The uncertainty of climate scenarios, as initial information, is one of the significant factors among uncertainties of climate change impacts and vulnerability assessments. In this sense, the quantification of the uncertainty of climate scenarios is essential to understanding these assessments of impacts and vulnerability for adaptation to climate change. Here we quantified the precision of surface temperature of ensemble scenarios (high resolution (1km) RCP4.5 and 8.5) provided by Korea Meteorological Administration, with spatiotemporal variation of the standard deviation of them. From 2021 to 2050, the annual increase rate of RCP8.5 was higher than that of RCP4.5 while the annual variation of RCP8.5 was lower than that of RCP4.5. The standard deviations of ensemble scenarios are higher in summer and winter, particularly in July and January, when the extreme weather events could occur. In general, the uncertainty of ensemble scenarios in summer were lower than those in winter. In spatial distribution, the standard deviation of ensemble scenarios in Seoul Metropolitan Area is relatively higher than other provinces, while that of Yeongnam area is lower than other provinces. In winter, the standard deviations of ensemble scenarios of RCP4.5 and 8.5 in January are higher than those of December. Especially, the standard deviation of ensemble scenarios is higher in the central regions including Gyeonggi, and Gangwon, where the mean surface temperature is lower than southern regions along with Chungbuk. Such differences in precisions of climate ensemble scenarios imply that those uncertainty information should be taken into account for the implementation of national climate change policy.
Two types of responses to climate change exist. First is climate mitigation which includes efforts of reducing CO2 and GHG emissions. Second response is climate adaptation process which is establishing climate resilience in the supply chain. The two are inherently different since mitigation strategy focus on eliminating the source of climate change and is long term in nature but adaptation strategy is moderating the impact of potential or current climate change. In order to embed climate resilience in the supply chain, mitigation strategies and adaption strategies must be implemented simultaneously. Corporation's adaptation to climate change related natural disaster can be seen as a response that includes mitigation and adaptation strategies simultaneously. A comprehensive climate change resilience supply chain approach has to be developed. This paper illustrated guidelines and adaptation process framework businesses can utilize in order to build climate resilience. Screening process before the actual assessment of risk was introduced as well as the whole adaptation process of establishing information system and strengthening climate-related operational flexibility.
본 연구는 텍스트마이닝 기법을 사용하여 사회기반시설에 대한 기후변화 영향 데이터들을 추출 및 분석하고, 이들을 행정구역 공간정보와 연계하여 분석 표출하고자 하였다. 우선 전력시설, 교통 도시기반시설, 유류 자원관리시설, 환경시설, 용수공급시설의 사회기반시설 중 다섯 가지(폭염, 한파, 호우, 대설, 강풍) 기후 요소로부터 영향을 많이 받은 시설을 파악하고, 각 시설별로 주요한 영향을 미치는 기후 요소를 분석하였다. 사회기반시설의 기후변화 영향은 시설의 위치에 영향을 받을 것으로 기대되어, 사회기반시설 기후변화 영향을 지역 중심으로 비교 분석 및 시각화 하였다. 연구 결과, 사회기반시설 중 교통 도시기반시설이 기후변화 영향을 가장 많이 받았으며, 사회기반시설에 대한 기후변화 영향은 주로 호우와 대설에 의해 발생하는 것으로 확인되었다. 사회기반시설 기후변화 영향의 공간정보를 분석 및 표출한 결과, 강원도와 서울 지역에 위치한 사회기반시설들이 기후변화 영향을 상대적으로 많이 받은 것으로 나타났다. 본 연구는 텍스트마이닝을 통해 사회기반시설 기후변화 영향에 대한 비정형화된 정보를 추출 및 처리하여 분석하고, 이를 공간정보로 표출 시도하였다는 점에서 의미가 있다.
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.
According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the resent supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPPC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea.
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.
본 연구의 목적은 IPCC A1B 온실가스 배출 시나리오에 따른 전지구 기후모형(global climate model, GCM)을 바탕으로 구축된 KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model)을 GIS를 활용하여 규모 상세화 기법을 개발하고 검증을 통하여 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이는 것이다. 연구지역은 남한 전역이며, 연구 대상 기간은 1971년부터 2100년까지이다. KMA-RCM의 규모 상세화 결과의 최적화를 위해 GIS 공간보간기법 중 기온에는 Co-Kriging, 강우에는 IDW을 활용하여 고도에 따른 기온 감율을 적용하였다. 최종 연구 결과로 총 1971년도부터 2100년의 월별 평균 기온 및 강우량이 도출되었다. 평균기온의 경우 130년 동안 $1.39^{\circ}C$ 상승하고, 강우량의 경우 271.23mm가 증가하는 것으로 파악되었다. 본 연구결과의 검증을 위하여 2001년부터 2010년까지 75개 자동기상관측지점(automated weather station, AWS) 실측자료와 동기간의 미래 기후예측값과의 상관관계를 분석하였다. 평균기온의 경우 상관계수가 0.98로 매우 높게 나타났으며 강우량의 경우 0.56으로 기온에 비해 상관관계가 낮게 분석되었다. 본 연구에서는 기존의 기후변화 시나리오 규모 상세화 연구에서 사용되던 GIS 방법론을 고도에 따른 기온감율을 적용하는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 보다 현실성 높은 지역적 규모의 미래 기후변화 시나리오를 구축하고 이의 불확실성을 줄이기 위하여 연구를 진행하였다.
병성천의 기후변화에 대한 영향을 평가하기 위하여 CGCM 3.1 T63의 A2 시나리오를 미래기후정보로 선택하였으며, CGCM으로부터 획득된 강수자료를 비롯한 미래기후자료는 다지점 강수발생기를 통하여 지역기후자료로 규모내림되어졌다. 상기 규모내림된 기후자료는 병성천의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 SWAT모형의 입력자료로 사용되었다. 간단한 민감도분석의 결과로서, 대기 중 이산화탄소 농도의 증가는 증발산량의 감소와 토양수분의 증가를 유발하여 유출량을 증가시키는 작용을 하는 것으로 분석되었다. 수문반응은 강수의 변화와 동조되어 2021-2030년의 경우 유출량 감소가 예측되었으며, 2051-2060년의 경우 봄철 유출량 감소와 여름철 유출량 증가가 예측되었다. 토사유출량 또한 수문반응과 유사한 반응을 보임을 확인하였으나, 총 질소와 같은 영양물질은 반드시 수문반응과 비슷한 반응을 보이진 않음을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에서 사용된 GCM-규모내림과정-유역모형의 적용과 같은 다중모형화분석에는 각각의 모형화과정에서 많은 불확실성이 내재되어 있음에 유의하여야 할 것이다.
This study was conducted to determine the phototactic response of Paratlanticus ussuriensis to different wavelength of light by the use of LEDs and to provide a basic information for developing an improved trap with the longer trapping efficiency to control environment-friendly this katydid. P. ussuriensis were attracted to the single LED light source, especially, blue and white. For the multiple LED light sources, the movement of P. ussuriensis was not significantly different among LED-light bands. Overall, P. ussuriensis had a tendency to move to light source although they were not attracted to a specific wavelength of light. These methods may be used as information for conducting a phototactic response of other insects.
IT project teams are composed of experts from various domains with different backgrounds, such as business and technologies. Thus, enhancing knowledge sharing and increasing team social capital are critical for the success of the project. This study examines the relationship among the team social capital, team climate and team performance. A research model and hypotheses are developed from literature review and empirically validated. The research model consists of team social capital, team climate and team performance. Specifically, team social capital, as antecedents, wasconceptualized asinternal and external differentiated by team boundary, and team climate is conceptualized as innovative climate and supportive climate. Using measures adopted from previous studies, 166 data points were collected to test the research model and related hypotheses. PLS data analysis indicated that internal and external social capitalhave positive effect on innovative climate while internal social capital has a positive effect on supportive team climate. The innovative and supportive climate has significant effect on the team performance. Based on the results, we proposed several team management skills for IT project managers. Theoretical constributions are discussed at the end with limitations and further studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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