본 연구의 목적은 예비 지구과학교사들이 학생에 의해 구성된 기후변화 모델을 평가하는 기준을 탐색하는 것이 다. 대도시 소재 대학 지구과학교육과 전공 수업에서 3주간 모델링 기반 과학 학습에 대한 강의를 수강한 예비 지구과 학교사 25명이 연구에 참여하였다. 예비 지구과학교사들이 작성한 고등학생들이 구성한 7개의 기후변화 모델을 평가하 는 보고서와 사후 인터뷰 자료를 수집하여 기후변화 모델 평가 기준을 귀납적으로 범주화하였다. 연구 결과 예비 지구 과학교사들이 기후변화 모델을 평가할 때 다양한 인식론적 기준과 의사소통 기준을 동원하였음을 확인하였다. 연구 결 과를 바탕으로 모델링 기반 기후변화 학습에 대한 시사점을 도출하였다.

The present study investigated the effect of global warming on germination and initial growth across six deciduous oak species (Quercus mongolica, Q. variabilis, Q. serrata, Q. dentata, Q. aliena, and Q. acutissima), which are the dominant tree species in Korea forest ecosystems. Seeds were sown in climate change treatments, with temperatures higher than those of the control (approximately 3.0°C higher), and CO2 concentrations higher than those of the control (approximately 2-fold higher). Initial growth in each species was measured every two weeks. Initial growth was more rapid in all oak species at the time of root and shoot emergence under high temperature and CO2 treatments than in the control group. Leaf emergence in Q. mongolica, Q. variabilis, and Q. serrata occurred earlier under the climate change treatments than under the control. Root length increased significantly in Q. mongolica, Q. variabilis, and Q. dentata under the climate change treatments when compared to under the control. However, Q. aliena and Q. serrata exhibited a contrasting trends, and no significant difference was observed between the species and Q. acutissima. Shoot length increased significantly in Q. aliena under climate change treatments when compared to under the control but decreased in Q. aliena. In addition, no significant difference was observed in shoot length among Q. mongolica, Q. dentata, and Q. acutissima. The results showed that climate change treatments facilitated early growth, rapid emergence from the ground, leaf development, and enhanced belowground growth in Q. mongolica. Conversely, Q. aliena exhibited the lowest aboveground and belowground growth under climate change treatments when compared to other oak species. Climate change treatments had the least impact on Q. acutissima considering the insignificant differences observed in initial growth rates under climate change treatment.

This study aimed to analyze causality of climatic factors that affecting the yield of whole crop barley (WCB) by constructing a network within the natural ecosystem via the structural equation model. The WCB dataset (n=316) consisted of data on the forage information and climatic information. The forage information was collected from numerous experimental reports from New Cultivars of Winter Crops (1993-2012) and included details of fresh and dry matter yield, and the year and location of cultivation. The climatic information included details of the daily mean temperature, precipitation, and sunshine duration from the weather information system of the Korea Meteorological Administration. The variables were growing days, accumulated temperature, precipitation, and sunshine duration in the season for the period of seeding to harvesting. The data was collected over 3 consecutive seasons—autumn, winter, and the following spring. We created a causality network depicting the effect of climatic factors on production by structural equation modeling. The results highlight: (i) the differences in the longitudinal effects between autumn and next spring, (ii) the factors that directly affect WCB production, and (iii) the indirect effects by certain factors, via two or more paths. For instance, the indirect effect of precipitation on WCB production in the following spring season via its effect on temperature was remarkable. Based on absolute values, the importance of WCB production in decreasing order was: the following spring temperature (0.45), autumn temperature (0.35), wintering (-0.16), and following spring precipitation (0.04). Therefore, we conclude that other climatic factors indirectly affect production through the final pathway, temperature and growing days in the next spring, in the climate-production network for WCB including temperature, growing days, precipitation and sunshine duration.

본 논문은 기후 부정의한 상황에 대한 정책 방향을 기후정의 관점에서 모색하기 위한 시론적 연구 이다. 전세계 곳곳에서 폭염, 호우, 가뭄 등 전례 없는 현상으로 나타나는 기후변화는 지구와 인류의 생존을 위협하게 되었고, 세계는 이에 대응하는 방법을 모색하고 있다. 그러나 2021년 11월에 개최된 26차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP26)가 각국의 이익을 우선시하는 국가들에 의해 충분한 성과를 내지 못함에 따라, 국제적 기후변화 대응의 어려운 현실이 다시금 드러나게 되었다. 각국의 협의를 어렵게 만드는 요인 중의 하나는 기후변화가 내포하는 불평등에서 찾을 수 있다. 인류 모두에게 닥친 기후위기는 모든 사람들에게 동일한 정도의 피해를 주지 않으며, 기후변화를 초래한 대상과 피해자가 일치하지 않는 불평등의 문제를 갖고 있다. 탄소배출로 부를 축적하고 더 많은 탄소를 배출한 유발자와 그로 인한 피해자가 일치하지 않는 문제의 인식에서 ‘기후 부정의’와 ‘기후정의’가 논의되기 시작하였다. 기후위기의 부정의한 상황은 국가 간, 계층 간, 세대 간의 불평등을 악화시키고 기후위기 대응의 걸림돌이 된다. 본 연구는 기후위기의 부정의한 상황을 분석하고, 국제 사회와 한국사회의 대응 방향을 돌아보고자 한다. 기후정의 관점을 통해 기후위기의 불평등 문제가 드러나고 기후변화 대응책 마련에 유용한 분석틀을 제공할 수 있기를 기대한다.

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

본 연구는 기계학습을 통한 수량예측모델을 이용하여 이상기상에 따른 WCM의 DMY 피해량을 산출하기 위한 목적으로 수행하였다. 수량예측모델은 WCM 데이터 및 기상 데이터를 수집 후 가공하여 8가지 기계학습을 통해 제작하였으며 실험지역은 경기도로 선정하였다. 수량예측모델은 기계학습 기법 중 정확성이 가장 높은 DeepCrossing (R2=0.5442, RMSE=0.1769) 기법을 통해 제작하였다. 피해량은 정상기상 및 이상기상의 DMY 예측값 간 차이로 산출하였다. 정상기상에서 WCM의 DMY 예측값은 지역에 따라 차이가 있으나 15,003~17,517 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 DMY 예측 값은 지역 및 각 이상기상 수준에 따라 차이가 있었으며 각각 14,947~17,571 kg/ha, 14,986~17,525 kg/ha 및 14,920~17,557 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 피해량은 각각 –68~89 kg/ha, -17~17 kg/ha 및 – 112~121 kg/ha 범위로 피해로 판단할 수 없는 수준이었다. WCM의 정확한 피해량을 산출하기 위해서는 수량예측모델에 이용하는 이상기상 데이터 수의 증가가 필요하다.

우리나라는 온실가스 감축을 향한 국제사회의 연대에 적극적으로 참여 하여 온실가스 감축목표를 설정하고, 구체적인 설계와 실행을 담당할 기구를 구성하는 한편 법 제정 등 법적 근거를 마련하고 있다. 특히 ‘탄소 중립기본법’이 제정되어 시행을 앞두고 있으나, 법 규정의 추상성과 관련 분야별 개별입법문제 등은 여전히 시급한 과제로 남아 있다. 캘리포니아 주 기후위기법안은 온실가스 감축의 목표가 주민의 건강과 안전에 관한 것임을 명확히 규정하고, 기후위기에 대응하기 위한 온실가스 감축의 구체적 내용도 담고 있다. 또한 온실가스 감축과정에서 등장하는 이산화탄소 포집과 저장 및 활용 등 새로운 기술적 개념 등에 대하여 직접 정의 함으로써 입법목적 구현의 명확한 해석 기준으로 작용할 수 있도록 하고 있다. 특히 관련 기술의 사용에 관한 세부사항까지 구체적으로 규정하여 관계 당사자의 이해를 돕고 있다. 이와 같은 구체적인 규정은 온실가스 감축과정에서 대립이 필연적일 수밖에 없는 관련 사업 분야와 지역주민 등 이해당사자의 이해와 협력을 통한 수용성 제고 등에 필요한 부분이라고 할 것이다. ‘탄소중립기본법’에서 규정하고 있는 입법과제인 이산화탄소 포집 및 활용·저장 기술(CCUS)에 관한 사항들은 새로운 개념일 뿐 만 아니라 기술개발과 활용과정에서의 안정성 확보 등으로 인해 직접적인 산업계의 이해당사자 뿐만 국민들의 수용성 제고 또한 필수적이라 할 것이다. 향후 관련 입법과정에서 캘리포니아주의 기후위기법안이 갖고 있는 세부적인 특성들이 시사 하는 바가 적정하게 참고 될 수 있기를 바란다.

기후변화는 동·식물의 서식지와 개체군을 감소, 소멸시키며, 생물다양성 보존에 위협이 되고 있다. 특히, 도롱뇽과 (Hynobiidae)에 속한 종들은 다른 분류군들에 비해 행동권이 작고, 분산 능력이 극히 제한되기 때문에 기후변화에 매우 취약한 분류군이다. 본 연구에서는 한국꼬리치레도롱뇽(Onychodactylus koreanus)의 관찰지점과 종 분포 모델링 기법을 바탕으로 국내 서식하고 있는 한국꼬리치레도롱뇽의 주요 분포지역과 서식특성을 파악하고 기후변화에 따른 분포변화를 예측하였다. 그 결과 고도가 그들의 분포에 가장 주요한 영향을 끼친 환경변수로 확인되었으며, 강원도와 경상북도와 같은 고도가 높은 산림 지역에 밀집된 분포 형태를 보였다. 이처럼 종 분포 모델에서 예측된 공간적 분포 범위와 서식특성은 선행 조사 결과를 충분히 포함하고 있었다. 기후변화에 따른 분포변화를 확인한 결과, 한국꼬리치레 도롱뇽은 현재 분포 범위에 비해 RCP4.5 시나리오에서 62.96% 가 감소할 것으로, RCP8.5 시나리오에서는 98.52% 감소할 것으로 예측되어 기후변화로 인해 서식 적합 공간들이 급격하게 감소하는 것으로 확인되었다. 모델의 AUC 값은 현재에서 0.837, RCP4.5에서 0.832, RCP8.5에서 0.807로 높게 측정되었다. 이러한 결과들은 기후변화로 인해 영향을 받는 양서류의 보전 대책 수립에 중요한 기초자료가 될 수 있을 것이다. 추후, 한국꼬리치레도롱뇽의 생활사에 따른 서식지 특성과 미세한 서식 요인들이 반영된 다양한 분석기법을 통한 추가적인 연구가 수행된다면 종 감소에 영향을 끼치는 주요환경 요인들을 밝혀낼수 있을 것으로 판단된다.

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.

Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.

PURPOSES : This study was conducted to prevent road thinning ice caused by abnormal weather conditions. METHODS : The appropriate amount of de-icer spread rate was verified by presenting the appropriate amount of snow removal agent spraying criteria for the thickness of the water film, owing to abnormal weather phenomena (fog, frost), and applying the standards to the site. Furthermore, we present a method to utilize residual salt, by quantifying the surface state changes according to the amount of deicer. RESULTS : Precautionary spread experiments to prevent road thin ice caused by abnormal weather conditions, indicated no freezing from 7.6g/m2 at 2℃-4℃ but 11.1g/m2 was suggested as a step higher considering external environmental variables. The amount of spraying was presented in two sections of rainfall(freezing rain). It is 17.7g/m2 at 0-7℃, 33.3g/m2 at -7~ -15℃, and 44.4g/m2 and 51.1g/m2 at non-urban, respectively. CONCLUSIONS : The criteria were divided into air temperature and road temperature standards, so that they could be distributed according to the temperature standards that meet the conditions, and the criteria presented were confirmed to be effective in preventing road thinning ice. If the road manager adopts Safety Line, which is suggested by utilizing the amount of residual salt on the road, it is believed that it can help determine the additional deicer.

In this article, firstly, we talk about why we respond to “climate change impacts in nature and society” educationally. Secondly, we try to find ways that Jeju also has the ability to halt biodiversity loss and apply nature-based solutions to conserve biodiversity, enhance resilience, and so improve the well-being of the people on the island and in turn to improve the well-being of the people on the planet at the grass roots level of UNESCO internationally protected areas. Thirdly, we try to develop World Environment University Online School Leads Establishment of World Environment University so called “Lead WEU.” We will announce “World Environment University Online School Leads Establishment of World Environment University” at Private Meeting of the 2020 World Conservation Congress on September 9, 2021 in Marseille of France. We propose ”Jeju Global Governance of World Heritage; Climate Change Impacts and Integrated Management of UNESCO internationally Protected Area, at the graduate class of Jeju National University from September 2 to December 9, 2021. The core program centered at the University itself would be developed initially on the basis of the comparative advantage offered by its location in Jeju and the quality of faculty, full and part time, that could be recruited to the University.

Global warming affects critical natural resources, one of which is the oceans that occupy 70% of the total cover of the earth. In other words, ocean warming is a subset of global warming which needs to be addressed urgently. Purple laver (pyropia spp.) is one of the most vulnerable items to climate change although it is a major export product of Korean fisheries. The purpose of this study is to analyze the causality of how climate change caused by global warming affects the increase or decrease of PLP (purple laver production). The target area for analysis was set to Maro-hae between Jindo-gun and Haenam-gun. We selected marine environmental factors and meteorologic factors that could affect PLP as variables, as well as co-integration tests to determine long-term balance, and the Granger causticity tests. As a result, PLP and marine environmental factors WT (water temperature), pH, and DO confirmed that long-term equilibrium relationships were established, respectively. However, there is only causality with WT and it is confirmed that there is only a correlation between pH and DO (dissolved oxygen). There was no long-term equilibrium relationship between PLP and HDD (heating degree days) and there is a causal effect that HDD affects PLP; however, it was less clear than that of WT. The relationship between PLP and RF (rainfall), WS (wind speed), SS (percentage of sunshine), and FF (farm facilities) was all balanced in the long term, and causality exists. Based on the results of the analysis, policy proposals were made.