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제안 방법
- , 1994) 과 입출력 경제 모형인IMPLAN (Minnesota IMPLAN Group, 2009) 을 사용하여 버지니아 지역의 기후변화에 따른 가뭄과 발생 변화와 경제적 영향을 분석하였다. VIC 모형에서 산정된 토양수분은 농업적 가뭄 지수 (Standardized Soil moisture Index; SSI) 를 산정하는데 이용되었고, 선형회귀분석을 통하여 가뭄과 농업생산량의 연관성을 도출하고 이를 기반으로 입출력 경제 모형에 적용하여 미래 기후변화가 버지니아 지역 농업 전반에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 가뭄 완화 계획 및 위험 평가를 개선하고 지속 가능하고 효율적인 물 관리전략을 설계하는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
- 기간 모형을 연산하였다 (1977~2016). 두 번째로, VIC 모형의 결과 중 토양수분 자료를 사용하여 농업적 가뭄지수인 SSI 를 계산하고, 두 지역의 연 평균 가뭄지수와 농업생산량의 선형 관계를 분석하여 회귀식을 도출하였다. 세 번째로, 다양한 미래 기후 시나리오를 제공하는Coupled Model Intercomparison Project 5 (CMIP5) 기후변화 모델의 미래 강수량과 온도 자료를 활용하여 VIC 모형을 연산하고, 미래 기간의 가뭄지수를 계산하였다 (fl 기간: 2017~2056, f2 기간:2057~2096).
- 또한, 기후변화 모형과 VIC 모형로 산정된 미래기간의 SSI 값을 앞서 계산한 회귀식에 적용하여 미래 농업 생산량을 산출 하였으며, 이를 기반으로 IMPLAN 모형에 적용, 경제 전반에 미치는 영향을 분석하였다. 표 2는 가뭄이 농업 부분에 미치는 경제적 영향을 나타낸 것으로, 모든 기후 변화 모형 결과의 평균값이며, 2016년도 결과와의 비교를 통하여 계산되었다.
- 세 번째로, 다양한 미래 기후 시나리오를 제공하는Coupled Model Intercomparison Project 5 (CMIP5) 기후변화 모델의 미래 강수량과 온도 자료를 활용하여 VIC 모형을 연산하고, 미래 기간의 가뭄지수를 계산하였다 (fl 기간: 2017~2056, f2 기간:2057~2096). 마지막으로, 계산된 미래 기간의 SSI 와 미리 계산된 회귀식을 이용, 미래 농업생산량을 예측하였고, IMPLAN 모형을 사용하여 미래 농업 생산량이 경제 전반에 미치는 영향을 분석하였다.
- , 2015). 본 연구에서는 고해상도의 입력 자료를 활용하여 VIC 모형을 연산하였고, 토양수분 결과를 활용하여 과거와 미래 기간의 가뭄 특성 변화를 분석하였다. IMPLAN모형은 대표적인 입출력 경제 모형으로, 많은 연구에서 가뭄이 경제 전반에 미치는 직간접적 영향을 분석하기 위해 활용되어왔다 (Howitt et al.
- 본 연구에서는 대표적 수문 모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) (Liang et al., 1994) 과 입출력 경제 모형인IMPLAN (Minnesota IMPLAN Group, 2009) 을 사용하여 버지니아 지역의 기후변화에 따른 가뭄과 발생 변화와 경제적 영향을 분석하였다. VIC 모형에서 산정된 토양수분은 농업적 가뭄 지수 (Standardized Soil moisture Index; SSI) 를 산정하는데 이용되었고, 선형회귀분석을 통하여 가뭄과 농업생산량의 연관성을 도출하고 이를 기반으로 입출력 경제 모형에 적용하여 미래 기후변화가 버지니아 지역 농업 전반에 미치는 영향을 분석하였다.
- , 2015; Ziolkowska, 2016). 본 연구에서는 버지니아주두 지역의 최근 7년 (2010~2016) 동안의 농업 관련 생산량과 연평균 SSI 값을 활용하여 회귀분석을 수행하고, 산출된 회귀식과 미래 SSI 값을 이용하여 미래 농업 생산량을 예측하고 변화된 농업 생산량이 경제 전반에 미치는 영향을 분석하였다. IMPLAN 모형으로 분석되는 경제 지표는 고용 (employment), 근로 소득 (labor income), 산업 생산량 (industrial output) 등이다.
- 두 번째로, VIC 모형의 결과 중 토양수분 자료를 사용하여 농업적 가뭄지수인 SSI 를 계산하고, 두 지역의 연 평균 가뭄지수와 농업생산량의 선형 관계를 분석하여 회귀식을 도출하였다. 세 번째로, 다양한 미래 기후 시나리오를 제공하는Coupled Model Intercomparison Project 5 (CMIP5) 기후변화 모델의 미래 강수량과 온도 자료를 활용하여 VIC 모형을 연산하고, 미래 기간의 가뭄지수를 계산하였다 (fl 기간: 2017~2056, f2 기간:2057~2096). 마지막으로, 계산된 미래 기간의 SSI 와 미리 계산된 회귀식을 이용, 미래 농업생산량을 예측하였고, IMPLAN 모형을 사용하여 미래 농업 생산량이 경제 전반에 미치는 영향을 분석하였다.
- 전반적인 연구 방법은 첫 번째로, VIC 모형의 입력 자료를 구축하고 (1/16 degree: 약 6km 해상도), 버지니아주의 서로 다른 토지 이용 특성을 가진 두 지역을 선정 (VA06, VA11 지역) 후 과거 기간 모형을 연산하였다 (1977~2016). 두 번째로, VIC 모형의 결과 중 토양수분 자료를 사용하여 농업적 가뭄지수인 SSI 를 계산하고, 두 지역의 연 평균 가뭄지수와 농업생산량의 선형 관계를 분석하여 회귀식을 도출하였다.
대상 데이터
- 미래가뭄이 버지니아 지역에 미치는 경제적 영향 분석을 위하여, VIC 모형과CMIP5 기후변화자료가 활용되었다. CMIP5 는 다양한 범위의 미래기후변화자료를 제공하며, 최신 기후 모형과 배출 시나리오를 통합하여 설계되었다 (Rogelj et al.
- 연구지역은 버지니아 북부 지역에 위치하는 두 개의 Congressional districts이며 (그림 1), 서로 상이한 경제규모, 농업비중, 토지이용을 가지고 있다. VA06 지역의 경우, 토지 이용은 대부분 산림 (69.
이론/모형
- , 2012). 본 연구에서는 CMIP5 에서 제공하는 세 가지 모형 (BCC-CSM1.1, CanESM2, CCSM4) 과 두 종류의 배출 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)가 적용 되었으며, 각각의 모형은 Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) 방법 (Abatzoglou, 2013) 으로 다운스케일되었다 (l/16th degree).
- , 2010), 수문 모형기반의 토양 수분 자료는 농업 가뭄 모니터링 및 평가에 널리 이용되었다 (Sheffield and Wood, 2008). 본 연구에서는 VIC 모형 연산으로 산정된 토양수분 자료가 주별 SSI 계산에 사용 되었으며, SSI 계산에는 일변량 Gringorten 공식이 적용되었다 (Gringorten, 1963). 표 1은 SSI 의 가뭄 분류를 나타내며, 값이 작을수록 강한 강도의 가뭄 상태를 의미한다.
- 본 연구에서는 토양수분을 기반으로 한 농업가뭄지수 산정을 위하여 VIC 모형을 사용하였으며, 많은 연구들이 VIC 모형을 이용하여 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하였다 (Mao et al., 2015). 본 연구에서는 고해상도의 입력 자료를 활용하여 VIC 모형을 연산하였고, 토양수분 결과를 활용하여 과거와 미래 기간의 가뭄 특성 변화를 분석하였다.
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