기후변화 시나리오는 기후변화 대응 연구의 기반이 되는 사항으로, 대용량 시공간 데이터로 구성되어 있다. 데이터의 관점에서는 1종의 시나리오가 약 83 기가바이트(Giga bytes) 이상의 대용량이며, 데이터 형식은 반정형으로 검색, 추출, 저장 및 분석 등 활용상 제약이 있다. 본 연구에서는 대용량, 다중시기 기후변화 시나리오의 활용을 편리하게 개선하기 위하여 공간정보 기반의 극단적 기후사상 분석 도구를 개발하였다. 또한, 개발된 도구를 RCP8.5 기후변화 시나리오에 적용하여 과거 발생한 집중호우 임계치가 미래 발생 가능한 시기와 공간에 대한 시범 분석을 수행하였다. 분석결과, 3일 누적 강우량 587.6 mm 이상인 날이 2080년대 약 76회 발생하는 것으로 분석되었으며, 집중호우는 국지적으로 발생하였다. 개발된 분석도구는 초기 설정부터 분석결과를 도출하는 전 과정이 단일 플랫폼에서 구현되도록 하였다. 더불어 상용 소프트웨어가 없어도 분석결과를 다양한 형식(웹 문서형식(HTML), 이미지(PNG), 기후변화 시나리오(ESR), 통계(XLS))으로 구현되도록 하였다. 따라서 본 분석도구 활용을 통해 기후변화에 대한 미래 전망이나 취약성 평가 등의 활용에 도움이 될 것으로 사료되며, 향후 제공될 기후변화 보고서에 따른 기후변화 시나리오 분석 도구 개발에도 사용될 것으로 기대된다.
RCP4.5와 RCP8.5 미래 기후 변화 시나리오자료와 참다래 궤양병 피해 예측 모형인 D-PSA-K, 미래 참다래 재배적지 지도를 활용하여 궤양병의 미래 피해를 예측하고 참다래 궤양병의 발생 변화의 경향성을 찾아 보았다. 병원 세균에 의한 감염이 충분히 있다는 가정 아래에서 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오의 2020년대와 2050년대에서 궤양병의 최대이병주율은 제주도와 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 지역에서 75% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 두 시나리오들 모두에서 월동기 저온 환경이 없다는 가정 아래에서의 참다래 궤양병에 의한 가지 피해량은 거의 모든 재배가능지에서 증가될 것으로 예측된 반면에 월동기 저온에 의한 가지 피해량 증가율은 거의 모든 재배가능지에서 감소할 것으로 예측되었다. 지역 및 시나리오별로 궤양병 피해의 증가 및 감소의 경향은 다르게 나타날 것으로 예측되었다. RCP4.5 시나리오에서 2050년대에 2020년대에 비하여 10% 이상 최대 이병주율의 증가가 일어날 것으로 예측된 참다래 재배 가능지는 전체 재배 가능지의 3.14%, RCP8.5 시나리오에서는 25.41%였다.
This study was to evaluate the potential climate change impact on watershed hydrological components of evapotranspiration, surface runoff, lateral flow, return flow, and streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). For Yongdam dam watershed (930 $km^2$), the SWAT model was calibrated for five years (2002-2006) and validated for three years (2004-2006) using daily streamflow data at three locations and daily soil moisture data at five locations. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R^2$) were 0.43-0.67 and 0.48-0.70 for streamflow, and 0.16-0.65 and 0.27-0.76 for soil moisture, respectively. For future evaluation, the HadGEM3-RA climate data by Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were adopted. The biased future data were corrected using 30 years (1982-2011, baseline period) of ground weather data. The HadGEM3-RA 2080s (2060-2099) temperature and precipitation showed increase of $+4.7^{\circ}C$ and +22.5 %, respectively based on the baseline data. The impacts of future climate change on the evapotranspiration, surface runoff, baseflow, and streamflow showed changes of +11.8 %, +36.8 %, +20.5 %, and +29.2 %, respectively. Overall, the future hydrologic results by RCP emission scenarios showed increase patterns due to the overall increase of future temperature and precipitation.
Climate change will make significant impact on species distribution in forest. Pinus koraiensis which is commonly called as Korean Pine is normally distributed in frigid zones. Climate change which causes severe heat could affect distribution of Korean pine. Therefore, this study predicted the distribution of Korean Pine and the suitable habitat area with consideration on uncertainty by applying climate change scenarios on an ensemble model. First of all, a site index was considered when selecting present and absent points and a stratified method was used to select the points. Secondly, environmental and climate variables were chosen by literature review and then confirmed with experts. Those variables were used as input data of BIOMOD2. Thirdly, the present distribution model was made. The result was validated with ROC. Lastly, RCP scenarios were applied on the models to create the future distribution model. As a results, each individual model shows quite big differences in the results but generally most models and ensemble models estimated that the suitable habitat area would be decreased in midterm future(40s) as well as long term future(90s).
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.
The climate projection with a high spatial resolution is required for the studies on regional climate changes. The Korea Meteorological Administration (KMA) has provided downscaled RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios over Korea with 1 km spatial resolution. If there are additional climate projections produced by dynamically downscale, the quality of impacts and vulnerability assessments of Korea would be improved with uncertainty information. This technical note intends to instruct the methods to downscale the climate projections dynamically from the Community Earth System Model (CESM) to the Weather Research and Forecast (WRF) model. In particular, here we focus on the instruction to utilize CAM2WRF, a sub-program to link output of CESM to initial and boundary condition of WRF at Linux platform. We also provide the example of the dynamically downscaled results over Korean Peninsula with 50 km spatial resolution for August, 2020. This instruction can be helpful to utilize global scale climate scenarios for studying regional climate change over Korean peninsula with further validation and uncertainty/bias analysis.
According to the standard guidelines of design flood (MLTM, 2012; MOE, 2019), the design flood is calculated based on past precipitation. However, due to climate change, the frequency of extreme rainfall events is increasing. Therefore, it is necessary to analyze future floods' volume by using climate change scenarios. Meanwhile, the standard guideline was revised by MOE (Ministry of Environment) recently. MOE proposed modified Huff distribution and new CN (Curve Number) value of forest and paddy. The objective of this study was to analyze the change of flood volume by applying the modified Huff and newly proposed CN to the probabilistic precipitation based on SSP and RCP scenarios. The probabilistic rainfall under climate change was calculated through RCP 4.5/8.5 scenarios and SSP 245/585 scenarios. HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System) was simulated for evaluating the flood volume. When RCP 4.5/8.5 scenario was changed to SSP 245/585 scenario, the average flood volume increased by 627 ㎥/s (15%) and 523 ㎥/s (13%), respectively. By the modified Huff distribution, the flood volume increased by 139 ㎥/s (3.76%) on a 200-yr frequency and 171 ㎥/s (4.05%) on a 500-yr frequency. The newly proposed CN made the future flood value increase by 9.5 ㎥/s (0.30%) on a 200-yr frequency and 8.5 ㎥/s (0.25%) on a 500-yr frequency. The selection of climate change scenario was the biggest factor that made the flood volume to transform. Also, the impact of change in Huff was larger than that of CN about 13-16 times.
Significant warming by anthropogenic influences over Korea is analyzed using CMIP5 projections (monthly mean, maximum and minimum temperatures) from RCP 8.5, 4.5, and 2.6 scenarios. Time of emergence (TOE) in JJA and DJF is chosen as the year when the magnitude of warming against the natural climate variability satisfies S/N>2 in 80% of the models in this study. Significant emergence in JJA is expected to appear in 2030s in three RCP scenarios, earlier than TOE in DJF. In DJF, TOE is expected to be 2040s in RCP 8.5 and is delayed in 2060s, 2080s in RCP 4.5, 2.6, respectively. Later emergence in low emission scenarios implies an importance of climate change mitigation consistent with previous studies. Maximum and minimum temperatures show similar results to the case of mean temperature. ToE is found to be affected by the amplitude of natural variability by season, variables and model spread, which requires further understanding.
In this study, a comparative analysis between an electric heat pump cooling system and a hybrid desiccant cooling system is conducted. Desiccant cooling is a thermal driven system with potentially lower electric power consumption than electric heat pump. Hybrid desiccant cooling system simulation includes components such as a desiccant rotor, direct and indirect evaporative coolers, heat exchangers, fans, and a heat pump system. Using dynamic simulations by climate conditions, house cooling temperatures and power consumption for both systems are analyzed for 16 days period in the summer season under climate scenarios for the year 2100 prediction. The results reveal that the hybrid desiccant cooling system exhibits a 5-18% reduction in electric consumption compared to the heat pump system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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