선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- , 2012). 그러므로 본 연구에서는 IPCC(Intergovernmental Panel for Climate Change) 5차 평가 보고서에 대응하고자 새롭게 구축된 PRIDE(PRISM based Downscaling Estimation) 모델에 기반한 고해상도의 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 현재 육상 및 해양 생태계의 분포 특성과 유사한 패턴을 보이고 있는 수정된 쾨펜-트레와다의 기후 구분 기준(권영아 등, 2007)에 근거한 아열대 기후대의 변화를 2011년부터 2100년까지 30년 단위로 분석하고 극한기온사상의 미래 변화를 공간적으로 상세하게 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 2011년부터 2100년까지 남한의 상세한 아열대 기후대와 극한기온사상을 분석하였다. 이를 위해 공간 해상도 1km×1km인 RCP (Representative Concentration Pathways) 4.
- 본 연구에서는 IPCC 5차 평가보고서에 대응하고자 새롭게 생산된 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 현재 육상 및 해양 생태계의 분포 특성과 유사한 패턴을 보이고 있는 수정된 쾨펜-트레와다의 기후 구분 기준에 근거한 아열대기후대의 변화를 2011년부터 2100년까지 30년 단위로 분석하고 극한기온사상의 미래 변화를 공간적으로 상세하게 제시하였다. 2011~2040년에는 RCP 4.
- 우리나라의 지형을 상세하게 고려하고, 모델의 계통 오차를 제거하였을 뿐만 아니라 현재 생산된 기후변화 시나리오 중 가장 향상된 공간 해상도인 1km×1km인 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 미래의 아열대 기후대와 극한기온사상의 미래 변화에 대해 조사한 본 연구는 기존의 연구 결과와 비교했을 때 향상된 공간 규모에서 좀 더 과학적으로 향상된 결과를 제시하였다고 생각한다.
가설 설정
- 5 W/m2에서 안정화되는 저농도 시나리오로서 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되었음을 가정하는 배출 시나리오이다. 2100년의 이산화탄소 농도가 540ppm의 상태를 가정하며, 기존의 SRES B1 시나리오의 복사강제력보다 약간 크다. RCP 8.
- 5)로 구성되어 있으며, 각 숫자는 2100년에 가정한 안정화되는 복사강제력(W/m2)를 나타낸다(백희정 등, 2011). 본 연구에서 사용한 RCP 4.5 시나리오는 2100년 후에 약 4.5 W/m2에서 안정화되는 저농도 시나리오로서 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되었음을 가정하는 배출 시나리오이다. 2100년의 이산화탄소 농도가 540ppm의 상태를 가정하며, 기존의 SRES B1 시나리오의 복사강제력보다 약간 크다.
제안 방법
- 각 시나리오 별 아열대 기후대를 분석하기 전에 1971~2000년과 1981~2010년 각각 30년의 월평균기온을 이용하여 각 평년값별 아열대 기후대를 구분하였다(그림 2). 1971~2000년 평년값에 대한 기후대 구분에서는 제주도, 목포, 완도와 부산, 통영, 거제, 여수 지점 등 남해안 동부에 위치한 지점이 아열대 기후대에 해당되었다.
- 기후대 구분은 앞서 살펴보았던 다수의 선행 연구들에서 사용했던 수정된 쾨펜-트레와다의 기후구분에서 열적 특성에 의한 6개 대분류 기후대 중 C 기후대를 기준으로 하였다. 이는 최한월 평균기온이 18℃ 이하이고 월평균기온이 10℃ 이상인 달이 8~12개월에 해당하는 지역으로서 아열대 기후(subtropical climates)로 정의된다(Trewartha and Horn, 1980).
- 5 두 가지의 한반도 상세 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 극한기온사상의 변화를 분석하고 공간분포 및 변화 면적을 상세하게 조사하였다. 또한 결과를 각 시나리오별로 비교하였다.
- 5 한반도 상세 기후변화 시나리오에 따른 미래 기후대를 지도화하여 공간분포 및 변화 면적을 조사하고 시나리오별로 비교하였다. 또한 기존의 SRES A1B자료를 이용한 연구(권영아 등, 2007) 결과와도 비교하였다. 극한기온사상의 미래 변화 분석을 위해서 사용한 지수는 기상청(2012c)에서 제시한 추위와 관련한 서리일수(연중 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 수)와 결빙일수(연중 일최고기온이 0℃ 미만인 날의 수), 그리고 고온을 나타내는 열대야일수(연중 일 최저기온이 25℃ 초과인 날의 수)와 폭염일수(연중 일최고기온이 33℃ 초과인 날의 수)를 이용하였다.
- 5 한반도 상세기후변화 시나리오만을 이용하여 30년별 극한기온 사상의 분포를 단지 그림으로만 제시했다. 본 연구에서는 RCP 4.5와 RCP 8.5 두 가지의 한반도 상세 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 극한기온사상의 변화를 분석하고 공간분포 및 변화 면적을 상세하게 조사하였다. 또한 결과를 각 시나리오별로 비교하였다.
- 본 절에서는 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 우리나라의 극한기온지수 중 더위와 관련한 지수인 열대야일수와 폭염일수의 미래 변화에 대한 분포를 분석하였다. <그림 8>에서 행은 각각 RCP 4.
- 본 절에서는 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 우리나라의 극한기온지수 중 추위와 관련한 지수인 서리일수와 결빙일수의 분포를 나타내었다. <그림 6>에서 행은 각각 RCP 4.
- 이를 기반으로 국립기상연구소는 3가지 공간 해상도의 한반도 기후변화 예측자료를 생산하였다(그림 1). 영국 기상청 해들리 센터의 전지구 대기-해양 결합모델인 HadGEM2-AO(coupled Atmosphere-Ocean model of Hadley Centre Global Environmental Model version 2)에 인위적 기후변화 강제력을 적용하여 분해능 135km인 전지구 기후변화 시나리오 자료를 생산하고, HadGEM2-AO에 기초한 지역기후모델인 HadGEM3-RA (Atmospheric Regional climate model of HedGEM3)를 이용한 역학적 상세화로 분해능 12.5km인 한반도 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 여기에 기상청은 보다 상세한 공간 규모의 미래 기후변화 분석을 위하여 MK(Modified Korean)-PRISM(Parameterelevation Regressions an Independent Slopes Model)로 생산된 격자형 관측 자료의 계절주기 기후값에 모델의 편차를 보정하여 고분해능 기후 변화 전망자료를 생산하는 한반도 기후변화 시나리오에 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델을 적용하여 분해능 1km인 남한 상세 기후변화 시나리오를 산출하였다.
- 이 연구는 현재 아열대 기후대 현황과 과거 변화를 밝히기 위하여 1971~2000년과 1981~2010년의 월평균기온을 사용하여 각 평년값별로 아열대 기후대를 구분하였다. 1971~2000년 평년값의 경우에는 61개 지점, 1981~2010년 평년값은 73개 지점값을 이용하였다(그림 2의 지점).
- 이는 최한월 평균기온이 18℃ 이하이고 월평균기온이 10℃ 이상인 달이 8~12개월에 해당하는 지역으로서 아열대 기후(subtropical climates)로 정의된다(Trewartha and Horn, 1980). 이를 근거로 2011년부터 2100년까지 30년씩(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년) 평균하여 시기별로 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 한반도 상세 기후변화 시나리오에 따른 미래 기후대를 지도화하여 공간분포 및 변화 면적을 조사하고 시나리오별로 비교하였다. 또한 기존의 SRES A1B자료를 이용한 연구(권영아 등, 2007) 결과와도 비교하였다.
- 극한기온사상의 미래 변화 분석을 위해서 사용한 지수는 기상청(2012c)에서 제시한 추위와 관련한 서리일수(연중 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 수)와 결빙일수(연중 일최고기온이 0℃ 미만인 날의 수), 그리고 고온을 나타내는 열대야일수(연중 일 최저기온이 25℃ 초과인 날의 수)와 폭염일수(연중 일최고기온이 33℃ 초과인 날의 수)를 이용하였다. 이를 근거로 2011년부터 2100년까지 30년씩(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년) 평균하여 시기별로 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 한반도 상세 기후변화 시나리오를 이용하여 극한기온사상의 미래 변화를 분석하였다. 기존의 연구(기상청, 2012c)에서는 RCP 8.
대상 데이터
- PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 3개 시기에 대한 아열대 기후대의 분포를 나타내었다. 또한 IPCC 4차 평가보고서에 대응하기 위하여 사용된 시나리오 중 SRES A1B를 사용하여 미래 한반도 아열대 기후대를 조사한 기존 연구(권영아 등, 2007) 결과를 본 연구의 결과와 비교하여 분석하였다.
- 또한 기존의 SRES A1B자료를 이용한 연구(권영아 등, 2007) 결과와도 비교하였다. 극한기온사상의 미래 변화 분석을 위해서 사용한 지수는 기상청(2012c)에서 제시한 추위와 관련한 서리일수(연중 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 수)와 결빙일수(연중 일최고기온이 0℃ 미만인 날의 수), 그리고 고온을 나타내는 열대야일수(연중 일 최저기온이 25℃ 초과인 날의 수)와 폭염일수(연중 일최고기온이 33℃ 초과인 날의 수)를 이용하였다. 이를 근거로 2011년부터 2100년까지 30년씩(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년) 평균하여 시기별로 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 한반도 상세 기후변화 시나리오를 이용하여 극한기온사상의 미래 변화를 분석하였다.
- 이를 위해 공간 해상도 1km×1km인 RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오 자료 중 일최고기온, 일최저기온, 월평균기온 자료를 이용하였다.
데이터처리
- 5 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 3개 시기에 대한 아열대 기후대의 분포를 나타내었다. 또한 IPCC 4차 평가보고서에 대응하기 위하여 사용된 시나리오 중 SRES A1B를 사용하여 미래 한반도 아열대 기후대를 조사한 기존 연구(권영아 등, 2007) 결과를 본 연구의 결과와 비교하여 분석하였다.
이론/모형
- 5km인 한반도 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 여기에 기상청은 보다 상세한 공간 규모의 미래 기후변화 분석을 위하여 MK(Modified Korean)-PRISM(Parameterelevation Regressions an Independent Slopes Model)로 생산된 격자형 관측 자료의 계절주기 기후값에 모델의 편차를 보정하여 고분해능 기후 변화 전망자료를 생산하는 한반도 기후변화 시나리오에 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델을 적용하여 분해능 1km인 남한 상세 기후변화 시나리오를 산출하였다. 이처럼 남한 상세 기후변화 시나리오는 공간 해상도가 향상되었을 뿐만 아니라 우리나라의 상세한 지형을 고려하였고 기온, 강수량, 상대습도, 바람 등 제공요소가 많아졌고, 자료 형태도 기존의 격자 형태에서 행정 구역별 폴리곤(polygon) 형태로도 제공하는 특징이 있다(국립기상연구소, 2011; 기상청, 2012a; 김맹기 등, 2012).
성능/효과
- 폭염 일이 50일 이상인 곳은 나타나지 않았다. 10일 미만의 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 88.7% 감소하였고, 2011~2040년에는 50일 이상 폭염일이 발생한 곳은 나타나지 않았지만, 2071~2100년에는 90일 이상인 곳이 나타났으며 50일 이상 폭염일은 전체 면적의 66.1%로 RCP 4.5 시나리오보다 큰 증가를 보였다. 2071~2100년에 30일 이상 폭염일이 나타나는 곳은 전체 면적의 85.
- 5 시나리오의 경우를 제외하고 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안 등에서 결빙일수가 적게 나타나고, 해발고도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 소백산맥 줄기에 위치한 지역 등에서는 서리일수가 많을 것으로 분석되었다. 2011~2040년의 RCP 4.5 시나리오는 고농도 온실가스 시나리오인 RCP 8.5 시나리오보다 결빙일수가 15일 미만의 적은 범주에 속하는 면적이 더 많은 특징을 보였다. RCP 4.
- 2011~2041년에 RCP 4.5 시나리오보다 적은 범주에 속하는 면적이 더 적었던 RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 RCP 4.5 시나리오 대비 결빙일수의 빈도가 큰 차이를 보이며 크게 감소한 것으로 나타났다. 5일 미만의 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 3.
- 5 시나리오보다 큰 증가를 보였다. 2071~2100년에 30일 이상 폭염일이 나타나는 곳은 전체 면적의 85.3%로 이 시기에 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리나라의 대부분의 지역에서 1개월 이상 일최고기온 33℃ 이상의 폭염이 발생할 것으로 분석되었고, 그 면적은 2011~2040년 대비 16.2배 증가하였다.
- SRESA1B 시나리오를 사용하여 분석한 2071~2100년의 아열대 기후대는 동해안, 남부지역, 강화를 제외한 서해안에서 충북 서부까지 아열대 기후대에 해당하며 내륙지역을 제외한 수원, 서울까지 확장한 특징을 보여주고 있다. RCP 4.5 시나리오의 경우 강화를 제외한 서해안이 아열대 기후대에 해당하지만 SRES A1B 시나리오와 비교했을 때 내륙지역까지 아열대 기후대의 확장이 덜 나타났고, 2041~2070년의 경우와 같이 소백산맥 끝 자락에 위치한 곳은 여전히 아열대 기후대에 속하지 않았다. 또한 경상북도에서는 SRES A1B 시나리오의 경우 문경, 구미 등 경상북도 서부 지역은 아열대기후대에 포함되었으나, RCP 4.
- 5 시나리오 모두 산맥의 영향이 잘 나타났다고 판단할 수 있다. RCP 4.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적은 15,948km2, RCP 8.5 시나리오는 28,879km2로써 RCP 4.5 시나리오 대비 RCP 8.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적은 81.1% 더 넓게 나타났다. 이전 기간(2011~2041년)과 대비해 볼 때 아열대 기후대의 면적은 RCP 4.
- (2012)의 연구에서는 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 ICTP(International Centre for Theoretical Physics) RegCM version 3의 지역기후모델을 이용하여 수정된 쾨펜-트레와다의 기후 구분 기준을 근거로 중국의 미래 기후대의 변화를 분석하였다. 그 결과 21세기 중반에 가장 극적인 변화를 보이는 곳은 티벳 고원 지역으로써 현재 툰드라 및 고지대 스텝기후가 21세기 중반에는 티벳 고원 서부지역의 경우 반건조 기후대로, 동부지역은 온대 대륙성 기후대로 변화할 것이라고 하였다. 또한 현재 중국 하이난섬에서 나타나는 열대사바나 기후대는 광둥성 해안 지역까지 확장될 것이라고 하였다.
- (2007)은 SRES(Special Report on Emissions Scenarios) A2 시나리오를 분석하여 PRUDENCE(Prediction of Regional scenario and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects) 프로젝트에서 생산된 50km 공간 해상도의 9개 지역기후모델의 앙상블 평균 자료를 이용하여 유럽지역을 대상으로 수정된 쾨펜-트레와다(modified Köppen-Trewartha)의 기후 지역 구분 기준(Trewartha and Horn, 1980)에 따라 미래 기후대를 분석하였다. 그 결과, 2071~2100년에는 유럽의 최대 59%의 면적에서 현재보다 더 온난해지거나 더 건조해질 것으로 전망되었다. 또한 연중 월평균기온이 10℃를 초과하는 달이 4~7개월로 정의되는 온대 기후대(temperate climates)는 2071~2100년에 그 면적이 동부 유럽과 스칸디나비아 반도 남부까지 확대되고 프랑스 서부와 영국 남부 지역에서는 스텝기후가 나타날 것으로 분석하였다.
- 더위와 관련한 지수의 미래 변화에서는 열대야 일수의 경우 두 시나리오 모두 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳에서는 발생 빈도가 적었고, 경상남도 동부, 경상북도 남부, 한라산 주변을 제외한 제주도, 서해안 지역에서는 많을 것으로 분석되었다. 특히 수도권 및 광역시에서 주변보다 상대적으로 열대야일수가 많았는데 이는 도시화 효과가 반영된 특징을 보여주었다.
- 5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 서리일수 발생 빈도에 관한 분포를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모두 공통적으로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 서리일수가 감소할 것으로 나타났다. 또한 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안 등에서 서리일수가 적게 나타나며, 수도권 및 광역시에서도 주변보다 상대적으로 서리일수가 적을 것으로 분석되었다.
- 5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 열대야일수 발생 빈도에 관한 분포를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모두 공통적으로 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳에서는 열대야일수가 적을 것이며, 경상남도 동부, 경상북도 남부, 한라산 주변을 제외한 제주도, 서해안 지역에서는 많을 것으로 분석되었다. 특히 수도권 및 광역시에서 주변보다 상대적으로 열대야일수가 많았는데 이는 도시화 효과가 반영된 특징을 보여준다.
- 5시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 폭염일수 발생 빈도에 관한 분포를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모두 공통적으로 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳에서는 폭염일수가 적게 발생할 것이며, 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 폭염일수가 증가할 것으로 분석되었다. RCP 4.
- 5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 결빙일수 발생 빈도에 관한 분포를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모두 공통적으로 서리일수의 경우와 마찬가지로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 결빙일수가 감소할 것으로 분석되었다. 또한 2071~2100년의 RCP 8.
- 하지만 본 연구에서는 공간 해상도 1km×1km인 남한 상세 기후변화 시나리오 자료를 사용하였기 때문에 내삽없이 상세한 공간 규모의 결과가 산출되는 특징이 있다. 따라서 본 연구 결과는 기존의 연구보다 객관성이 향상된 것으로 판단된다.
- 특히 수도권 및 광역시에서 주변보다 상대적으로 열대야일수가 많았는데 이는 도시화 효과가 반영된 특징을 보여준다. 또한 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 열대야일수가 증가할 것으로 분석되었다. RCP 4.
- 두 시나리오 모두 공통적으로 서리일수의 경우와 마찬가지로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 결빙일수가 감소할 것으로 분석되었다. 또한 2071~2100년의 RCP 8.5 시나리오의 경우를 제외하고 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안 등에서 결빙일수가 적게 나타나고, 해발고도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 소백산맥 줄기에 위치한 지역 등에서는 서리일수가 많을 것으로 분석되었다. 2011~2040년의 RCP 4.
- 두 시나리오 모두 공통적으로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 서리일수가 감소할 것으로 나타났다. 또한 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안 등에서 서리일수가 적게 나타나며, 수도권 및 광역시에서도 주변보다 상대적으로 서리일수가 적을 것으로 분석되었다. 반면에 해발고도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 전라북도 및 충청북도 동부지역 등에서는 서리일수가 많을 것으로 분석되었다.
- 추위와 관련한 지수인 서리일수와 결빙일수의 미래 변화에서는 두 시나리오 모두 공통적으로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 서리일수와 결빙일수가 감소할 것으로 분석되었다. 또한 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안, 수도권 및 광역시 등에서는 발생 빈도가 적을 것으로 나타났다. 반면에 해발고도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 소백산맥 줄기에 위치한 지역 등에서는 빈도가 많을 것으로 나타났다.
- 이는 동일한 시기의 SRES A1B 시나리오와 비교적 유사한 분포를 나타내었다. 모든 기간, 모든 시나리오에서 지형의 영향이 잘 반영된 결과가 나타났으며, 현재 남부 해안 지역에서만 나타나는 아열대 기후대는 미래로 갈수록 서해안과 동해한 지역과 대도시 지역이 아열대 기후대에 속할 것으로 분석되었다.
- 추위와 관련한 지수인 서리일수와 결빙일수의 미래 변화에서는 두 시나리오 모두 공통적으로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 서리일수와 결빙일수가 감소할 것으로 분석되었다. 또한 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안, 수도권 및 광역시 등에서는 발생 빈도가 적을 것으로 나타났다.
- 3% 감소하였고, 2071~2100년에는 남해안 일부, 서울, 부산, 대구, 광주 등의 대도시와 전라남도 및 전라북도 서해안에서 70일 이상인 범주에 속하는 곳도 나타났다. 특히 30일 이상 열대야가 나타나는 곳은 전체 면적의 75.8%로서 이 시기에 우리나라의 2/3에서 1개월 이상 열대야가 발생하는 것으로 분석되었고, 그 면적은 2011~2040년 대비 116배나 증가하였다.
- 특히 수도권 및 광역시에서 주변보다 상대적으로 열대야일수가 많았는데 이는 도시화 효과가 반영된 특징을 보여주었다. 폭염일수의 경우 두 시나리오 모두 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳에서는 폭염일수가 적은 특징을 보였고, 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 폭염일수가 증가할 것으로 나타났다. 특히 RCP 8.
후속연구
- 건강 부문의 경우 폭염에 대한 건강영향 평가 및 감시체제를 구축하고, 노인 등 취약계층을 위한 집중적인 보호 대책을 마련할 예정이다. 또한 폭염에 적응하기 위한 건축물･도시계획모델을 마련하고 도시생태네트워크와 같은 시범사업을 추진할 예정이다. 농업 부문의 경우 기후변화 적응 작물 재배 기술 및 신품종의 개발과 보급을 추진하고 농업용수의 효율적인 이용 및 안정적 공급방안을 마련할 예정이다(관계부처합동, 2010; 기상청, 2011).
- 특히 상세한 공간 분석 뿐만 아니라 아열대기후대에 해당하는 면적과 각 극한기온지수값의 범위에 해당하는 면적을 정량적으로 계산하여 변화의 증감을 보다 객관적으로 분석한 특성이 있다. 현재 기존보다 강화된 기후변화 대응 프로세스의 구축이 요구되는 시점에서 본 연구의 결과는 각 부문에서 기후변화에 대한 취약성 감소와 적응 능력 향상, 지속 가능한 발전을 위해서 보다 상세한 공간 규모에서 적극적인 위험관리 대책의 수립과 보완에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.