The purpose of this study is to identify the effectiveness of satellite images in detecting the areas of rice production in the Barisal of Bangladesh. We also investigated the effect of climate change on the crop production through comparative analysis of rice production area and production statistics with climate data at multi-temporal time scale. This analysis found that the classification of rice fields extracted through satellite image and made as the number of rice cultivation areas did not exceed 10 percent of the statistical data. Climate data analysis showed that the average temperature during the ripening stage has the greatest impact on Boro’s production. It would be more make sense if you can describe the results of how precipitation is also important for rice production in addition to temperature. Therefore, it is believed that this research could serve as a key basis for solving food security issues due to climate change.

This study analyzes relationship between land cover change and local climate data of 46 weather stations in South Korea from the 1980s to 2000s. The used area shows proportional relationships to mean daily min. temperature and mean temperature, and a reverse relationship is found between the used area and relative humidity. However, the forest indicates reverse relationships to mean daily min. temperature and mean temperature. The agricultural land causes to increase in relative humidity and decrease in mean wind speed, while the water increases mean daily min. temperature, daily min. temperature and mean temperature as well as mean wind speed. The urbanization type (used area + barren) shows high correlations with temperature and humidity. The suburbanization type (agricultural land + forest + grass + wetland) has high correlations with temperature and wind speed. High correlations are also found between the waterfront type (wetland + water), and temperature and wind speed. It can be concluded that change in land cover around weather station obviously influences on climate data of the weather station and it is also expected that reliability and homogeneity of climate data from a weather station can be enhanced by this study.

The purpose of this study is to quantify the magnitudes of projected 21st century temperature changes and shifting climate zones over Mt. Halla, Korea based on high-resolution (1km×1km) climate change scenario data sets down-scaled from a global climate model (HadGEM2-AO) simulations using PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model) as well as the simulations of a Regional Climate Model (RCM; HadGEM3-RA). The high resolution climate data demonstrate that the magnitudes of increases in coldest and warmest monthly mean temperatures over Mt. Halla will exceed those of the averages across the Korean Peninsula during the 21st century, leading to the shifts of climate zones. The isoline with 5°C (20°C) of the coldest (warmest) monthly average temperature associated with sub-tropical (sub-alpine) climate zones will migrate from 100~230m (950~1,300m) to 300~500m (1,300~1,600m) of altitude in the late 21st century (2071~2100) under the RCP 4.5 scenario. These changes are expected to be more obviously observed in the south flank of Mt. Halla as well as under the RCP 8.5 scenario. These results indicate that changes in climate zones will lead to the extinction of sub-alpine ecosystems over Mt. Halla due to increases of summertime heat stress as well as to the expansion of the sub-tropical forest zone toward mid-mountain regions due to reduction of wintertime stress in the warmer 21st century.

Relocation of weather station leads to changes in geographical climate factors such as latitude, longitude, elevation, topographical relief and land cover of surrounding area that inf luence on local climate. This study analyzes spatio-temporal characteristics and relationships between geographical factors such as location, topographical relief and land cover, and changes in climate data such as temperature, precipitation and wind due to relocation of 12 weather stations in South Korea. Changes in temperature and moisture are attributed to changes in land cover by the relocation. Wonju and Gumi where the stations were relocated from rural to new built-up area show increases in temperature, while temperature in Sokcho, Changwon, Cheonan, Daejeon, Gunsan and Mokpo decreased with the relocations from urban to rural area. Relative humidity in Mokpo, Gunsan and Daejeon increases due to increase in farming land. Changes in topographical relief influence on precipitation, wind and duration of sunshine. The relocation in Chungju to interior of basin led to decreases in precipitation and duration of sunshine, and Boryeong shows decrease in precipitation by the relocation from windward slope to hilly coastal area. Wind speed in Gunsan with the relocation from coastal to inland area decreased due to influence of neighboring hills. Shadow effect by neighboring building or vegetation can be attributed to changes in duration of sunshine in Gwangju and Wonju.

최근 기후변화로 인한 자연재해가 증가하면서 강수 및 기온자료의 시계열에 대한 변동성과 추세를 분석하여 그 변화를 예측하는 연구의 필요성 이 점점 커지고 있다. 하지만 강수나 기온의 경우 복합적인 요소에 의해 변동이 일어나 자료의 변동성이 매우 심하고 너무 많은 요소를 포함하게 되 어 그 특성을 정확히 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 자료의 시계열을 분해하게 되면 각 특성을 가진 요소를 추출할 수 있으므로, 정확한 변동 특성을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온자료를 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 통해 주기별로 분해 하여 각각의 내재모드함수(Intrinsic Mode Function, IMF)를 추출하였다. 또한, 추출된 내재모드함수의 에너지 밀도를 이용한 유의성 검정을 통 해 원자료로부터 유의미한 자료를 포함하고 있는 내재모드함수를 선별하고, 이들의 주기성, 경향성을 분석하였다.

In this study, we examine the relationship between climate change and food productivity using empirical econometric methods. The existing literature shows that natural hazard caused by climate change has a negative impact on food productivity since the natural disaster devastates farmers and food supply. The conventional study however considered only the correlation between food productivity change and climate condition such as optimum air temperature rather than the association between food productivity and climate change. Agricultural area, crop per unit area and crop productivity are known as the most important factors in food productivity. Thus, we explore the relationship between the three factors and climate change. We analyze the carbon dioxide concentration level in the atmosphere as a proxy for the climate change since the level of carbon dioxide in the atmosphere affects global temperature. We found that agricultural area, crop per unit area and crop productivity are negatively associated with climate change.

최근 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화로 태풍, 지진해일, 한파, 폭염 등과 같은 자연재해의 피해가 대규모로 확대됨에 따라 기후변화에 대한 관심이 증가하고 있다. 근본적으로 지구온난화를 유발하는 가장 큰 원인은 대기 중의 온실가스를 들 수 있다. 온실가스의 농도가 해마다 증가하는 것으로 조사되었으며, 특히 지난 2013년 5월경 미국 하와이 마우나로아 관측소에서 측정한 대기 중 이산화탄소 농도가 상징적 기준점으로 여겨지는 400ppm을 초과하였다. 지금까지 많은 연구에 의하여 온실가스의 대기 중 농도 증가와 지구온난화를 연관하여 어떠한 관계가 있는지 설명하기 위해 여러 기후모델을 사용하였으며, 모든 기후모델의 실험 결과 지구온난화의 주된 원인이 온실가스의 농도 증가라는 것을 증명하였다. 우리나라 국립기상연구소는 RCP에 기반한 전지구/지역 기후변화 시나리오 개발과 더불어 국가 차원의 기후변화 대응을 위한 국가 표준 기후변화 시나리오를 개발하고 있다. RCP 데이터는 총 4가지 시나리오를 포함하고 있으며 최근 온실가스 농도 증가의 추세를 반영한 시나리오는 RCP 8.5시나리오이다. 과거에 발생한 태풍의 정보에 대해서는 관측 자료를 이용하여 알 수 있지만, 미래의 태풍 발생 위치와 강도에 대해서는 알 수가 없으며, 기후변화 시나리오에서 역시 산출되지 않는다. Emanuel & Nolan(2004)은 태풍 발생과 연관된 기상요소(상대습도, wind shear 등)를 이용하여 계산하는 태풍발생지수를 개발하였다. 본 연구에서는 RCP 8.5 시나리오로부터 태풍발생지수를 계산하기 위한 기상요소를 산출하고 이를 바탕으로 1982년~2100년 기간 동안 태풍발생지수를 계산하였으며, 태풍발생지수와 이력태풍발생위도와 상관도가 높다고 판단, 태풍이 발생한 위도와 태풍발생지수에 기반한 태풍발생모형을 개발하였다.

기후변화에 따른 지역적 영향인 기온 상승과 강수량 변화로 인한 수자원 변화 특성을 파악하기 위하여 기상청(KMA)으로부터 전국 59개 관측지점에 대해서 1973년부터 2009년까지 강수량 및 기온자료를 이용하여 산정한 강수효율자료와 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)으로부터 1966년부터 2007년까지 PRMS 모의 유출량 자료를 수집, 분석하였다. 분석결과, 전반적으로 강수효율의 거동은 강수량의 변화 특성을 따르나 지역적으로 강수량이 증가함에도 불구하

본 논문에서는 기후변화가 수자원의 이수측면에서 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 검토하고자 한강유역에 대한 물수지 변화를 분석하였다. 이를 위하여, 우선 RegCM3 RCM ()의 A2 기후변화 시나리오를 이용하여 모의된 70년의 일강우량을 강우유출모형인 SLURP 모형의 입력자료로 활용하여 70년의 일유출량을 모의하였다. 다음으로 수자원평가계획모형인 K-WEAP 모형을 이용하여 한강유역의 월별 물수지 분석을 실시하였다. 하지만, 미래의 물수요와 기후변화