Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.11
no.2
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pp.98-104
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2008
In April, July, October and December, 2003, we investigated the effects of water temperature, salinity and extinction coefficient on the distribution of phytoplankton communities at 22 stations in Jinju Bay of Korea. Water temperature and salinity showed a wide range of $10.4^{\circ}C-21.8^{\circ}C$ and 4.34-33.21 psu. Extinction coefficients showed a range of 0.09-3.08, above 1 from almost all the areas except in some central areas, especially, showed highest value (>2) in the estuary area. In phytoplankton, a total of 95 species belonging to 51 genera were identified. The predominant species were mainly diatoms throughout the year. Dominant species was Thalassionema nitzschioides, Skeletonema costatum, Thalassiosira sp. in April, S. costatum, Leptocylindrus danicus in July, C. debilis, S. costatum, C. curvisetus, Pseudonitzshia pungens in October, S. costatum, Asterionellopsis glacialis and C. debilis in December. S. costatum was a major dominant species for all the seasons. Considering the results of literature which is about physiological study, S. costatum seems to be euryhaline and eurythermal, and high affinity on the irradiance. Thus, the species might have been spread population in Jinju Bay where is characteristic of wide range of water temperature, salinity and high extinction coefficients.
In this study, images were classified using convolutional neural network (CNN) - a deep learning technique - to investigate the feasibility of information production through a combination of artificial intelligence and spatial data. CNN determines kernel attributes based on a classification criterion and extracts information from feature maps to classify each pixel. In this study, a CNN network was constructed to classify materials with similar spectral characteristics and attribute information; this is difficult to achieve by conventional image processing techniques. A Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) and an Airborne Imaging Spectrometer for Application (AISA) were used on the following three study sites to test this method: Site 1, Site 2, and Site 3. Site 1 and Site 2 were agricultural lands covered in various crops,such as potato, onion, and rice. Site 3 included different buildings,such as single and joint residential facilities. Results indicated that the classification of crop species at Site 1 and Site 2 using this method yielded accuracies of 96% and 99%, respectively. At Site 3, the designation of buildings according to their purpose yielded an accuracy of 96%. Using a combination of existing land cover maps and spatial data, we propose a thematic environmental map that provides seasonal crop types and facilitates the creation of a land cover map.
Samples for estimating concentrations of polycyclic aromatic hydrocargons(PAHs), total petroleum hydrocarbons(TPHs), and benzene-toluene-ethylbenzene-xylene(BTEX) were collected at the tidal flat sediments of 8 coastal sites in Incheon, at seventy-two sampling stations for the surface sediment and twenty-four stations for the sediment core, twice in the spring and fall in 2011. This study was performed to evaluate the distributions of seasonal and spatial concentrations of PAHs, TPHs, and BTEX in the tidal flat sediments. The source origin of PAHs were carried out. The total average concentration of PAHs in the tidal flat sediment was $95.62{\mu}g/kg$. The characteristic of PAHs concentration distributions was observed that the average concentration in the autumn was lower than that in the spring, and higher concentration in the sediment core than the surface sediment, and greater vertical concentration at the top rather than the bottom in the sediment core. The total average concentration of TPHs at all sampling sites was in the value of 46 mg/kg. The characteristic of the TPHs concentration distribution was observed that the average concentration in the fall was much higher than that in the spring, and higher concentration in the surface sediment than the sediment core. The possible source of PAHs inputs were mainly derived from both pyrogenic and petrogenic origin at the surface sediment at Janghwari site and the sediment cores of both Sorae and Okyeon sites, while the rest sites of study areas originated with pyrogenic combustion.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.302-307
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2009
물리적인 조류제어 기술에 해당하는 수류 차단막(이후 차단막)은 유입하천의 수류를 차단 또는 우회시켜 영양염류가 저수지의 유광층으로 공급되는 것을 차단하고 본류 수역으로의 조류 확산을 방지하는 기능이 있어 일본에서는 저수지 녹조제어 대책으로 자주 활용된 바 있다. 그러나 이러한 차단막은 국내 저수지와 같이 홍수시 유입 유속이 크고 수위변동이 심한 환경에서는 설치효과가 검증되지 않아 현장적용에 앞서 수치모의를 통한 효과 검증이 선행되어야 하며, 최적 규모와 위치 선정도 필요하다. 본 연구에서는 수위변동이 심한 국내 저수지 특성을 고려하여 차단막이 수위변화에 따라 상하로 이동할 수 있도록 기존 CE-QUAL-W2(이후W2) 모델의 알고리즘을 수정하고, 대청호에서 다양한 수리 수문조건에서 차단막의 기작과 효과를 예측하기 위해 가뭄년(2001년)과 평수년(2004, 2006년)을 대상으로 각각 모델을 적용하였다. 차단막 설치 예정지점은 소옥천 하류(7 m 깊이)와 댐으로부터 각각 14.9 km, 27.4 km 상류에 위치한 회남대교 아래 지점(10 m 깊이)과 대정리(10 m 깊이)로 가정하고, 모의 시나리오는 차단막을 설치하지 않은 경우(S-1), 소옥천 하류에 단독으로 설치한 경우(S-2), 소옥천과 대정리에 설치한 경우(S-3), 모든 지점에 설치한 경우(S-4)를 비교하였다. 차단막 설치에 따른 수문년 및 계절별 수질개선 효과(S-1에 대한 S-4 농도 저감 비)를 비교한 결과, 대청호에서 녹조문제가 가장 심각했던 2001년 6월$^{\sim}$8월 기간 동안 차단막은 봄-여름에 걸쳐 모든 비교 지점(회남, 댐, 추동, 문의수역)에서 Chl-a 농도를 최저(문의수역) 30%에서 최고(회남수역) 70% 정도 저감하는 효과를나타냈다. 평수년인 2004년과 2006년에는 강우사상에 따라 차단막 설치에 따른 Chl-a의 농도 저감 효과가 지점별로 다르게 나타났으며, 큰 강우사상이 6월, 7월, 8월에 걸쳐 골고루 발생한 2004년에 비해 7월 한 달 동안 집중된 2006년에 설치효과가 크게 나타났다. 수역별로 차단막의 설치효과를 비교해 보면, 유입수의 영향을 직접 받는 회남수역과 추동수역이 댐 앞과 문의수역에 비해 차단막 설치에 따른 Chl-a 농도의 저감 효과가 큰 것으로 나타났다. 그러나, 큰 홍수가 유입할 때 차단막 상류부에 집적된 조류의 일부가 수류의 포획(Entrainment) 기작에 의해 저수지 내부로 유입되는 것으로 확인되어 차단막 효과를 극대화하기 위해서는 홍수 전 차단막 상류부에 집적된 조류의 처리대책이 필요할 것으로 판단된다.
To evaluate influence of the future climate change on water environment, it is necessary to use a rainfall-runoff model, or a basin model allowing us to simultaneously simulate water quality factors such as sediment and nutrient material. Thus, SWAT is selected as a watershed-based model and Nakdong river basin is chosen as a target basin for this study. To apply climate change scenarios as input data to SWAT, Australian model (CSIRO: Mk3.0, CSMK) and Canadian models (CCCma: CGCM3-T47, CT47) of GCMs are used. Each GCMs which have A2, B1, and A1B scenarios effectively represent the climate characteristics of the Korean peninsula. For detecting climate change in Nakdong river basin, precipitation and temperature, increasing rate of these were analyzed in each scenarios. By simulation results, flow and increasing rate of these were analyzed at particular points which are important in the object basin. Flow and variation of flow in the scenarios for present and future climate changes were compared and analyzed by years, seasons, divided into mid terms. In most of the points temperature and flow rate are increased, because climate change is expected to have a significant effect on rising water temperature and flow rate of river and lake, further on the basis of this study result should set enhancing up water control project of hydraulic structures caused by increasing outer discharge of the Nakdong River Basin due to climate change.
Quantitative forecasting of groundwater levels for the assessment of groundwater variation and vulnerability is very important. To achieve this purpose, various time series analysis and machine learning techniques have been used. In this study, we developed a prediction model based on LSTM (Long short term memory), one of the artificial neural network (ANN) algorithms, for predicting the daily groundwater level of 11 groundwater wells in Hankyung-myeon, Jeju Island. In general, the groundwater level in Jeju Island is highly autocorrelated with tides and reflected the effects of precipitation. In order to construct an input and output variables based on the characteristics of addressing data, the precipitation data of the corresponding period was added to the groundwater level data. The LSTM neural network was trained using the initial 365-day data showing the four seasons and the remaining data were used for verification to evaluate the fitness of the predictive model. The model was developed using Keras, a Python-based deep learning framework, and the NVIDIA CUDA architecture was implemented to enhance the learning speed. As a result of learning and verifying the groundwater level variation using the LSTM neural network, the coefficient of determination (R2) was 0.98 on average, indicating that the predictive model developed was very accurate.
Fish assemblages associated with eelgrass beds and unvegetated area were compared based on specimens collected every month in Jindong Bay. The common fish species were Hexagrammos otakii, Acanthopagrus schlegeli, Lateolabrax japonicus, Pholis nebulosa, P. fangi, Leiognathus nuchalis, Repomucenus valenciennei, and Acanthogobius flavimanus. H. otakii, A. schlegeli, P. nebulosa and L. japonicus were higher abundance in an eelgrass bed than unvegetated area, whereas P. fangi, R. valenciennei and A. flavimanus were higher in unvegetated area. Sillago japonicus, Hippocampus japonica, Takifugu niphobles, Pseudoblennius percoides, Sebastes inermis, Syngnathus schlegeli, Sebastes schlegeli were found in an eelgrass bed, but not in unvegetated area. Most of fish species were primarily small fish species or juveniles of fish species in an eelgrass bed, while larger fish species were found in unvegetated area. The eelgrass bed in Jindong Bay seem to play a nursery role for fishes. Seasonal variations in both species composition and abundance were large in two habitats; higher number of species and individuals occurred May 2002, and April 2002 to July 2002, while biomass was the highest in April 2002 and July 2002. Fish numbers as well as biomass were lowest in January 2002. Species richness, number of individuals and biomass of fishes in an eelgrass bed were significantly higher than those of in unvegetated area. These result suggest that differences in fish species richness and abundances are primarily related to habitat structure. Different habitat preferences were evidenced for the juveniles and adult of several fish species.
To consider the distribution of the surface sediments and sedimentary processes in tidal flat after the construction of sea-walls in the semiclosed Muan Bay, the southwest coast of Korea, studies on the sediments and sedimentation rates along two transect lines from February 1999 to March 2000 were carried out. The surface sediments in the bay are classified into 5 facies on the basis of textural parameters. The gravelly sediments including the cobbles and pebbles deposited in the bay-mouth are relic sediments which are formed in nearshore and fluvial environments at the low stand of sea level. In addition, it is considered that the muddy sediments widely distributed on the tidal flat might be originated from suspended matter transported from several rivers and/or offshore. Although the sedimentation rates on the tidal flat vary with season, their estimation rates are -8.9 mm/yr on Line-GR and -48.9 mm/yr on Line-YH, respectively. The erosion-dominated processes in the tidal flat would be caused by strengthened ebb tides due to the decrease of tidal choking at Mokpogu and the migration of tidal currents at the bay-mouth. The hydrodynamical changes mentioned above are interpreted to be occurred after/before the construction of sea-dike/sea-walls in coastal zone of Mokpo.
The bent peduncle phenomenon (BPP) is known as a kind of physiological disorders found in cut rose plants, which causes the reduction of cut flower yields. As yet unknown mechanisms, however, it has not been easy to find solutions for BPP. To address this challenge, this study was conducted to investigate the characteristics of floral morphology, growth, and endogenous phytohormone level of BPP shoots in cut rose plants (Rosa hybrida L. 'Beast'). Morphological observation confirmed the fact that BPP was accompanied by the early formation and being phyllody of a specific sepal among five sepals, which gave rise to peduncle bending in the upper part of the phyllody with fasciation. Year-round BPP frequency in 'Beast' cultivar was in the range of 5 to 20% with seasonal change, increasing rapidly with an average temperature rise in summer. Except bent peduncle, the BPP shoots appeared to grow normally in terms of speed and size of floral development in comparison with normal. However, carbohydrate distribution to the floral part in BPP shoots was significantly reduced. The level of endogenous IAA (3-Indoleacetic acid) within the floral part in BPP shoots was highly maintained during floral development, in contrast to normal shoots. $GA_3$ contents were not significantly different between normal and BPP shoots. This study indicates that BPP would be induced by a series of courses: abnormally early formation of a specific sepal relative to high temperature, being phyllody of the sepal with fasciation, and continuous supply of endogenous IAA by phyllody.
This study was performed to make it possible to adjust milk production records which are changing with days in milk more accurately as developing new 305-day adjustment factors considering current circumstance and to offer easier application by converting adjustment factors to formulas. Total 4,264,347 records were used in this analysis after eliminating unusual value and data was classified by first parity and over second parity. Herd-year effects were classified with 2,878 and 19,783 classes in first parity and over second parity, respectively and number of subclass of age-calving season-lactation stage effects were 136 (age 2, calving season 4, lactation stage 17). For calculation of least square mean, SAS GLM was used and multiplicative adjustment factors were developed. The result of error analysis, deviations between means of adjusted yields and cumulated yields were the lowest in new adjustment factor which was developed in this study comparing with other adjustment factors which were developed in the past (94', 02') in first parity and in over second parity, results of adjustment factors which were developed in 2002 and this study were similar. For easier application, formulas of 305-day adjustment factors were developed using SAS NLIN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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