| 연구개발개요 |
기후위기 대응 탄소중립 시대와 그린인프라의 역할이 중요해지면서 그린인프라의 탄소, 물, 열 순환 영향의 연계 평가, 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 의사결정 기술 개발이 요구됨. 따라서, 본 연구개발은 기후위기 대응 탄소중립 시대를 대비한 도시 그린인프라의 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 평가 기술 개발을 최종 목표로 함. 주관연구기관은 도시 그린인프라의 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 효과의 연계 평가 기술 개발을 목표로, 공동연구기관은 기후 및 도시 그린인프라 시나리오 불확실성 고려한 연계 평가 결과 기반 의사결정 기술 개발을 목표로 함본 연구과제는 그간 개별적으로 상이한 시간규모로 평가되어온 그린인프라의 탄소흡수 증대와 물·열순환 개선 효과를 통합 평가하기 위해 물리기반 지면기후모델-자료기반 AI기법 연계 모델링 기술을 개발하고, 기후 및 그린인프라 시나리오에 대한 모델링을 통해 그린인프라 효과의 불확실성을 분석하고 시나리오의 우선순위를 의사결정에 반영할 수 있는 기술을 개발하는 창의적이고 혁신적인 기반 기술 연구임. 이를 기반으로 한 논문은 최상위 저널에 출간될 수 있는 선도적인 우수 연구 실적이 될 수 있음본 연구과제의 결과물인 기후 및 그린인프라 시나리오에 따른 통합, 연계 모델링 결과 및 의사결정 기술 개발에 따른 로버스트 정책안 등은 2050년 탄소중립을 준비하는 정부의 국토계획, 도시공간계획, 환경계획, 기후변화 대응대책 등에 기반 자료를 제공하는 기술로서 시의성이 매우 높음본 연구과제는 기존의 그린인프라의 물·열순환 및 대기질 개선 효과 정량화에 제한적으로 적용되던 모델링 방법론을 탄소 흡수량 증대 효과에 확대 적용하고 평가할 뿐 아니라 이를 기반으로 기후변화 불확실성 고려 로버스트 정책을 제시하는 연구로 기후위기, 탄소중립 시대 대응을 위한 과학기술적 근거자료를 제공할 수 있는 기술을 제공할 수 있음
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| 최종목표 |
본 연구개발은 기후위기 대응 탄소중립 시대를 대비한 도시 그린인프라의 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 평가 기술 개발을 최종 목표로 함[주관연구기관]은 도시 그린인프라의 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 효과의 연계 평가 기술 개발을 목표로 함- 물리기반 지면생태/도시기후 모델-자료기반 AI기법 연계 모델 개발 및 구축, 미래 기후 및 도시 그린인프라 시나리오별 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 등 다중 효과 평가의 세부 목표를 포함함[공동연구기관]은 기후 및 도시 그린인프라 시나리오 불확실성 고려한 연계 평가 결과 기반 의사결정 기술 개발을 목표로 함-도시 그린인프라 시나리오 생성과 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 시나리오 우선순위 결정의 세부 목표를 포함함
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| 연구내용 및 범위 |
연차별 주요 내용은 다음과 같음1차년도 연구내용은 다음과 같이 구성됨[주관] 물리기반 지면생태/도시기후 모델-자료기반 AI기법 연계 모델 개발 및 구축- 도시 그린인프라별 특성 및 모델 적용성 검토- 도시 그린인프라 적용을 위한 모델 개발- 도시 그린인프라 적용을 위한 모델 구축[공동] 미래 기후 시나리오 생성 및 불확실성을 고려한 의사결정 기술 개발- 미래 기후 시나리오 생성- 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 우선순위 결정 기법의 개발2차년도 연구내용은 다음과 같이 구성됨[주관] 미래 기후 및 도시 그린인프라 시나리오별 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 등 다중 효과 평가- 시범 적용 도시 대상 구축 모델의 탄소·물·열순환 검증- 기후 및 도시 그린인프라 시나리오별 모델 구동- 기후 및 도시 그린인프라 시나리오별 모델 결과 분석[공동] 도시 그린인프라 시나리오 생성과 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 시나리오 우선순위 결정- 도시 그린인프라 미래 시나리오 생성- 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 시나리오 우선순위 결정주요 내용의 기관 간 연계는 다음과 같음[주관연구기관]은 기후 및 도시 기후인프라 시나리오에 따른 탄소흡수 증대 및 물·열순환 개선 효과의 정량화를 위한 신기술, 즉, 물리기반 지면생태/도시기후 모델-자료기반 AI기법 융합 모델을 개발하고 이를 활용하여 시나리오별, 다중 시공간 규모에 대한 탄소·물·열순환 변화 앙상블 결과를 제시함. 앙상블 결과는 공동연구기관에서 불확실성을 정량화하고 시나리오 우선순위를 제시하는데 활용됨[공동연구기관]은 미래 기후시나리오인 RCP 및 SSP의 여러 시나리오에 대한 기상앙상블 및 도시 그린인프라 시나리오를 생성하여 주관기관에 제공하고, 그린인프라 효과 앙상블 결과를 주관기관으로부터 제공받아 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 우선순위 결정 기법을 개발하고 이를 적용하여 우선순위를 결정함연구개발의 최종성과물은 아래와 같음[주관]- 물리기반 지면생태/도시기후 모델-자료기반 AI기법 연계 모델 기술- 미래 기후 및 도시 그린인프라 시나리오 별 과거 탄소, 물, 열순환 평가 결과[공동]- 미래 기후 및 도시 그린인프라 시나리오 생성- 미래 기후 및 도시 그린인프라 효과의 불확실성을 고려한 시나리오 우선순위 결정
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