기후변화영향평가모형 개발

DC Field Value Language
dc.contributor.author 전성우 -
dc.contributor.other 정휘철 -
dc.contributor.other 이동근 -
dc.contributor.other Yuzuru Matsuoka -
dc.contributor.other Hideo Harasawa -
dc.contributor.other Kiyoshi Takahashi -
dc.date.accessioned 2017-07-05T01:34:57Z -
dc.date.available 2017-07-05T01:34:57Z -
dc.date.issued 20041231 -
dc.identifier A 환1185 2004 RE-10 -
dc.identifier.uri http://repository.kei.re.kr/handle/2017.oak/19160 -
dc.identifier.uri http://library.kei.re.kr/dmme/img/001/003/001/수정[04_RE10]기후변화영향평가모형 개발(전성우).pdf -
dc.description.abstract Development of Impact Assessment Model by Climate Change on Water Resources In recent years, global warming has emerged as a popular issue and became more evident and the impact of global warming in various aspects has been investigated by many institutions. Among the various aspects of global warming, the impact on the terrestrial water cycle has been focused as one of the utmost important climate change policy issues because it directly affects the human settlement and ecosystem. This study collected and reviewed the global and regional climate modeling results to assess the impacts of global warming on the water cycle and developed a Soil Water Balance Model (SWBM) This Model was based on soil moisture changes in order to project the impact on water shortage caused by changes in water resources supply capacity under the changed future climate. Also a raster-based SWBM reflect the soil moisture changes by incorporating such techniques as Thornthwaite and Penman-FAO24 potential evapotranspiration methods to estimate the future potential run-off changes of the major river basins in the Korean peninsula. In order to predict the future climate change and water resources impact, this study employed 4 IPCC/SRES scenarios, 12 GCM results (SRES A1,A2,B1 and B2: CCSRNIES, CSIROMK2, A2 and B2: HadCM3, CCCma) supplied by the IPCC Data Distribution Center and RAMS regional climate model of the National Institute for Environmental Studies of Japan and the SWBM (Vorosmarty et al., 1989, 1998; AIM, 1997) was applied to each 0.05° grid cell over the study area, the entire Korean peninsula. Biophysical datasets as input of SWBM at 0.05° (longitude×latitude) spatial scale were produced over the study area. The current monthly mean temperature and precipitation datasets were respectively produced by the krigging spatial interpolation technique with the Korea Meteorological Administration and UNEP’s Global Historical Climatology Network Data incorporating the lapse rate. The watershed and stream network data were produced with the GTOPO30 digital elevation model in a 30-sec mesh grid. Each produced watershed was assigned by the Pfafstetter watershed coding system (Pfafstetter, 1989) to identify the upstream and downstream watersheds. Lastly, the field capacity dataset was produced with the soil property, vegetation rooting depth and Batjes’ PTF (different pedo-transfer functions) rules. The soil texture data and soil depth data were collected from the detailed soil map and the vegetation data was derived from the land cover classification map of the Korean Ministry of Environment. To acquire the field capacity data in North Korea, the FAO’s World Maximum Soil Water Map (1996) at a 5×5 arc minute resolution was employed. The future runoff change of the present years (1981~1990) and that of the future years (2041~2050) were analyzed by employing SWBM on the area between latitude 33°~44° 30’ and longitude 123° 30’~131° 30’ focusing on 10 major watershed basins in both North Korea and South Korea The major findings in this study are as stated below: First, a numerical simulation with RCM predicts that the temperature rises about 3.7℃ in the summer and 3℃ in the winter while the SRES scenarios project the temperature rise within a range of 1~3.5℃ in the summer and 1~3℃ in the winter in South Korea. In North Korea, the RCM predicts that the temperature rise would be about 4.3℃ in the summer and 2.7℃ in the winter while the SRES scenario projected the mean temperature flux range to be 1~5.3℃ in the winter and 1~3.2℃ in the summer. Second, the RCM and SRES scenario resulted different projections in precipitation variability. While RCM projected the future precipitation variability in South Korea to be about 10% in the summer and 65% in the winter, the SRES scenario projected the mean precipitation flux range to be -10~55% in the winter and -20~20% in the summer. In North Korea, the RCM projected the precipitation variability to be about 30% in the summer and 55% in the winter while the SRES scenario predicted -10~40% in the summer and -20~20% in the winter. Third, among the four IPCC/SRES scenarios, the B1 scenario turned out to be the development road map with the minimum impact on runoff. Moreover, a heavier impact on runoff is predicted in South Korea than North Korea. The RCM generated a higher future runoff projection than the SRES scenarios in general, and showed an opposite result to the SRES projections in North Korea. ? In South Korea, the B1 scenario was predicted to bring the least magnitude of impact on the runoff and precipitation (-5.4%) while the A1 scenario was predicted to bring the most severe impact(16.3%). ? In North Korea, the B1 scenario turned out to associate the least magnitude of impact (0.6%); however, RAMS regional climate model projected a notable 41.9% variability on runoff. ? In the projected runoff changes of 10 major watershed basins in the Korean peninsula, RAMS regional climate model predicts a heavy increase of runoff in the Aplock, Chungcheon, Daedong, and Yesung River basins in North Korea, and Han and Geum River basins in South Korea. ? Under the SRES scenario, in South Korea, the A1 scenario was predicted to lead to serious adverse impacts including floods in the Han River and Geum River basins due to the noticeable increase of rainfall during the rainy season. In North Korea, a decline in the runoff in Tuman River was also predicted. -
dc.description.tableofcontents 제1장 서론 <br>1. 연구의 배경 및 필요성 <br>2. 연구의 목적 및 범위 <br> <br>제2장 국내외 연구사례 <br>1. 기후변화와 수문기상 인자의 변동 <br>2. 기후변화에 따른 GCM을 이용한 수자원 변화 <br>3. 결정론적 수문모델을 이용하는 방법 <br> <br>제3장 기후변화 시나리오의 검토 <br>1. 개요 <br>2. 기후 시나리오의 종류 <br>가. 유사법에 의한 시나리오 <br>나. 감도분석 목적의 점증시나리오 <br>다. 기후모형의 결과에 기초해 작성한 시나리오 <br>라. 시나리오 연구방법 비교 분석 <br>3. 기후 모형 <br>가. IPCC SRES 전세계기후모형 <br>나. NIES/RAMS 지역기후모형 <br>다. 기후모형결과와 영향평가모형 통합의 문제점 <br>4. 기후 모형의 현재 기후 재현성 <br> <br>제4장 영향평가 방법 <br>1. 개요 <br>2. 입력자료의 구축 <br>가. 현재 기후자료의 구축 <br>나. 미래 기후 시나리오의 작성 <br>다. 유역도 및 하도망도의 구축 <br>라. 최대용수량(Field Capacity) 의 작성 <br>3. 물수지 모형 (Soil Water Balance Model, SWBM) <br>가. 잠재증발량의 추정 <br>나. 강설모형 <br>다. 지표면 유출의 계산 <br>4. 모형의 검증 <br> <br>제5장 기후변화 영향평가 결과 <br>1. 미래 기후변화 <br>가. 남한 지역 <br>나. 북한 지역 <br>다. 계절별 기후 영향 분석 <br>2. 한반도 주요 유역의 유출변화 <br>가. 남한 지역 <br>나. 북한 지역 <br>다. 기후변화에 따른 유출 변화 영향 평가 <br> <br>제6장 요약 및 제안 <br>1. 요약 <br>2. 연구의 한계 및 제안 <br> <br>참고문헌 <br> <br>부록1 : IPCC SRES 시나리오 <br> <br>부록2 : 잠재증발산량 산정 모형 <br> <br>Abstract <br> <br> -
dc.description.tableofcontents 제1장 서론 <br>1. 연구의 배경 및 필요성 <br>2. 연구의 목적 및 범위 <br> <br>제2장 국내외 연구사례 <br>1. 기후변화와 수문기상 인자의 변동 <br>2. 기후변화에 따른 GCM을 이용한 수자원 변화 <br>3. 결정론적 수문모델을 이용하는 방법 <br> <br>제3장 기후변화 시나리오의 검토 <br>1. 개요 <br>2. 기후 시나리오의 종류 <br>가. 유사법에 의한 시나리오 <br>나. 감도분석 목적의 점증시나리오 <br>다. 기후모형의 결과에 기초해 작성한 시나리오 <br>라. 시나리오 연구방법 비교 분석 <br>3. 기후 모형 <br>가. IPCC SRES 전세계기후모형 <br>나. NIES/RAMS 지역기후모형 <br>다. 기후모형결과와 영향평가모형 통합의 문제점 <br>4. 기후 모형의 현재 기후 재현성 <br> <br>제4장 영향평가 방법 <br>1. 개요 <br>2. 입력자료의 구축 <br>가. 현재 기후자료의 구축 <br>나. 미래 기후 시나리오의 작성 <br>다. 유역도 및 하도망도의 구축 <br>라. 최대용수량(Field Capacity) 의 작성 <br>3. 물수지 모형 (Soil Water Balance Model, SWBM) <br>가. 잠재증발량의 추정 <br>나. 강설모형 <br>다. 지표면 유출의 계산 <br>4. 모형의 검증 <br> <br>제5장 기후변화 영향평가 결과 <br>1. 미래 기후변화 <br>가. 남한 지역 <br>나. 북한 지역 <br>다. 계절별 기후 영향 분석 <br>2. 한반도 주요 유역의 유출변화 <br>가. 남한 지역 <br>나. 북한 지역 <br>다. 기후변화에 따른 유출 변화 영향 평가 <br> <br>제6장 요약 및 제안 <br>1. 요약 <br>2. 연구의 한계 및 제안 <br> <br>참고문헌 <br> <br>부록1 : IPCC SRES 시나리오 <br> <br>부록2 : 잠재증발산량 산정 모형 <br> <br>Abstract -
dc.format.extent xv, 147p. -
dc.language 한국어 -
dc.publisher 한국환경정책·평가연구원 -
dc.title 기후변화영향평가모형 개발 -
dc.title.alternative 물관리 부문을 중심으로 -
dc.type 기본연구 -
dc.title.original Development of Impact Assessment Model by Climate Chanage in Water Resources -
dc.title.partname 연구보고서 -
dc.title.partnumber 2004-10 -
dc.description.keyword 물환경 -
dc.description.bibliographicalintroduction 1. 서론 □ 연구의 배경 및 필요성 ? 최근 지구온난화 문제가 크게 이슈화되어 각 개인들도 위화감 없이 지구온난화를 받아들이게 되었으며, Bau(Business as usual) 시나리오 즉, 현재 경제활동이 지속되고 있다는 전제 하에 추진되는 연구에 따르면, 서기 2030년까지 지구전체 평균 온도가 약 2도 에서 최대 수십 도까지 상승하는 것으로 조사 ? IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 등 많은 연구기관에서 지구 온난화가 다양한 부분에 미치는 영향에 대하여 연구하고 있으며, 그 가운데 수자원 즉 육상의 물 순환(Terrestrial water cycle)은 인간활동과 생태계 전반에 대한 직접 영향으로 인해 기후변화 정책 수립시 대단히 중요한 문제로 인식 □ 연구의 목적 ? 본 연구에서는 이러한 물 순환에 미치는 기후변화의 영향을 평가하기 위해, IPCC의 권장 시나리오인 SRES(Special Report on Emissions Scenarios) 시나리오의 기후모형결과와 지역 기후모형결과를 수집?정리하고 토양수분변화에 기초한 장기 수문모형(Hydrological model)을 개발하여 ? 기후변화로 인한 수자원 공급능력 변화와 물 수요 증가로 인해 발생할 수 있는 물 부족 영향을 예측하고 ? 이러한 기후변화로 인한 물 순환 변화가 농작물의 성장 및 생태계에 미치는 영향을 3년간에 걸쳐 평가 □ 연구의 내용 및 범위 ? 기후변화 영향평가 모형에서 요구되는 IPCC의 공통 기후 시나리오에 기초한 기후 데이터베이스를 구축 - 다양한 SRES 시나리오의 GCM(Global Climate Model)결과들과 지역 영향 연구에서 요구하는 높은 시?공간해상도의 기후모형결과인 RCM(Regional Climate Model)자료 수집 - 시나리오 변화에 따른 다양한 영향예측 및 대책 수립연구에 필요한 월 혹은 일간격의 기후데이터베이스 구축 ? 격자기반의 장기수문모형 개발 - Thornthwaite와 Penman-FAO24 방법에 의한 잠재증발산량(Potential evapotranspiration) 추정을 포함한 토양 수분 변화에 기초한 물수지 모형(Soil Water Balance Model, SWBM)을 개발하여 - 미래에 발생 가능한 유출 변화를 한반도 주요 유역에 대해 평가 2. 연구방법 2.1. 기후모형자료 □ 활용한 기후모형 자료 ? 본 연구에서는 미래 기후자료로 IPCC의 자료공급센터에서 공급하고 있는 다양한 GCM 자료들 중 4종류 GCM 모형(CCSRNIES, CCCma, CSIROMK2, HadCM3)의 12가지 SRES 시나리오 결과물과 일본 국립환경연구소의 지역기후모형인 RAMS 자료를 수집하여 수자원(water resources impact analysis) 영향평가에 이용 □ 기후재현성 검토 ? 기후재현성의 평가를 위해 현재시기(1981~1990년)의 기온과 강수량의 10년간 월별 지역 평균값에 대해 관측치와 모형 결과사이의 비교 수행 ? 기온의 경우 - GCM과 RCM자료의 계절별 기온 변화는 남,북한 모두에서 관측치와 유사한 계절적 거동을 나타내었으나, 겨울철(12,1,2월) 기온에서 수치모의 결과가 높게 나타남 - CSIRO 모형의 결과가 겨울철에 가장 높은 온도차를 보여 10℃ 정도의 차이를 나타내었으며 RAMS자료는 GCM 결과들의 중간값 정도의 범위에서 변화를 나타냄 - 최대 ±10℃ 범위에서 겨울철 기온이 높게 나타나는 모형결과가 존재하므로 기후모형결과의 직접적 이용보다는 기후 관측치에 기온 변동폭을 더하는 “기후 중첩기법”의 이용을 권장함 ? 강수량의 경우 - 여름철 강우의 집중현상을 표현할 수 있는 기후모형은 RAMS가 유일하며, 공간 보간된 GCM 자료들은 강수량의 계절적 변화를 정확히 표현할 수 없는 것으로 판단됨 - 월평균 강수량에서 RAMS 자료는 관측치에 비해 연중 높게 나타나며, 공간적으로 북한에 많은 강수량를 나타냄 - 이러한 강수량 과다는 RAMS 모형이 엘리뇨현상 등을 함께 모의하도록 개발되었으며, 적도순환 흐름의 감소로 인해 태평양 서부 해안지역에 이상 분기 흐름이 발생하여 미래 겨울철 강수량이 다른 GCM결과에 비해 높게 나타나는 모형 자체의 특성으로 판단됨 - 미래 강수량 자료의 이용 역시 직접적 기후모형 결과를 이용하는 것보다 현재 강수량의 공간분포에 모형의 강수량 변동비를 곱하여 이용하는 것을 권장함 2.2. 물리적 데이터 □ 활용한 자료 ? 30초 간격의 GTOPO 수치표고자료와 정밀토양도, 토지피복지도를 활용 ? 유역과 하도망의 제작을 위해 30초 격자간격의 GTOPO30 수치표고자료를 이용하였으며, 제작된 유역 정보는 Pfafstetter 코드를 이용하여 상하류의 유역관계를 정의 ? 최대용수량(Field Capacity)은 토양의 물리적 특성과, 식생의 뿌리깊이를 고려하여 Batjes PTF(Pedo-transfer functions) 공식을 이용하여 제작 - 이를 위해 남한지역의 정밀토양도와 토양통 조사보고서의 토성과 유효 토심 자료를 수집하여 이용 - 식생 분포는 환경부의 토지피복 분류지도를 이용 - 북한지역은 FAO(1996)에서 제공하는 전세계 2층(0~30㎝와 30~100㎝)의 5분 간격의 최대용수량 자료를 이용 2.3. Soil Water Balance Model(SWBM) □ 모형의 구조 ? 수자원 영향평가모형은 기후자료와 수치표고모형으로부터 일/월별 지표면 유출을 모의할 수 있으며, 3개의 주요한 하부모듈로 구성 ? 이들 모듈은 잠재 증발산량을 추정할 수 있는 잠재 증발산량 모듈, 강수량과 토양수분변화, 증발산량 변화로부터 물수지를 계산하고 지표면유출을 계산하는 물수지 모듈(Soil Water Balance Model, ‘이후SWBM’), 각 격자의 지표면 유출량과 수치고도정보로부터 유역과 하도의 유출을 계산하는 유출모듈(Water Transfer Model, ‘이후 WTM’)로 구성 ? 잠재 증발산량과 물수지 모듈은 공간해상도 0.05도 간격의 격자별로 계산을 수행하여, 월별 토양수분, 증발산, 지표면 유출을 예측하게 되며, 예측된 격자별 자료는 농업 생산성모형과 동적 식생모형 등의 입력자료로 이용 ? 유출 모듈은 계산된 격자별 지표면 유출 정보와 하도, 유역 정보 등을 이용하여 하천 지점에서의 유출 변화를 예측 □ 모형의 검증 ? 대청댐 유역을 대상으로 검증 - 유역 유출은 1981년에서 1987년까지의 일 댐 유입량 자료를 월 자료로 환산한 후 유역면적으로 나누어 계산 - 관측된 연간 유출량과 SWBM 모형에서 계산된 유출량을 비교한 결과, SWBM에서 계산된 연간 유출은 관측치에 비해 작게 나타나 초기 최대용수량 값을 축소할 필요성을 보임 - 그러나 SWBM의 유출결과와 관측치는 상호 높은 선형적 상관성을 보이고 있어(R2 =0.9936), 추가적인 비교 연구를 통해 모형의 최적화가 용이할 것으로 판단됨 3. 연구결과 □ 미래 기후의 변화 예측 결과 ? 기온 변화 - SRES 시나리오의 기후변화로 인한 미래(2041~2050년) 기온변화는 남한지역에서 연평균 기온이 약 0.9~3.3℃ 증가하고, 북한지역은 약 1.1~4.5℃ 증가하게 되는 것으로 추정되었으며, RAMS RCM 모형에서 남한은 3.6℃ 증가하고 북한은 3.8℃ 증가하여 북한지역의 기온 증가가 클 것으로 예측 - 여름철 평균 기온 변화가 가장 큰 시나리오는 남북한 모두 RAMS 모형으로 남한 3.7℃, 북한 4.5℃ 증가를 보였고, 겨울철 기온 변화가 가장 큰 시나리오는 남한의 경우 RAMS 모형의 3.1℃, 북한은 SRES A1 시나리오의 2.9℃로 나타남 ?RCM의 계절별 기온 변화에서, 북한은 여름철 기온 증가가 4.5℃로 겨울철 기온 증가 2.7℃에 비해 약 1.3℃ 큰 것으로 나타나 남한의 여름철 3.7℃, 겨울철 3.1℃의 약 0.6℃ 변화에 비해 계절 변화가 더욱 클 것으로 예상 ? 강수량 변화 - SRES 시나리오의 기후변화로 인한 미래(2041~2050년) 강수량 변화는 남한지역에서 연평균 강수량이 약 -2.7~21.5% 변화하고, 북한지역은 약 -2.6~30.6% 변화되는 것으로 추정되었으며, RAMS RCM 모형은 남한에서 약 20% 증가하고 북한에서 30.6% 증가하여 북한지역의 영향이 더 클 것으로 예측 - 여름철 평균 강수량 변화가 가장 큰 시나리오는 남한은 SRES A1 시나리오 31.5% 증가, 북한은 RAMS 모형 29.9% 증가이며, 겨울철 강수량 변화가 가장 큰 시나리오는 남북한 모두 RAMS 모형으로 남한 65.1%, 북한 54.5% 증가를 보임 ?RCM의 계절별 강수량 변화에서, 남한은 겨울철 강수량 증가가 65.1%로 여름철 10.3%에 비해 큰 것으로 나타나 북한의 겨울철 54.4%, 여름철 29.9% 증가에 비해 계절 변화가 더욱 클 것으로 추정 ?SRES 시나리오는 우기인 7월, 8월에 강우가 집중적으로 증가하여 여름철 강수량 변화가 겨울철 변화보다 클 것으로 추정 □ 시나리오별 수자원영향 평가 ? 기후변화로 인한 미래(2041~2050년)의 남,북한의 수자원 영향평가를 실시한 결과, 대부분의 시나리오에서 유출이 증가할 것으로 추정 - 남한은 B1 시나리오가 -11.9~1.1%의 유출 변화를 보여 평균 -5.4%로 가장 작은 유출 변화를 보일 것으로 예측되었으며, B2 9.9%, A2 12.5%, RAMS 15.0%, A1 16.3% 순으로 유출 변화 예상 - 북한의 경우도 B1 시나리오가 -5.1~6.3%의 유출 변화를 보여 평균 0.6%의 유출변화로 가장 안정적인 시나리오가 될 것으로 추정되며, B2 -3.8%, A2 5.0%, A1 6.4%, RAMS 41.9% 순으로 유출 증가 예상 ? 기후변화로 인한 미래의 한반도 주요 유역에 대한 수자원 영향평가를 실시한 결과 - 남한은 SRES 시나리오의 경우, 한강과 금강, 낙동강 유역에서 우기의 강수량 증가로 인한 유출 증가가 예상되며, RAMS 모형의 경우, 한강과 금강 유역에서 유출 증가 예상 ?유역별 영향을 살펴보면, 한강은 SRES 시나리오의 강수량 변화가 -0.7~20.7%일 때, 유출이 -19.8~33%까지 변화하는 것으로 추정되었으며, 낙동강은 강수량 변화가 -3.3~22.9%일 때 유출 변화 -26.4~38.6%, 금강은 강수량 변화가 -1.8~26.3%일 때 유출 변화 -25.1~44.9%, 영산강은 강수량변화가 -5.2~21.5%일 때 유출 변화가 -26.7~31.6%였으며, 섬진강은 강수량이 -5.2~23.8% 변화할 때, 유출이 -16.4~37.1% 변화될 것으로 추정 - 북한은 SRES 시나리오의 경우, 남한에 비해 그 영향이 적게 나타나고 예성강 유역의 유출 증가와 두만강 유역의 유출 감소가 예상되며, RAMS 모형의 경우, 두만강을 제외한 모든 유역에서 매우 큰 유출 증가를 보여 기후변화 영향이 클 것으로 추정 ?유역별 영향을 살펴보면, 압록강은 SRES 시나리오의 강수량 변화가 -3.8~15.27%일 때, 유출이 -26.1~26.9%까지 변화하는 것으로 추정되었으며, 두만강은 강수량 변화가 -3.6~11.9%일 때 유출 변화가 -34.3~1.8%, 청천강은 강수량 변화가 -3.1~18.7%일 때 유출 변화가 -31.9~34.2%, 대동강은 강수량 변화가 -1.7~21.5%일 때 유출 변화가 -30~37.4%였으며, 예성강은 강수량이 -1.7~23% 변화할 때, 유출이 -30~39.2%까지 변화될 것으로 추정 4. 한계 및 제안 □ 본 연구는 기후변화로 인한 수자원 영향 평가와 이에 기초한 물관리 정책을 수립하기 위한 영향평가모형 개발의 기초연구로 수행 ? 기후변화 영향평가 연구는 먼 장래의 일을 예측하는 것으로 많은 불확실성을 내포하고 있는 한계가 있으며, 이를 정량적?과학적으로 예측?분석하기 위해서는 많은 정보와 합리적인 가정 및 예측이 필요하며, 이를 위해 지속적인 정보의 구축 및 모형의 개선이 이루어져야 할 것임 □ 이런 측면에서 본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있으므로 이를 고려하여 활용하여야 할 것임 ? 본 연구에서 사용한 기초정보는 현재 가용 가능한 RCM과 SRES 시나리오의 GCM자료들로써 분석결과에 많은 차이를 보임 - RCM정보는 GCM 분석결과와 상이한 결과를 보여주고 있는데, 이는 기초자료가 가지는 한계로 향후 연구에서는 여러 RCM자료의 확보 및 분석이 이루어져야 함 ? 본 연구를 위해 개발중인 수자원 영향 평가 모형은 1차 년도인 현재 토양 수분 변화에 기초한 물수지 모형의 개발 단계로 - 유출 계산결과가 관측값과 높은 상관성을 보이나 다른 보고서의 유출량에 비해 5~14% 적은 결과를 보여, 수자원 공급 가능량을 직접적으로 계산하지 못하는 한계를 가짐 - 향후 연구에서 유량관측 자료들과의 최적화 모형의 개발과 격자별 유출의 추적 모형 개발을 통해 유출 계산 결과의 보정 및 지점 유량 산출이 요구됨 ? 본 연구는 3년간 수행할 것을 계획하였으나, 과제 수행중의 연구 계획 변경으로 인해 2005년부터 수행될 기후변화 적응전략연구에 포함될 예정임 - 1차년도 연구의 목적인 정보 수집 및 DB 구축에서 한발 나아가 기초적인 모형개발, 모의, 해석단계를 수행하여 전체적인 수행체계를 제시하고자 함에 따라 위와 같은 한계를 가지고 있음 - 향후 연구에서 이를 개선한다면, 기후변화 영향 발생지역 등 취약성 도면을 공간정보(GIS 등)와 연계하여 제공할 수 있을 것이며, 기후변화에 대한 지역별 생태계 관리 및 적응 전략을 제공할 수 있을 것임. -
dc.contributor.authoralternativename Jeon -
dc.contributor.authoralternativename Seong-Woo -
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