In this study, monthly and seasonal dissolved oxygen trends of 19 water quality measurement stations in Sapgyo stream watershed were analyzed using monthly dissolved oxygen (DO) data measured for 16 years (1995~2010). Mann-Kendall trend test and Sen's slope estimator were carried out for trend analysis. Furthermore, Sapgyo stream watershed was divided into four different sections (Sapgyo stream, Muhan stream, Gykgyo stream, and Sapgyo lake) and chi-square test of homogeneity for DO trend was carried out for four different sections. The study results indicated that most of water quality measurement stations showed increasing or non-significant trend of DO on a monthly and seasonal basis. The chi-square test of homogeneity for each water quality measurement station showed the statistical homogeneity in seasonal DO trend; however, the test results showed the statistical non-homogeneity in monthly DO trend for the stations located in the reservoir. Overall, the dissolved oxygen trend in each water quality measurement station showed different patterns depending on the location of each station and season.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.908-911
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2005
지표와 대기사이에서 식물의 광합성 및 증발산 능력과 밀접하게 관련되어 있는 엽면적지수는 식생밀도를 나타낼때 사용되는 식생지수이다. 본 연구에서는 NOAA-AVHRR 자료를 사용한 엽면적지수를 사용하여 남한지역 엽면적지수의 시공간변화도와 주기성분석을 실시하였고 소양강댐유역, 안동댐유역과 주요 도시의 엽면적지수의 월별, 년별, 계절별 추세를 분석하였다. 추세분석결과 월추세 분석에서는 장기간의 뚜렷한 변동성을 나타내지는 않았지만 겨울과 봄 보다는 여름과 가을에 식생의 밀도가 더 높은 계절적인 요인에 많은 영향을 받는 것을 볼 수 있었다. 시간변화 분석결과 계절변화를 제외한 특별한 장기변동을 확인할 수 없었으며 엽면적지수의 공간 변화는 정규식생지수가 보여주는 지형이나 위도의 변화와 밀접한 관계를 가지는 변화양상을 보여주지 않았다. 이는 농지 및 삼림 등의 인위적 조성으로 인한 엽면적지수의 공간변화도 양상과 관계있다 하겠다.
While characterized initially as an urban-scale pollutant, ozone has increasingly been recognized as a regional and even global-scale phenomenon. The complexity of environmental data dynamics often requires models covering non-linearity. This study deals with modeling ozone with meteorology in Seoul area. The relationships are used to construct a nonlinear regression model relating ozone to meteorology. The model can be used to estimate that part of the trend in ozone levels that cannot be accounted for by trends in meteorology.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.3
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pp.337-350
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2009
The phenological change of plants is an indication of local and regional climate change. An increase in temperature due to global warming is manifest in the change of phytophenological events. In this study, trends in the plant phenology and its correlation with air temperature in South Korea were examined using observational data for 18 phenological phases. The spring phenological phases, such as sprouting and flowering, occurred earlier (from 0.7 to 2.7 days per 10-year) during 1945 ${\sim}$2007. while the autumn phases, such as full autumn tinting, moved later (from 3.7 to 4.2 days per 10-year) during 1989 ${\sim}$2007. The correlation between the plant phenology in spring with the air temperature from February to March is relatively high. The warming in the early spring (February March) by $1^{\circ}C$. causes an advance in the spring plant phenology of 3.8 days. The plant phenology in autumn also correlates with the average temperature in October. The autumn plant phenology for a $1^{\circ}C$ increase in October temperature occurs about 3.1 days later.
The homogeneity analysis of temporal (monthly, seasonal and annual) climate aridity index trend was accomplished for 43 climate measurement stations in South Korea. Furthermore, 43 stations were grouped into 9 different regions and the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends in each region and entire 9 regions were analyzed. For analysis, monthly, seasonal and annual climate aridity indexes of 43 study stations were estimated using precipitation and potential evapotranspiration calculated from FAO Penman-Monteith equation. The Mann-Kendall statistical test for significant trend was accomplished using the estimated climate aridity indexes and the results of trend test (Z scores) were used to analyze the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends. The study results showed the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends for individual and entire 9 regions. However, the homogeneity and the extent of aridity index trend showed different patterns temporally and regionally.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.398-398
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2021
섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.
This study analyzes the seasonality precipitation using precipitation data from 1973 to 2001 over South Korea. The Seasonality Index and Annual variation of the Seasonality Precipitation were investigated from sixty-three observation stations. The Seasonality Precipitation means the degree of the precipitation falling intensively for some specific months. Spatially, precipitation that has a strong characteristic of regional shower is defined as seasonal precipitation. Precipitation forms are changed with various reasons and mainly the sporadic and local shower precipitation after rain spell in summer. Especially there appears a tendency that this kind of precipitation is sharply increasing in 1990's. Seasonality Index is used as a method to understand seasonal precipitation. If the yearly rainfall is concentrated for some specific months, Seasonality Index is growing gradually. It is confirmed that there is a tendency that all the from sixty-two observation stations Seasonality Index. While Seasonality Index over South of Korea concentrated from June to August because of the summer rain spell in the past ($1973{\sim}1982$), there appears to be a tendency that it concentrated from August and September since the mid 1990's. From the analysis of seasonal precipitation intensity distribution, most of southern Korea is under seasonality precipitation intensity 4. The seasonality precipitation intensity classification results are as follow: most of the observation stations were on a scale intensity of 3 and 4 in the past but currently reads seasonality precipitation intensities of 5 and 6.
Seasonal adjustment is useful to provide a better understanding of underlying trends in Korean economic statistics. The seasonal component also includes calendar effects such as Seol and Chuseok. Most popular seasonal adjustment methods are X-12-ARIMA of the U.S. Bureau of the Census and TRAMO-SEATS of the Bank of Spain. Statistics Korea and the Bank of Korea compile seasonally adjusted series of several Korean economic statistics. This paper illustrates basic principles for seasonal adjustment and the current status of seasonal adjustment in Korea based on previous research. In addition, several issues on seasonal adjustment are addressed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1600-1604
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2010
본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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