This study evaluates the performance of Weather Research and Forecasting (WRF) model in simulating temperature over the COordinated Regional climate Downscaling EXperiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase 2 domain for the reference period (1981~2005), and assesses the changes in temperature and its extremes in the mid-21st century (2026~2050) under global warming based on Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios. MPI-ESM-LR forced by two RCP scenarios (RCP2.6 and RCP8.5) is used as initial and lateral boundary conditions. Overall, WRF can capture the observed features of temperature distribution reflecting local topographic characteristic, despite some disagreement between the observed and simulated patterns. Basically, WRF shows a systematic cold bias in daily mean, minimum and maximum temperature over the entire domain. According to the future projections, summer and winter mean temperatures over East Asia will significantly increase in the mid-21st century. The mean temperature rise is expected to be greater in winter than in summer. In accordance with these results, summer (winter) is projected to begin earlier (later) in the future compared to the historical period. Furthermore, a rise in extreme temperatures shows a tendency to be greater in the future. The averages of daily minimum and maximum temperatures above 90 percentiles are likely to be intensified in the high-latitude, while hot days and hot nights tend to be more frequent in the low-latitude in the mid-21st century. Especially, East Asia would be suffered from strong increases in nocturnal temperature under future global warming.
Lee, Bae Hun;Cheon, Dong Won;Park, Hyung Soo;Choi, Ki Choon;Shin, Jeong Seop;Oh, Mi Rae;Jung, Jeong Sung
한국초지조사료학회지
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제41권3호
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pp.189-197
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2021
Climate change effects are particularly apparent in many cool-season grasslands in South Korea. Moreover, the probability of climate extremes has intensified and is expected to increase further. In this study, we performed climate change vulnerability assessments in cool-season grasslands based on the analytic hierarchy process method to contribute toward effective decision-making to help reduce grassland damage caused by climate change and extreme weather conditions. In the analytic hierarchy process analysis, vulnerability was found to be influenced in the order of climate exposure (0.575), adaptive capacity (0.283), and sensitivity (0.141). The climate exposure rating value was low in Jeju-do Province and high in Daegu (0.36-0.39) and Incheon (0.33-0.5). The adaptive capacity index showed that grassland compatibility (0.616) is more important than other indicators. The adaptation index of Jeollanam-do Province was higher than that of other regions and relatively low in Gangwon-do Province. In terms of sensitivity, grassland area and unused grassland area were found to affect sensitivity the most with index values of 0.487 and 0.513, respectively. The grassland area rating value was low in Jeju-do and Gangwon-do Province, which had large grassland areas. In terms of vulnerability, that of Jeju-do Province was lower and of Gyeongsangbuk-do Province higher than of other regions. These results suggest that integrating the three aspects of vulnerability (climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity) may offer comprehensive and spatially explicit adaptation plans to reduce the impacts of climate change on the cool-season grasslands of South Korea.
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
The Yeongdong region has suffered from severe snowstorms and the relevant damage such as traffic accidents on slippery roads, and the collapse of greenhouses and temporary buildings. While a lot of research on snowfall has been conducted, the detailed study of snow crystals' phase and habit through intensive observations and the relevant microphysical analysis is still lacking. Therefore, a snowflake camera, PARSIVEL, and intensive radiosonde soundings were utilized to investigate phase and habit changes in solid precipitation. Two remarkable episodes of phase and habit changes were selected such as 19 March 2022 and 15 February 2023. Both events occurred in the synoptic condition of the High in the north and the Low passing by the south, which was accompanied by rapid temperature cooling below 2.5 km. During the events of a short period between 3 to 6 hours, the temperature at 850 hPa decreased by about 4 to 6℃. This cooling led to a change in the main habit of snow particles from riming to aggregate, identified with both MASC and PARSIVEL. Meanwhile, the LDAPS model analyses do not successively represent the rapid cooling and short-term variations of solid precipitation, probably by virtue of overestimating low-level equivalent potential temperature during these periods. The underlying causes of these the low-level temperature variations within 6 hours, still remain unclear. It might be associated with mesoscale orographic phenomenon due to the mountains and East Sea effects, which certainly needs an intensive and comprehensive observation campaign.
최근 이상 기후 및 노동력 문제를 해결하기 위하여 재배 환경의 정밀 제어가 가능한 식물공장형육묘시스템을 이용한 균일한 묘소질의 접수 및 대목 생산과 접목 로봇의 작업성 향상을 연계시키는 규격묘 생산 자동화시스템 구축의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 식물공장형육묘시스템에서 저면관수 시 오이와 토마토 접수 및 대목의 관수 시기 및 관수량 등 관수 계획 수립을 위해 광량에 따른 증발산량과 묘소질을 조사하였다. 저면 관수 시 연속 중량 측정이 가능하도록 행잉형 로드셀을 설치하고 육안으로 초기 위조가 시작되는 시점을 확인하여 관수 개시 시점을 배지수분함량 50% 이상으로 설정하였다. 오이 접수 및 대목의 관수 시기는 파종 후 7일 및 6일이었고, 토마토 접수 및 대목의 관수 시기는 강광(300 μmol·m-2·s-1) 처리구 기준으로, 파종 후 5, 8, 11, 13일이었다. 오이와 토마토 모두 광량 증가에 따라서 증발산 속도가 증가하였으며, 토마토에서 광량에 따른 증발산 속도 차이가 크게 나타났다. 오이와 토마토 묘의 생육은 광량이 증가할수록 촉진되었는데, 광량 증가는 하배축장의 신장을 억제시키고 경경을 증가시켰다. 오이 및 토마토 묘개체군의 누적 증발산량은 광량이 증가할수록 증가하였고, 개체당 일(24h) 증발산량과 광량은 1차 선형 형태로 높은 정의 상관관계를 보였다. 묘개체군의 연속 중량 측정을 통한 오이와 토마토 접수 및 대목의 증발산량 추정은 식물공장형육묘시스템의 정밀 관수 제어를 위한 관수 시기 및 관수량 결정을 위한 지표로 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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