Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.414-414
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2022
본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.
The soybean yield forcasting models based on climatic elements in six locations were estimated by the STEPWISE/MAXR, Cp statistics and GLM procedure of SAS. The climatic elements were aerial temperature, sunshine hours and precipitation from May to October in 20 years. The investigated six locations were Chunchon, Suwon, Cheongju, Kwangju, Iri and Jinju. The important climatic elements for main effects in Chunchon model were August sunshine hours-linear term, August precipitation-quadratic. June temperature to August precipitation and May temperature to August precipitation were interaction terms. The quadratic August precipitation was assumed to be related to yield in Chunchon. The main effects of Suwon were linear-June temperature, quadratic June sunshine hours and June precipitation. These terms affected yields negatively. The main effects of Cheongju were linear June temperature and quadratic August precipitation. May temperature to June precipitation, July to August precipitations were interactions. The main effects of Kwangju were linear July precipitation, quadratic June temperature and July precipitation. June to July sunshine hours of interaction terms influenced yield negatively. The main effects of Iri were linear May sunshine hours, quadratic May and July sunshine hours. May temperature to May precipitation and June to July precipitations affected yields negatively. The main effects of Jinju were linear June and August precipitations. August temperature to August sunshine hours, June sunshine hours to July precipitation and June to August precipitation were interactions. In linear terms, June and August precipitations and, in interactions, August to August sunshine hours were negative efficacies respectively. The included year variables in Chunchon, Suwon, Kwangju, and Jinju model building were recognized as a linear trend based on an assumption that the technological factors have improved through times.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.26
no.5
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pp.278-284
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2014
Water temperature due to climate change can be estimated using the air temperature because the air and water temperatures are closely related and the water temperatures have been widely used as the indicators of the environmental and ecological changes. It is highly necessary to estimate the frequency distribution of the air and water temperatures, for the climate change derives the change of the coastal water temperatures. In this study, the distribution function of the air temperatures is estimated by using the long-term coastal air temperature data sets in Korea. The candidate distribution function is the bi-modal distribution function used in the previous studies, such as Cho et al.(2003) on tidal elevation data and Jeong et al.(2013) on the coastal water temperature data. The parameters of the function are optimally estimated based on the least square method. It shows that the optimal parameters are highly correlated to the basic statistical informations, such as mean, standard deviation, and skewness coefficient. The RMS error of the parameter estimation using statistical information ranges is about 5 %. In addition, the bimodal distribution fits good to the overall frequency pattern of the air temperature. However, it can be regarded as the limitations that the distribution shows some mismatch with the rapid decreasing pattern in the high-temperature region and the some small peaks.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.1
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pp.35-49
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2014
In order to understand the impacts of surface characteristics and the distance from the urban heat island center to suburban areas on the mean night time air temperature, we analyzed GIS and AWS observational data. Spatial distributions of mean night time air temperature during the summer and winter periods of 2004-2011(six years) were utilized. Results show that the temperature gradients were different by distance and direction. We found high correlation between mean night-time air temperature and artificial land cover area within 1km and 200m radii during both summer(R=0.84) and winter(R=0.78) seasons. Regression models either from 1km and 200m land surface data explained the distribution of night-time temperature equally well if the input data had sufficient resolution with detailed attribute including building area and height.
To estimate headwater stream temperature with seasonal variations, we analyzed precipitation, runoff and air temperature in experimental forest of Kangwon National University, Gangwon-do (2017~2018 years). The daily mean value of headwater stream temperature for spring was 6.9~17.7℃ and correlated with air temperature, that for summer and fall were 12.2~26.3℃ and 3.6~19.3℃, correlated with air temperature and runoff. Based on seasonal variations, we applied for stepwise multiple linear regression analyses to estimate headwater stream temperature with seasonal variations. The equations were headwater stream temperature(WT)spring=(0.553×Air temperature)+(0.086×Runoff)+4.145 (R2=0.505; p<0.01), WTsummer=(0.756×Air temperature)+(-0.072×Runoff)+2.670 (R2=0.510; p<0.01), and WTfall=(0.738×Air temperature)+(0.028×Precipitation)+2.660 (R2=0.844; p<0.01). The coefficient of determination (R2) was greater than when it was estimated by air temperature in all seasons and progressively increased from spring to winter. Therefore, we indicated difference on estimated magnitude of stepwise multiple linear regression, due to effects on headwater stream temperature of different environmental factors with seasonal variations. Furthermore, temporal factors with spatial characteristics (e.g., river versus headwater stream) could be recommended for estimating headwater stream temperature.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.3
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pp.185-190
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2003
This study was conducted to examine rice growth duration by analyzing agricultural climatic conditions at different latitudes in unified Korea. The climatic conditions of nine sites from Wunggi (latitude 42N) to Jeju (latitude 31N) were examined in this study. The rice growth duration of various cropping patterns was determined by analyzing consecutive days when effective daily mean air temperature was suitable for rice growth from the first seeding date to the last maturing date. The rice growth duration in Wunggi located in North Korea was available 138 days for machine transplanting, 115 days for direct seeding on dry paddy cultivation, and 97 days for direct seeding on a flooded surface with cultivation after seeding. On the other hand, the rice growth duration in Kwangju (latitude 35N) located in South Korea was 195 days for machine transplanting, 180 days for direct seeding on dry paddy cultivation, and 170 days for direct seeding on a flooded surface cultivation after seeding.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.4
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pp.261-265
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2003
Cold air accumulation plays a critical role in formulating daily minimum temperature in complex terrain on radiative cooling nights, and spatial interpolation can be improved by accommodating this important topoclimatic variable. Little is known about the spatial scale for computing cold air accumulation which influences daily minimum temperature. Air temperature was measured at 10-minute intervals during September 2002- February 2003 at eight locations within a 1 by 1 km hilly orchard area. Minimum temperature data for suspected radiative cooling nights were collected, and the deviations from reference observations at a near-by KMA automated weather station were calculated. A digital elevation model with a 10m cell size was used to calculate the cold air accumulation at 8 locations. Zonal averages of the cold air accumulation were computed for each location by increasing the cell radius from 1 to 10. Temperature deviations were regressed to a common logarithm of the smoothed averages of cold air accumulation to derive a linear relationship between the local temperature deviation and the site topography. The highest coefficient of determination ($r^2$ = 0.78) was found at a cell radius of 5, which corresponds to an approximately 1 ha boundary surrounding the point of interest.
This study was carried out to investigate the optimum condition for sap exudation of Acer mono Max. tree in a site of Mt. Jiri, Hamyang-gun, Korea. Amount of sap exudation, air temperature, relative air humidity, tree diameter at breast height (DBH) and sugar content in sap were monitored during the early springtime, and correlation analysis of several factors was carried out to explain tree-to-tree and date-to-date variations in sap exudation. The correlation, linearlyassociated between DBH and sap amount, was strengthened as daily amount of sap increased, but there was no significant tree-to-tree variation in time and period for sap exudation. When amount of sap exudation was above 10 liter/day, the mean air-temperature was averaged at $1.2{\pm}1.6^{\circ}C$, the minimum at $-4.3{\pm}1.5^{\circ}C$ and the maximum at $11.8{\pm}1.9^{\circ}C$. The maximum air temperature and mean air temperature were significant (p < 0.05) factors for amount of sap in correlation analysis to explain date-to-date variation in sap exudation. Sucrose content in sap was in the range of 1.5 and 1.7% during exudation days, but sharply reduced to 0.6% level at the end of exudation period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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