본 연구에서는 일단위로 제공되는 RCP 시나리오를 Poisson Cluster 기법을 활용하여 시간강우량으로 생성할 수 있는 모형을 개발하는데 목적이 있다. 일반적으로 시간단위 강우량의 경우 수자원 설계 또는 강우-유출 분석시 가장 기본이 되는 입력 자료로서 이에 대한 모의기법 확립이 기후변화에 따른 수문학적 영향 검토의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소이다. 그러나 국내 다수 연구를 살펴보면 기후변화 시나리오의 시 공간적 상세화 기법을 활용한 일단위 상세화 연구는 다수 존재하였지만, 일단이 이하의 시간적 규모에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 시단위 상세화 기법시 일반적으로 사용되고 있는 Poisson Cluster 기법을 활용하여 국내 실정에 맞는 시단위 상세화 기법을 개발고자 한다. 본 연구에서는 RCP 시나리오를 시단위강우량 자료로 생성하기 위해 다음과 같은 연구를 진행하였다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP($27km{\times}27km$) 시나리오를 활용하였으며, 1km 격자 단위로 시공간적 상세화 기법을 수행하였다. 둘째, 시공간적으로 상세화 된 자료를 Poisson Cluster 기법을 기반으로 시간단위 자료를 생성하였으며, 기본적인 통계치(평균, 분산, 왜곡도 등)를 활용하여 관측값과 비교 분석 하였다. 마지막으로, 미래 기후변화 시나리오를 동일한 방법으로 시간단위 자료를 생성하고 연 최대값을 추출하여 빈도해석을 통해 미래 극치 확률강우량을 평가하였다. 본 연구 결과 시간단위 자료를 제공함으로써 미래 수자원 설계 및 영향평가를 효과적으로 수행할 것으로 기대되며, 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Reactor Coolant Pump (RCP) is core part of nuclear power plant to provide the forced circulation of reactor coolant for the removal of core heat. Properly monitoring vibration of RCP is a key activity of a successful predictive maintenance and can lead to a decrease in failure, optimization of machine performance, and a reduction of repair and maintenance costs. Here, we developed real-time RCP Vibration Analysis System (VAS) that web based platform using NoSQL DB (Mongo DB) to handle vibration data of RCP. In this paper, we explain how to implement digital signal process of vibration data from time domain to frequency domain using Fast Fourier transform and how to design NoSQL DB structure, how to implement web service using Java spring framework, JavaScript, High-Chart. We have implement various plot according to standard of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and it can show on web browser based on HTML 5. This data analysis platform shows a upgraded method to real-time analyze vibration data and easily uses without specialist. Furthermore to get better precision we have plan apply to additional machine learning technology.
지구온난화는 산림 생산성을 증가시켜 토양으로의 탄소 유입량을 늘리는 한편 토양호흡량을 증가시켜 토양으로부터의 탄소 유출량도 늘리기 때문에, 온도변화에 의한 미래 토양탄소 저장량의 변화 경향은 불확실하다. 따라서 본 연구에서는 한국형 산림토양탄소모델(Korean forest soil carbon model; KFSC 모델)을 이용하여 RCP 8.5 기후변화 시나리오 하에서 국내 소나무림 토양탄소의 동태를 추정하였다. 국내에 분포하고 있는 소나무림 총 1,467,458 ha를 16개 행정 구역으로 나누고, 이를 다시 6개의 영급[1영급(1~10년), 2영급(11~20년), 3영급(21~30년), 4영급(31~40년), 5영급(41~50년), 6영급 이상(51~80년)]으로 나누어 모의 단위를 설정하였다. 각 모의 단위별로 2100년까지의 순일차생산량, 토양 호흡량 및 산림토양탄소 저장량 변화를 기후변화가 있을 때(RCP 시나리오)와 없을 때(CT 시나리오; constant temperature)로 나누어 추정하였다. 두 시나리오 모두 순일차생산량은 초기에 감소하다가 점차 증가하는 경향을 나타내었으며, 토양 호흡량은 초기에 증가하다가 점차 감소하는 경향을 나타내었다. 이는 현재 국내 소나무림이 유령림에서 장령림으로 전환되는 시점에 있기 때문으로 여겨진다. 또한, RCP 시나리오에서의 평균 순일차생산량 및 평균 토양 호흡량이 CT 시나리오에서보다 각각 20.2%와 20.0% 높게 나타났다. 한편, 토양탄소 저장량은 초기 임령이 1, 4, 5영급 또는 6영급 이상일 경우에는 CT 시나리오에서의 모의값이 RCP 시나리오에서의 모의값보다 높았으나, 2, 3영급일 경우에는 반대의 경향이 나타났다. 또한, 지위지수가 낮을 경우 지위지수가 높은 경우에 비해 토양탄소 저장량이 낮았다. 이는 임분의 생장이 빠르게 나타나는 경우, 온도에 의한 순일차생산량 변화의 영향을 더 크게 받았기 때문일 것이다. 모의 후기에 RCP 시나리오에서 토양탄소 저장량이 감소하는 경향이 나타났는데, 이것은 기온 상승에 의해 토양 호흡량이 지수함수적으로 증가하면서 호흡으로 인한 토양탄소 유출량이 상대적으로 많아지기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 현재의 기후변화 경향이 지속된다면 산림토양탄소의 손실량은 더욱 커질 것으로 예상된다.
임진강 유역은 1996년부터 1999년까지 3번의 대규모 홍수가 발생하여 많은 인명피해와 9천억원의 재산피해를 입었다. 우리나라는 기후변화로 인하여 홍수피해가 앞으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 기후시나리오를 활용하여 미래의 홍수피해를 예측하고, 실물옵션 기반 경제성분석 방법을 제시하였으며, 임진강유역의 홍수방지시설물 투자사업의 사례연구를 통해 경제성분석을 실시하였다. RCP (Representative Concentration Pathway) 기후시나리오에서 모의된 강수량 자료를 활용하여 홍수피해액을 계산하고, 홍수방지시설물 투자에 의한 저감이익을 분석하였다. 향후 RCP8.5와 RCP4.5 기후시나리오가 실현되는 조건을 가정하여 홍수피해 저감이익의 변동성을 구하고, 2071년에 200년 재현주기에 적응하도록 하는 확장을 위한 투자를 할 수 있는 확장옵션을 적용하여 프로젝트의 옵션가치를 구했다. 옵션가치 분석결과, 두 가지 시나리오 하에서 경제성을 확보하고 있음을 확인하였고, RCP8.5 기후시나리오가 실현될 때가 RCP4.5의 경우보다 홍수피해 저감이익이 더 많이 발생하였다. 본 연구는 정부 의사결정권자가 실물옵션분석방법을 활용하여 홍수방재시설물의 경제성분석에 기후변화 불확실성을 고려할 수 있도록 도와줄 것으로 기대되며, 기후시나리오에서 제공하는 강우자료를 활용하여 기후위험요소를 경제적 가치로 정량화하는 방법을 제시하였다.
본 논문은 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포의 연도별 변화를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 신갈나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 신갈나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 2020년부터 2100년까지 10년 단위로 추정하였다. 그 결과 시간이 경과함에 따라 신갈나무의 적지면적은 감소하는 것으로 나타났으며, 극한 기후변화 시나리오인 RCP 8.5를 적용할 경우 RCP 4.5에 비해 적지의 감소 폭이 훨씬 더 큰 것으로 예측되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 적지적수와 관련된 산림정책 수립에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 새로운 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오의 스토리라인을 기반으로 미래 토지피복변화를 예측하고, RCP 시나리오하의 미래 기후 및 토지피복 변화가 유역 내 유출량에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적을 둔다. RCP 4.5 및 8.5하의 기후 자료가 기후변화 시나리오로 사용되었고, 토지피복변화 시나리오는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 스토리라인과 로지스틱 회귀모형(LR)을 이용하여 개발된 모델에 의해 생성되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우로 두 가지 시나리오를 설정하고, 각각의 시나리오에 따른 대상 유역 내 유출량을 모의한 결과는 유출량의 계절적 변화를 뚜렷이 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가, 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 예측되었다. 반면 토지피복변화는 기후변화에 비해 상대적으로 유역 내 유출량 변화에 미소한 영향을 주지만, 강수 유무에 따라 유출량의 증가 및 감소 패턴이 뚜렷이 나타났다. 따라서 수자원 정책결정에 있어서 미래 토지피복변화에 따른 홍수 및 가뭄의 패턴에 적합한 수자원 정책이 필요할 것으로 판단된다.
용수공급시스템은 용수를 안정적으로 확보하여 사용자의 수요량을 충족시키는 것을 목표로 하지만, 평년보다 적은 유입량으로 인해 정상공급에 실패하는 경우가 발생한다. 그러나 강수의 부족으로 발생하는 가뭄 상황이 언제나 용수공급 실패를 유발하는 것은 아니기 때문에, 용수공급에 대한 안전도를 산정할 때 실질적인 용수 부족 사상의 특성을 고려할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 이수안전도 평가 지표로 주로 사용되는 신뢰도와 취약도를 이용하여 결합 가뭄관리지수(JDMI)를 개발하였으며, 이를 바탕으로 미래 용수공급 위험도를 산정하였다. 미래에 대한 분석을 위해 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에 대하여 GCM으로부터 생산된 기후변화 시나리오 자료를 적용하고 미래 기간을 21세기 전기, 중기, 및 후기로 구분하였다. JDMI를 기반으로 낙동강 유역의 용수공급 위험도를 분석한 결과 RCP 4.5 시나리오에서 RCP 8.5 시나리오보다 위험도가 더 높은 것으로 분석되었다. 용수공급 취약지역은 RCP 4.5에서는 남강댐(W18)으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 형산강(W23)과 낙동강남해(W33) 유역으로 분석되었다.
This study applied the LANDIS-II model to the forest vegetation of the study area in Yeongdong-gun, Korea to identify climate effects on ecosystems of forest vegetation. The main purpose of the study is to examine the long-term changes in forest aboveground biomass(AGB) under three different climate change scenarios; The baseline climate scenario is to maintain the current climate condition; the RCP 4.5 scenario is a stabilization scenario to employ of technologies and strategies for reducing greenhouse gas emissions; the RCP 8.5 scenario is increasing greenhouse gas emissions over time representative with 936ppm of $CO_2$ concentration by 2100. The vegetation survey and tree-ring analysis were conducted to work out the initial vegetation maps and data for operation of the LANDIS model. Six types of forest vegetation communities were found including Quercus mongolica - Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Pinus densiflora community, Quercus variabilis-Quercus acutissima community, Larix leptolepis afforestation and Pinus koraiensis afforestation. As for changes in total AGB under three climate change scenarios, it was found that RCP 4.5 scenario featured the highest rate of increase in AGB whereas RCP 8.5 scenario yielded the lowest rate of increase. These results suggest that moderately elevated temperatures and $CO_2$ concentrations helped the biomass flourish as photosynthesis and water use efficiency increased, but huge increase in temperature ($above+4.0^{\circ}C$) has resulted in the increased respiration with increasing temperature. Consequently, Species productivity(Biomass) of trees decrease as the temperature is elevated drastically. It has been confirmed that the dominant species in all scenarios was Quercus mongolica. Like the trends shown in the changes of total AGB, it revealed the biggest increase in the AGB of Quercus mongolica under the RCP 4.5 scenario. AGB of Quercus mongolica and Quercus variabilis decreased in the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios after 2050 but have much higher growth rates of the AGB starting from 2050 under the baseline scenario. Under all scenarios, the AGB of coniferous species was eventually perished in 2100. In particular they were extinguished in early stages of the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. This is because of natural selection of communities by successions and the failure to adapt to climate change. The results of the study could be expected to be effectively utilized to predict changes of the forest ecosystems due to climate change and to be used as basic data for establishing strategies for adaptation climate changes and the management plans for forest vegetation restoration in ecological restoration fields.
본 연구는 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 서울시 온량지수 변화를 추정하였으며, 이에 따른 적응 가능한 식물종을 제안하였다. 기후변화 시나리오에 따라 서울시의 온량지수 변화의 차이는 있었으나 냉온대 남부림에서 난온대림으로 변화할 것으로 예상된다. 2010년부터 2099년까지 서울시 온량지수 분포변화를 예측한 결과에 따른 적응 가능한 식물종은 교목층에 졸참나무, 굴참나무, 소나무, 상수리나무, 때죽나무, 곰솔 등 6종이었으며, 관목층에는 쥐똥나무, 조록싸리, 개옻나무, 작살나무, 산딸기, 찔레꽃, 초피나무 등 7종이었고, 초본층은 주름조개풀, 고사리, 닭의 장풀 등 3종, 덩굴성식물에는 청미래덩굴, 댕댕이덩굴, 담쟁이덩굴, 인동, 계요등, 노박덩굴, 사위질빵, 멍석딸기, 마, 으름, 마삭줄 등, 등 11종을 포함하여 총 27종이 공통적으로 기후변화 시나리오에 따라 온량지수의 변화에도 적응 가능할 것으로 예상된다.
The objective of this study is to assess the impact of potential climate change on the hydrological components, especially on the streamflow, evapotranspiration and snowmelt, by using the Soil Water Assessment Tool (SWAT) for 17 Hanriver middle watersheds of South Korea. For future assessment, the SWAT model was calibrated in multiple sites using 4 years (2006-2009) and validated by using 2 years (2010-2011) daily observed data. For the model validation, the Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow were 0.30-0.75. By applying the future scenarios predicted five future time periods Baseline (1992-2011), 2040s (2021-2040), 2060s (2041-2060), 2080s (2061-2080) and 2100s (2081-2100) to SWAT model, the 17 middle watersheds hydrological components of evapotranspiration, streamflow and snowmelt were evaluated. For the future precipitation and temperature of RCP 4.5 scenario increased 41.7 mm (2100s), $+3^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +32.5 % (2040s), +24.8 % (2060s), +50.5 % (2080s) and +55.0 % (2100s). For the precipitation and temperature of RCP 8.5 scenario increased 63.9 mm (2100s), $+5.8^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +35.5 % (2040s), +68.9 % (2060s), +58.0 % (2080s) and +63.6 % (2100s). To determine the impact on snowmelt for Hanriver middle watersheds, snowmelt parameters of SWAT model were determined through evaluating observed streamflow data during snowmelt periods (November-April). The results showed that average SMR (snowmelt / runoff) of 17 Hanriver middle watersheds was 62.0 % (Baseline). The annual average SMR were 42.0 % (2040s), 39.8 % (2060s), 29.4 % (2080s) and 27.9 % (2100s) by applying RCP 4.5 scenario. Also, the annual average SMR by applying RCP 8.5 scenario were 40.1 % (2040s), 29.4 % (2060s), 18.3 % (2080s) and 12.7 % (2100s).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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