively. Recent afforestation conservation sites of these 8 tree species do not fall within their predicted potential habitat for SSP2-4.5 and SSP5-8.5 climate scenarios. Conclusions: Each tree species responded independently in terms of its potential habitat to future climatic conditions. Cedrus deodara and P. ciliata are predicted to migrate to higher altitude towards north in present and future climate scenarios. Habitat of D. sissoo, P. wallichiana, J. regia, and V. nilotica is practiced to be declined in future climate scenarios. Eucalyptus camaldulensis is expected to be expanded its suitability area in future with eastward shift. Senegalia modesta habitat increased in the middle of the century but decreased afterwards in later half of the century. The changing and shifting forests create challenges for sustainable landscapes. Therefore, the study is an attempt to provide management tools for monitoring the climate change-driven shifting of forest landscapes.
Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.
최근 지속적인 가뭄으로 물 공급에 큰 어려움을 겪고 있으며, 이러한 극한 사상의 발생은 기후변화에 따라 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 본 연구는 기후변화에 따른 댐 운영 가뭄 취약성을 평가하고자, 보다 넓은 범위에서 미래 기후변화의 변동성을 반영할 수 있는 decision scaling 기법을 제안하였다. 충청남도 보령댐을 시범유역으로 선정하고 양적 신뢰도를 이용하여 평가한 결과, 보령댐의 가뭄 취약도는 도수로 반영 여부에 따라 95.80% 에서 98.13%까지 변동하였고, 기후변화에 매우 취약한 것으로 나타났다. 더불어 유전 알고리즘 기반 최적의 헤징룰을 산정하여 가뭄 취약성의 저감 효과를 분석하였고, 다양한 사회·경제적 변화에 대응하기 위해 세 가지 수요 시나리오(고수요, 저수요, 기준수요) 하에서 평가를 진행하였다. 양적 신뢰도와 극한가뭄 발생 빈도를 평가 기준으로 분석한 결과, 두 헤징룰은 K-water의 용수공급 조정기준 대비 저수요 시나리오에서 공급 안정도를 개선시킴으로써 극한가뭄에 적절히 대처할 수 있는 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
This study analyzed the change of flowout and suspend solid in Andong and Imha basin according to the climate change to develop evaluation index about turbid water occurrence possibility and to support the countermeasures for turbid water management using GIS-based Soil and Water Assessment Tools (SWAT). MIROC3.2 hires model values of A1B climate change scenario that were supplied by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) were applied to future climage change data. Precipitation and temperature were corrected by applying the output value of 20th Century Climate Coupled Model (20C3M) based on past climate data during 1977 and 2006 and downscaled with Change Factor (CF) method. And future climate change scenarios were classified as three periods (2020s, 2050s, 2080s) and the change of flowout and suspended solid according to the climate change were estimated by coupling modeled value with SWAT model.
미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 따라서 본 연구에서는 유역 모형으로 SWAT를 선정하고 낙동강 유역을 대상 유역으로 하여 기후변화로 인한 하천 유량의 영향을 분석하였다. 전지구기후모형(GCM: Global Climate Model)중 비교적 한반도의 기후 특성을 잘 재현하고 있는 호주(CSIRO: Mk3.0, 즉 CSMK) 모형과 캐나다(CCCma: CGCM3-T47, 즉 CT47) 모형의 A2, B1, A1B 시나리오를 SWAT 모형의 입력 자료로 활용하였다. 각 시나리오의 미래의 기온과 강우의 증가율을 분석하고 현재와 미래기후변화 시나리오에 따른 유량과 유량변동성을 연, 계절, 중기간으로 나누어 비교, 분석하였으며, 대부분의 지점에서 기온 및 유량이 증가하였으며 기후변화는 하천 및 호소의 수온상승과 유량변화에 큰 영향을 줄 것으로 예상되기 때문에 향후 본 연구의 결과를 토대로 기후변화에 따른 낙동강 유역의 유출량 증대로 인한 수공 구조물의 치수능력 증대 방안을 세워야 할 것이다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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