본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.
This study was performed to investigate the ecosystem service patterns in relation to climate change acceleration utilizing big data analysis. This study aimed to use big data analysis as one of the network of views to identify convergent thinking in two fields: climate change and ecosystem service. The keywords were analysed to ascertain if there were any differences in the perceiving problems, policy direction, climate change implications, and regional differences. In addition, we examined the research keywords of each continent, the centre of ecosystem service research, and the topics to be referred to in domestic research. The results of the analysis are as follows: First, the keyword centrality of climate change is similar to the detailed indicators of The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regulations, content, and non-material ecosystem services. Second, the cross-analysis of terms in two journals showed a difference in value-oriented point; the Ecosystem Service Journal identified green infrastructure as having economic value, whereas the Climate Change Journal perceives water, forest, carbon, and biodiversity as management topics. The Climate Change Journal, but not the former, focuses on future predictions. Third, the analysis of the research topics according to continents showed that water and soil are closely related to the economy, and thus, play an important role in policy formulation. This disparity is due to differences in each continent's environmental characteristics, as well as economic and policy issues. This fact can be used to refer to the direction of research on ecosystem services in Korea. Consistent with the recent trend of expanding research regarding the impacts of climate change, it is necessary to study strategies to scientifically predict and respond to the negative effects of climate change.
This study was conducted to predict greenhouse gas (GHG) emission from a radish field by future climate change scenario. A radish field located at Chuncheon-si Gangwon-do was selected, and A1B Special Report on Emission Scenario (SRES) of the IPCC (Intergovernmental panel on climate change) was applied to simulate the future potential climate change. Rainfall and temperature data were predicted to be increased by 8.4 % and 1.9 % in 2040s, 35.9 % and 27.0 % in 2060s, 19.2 % and 30.8 % in 2090s, respectively, compared to the climate data in 2010s. The $N_2O$, $CO_2$, and $CH_4$ emission were estimated to be increased by 0.4 up to 2.4 kg/ha/yr, by 500.5 up to 734.5 kg/ha/year, and by 29.4 up to 160.4 kg/ha/yr, which were resulted from the global warming potential (GWP) of 14.5~21.7 $CO_2$/ha/year caused by the amount changes of rainfall, temperature, manure amendment, and fertilizer applied in fields. One distinct feature of the study result was that the changes of $N_2O-N$, $CH_4-C$ and $CO_2-C$ with future potential climate change simulation were varied by soil texture. Therefore it was concluded that there is a need to apply appropriate amount of manure amendment needs and to consider soil texture as well.
Satellite data, with sea surface temperature(557) by NOAA and sea level(SL) by Topex/poseidon, are used to estimate characteristics on the variations and correlations of 557 and SL in the East Asian Seas from January 1993 through May 1998. We found that there are two climatic characteristics in the East Asian seas the oceanic climate, the eastern sea of Japan, and the continental climate, the eastern sea of China, respectively. In the oceanic climate, the variations of SL have the high values in the main current of Kuroshio and the variations of 557 have not the remarkable seasonal variations because of the continuos compensation of warm current by Kuroshio. In the continental climate, SL has high variations in the estuaries(the Yellow River, the Yangtze River) with the mixing the fresh water and the saline water in the coasts of continent and 557 has highly the seasonal variations due to the climatic effect of continents. In the steric variations of summer, the eastern sea of Japan, the East China Sea and the western sod of Korea is increased the sea level about 10~20cm. But the Bohai bay in China have relatively the high values about 20~30cm due to the continental climate. generally the trends of SST and SL increased during all periods. That is say, the slopes of 557 and SL Is presented 0.29$^{\circ}C$/year and 0.84cm/year, respectively. The annual and semi-annual amplitudes have a remarkable variations in the western sea of Korea and the eastern sea of Japan. In the case of the annual peaks, there appeared mainly In the western sea of Korea and the eastern sea of .Japan because of the remarkable variations of SL associated with Kuroshio. But in the case of the semi-annual peaks, there appeared in the eastern sea of Japan by the influence of current, and in the western sea of Korea by the influence of seasonal temperature, respectively. From our results, it should be believed that 557 and SL gradually Increase in the East Asian seas concerning to the global warming. So that, it should be requested In the international co-operation against In the change of the abnormal climate.
Park, Seon Uk;Koo, Kyung Ah;Seo, Changwan;Hong, Seungbum
Journal of Ecology and Environment
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제41권11호
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pp.310-317
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2017
Background: Many studies about climate-related range shift of plants have focused on understanding the relationship between climatic factors and plant distributions. However, consideration of adaptation factors, such as dispersal and plant physiological processes, is necessary for a more accurate prediction. This study predicted the future distribution of marlberry (Ardisia japonica), a warm-adapted evergreen broadleaved shrub, under climate change in relation to the dispersal ability that is determined by elapsed time for the first seed production. Results: We introduced climate change data under four representative concentration pathway (RCP 2.6, 4.5, 6.0, and 8.5) scenarios from five different global circulation models (GCMs) to simulate the future distributions (2041~2060) of marlberry. Using these 20 different climate data, ensemble forecasts were produced by averaging the future distributions of marlberry in order to minimize the model uncertainties. Then, a dispersal-limited function was applied to the ensemble forecast in order to exam the impact of dispersal capacity on future marlberry distributions. In the dispersal-limited function, elapsed time for the first seed production and possible dispersal distances define the dispersal capacity. The results showed that the current suitable habitats of marlberry expanded toward central coast and southern inland area from the current southern and mid-eastern coast area in Korea. However, given the dispersal-limited function, this experiment showed lower expansions to the central coast area and southern inland area. Conclusions: This study well explains the importance of dispersal capacity in the prediction of future marlberry distribution and can be used as basic information in understanding the climate change effects on the future distributions of Ardisia japonica.
The red imported fire ant is considered one of the most notorious invasive species because of its adverse impact on both humans and ecosystems. Public concern regarding red imported fire ants has been increasing, as they have been found seven times in South Korea. Even if red imported fire ants are not yet colonized in South Korea, a proper quarantine plan is necessary to prevent their widespread distribution. As a basis for quarantine planning, we modeled the potential distribution of the red imported fire ant under current climate conditions using six different species distribution models (SDMs) and then selected the random forest (RF) model for modeling the potential distribution under climate change. We acquired occurrence data from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and bioclimatic data from WorldClim. We modeled at the global scale to project the potential distribution under the current climate and then applied models at the local scale to project the potential distribution of the red imported fire ant under climate change. Modeled results successfully represent the current distribution of red imported fire ants. The potential distribution area for red imported fire ants increased to include major harbors and airports in South Korea under the climate change scenario (RCP 8.5). Thus, we are able to provide a potential distribution of red imported fire ant that is necessary to establish a proper quarantine plan for their management to minimize adverse impacts of climate change.
The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.
우리나라 지자체별 기후변화적응과 연관된 필요한 기초 자료를 생산하고 관리하는 도구로서 CCGIS(Climate Change Adaptation Toolkit based on GIS)를 개발하였다. CCGIS 개발의 주요 목적은 기후변화적응대책을 위해 필요한 중요한 정보와 데이터들을 제공할 뿐만 아니라, 기후변화적응 대책 마련에 필요한 기후변화 취약성 지수를 산정하는 데 있다. 본 논문에서는 CCGIS에 탑재된 기후 및 대기환경모델로 모의된 2000년과 2020년, 2050년, 2100년의 IPCC SRES(A2, B1, A1B, A1T, A1FI, A1 시나리오) 배출량 시나리오별 현재 및 미래 기후 자료를 생산하고, 이를 토대로 기후변화 적응에 필요한 자료를 제공하고, 표출하는 과정을 기술하였다. 아울러 한반도 지자체를 대상으로 CCGIS를 이용한 기후변화 취약성지수의 특성과 공간 분포, 그리고 그 산출 과정을 설명하고, 그 활용성을 논하였다.
Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.
국제기후변화협약 및 정부의 저탄소 정책은 기본적으로 과학이 제시한 이산화탄소 증가에 대한 기후민감도에 근거해야 한다. 그러나 기후민감도의 추정치는 현재까지 연구 단위별로 차이가 커서, 이에 대한 과학적 배경, 한계, 전망을 고찰할 필요가 있다. 본 연구에서는 지금까지의 기후민감도에 대한 국내외 연구 결과를 객관적으로 종합하여 검토한다. 기후민감도를 결정하는 것은 대기와 지면의 각종 물리과정에 의한 기후피드백 작용이며, 이 중 특히 태양 단파복사량을 조절하는 구름, 해빙과 관련된 물리과정은 불확실성이 가장 커서, 부정확한 민감도 추정을 야기하는 것으로 보인다. 이 때문에, 최근 인공위성 자료를 이용하여 추정한 기후민감도는 기후모델들이 갖는 범위(대기 중 이산화탄소 2배 증가당 지구평균기온 2-5 K 증가)에 들거나, 그보다 훨씬 작은 값을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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