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.

Two climate change scenarios, the RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5 and the RCP 8.5 in the fifth Assessment Report (AR5) by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), were applied in the Yocheon basin area using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model to estimate changes in flow rates and pollutant loadings in the future. Field stream flow rate data in Songdong station and water quality data in Yocheon-1 station between 2013~2015 were used for model calibration. While R2 value of flow rate calibration was 0.85 and R2 value of water qualities were in the 0.12~0.43 range. The total study period was divided into 4 sub periods as 2030s (2016~2040), 2050s (2041~2070) and 2080s (2071~2100). The predicted results of flow rates and water quality concentrations were compared with results in calibrated periods, 2015s (2013~2015). In both RCP scenarios, flow rate and TSS (Total Suspended Solid) loadings were estimated to be in increasing trend while TN (Total Nitrogen) and TP (Total Phosphorus) loadings showed decreasing patterns. Also, flow rates and pollutant loadings showed larger differences between the maximum and the minimum values in RCP 4.5 than RCP 8.5 scenarios indicating more severe effect of drought and flood, respectively. Dependent on simulation period and rainfall periods in a year, flow rate, TSS, TN and TP showed different trends in each scenario. This emphasizes importance of considerations on time and space when analyzing climate change impacts of each variable under various scenarios.

This study was conducted to predict the changes of potential distribution for invasive alien plant, Amaranthus viridis in Korea. The habitats of A. viridis were roadside, bare ground, farm area, and pasture, where the interference by human was severe. We used maximum entropy modeling (MaxEnt) for analyzing the environmental influences on A. viridis distribution and projecting on two different representative concentration pathways (RCP) scenarios, RCP 4.5 and RCP 8.5. The results of our study indicated annual mean temperature, elevation and precipitation of coldest month had higher contribution for A. viridis potential distribution. Projected potential distribution of A. viridis will be increased by 110% on RCP 4.5, 470% on RCP 8.5.

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.

Cell based grid data of future temperature and precipitation produced with four RCP scenarios were converted into polygon based data for administrative districts using three simple vectorizing methods; (1) KMA Dong-Nae forecast point based, (2) areal ratio based and (3) central point based methods. The results were compared the existed KMA areal weight based methods to identify which methods were more efficient than others. Simple statistical methods such descriptive statistics, correlation coefficient, and Bland & Altman plots (B&A) were used to compare agreements between them. When central point and areal ratio based methods were applied to administrative districts of Eup-Myeon-Dong or some Gus, NULLs were found because their sizes are smaller than the cell of 1x1 km. Therefore, KMA Dong-Nae forecast point based methods were better when sizes of administrative districts are smaller than the cell size. For Do and Metropolitan cities, there were no greater differences among methods except for the KMA Dong- Nae forecast points. The greater the areas of administrative districts the more distortions from the KMA Dong-Nae forecast points because only KMA Dong-Nae forecast one point were used for the calculation. In conclusion, the KMA Dong-Nae forecast point based method was appropriate when sizes of administrative districts are smaller than the grid cell. For the greater areal sizes such as Do and Metropolitan cities, areal ratio and central point based methods were better.

본 연구에서는 IPCC가 발간한 AR5 의 시나리오 중 임의로 선택된 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오가 용담댐 유역과 호내의 유량과 수질변화에 미치는 영향을 분석 및 그 방법론을 수립하기 위해서 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델을 차례로 사용하였다. 기후변화 시나리오는 용담댐 유역에 대해 상세화 된 자료 를 사용하였으며 2016~2095년의 기간을 2016~2035년, 2036~2065년 그리고 2066~2095년의 세 가지의 기간으로 구분하고 또한 각 연도별로 5월과 10 월 사이의 우기(Wet Season)와 11월과 4월 사이의 건기(Dry Season)로 또한 구분하여 분석하였다. 전체 모의 기간에 대해 산술평균한 용담댐 유역의 유량과 TSS 및 TP는 RCP 4.5가 RCP 8.5 보다 큰 것으로 나타나고 TN의 경우 다른 경향을 나타내었다. 반면, 모델의 예측결과를 기간별 또는 연중 강우특성별로 구별하여 분석한 경우에는 각 경우마다 서로 다른 결과를 나타내고 있다. 기후변화 시나리오가 진행됨에 따라 전반적으로 강우일수는 감소하고 강우강도는 증가하여 갈수기에는 오염물질의 유출이 감소하고, 홍수기에는 오염물질의 유출이 증가하여 연간 오염물질 유출량이 홍수기에 집중되는 특성을 나타내었다. 상기와 동일 한 기간에 대해 SWAT 모델에서 생성된 유역의 자료를 CE-QUAL-W2 모델의 경계조건으로 사용하여 용담댐의 수질변화특성을 모의하였다. TSS와 TP농도는 하절기 강우량의 증가에 따라 특히, 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었으나, 고형물질에 잘 흡착되지 않는 TN은 다른 경향이 나타났다. 따라서 기후변화에 의한 장래의 유량 및 수질 변화는 전반적인 경향과 더불어 지역적, 시기적 특성을 또한 반영하여 분석하는 것이 바람직하다고 판단되며 이에 따라 갈수 및 홍수에 의한 시기별, 지역별 유량 및 수질 관리 대책이 별도로 필요할 것으로 판단된다.

In this study, the spatio-temporal variations and trends of frost events (total frost days, first/last frost date) in South Korea were investigated using RegCM4.0 simulation data based on two RCP(4.5, 8.5) scenarios. To evaluate the performance of RegCM4.0 for the current (1981-2010) frost events, the daily minimum temperature of 49 observation sites in South Korea were used. Generally, the RegCM4.0 reasonably simulated the spatial characteristics of frost events, but the first (last) frost date was simulated by about 6.6 (3.3) days earlier (later) than that of the observation. As the results, the simulated number of the total frost days was 10.8 days greater than that of the observation. In the mid- 21st century(2021-2050), the first(last) frost date was projected to be delayed (bring forwarded) by about 7.9(3.1) days in RCP4.5 and about 9.6(2.3) days in RCP8.5, respectively. And the first(last) frost date in the late 21st century(2071-2100) is projected to be delayed (bring forwarded) by about 14.5(15.0) days in RCP4.5 and about 22.2(23.5) days in RCP8.5, comparing to the current climate. These changes could induce a significant decrease of the number of total frost days by about 26.5(47.7) days in the late 21st century under RCP4.5(RCP8.5). And the interannual variability of frost events under RCP4.5(RCP8.5) was projected to be relatively higher(smaller) in the mid-21st century than in the late 21st. The results indicated that the extreme frost events is expected to increase in the mid-21st century under RCP4.5, while in the late 21st century under RCP8.5, comparing to the current climate.

This study has calculated the change of wind speed according to the features of land surface roughness using the surface wind data provided by the Korean peninsula data of HadGEM3-RA and has analyzed the characteristics of the future upper wind over South Korea driven by several climate change scenarios. The simulation found that the more the time passes, the more the wind speed increases in the previous time period of upper wind and annual average wind speed time series analysis of three kinds of Representative Concentration Pathways (RCP). The wind speed of all three kinds of RCP increased in the summer and winter but decreased in the spring and fall in the analysis of seasonal time series and spatial distribution. The wind speed would be expected to increase in most months except April and November in the analysis of the monthly mean maximum wind speed. The histogram analysis shows the mean wind speed of upper wind over 3m/s. As the time passes, the wind speed increases more than in the past. Certain areas such as the areas under the urbanization development would be anticipated to raise the wind speed throughout all months.

최근 지구온난화와 기후변화로 인하여 강우 패턴이 변하고 그로인해 국지성 호우로 인한 홍수 피해가 늘고 있다. 특히, 본 연구대상지역인 도암댐 유역 같은 경우, 독특한 지질 구조와 토지 이용으로 인하여 다량의 탁수유발물질이 발생하여 비점오염원 관리지역으로 지정되었다. 즉, 다른 지역에 비하여 강우시 침식에 따른 자연적인 토양 유실이 활발하게 일어나는 곳으로 유역의 토양, 지형 및 피복조건 등의 특성이 유실에 적합한 조건으로 형성되어 왔다. 댐 상류유역에 위치한 고랭지밭 등에서 우기시 다량의 토사가 유입되고 있는 지역으로 강우시 탁도가 급속히 증가하고 호수내 탁도를 급격히 증가시키고 수력발전을 위해 강릉남대천으로 방류되는 물로 인해 하류하천의 수질 악화로 이어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 기후변화에 따른 댐 유역의 유출 및 수질 변화를 예측하기 위하여 IPCC에서 제공하는 A1B 시나리오의 4개의 RCM 기후변수(강우, 최고온도, 최저온도, 습도)를 다중인공신경망(Multisite Artificial Neural Network Downscaling Model) 기법을 통하여 지역별 상세수문시나리오를 생산하였다. SWAT 모형을 이용하여 6년(2002~2004, 2006~2008) 동안의 일변 유출량 및 월별 수질(SS, T-N, T-P) 자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시한 후, 예측된 기상 시나리오에 대해 2100년까지의 미래 수문학적 거동 변화 및 하천수질 변화를 전망하였다. 또한, 토지이용변화에 대한 5가지 시나리오 Partial Change of Forest to Urban(PCFU), Partial Change of Forest to Bare field(PCFB), Partial Change of Forest to Grassland(PCFG), Partial Change of Forest to Upland Crop(PCFUp), and Partial Change of Forest to Agriculture(PCFA)를 산정하여 기후변화와 토지이용변화를 고려한 유출 및 수질변화를 예측하였다.

최근 이상기후로 인해 급격하게 도시홍수피해가 빈번하게 발생하고 있고, 그로 인해 인명 및 재산피해가 급증하고 있다. 본 연구는 RCP 기후변화 시나리오에 따른 강우량을 가산1 빗물펌프장 유역에 적용하여 강우-유출 해석을 하였다. RCP 기후변화 시나리오 2.6, 4.5, 6.0, 8.5에 따라 2100년까지 예측된 강우량 자료의 일단위에서 시간단위로의 시간 상세화기법(Downscaling) 중 하나인 인공신경망이론을 적용하여 시간 단위 자료로 변환하였다. 이후에 매개변수 최적화된 SWMM을 사용하여 가산1 빗물펌프장 유역의 우수관망을 통해 강우-유출모의를 하고, 이에 대해 기후변화가 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후에 정부나 지자체에서 향후 정책을 결정하는데 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

In the current study, a temporal downscaling model that combines a nonparametric stochastic simulation approach with a genetic algorithm is proposed. The proposed model was applied to Jinju station in South Korea for a historical time period to validate the model performance. The results revealed that the proposed model preserves the key statistics (i.e., the mean, standard deviation, skewness, lag-1 correlation, and maximum) of the historical hourly precipitation data. In addition, the occurrence and transition probabilities are well preserved in the downscaled hourly precipitation data. Furthermore, the RCP4.5 and RCP8.5 climate scenarios for the Jinju station were also analyzed, revealing that the mean and the wet-hour probability significantly increased and the standard deviation and maximum slightly increased in these scenarios. The magnitude of the increase was greater in RCP8.5 than RCP4.5.

This study estimates the non-stationary design flow in the Upper Green River Basin (UGRB), WYby applying a moving window with the streamflow projections under A2, A1B, and B1 scenarios.The reliable estimates of design flow are necessary for the water management and planning andthe operation of infrastructure to reduce the risk of economic loss, the environmental damage,and the loss of life.The design flow is generally estimated by the flood frequency analysis under the stationaryassumption, which the historical flood distribution is similar to the future flooddistribution. However, nature is not stationary. This study considers the non-stationarity ofthe future streamflow in determining the design flow.To estimate the design flow, this study uses the 112 bias-corrected spatially downscaled(BCSD) precipitation and temperature projections of the World Climate Research Programme (WCRP)Coupled Model Intercomparison Project phase 3 (CMIP3) datasets. Furthermore, this study usesthe Variable Infiltration Capacity (VIC) model to simulate the streamflow projections underthree climate scenarios (A2, A1B, and B1). The non-stationary design flows for each year usinga moving window are estimated for 2, 5, 10, 20, 30, 50, and 100 year return periods using theGeneral Extreme values distribution.The proposed method is applied to the Upper Green River Basin in Wyoming. Moreover, thisstudy presents the climate change impacts on the design flow.

본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값산정을 위해 K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10∼6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s(2010∼2039년)에는 과거에 비해 10∼32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s(2070∼2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 m3/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시 기후변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.

전 세계적으로 기후변화와 변동으로 인해 기온, 강수 등의 수문수환 요소들이 과거와는 다르게 빠른 속도로 변하고 있다. 이에 따라 기후변화가 수문학적 극한사상에 미치는 잠재적 영향은 지난 수십 년간 수자원 공학 관련 분야에 많은 관심을 이끌어 왔으며 많은 선행 연구들은 극한 수문사상의 규모 및 빈도가 증가한다는 결과를 보여주었다. 또한 최근 들어서 설계규모를 넘어서는 극한강우사상의 발생은 다양한 수공구조물 들과 수자원 관련 방재체계를 파괴하는 원인이 되고 있다. 또한 최근 들어 이들의 출현빈도는 점차 증가하고 있으나 규칙적인 패턴이나 일정한 주기에 따라 발생하지 않는 것이 큰 특징이라 할 수 있다. 본 논문에서는 2008년 김 병식 등(2008)이 제시한 강우와 온도에 관한 극한지수 총 10개 항목을 우리나라 전역에 적용하였다. 이 논문에서 제시한 일 강우와 기온의 극한지수 산정방법을 근거하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 총 59개 관측소의 과거자료(1980년~2005년)를 분석하고, 새로운 기후시나리오를 근거하여 3개의 기간(Period1：2011년~2040년, Period2 2041년~2070년, Period3：2071년~2099년)으로 구분하여 미래극한지수 변화를 전망하였고 각 기간별 연별, 월별 극한지수를 평균하여 각 기간을 비교분석 하였다. 미래로 갈수록 강수, 기온과 증발산이 증가하고 있었으며 특히, 21세기 말에는 2월과 12월의 평균기온이 영상으로 2월과 12월에도 증발산량의 증가를 확인할 수 있었다. 증발산량에 대한 강수량의 비율 또한 전반적으로 미래로 갈수록 증가하고 있어서 미래 기후에서 가뭄 위험도가 증가하리라 전망되었다. 이를 확인하기 위하여 가뭄지수를 이용한 분석에서도 미래로 갈수록 전반적으로 발생 빈도수가 증가되고 있음을 확인하였다. 대부분의 선행연구에서는 미래로 갈수록 극한강수의 비정상성이 증가되리라 전망하고 있다.

The coupled global climate model EC-Earth has been used to create an ensemble of climate simulations for 1850 to 2100. For 1850 to 2005 observed greenhouse gas and aerosol concentrations including observed volcanic eruptions have been prescribed while for 2006 to 2100 two different scenarios, the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios developed for CMIP5, the Coupled Model Intercomparison Project 5, have been applied. Global and European mean temperature as well as extreme cold and hot events for Europe have been compared to a range of observation data and analyzed for the future. The global and European mean temperature development for 1850 to 2005 is well captured in the EC-Earth simulations. The intensity of extreme cold and extreme hot events, defined as 1% percentile of daily minimum temperature for winter and 99% percentile of daily maximum temperature for summer, is generally fairly well captured for continental regions while underestimated by up to 5°C in maritime regions. For the future, a decrease in the intensity of extreme cold events and an increase in the intensity of extreme hot events is simulated. According to the stronger RCP 8.5 scenario the 1% percentile of daily minimum temperature for winter increases by up to 25°C in the Barents Sea region by the end of this century while the 99% percentile of daily maximum temperature for summer increases by up to 8°C over Southern Europe.

본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.

본 연구의 목적은 IPCC SRES A2 기후변화 시나리오를 이용하여 지역 스케일의 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가할 수 있는 유출시나리오를 생산하는 것이다. 장기유출분석을 위해 PRMS 모형을 선정하였다. 유역별 PRMS 모형의 매개변수를 결정하기 위해 6개 댐유역에서 매개변수를 보정하고 지역화방법을 이용하여 미계측유역으로 전이하였다. 3개 댐유역을 미계측유역으로 가정하고 지역화방법으로 전이된 매개변수를 이용하여 모의능력을 분석하였다. 관측치와

본 연구에서는 기후변화가 국내 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위해 고해상도()의 SRES A2 시나리오와 LARS-WG를 이용하여 국내 139개 소유역별 기후시나리오를 생산하였다. 본 연구에서 사용된 고해상도 시나리오는 약 350km 수평해상도의 ECHO-G 자료를 NCAR/PSU MM5를 이용하여 27km 수평해상도로 상세화한 것이다. A2 시나리오는 우리나라의 공간적 강수특성을 비교적 잘 모사하였으나, 한강과 금강유역의 강수량이 적게 모의되는 문제