The active development of the global marine trade industries has been known to increase the inflows of marine invasive species and harmful organisms into the ecosystem, and the marine ecological disturbances. One of these invasive species, Ciona robusta, has now spread to the Korea Strait, the East Sea, and Jeju Island in connection with the climate change but not the Yellow Sea in Korea. Currently, the spread and distribution of C. robusta is increasingly damaging aquaculture and related facilities. Therefore, this study aims to identify the spread of C. robusta and potential habitats and to secure a data for the prevention of effective management measures due to climate change as well as damage the reduction in future through the prediction of spread. We used environmental variables in BioOracle. Also, the potential habitat and distribution of C. robusta was predicted using MaxEnt, a species distribution model. Two different RCP scenarios (4.5 and 8.5) were specified to predict the future distributions of C. robusta. The results showed that the biggest environmental factor affecting the distribution of C. robusta was the salinity as well as

기후변화는 곤충의 성장, 발육, 생존, 생식력, 분포범위 등 생활사의 변수들에 영향을 준다. 특히 외래곤충의 경우 생태계 정착 및 확산이 빨라 지고 있으며, 생태계 교란, 토착종 감소 등 생물다양성을 감소시키는 직접적인 원인 중 하나이다. 알팔파바구미는 1990년대 제주도에서 처음 발견 후 남부지방에 대량 발생하여 농업해충으로 인식되었다. 최근 하면처로 이동하는 개체에 의한 밭작물의 피해와 여러 시군에서 서식이 확인되며 확산의 우려되고 있다. 본 연구에서는 기후변화가 알팔파바구미에 미치는 영향에 대해 파악하였다. 미래의 기후 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5에서 알팔파바구미의 잠재적 분포를 추정하기 위해 MaxEnt 모델을 적용하였다. 모형의 변수는 2015~2017년까지 알팔파바구미의 서식이 확인된 66개 지점과 종의 생태특성 및 예측변수간 상관성을 고려한 6개(bio3, bio6, bio10, bio12, bio14, bio16)의 생물기후를 사용하였다. 예측된 모형의 적합 도는 평균 0.765로 잠재력이 의미 있는 값이며, 최고 따뜻한 분기의 평균기온(bio10)이 60~70%로 높은 기여도를 나타냈다. 2050년과 2070년의 시나리오(RCP 4.5, RCP 8.5)에 대한 모형의 결과는 한반도 전역에서 알팔파바구미의 분포 변화를 보여 주었으며, 기온상승에 따른 전국적 확산이 예측되었다.

The purpose of this study is to analyze the climate change exposure of fisheries and fish species in the southern sea of Korea under the RCP climate change scenarios. The extent of exposure was calculated through weighted sum of the sea temperature forecasted by National Institute of Fisheries Science, and the weight were obtained from the time-space distribution of each fisheries or species, based on the micro-data for the fishing information reported by each fisherman. Results show that all the exposed sea temperature of RCP8.5 is higher than that of RCP4.5 in year 2100 as well as in near 2030, therefore it is thought to be very important to reduce the GHG emission even in the short term. The extent of exposure was analyzed to be comparatively high especially in the fisheries such as anchovy drag nets and species like cod, anchovy and squid. Meanwhile the method of this study is considered to be excellent to obtain the accurate extent of exposure under RCP scenarios, and therefore it is applicable on assessing the vulnerability of climate change in fisheries.

국내 농작물의 중요 해충인 목화진딧물, 복숭아혹진딧물, 기장테두리진딧물, 무테두리진딧물, 콩진딧물 등 5종에 대하여 향후 RCP 8.5 기상시나리오에 따른 포괄적 적합도를 평가하였다. 진딧물 내적자연증가율(r)과 온도와의 관계는 곤충발육율 모형의 하나인 Lactin-모형을 적용하여 매개변수를 추정하였다. 내적자연증가율은 기존 보고된 자료와 국내 개체군 실험자료를 종합하여 이용하였다. 서식처 온도와 각 진딧물 최적온도와의 차이를 포괄적 적합도로 취급하였는데, 이를 TSM(thermal safety margin)으로 정의 하였다. TSM이 ‘0’에 가까울수록 포괄적 적합도가 높은 것으로 판단하였다. 또한 내적자연증가율이 최고가 되는 온도를 추정하여 해당 진딧물의 최적온도로 이용하였다. 추정된 최적온도는 상기 5종에 대하여 각각 28.1, 25.1, 27.9, 28.9, 26.3℃ 이었다. 기상청에서 제공하는 1km 공간해상도를 가지는 RCP 8.5 기상시나리오에 따라 10년 단위 계절별 TSM 값을 계산하였다. 각 TSM 값을 10등급으로 세분화하여 포괄적 적합도의 변화를 GIS 지도에 표출시켰으며, 년도 및 계절별 포괄적 적합도의 변화를 제시하였다.

최근 IPCC는 기후변화의 요인이 인위적인 것임을 확실시됨에 따라 이에 대한 대응방안 수립을 위한 온실가스 정감 정책에 따른 기후변화 시나리오(RCP, Representative Concentration Pathway)를 구축하였다. 본 연구는 Maxent 모형을 이용하여 기후변화 시나리오 기반의 알팔파바구미 확산을 예측․비교하였다. 모형의 종속변수는 2015년 외래생물정밀조사 결과 32개의 서식지점을 활용하였고 독립변수인 기후자료는 WorldClim에서 제공하는 현재기후와 RCP 4.5, 8.5 시나리오(2041-2050년) 생물기후(bio 1~19)를 적용하였다. 결과, 모형의 적합도(AUC)는 각각 0.740, 0.726으로 높게 산출되었다. 두 모형에서 공통적으 로 가장 따뜻한 분기의 평균기온(bio 10)이 60% 이상 높은 기여도를 나타내었으며 가장 따뜻한 달의 최고기온(bio 5), 평균 일교차(bio 2), 계절적 강수량(bio 15)도 상대적으로 높게 나타났다. 0.4의 임계값(threshold)을 적용한 잠재출현지역 분석 결과, 현재 기후(1950-2000년)의 경우, 남한면적의 약 30.7%의 30,661㎢ 가 출현가능지역으로 분석되었다. RCP 4.5에서는, 현재기후에 비해 약 2.66배(81,731㎢), RCP 8.5는 약 2.69배(82,687㎢) 면적이 증가할 것으로 예측되었으나 기후 시나리오에 따른 확산면적은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 두 확산예측 모형에서 지리산일대와 강원도 백두대간 일대의 분포가 예측되지 않았다. 이러한 결과는 모형에 기여도가 높았던 변수(bio 10)와 관련된 것으로 높은 고도로 인해 봄과 여름철 서늘한 기온 때문인 것으로 판단된다.

본 연구는 생명표 통계량을 이용하여 RCP 8.5 기상시나리오에 따른 기장테두리진딧물의 기후적응능력 및 잠재적 발생세대 수를 평가하였다. 기장테두리진딧물의 내적자연증가율(rm)과 온도와의 관계는 곤충발육율 모형에서 주로 사용하는 비선형모 형을 적용하여 매개변수를 추정하였고 잠재적 발생세대수는 생명표통계량 인자 중 하나인 세대기간(T)을 이용하여 온도 의존적 세대완료율모형을 작성한 후 기후시나리오에 따른 발생세대수를 추정하였다. 기후적응능력 평가의 경우 기후시나리오에 따른 내적자연증가율을 기반으로 개체군 크기의 증가를 유도하는 서식처 온도분포의 폭을 나타내는 TSM(Thermal Safety Margin)을 계산한 후 기후변화시나리오에 따라 10년 단위로 비교하였다. TSM은 내적자연증가율이 최고치가 되는 온도를 최적온도(Topt)로 설정한 후 각 시기별 온도와 최적온도와의 차로 구하였다. 본 연구에서는 생명표통계량을 활용한 기후변화 관련 개체군 영향평가 방법을 제시하고 기장테두리진딧물의 조기관리방 안 연구를 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

무테두리진딧물(Lipaphis erysimi (Hemiptera : Aphididae))은 주로 십자화과 작물(배추, 양배추, 무 등)을 기주로 하는 경제적으로 매우 중요한 해충이다. 진딧물은 상대적으로 짧은 세대기간과 높은 번식력을 가지고 있는 종으로, 향후 지구온난화 에 따라 다발생이 우려되는 해충이기도 하다. 본 연구는 생명표통계량을 이용하여 RCP 8.5 기상시나리오에 따른 무테두리진딧물의 기후적응능력 및 잠재적 발생세대 수를 평가하였다. 무테두리진딧물의 내적자연증가율(r)과 온도와의 관계는 곤충발육율 모형에서 주로 사용되는 비선형모형 을 적용하여 매개변수를 추정하였고 잠재적 발생세대수는 생명표통계량 인자 중 하나인 세대기간(T)을 이용하여 온도의존적 세대완료율모형을 작성한 후 기후시나리오에 따른 발생세대수를 추정하였다. 기후적응능력 평가의 경우 기후시나리오에 따른 내적자연증가율을 기반으로 개체군 크기의 증가를 유도하는 서식처 온도분포의 폭을 나타내는 TSM(thermal safety margin)을 계산한 후 기후변화시나리오에 따라 10년단위로 비교하였다. TSM은 내적자연증가율이 최고치가 되는 온도를 최적온도(Topt)로 설정한 후 각 시기별 온도와 Topt와의 차로 구하였다. 본 연구에서는 생명표통계량을 활용한 기후변화 관련 개체군 영향평가 방법을 제시하고 무테두리진딧물의 조기관리방안 연구를 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

목화진딧물(Aphis gossypii Glover)(Hemiptera : Aphididae)은 채소나 화훼작물 뿐만 아니라 과수의 중요한 해충이다. 고온성 해충으로 알려져 있기 때문에 향후 지 구온난화에 따라 다발생이 우려되는 해충이기도 하다. RCP 8.5 기상시나리오에 따라 국내 기상환경에서 목화진딧물의 기후적응능력을 평가하였다. 목화진딧물 내적자연증가율(r)과 온도와의 관계는 곤충발육율 모형의 하나인 Lactin-모형을 적용하여 매개변수를 추정하였다. 내적자연증가율은 전 세계적으로 기존 보고된 자료를 이용하였다. 기후시나리오에 따라 내적자연증가율의 변화, 개체군 증가를 유인하는 서식처 온도증가 폭을 나타내는 TSM(thermal safety margin) 및 ETSM (extended TSM)을 계산하여 비교하였다. 그 결과 최대 내적자연증가율을 나타내 는 온도는 28.1℃로 추정되었으며, 이를 최적온도(Topt)로 간주하였다. TSM은 서 식처온도와 Topt와의 차로 구하였고, ETSM은 서식처 온도와 이와 동일한 반대쪽 내적자연증가율과 대응하는 온도와 차이로 구하였다. 국내 76개 관측지점에서 여 름철(6～8월) 평균 목화진딧물 내적자연증가율은 2010년 0.3430에서 2050년 0.3493로 증가하였으나, 2100년에는 0.0417로 크게 감소하였다. 또한 여름철 평균 TSM은 2010년 4.7℃에서 2.4℃로 변동하였으며, 2100년에는 -0.6℃로 감소하였 고; ETSM은 각각 7.7, 3.4, -0.6℃ 이었다. 즉 2050년까지는 증가추세를 보이나 그 후 감소하여 2100년경에는 현재보다 더 감소하는 경향을 나타냈다.

본 논문에서는 IPCC에서 새롭게 선정한 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 우리나라 62개 지점에 대한 목표기간별 10분 평균풍속의 극대치 분석을 실시하였다. 각 해당지점에서 파악한 미래 기간(2011~2100년) 동안의 극대풍속은 과거 관측기간(1976~2005년)에 비하여 최대 약 18.3%까지 증가하는 지점이 발생하는 반면, 최대 약 16.0%까지 감소하는 지점 역시 발생할 것으로 예측된다. 또한 본 논문에서는 극대치 분석 결과값에 기초하여 건축구조설계기준(KBC)의 기본풍속과 기후변화를 고려하였을 때의 기본풍속을 비교하였다. 이 분석에 의하면 RCP 8.5 시나리오를 고려할 시 일부 남해안과 내륙 지역에 대한 현행 기준의 기본풍속이 상향되어야 할 것으로 판단된다.

최근 WMO는 온실가스 배출량 시나리오(SRES)를 대신하여 대표농도경로(RCP)를 바탕으로 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였으며 기상연구소는 RCP 시나리오를 바탕으로 한반도의 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였다. 본 연구에서는 과거 관측값을 바탕으로 평년(1981-2010)의 애멸구의 우화시기와 세대수를 추정하였으며, RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 2020년대(2015-2024), 2050년대(2045-2054)와 2090년대(2085-2094) 애멸구의 우화시기와 세대수를 예측하였다. 평년 애멸구 월동 1세대수의 우화일인 176.0±0.97일과 비교하여 2050년대에서는 13.2±0.18일(162.8±0.91일), 2090년대에는 32.1±0.61일(143.9±1.08일) 앞당겨질 것을 예측되었다. 그리고 애멸구의 연간 세대수는 2050년대에서는 현재보다 2.0±0.02세대, 2090년대에는 5.2±0.06세대 증가할 것으로 예측되었다.

IPCC에서는 2013~2014년 발간 예정인 제5차 기후변화 평가보고서에 대표농도 경로(Representative Concentration Pathway, RCP)를 표준 온실가스 시나리오로 선정하였다. 이에 따라 국립기상연구소는 RCP 시나리오와 함께 지역적인 기후특 성을 반영하여 한반도 기후변화 시나리오를 생산하여 제공하고 있다. 본 연구는 한 반도 기후변화 시나리오를 활용하여 기후변화에 따른 먹노린재(Scotinophara lurida) 발생 동태의 변화를 예측하기 위해서 수행하였다. 먹노린재는 1990년대 충 청도 지방에 다량 발생하여 문제가 되기 시작했으며, 흡즙으로 인하여 반점미가 발 생하는 등 심각한 피해를 유발하는 해충이다. 먹노린재의 발생 동태의 변화를 분석 하기 위해서 온도 발육 실험을 통해 밝혀진 먹노린재의 개체군 동태 모델을 오픈소 스 프로그램인 R을 활용하여 작성하였다. 2001~2010, 2051~2060, 2091~2100년 의 각 10년 동안 전국 평균 기온으로 작성된 월동 성충의 유입 모델을 통해 분석한 결과 월동 성충의 유입시기가 각각의 기간 동안 10~15일 빨라지는 것으로 나타났 다. 또한 개체군 동태 모델을 통해 약충 및 성충의 발생 동태를 분석한 결과 각 영기 별 발생 최성기도 16~21일 빨라지는 것으로 나타났다.

2013~2014년 발간 예정인 IPCC 5차 기후변화 평가보고서를 위해 국제사회는 표준 온실가스 시나리오를 Special Report on Emission Scenarios (SRES)에서 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하였다. 이에 국립기상연구소는 온실가스 배출 감속정책 이행 여부에 따라 4종의 RCP 온실가스 시나리오를 산출하였다. 본 연구에서는 4종의 RCP 시나리오 중에서 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 사과해충인 복숭아심식나방, 복숭아순나방, 사과굴나방의 성충 50% 우화일을 예측하는데, 각 종의 유효적산온도를 이용다. 1980~2010까지 평년기온을 바탕으로 전국 68개 지점의 우화일을 산출하였으며, RCP 8.5 시나리오에 따른 각 해충들의 성충 50% 우화일을 산출하였다. 68개 지점의 산출된 결과를 이용하여 kriging 방식에 의해 등일선을 도출하였다. 복숭아심식나방은 평년 184.7일 대비 2050년에는 약 13일 빨라진 171.6일, 2100년에는 약 33일 빨라진 151.2일에 월동 후 1세대 성충의 50%가 우화할 것으로 산출되었다. 복숭아순방은 평년 134.6일 대비 2050년에는 약 11일, 2100년에는 약 30일 가량 성충의 우화가 앞당겨 질 것으로 예측되었으며, 사과굴나방은 평년 117.3일 대비 2050년에는 약 12일, 2100년에는 약 35일 가량 성충 발생이 앞당겨 질 것으로 예측되었다.

2013~2014년 발간 예정인 IPCC 5차 기후변화 평가보고서를 위해 국제사회는 표준 온실가스 시나리오를 Special Report on Emission Scenarios (SRES)에서 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하였다. 국립기상연구소는 온실가스 배출 감속정책 이행 여부에 따라 4종의 RCP 온실가스 시나리오를 산출하였다. 본 연구에서는 4종의 RCP 시나리오 중에서 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 애멸구의 세대수 및 발생일 변화를 예측하였다. 1980~2010년 전국 68개 지점의 평년기온을 바탕으로 Yamamura와 Kiritani (1998)년 개발한 연간 세대수 변화식을 이용하여 애멸구의 연간 세대수 변화를 산출하였으며, 유효적산온도법을 이용하여 애멸구 월동 후 1세대의 성충 50% 우화일을 산출하였다. 68개 지점의 산출된 결과를 바탕으로 kriging 방식을 이용하여 등일선을 도식화하였다. RCP 8.5 시나리오에 따라 한반도의 기후가 변화한다고 가정하였을 때, 애멸구의 세대수는 전국적으로 2050년에는 평균 2.0±0.02세대 증가하며, 2100년에는 5.2 ± 0.06세대 증가할 것으로 산출되었다. 그리고 애멸구 월동 후 1세대 성충 505 우화일은 2050년에는 평년 176.0±8.07일 대비 약 13일 빨라지고, 2100년에는 약 32일 가량 빨라질 것으로 산출되었다.

본 연구에서는 RCP 시나리오별 표준가뭄지수의 특성을 정량적인 측면과 공간적인 측면에서 상호비교 하였다. 이를 위해, 4개의 RCP 시나리오 로부터 산정된 SPI를 기반으로 가뭄 특성을 정량적으로 비교하였고, 가뭄발생 횟수와 지속기간을 공간적으로 분석하였다. 결과적으로, RCP 시나 리오별 SPI의 거동 특성은 매우 상이하고, 모든 상관계수가 0.08보다 낮은 것으로 나타났다. 또한 가뭄의 정도, 발생횟수, 그리고 지속기간에 대한 상이한 공간분포 경향을 확인할 수 있었다. RCP 시나리오별 상이한 가뭄발생전망 특성의 가장 큰 배경은 다른 온실가스 배출농도 시나리오 기반의 일 강수량을 들 수 있으나, 온실가스 배출농도 규모에 따른 영향은 명확하지 않았다. 아울러, 본 연구 결과를 통해 단일 RCP 시나리오 자료만 이용 한 가뭄발생 전망에는 상당한 불확실성이 따를 것으로 판단된다.

We developed the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model(PRISM)-based Dynamical downscaling Error correction(PRIDE)-Wind speed(WS) model version 3.0 to produce highresolution( 1km) grid data at a monthly time scale by using observation and Regional Climate Model(RCM) wind speed data. We consequently produced monthly wind speed grid data during the observation period(2000~2014) and the future period(2021~2100) for Representative Concentration Pathway(RCP) 2 type scenarios by using the PRIDE-WS model. The PRIDE-WS model is constructed by combining the MK(Modified Korean)-PRISM-Wind, the RCM anomaly and Cumulative Density Function(CDF) fitting, basically based on Kim et al.(2016)’s algorithm applied for daily precipitation. The upper level wind(80m altitude) was estimated by Deacon equation using surface wind speed that was produced by the PRIDE-WS model. The results show that the wind speed at the upper level generally increased during the summer season while it decreased during the spring, autumn and winter seasons.

미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는 다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주 요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확 실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다

In this study, we tried to assess the future projection of the climate as a tourism resource in Gangwon region based on Tourism Climatic Index (TCI) and two RCP scenarios(RCP4.5 and RCP8.5) datasets. TCI combines ve climatic aspects relevant for outdoor tourism activity: daytime comfort(CID), average (or daily) comfort(CIA), sunshine(S), precipitation(P) and wind(W). The mean annual variation of TCI at most of stations shows bi-modal peak pattern, but the variation at Daegwallyeong shows unique summer peak pattern. During the 21st century, TCI in summer has distinct declining trend, and this tends to be more rapid in higher emission scenario(RCP8.5) than in lower emission scenario(RCP4.5). We found Daegwallyeong is expected to experience the most distinguished change in the late 21st century as annual variation pattern of TCI is likely to shift from summer peak to bi-modal peaks. Spatial distribution of the future TCI shows that maximum changes are likey to occur along high mountains(Backdudaegan), and summertime( June to September) climate conditions for tourism activities are expected to be increasingly deteriorated, while wintertime conditions are expected to be preferable more or less. It notes that magnitude of the change in RCP8.5 scenario estimates 2-3 times larger than in RCP4.5 scenario. To identify causes of the long-term TCI trends, we analyzed the contribution level of each sub-index to the trends. Consequently, it reveals that the most primary contributor is CID. However, CIA, P, and S also can highly contribute in some cases.

The objective of this study was to predict land use change based on the land use change scenarios for the Hwangguji river watershed, South Korea. The land use change scenario was derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. The CLUE (conversion of land use and its effects) model was used to simulate the land use change. The CLUE is the modeling framework to simulate land use change considering empirically quantified relations between land use types and socioeconomic and biophysical driving factors through dynamical modeling. The Hwangguji river watershed, South Korea was selected as study area. Future land use changes in 2040, 2070, and 2100 were analyzed relative to baseline (2010) under the RCP4.5 and 8.5 scenarios. Binary logistic regressions were carried out to identify the relation between land uses and its driving factors. CN (Curve number) and impervious area based on the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed using the results of future land use changes. The land use change simulation of the RCP4.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 12% and the area of forest was estimated to decrease by 16% between 2010 and 2100. The land use change simulation of the RCP8.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 16% and the area of forest was estimated to decrease by 18% between 2010 and 2100. The values of Kappa and multiple resolution procedure were calculated as 0.61 and 74.03%. CN (Ⅲ) and impervious area were increased by 0-1 and 0-8% from 2010 to 2100, respectively. The study findings may provide a useful tool for estimating the future land use change, which is an important factor for the future extreme flood.