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Analysis of Climate Change Trends in South Korea Using ETCCDI Indices

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ETCCDI 지수를 이용한 남한 지역의 기후변화 추이 분석

Sung Chul Ha, Byung Sik Kim, Doo Ho Lee, Byung Hyun Lee, Young Jun Kim

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초록

영어

The increasing frequency and intensity of anormaly weather due to climate change have gathered global interest in future climate trends. In Korea, extreme heavy rainfall events, about 10 times occur annually in the 1970s, doubled to over 20 by the 2000s. Similarly, extreme climate events have risen across East Asia, causing serious damage to property and lives. Quantification and analysis of extreme weather frequency and intensity are essential to prepare to these events. This study employed ETCCDI climate indices, developed by the WMO, to evaluate climate change in Korea. Observational data from 95 ASOS stations and 10 major cities were selected and analyzed the extreme climate phenomena by the time change until 2100 in South Korea using the SSP5-8.5 scenario. The study evaluated how extreme weather events, particularly heavy rainfall, are expected to evolve due to climate change.

한국어

기후변화로 인한 이상기후의 발생 빈도와 강도가 증가함에 따라 미래 기후 추세를 이해하는 것에 대한 전 세계적인 관심이 증가하고 있다. 한국의 경우 1970년대 연간 약 10회 발생하던 극한호우의 빈도가 2000년대에는 약 20회로 두 배 가까이 증가하였다. 또한, 동아시아 전역에서 이상기후 현상의 빈도가 지속적으로 증가하는 추세이며, 이로 인한 재산과 인명 피해 또한 증가하고 있다. 이와 같은 이상기후에 대응하기 위해서는 기후 변화의 정도를 정량화하고 빈도와 강도를 분석하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 세계기상기구에서 기후변화의 정도를 정량적으로 표현하기 위하여 제시한 ETCCDI 지수를 사용하여 남한의 미래 기후변화 추이 분석을 실시하였다. 전국 단위의 분석을 위하여 ASOS 95개 지점과 주요 도시 10개 지점을 선정하였고 현재의 온실가스 배출량이 유지된다고 가정하에 SSP5-8.5 시나리오를 적용하여 2100년까지 시간적 변화에 따른 남한 지역의 이상기후 현상에 대해 분석하였다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1. SSP(Shared Socioeconomic Pathways)시나리오
2.2. ETCCDI 극한기후지수
Ⅲ. 분석 및 결과
3.1. 광역시 데이터 변화량 분석
Ⅳ. 결론
감사의 글
References
국문초록

저자정보

  • Sung Chul Ha AI for Climate & Disaster Management Center, Kangwon National University, 346, Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea
  • Byung Sik Kim Department of Artificial Intelligence & Software/Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, 346, Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea
  • Doo Ho Lee Department of Artificial Intelligence & Software/Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, 346, Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea
  • Byung Hyun Lee AI for Climate & Disaster Management Center, Kangwon National University, 346, Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea
  • Young Jun Kim Unit 801, Tower B, 201, Songpa-daero, Songpa-gu, Seoul, Korea

참고문헌

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