The research was carried out in order to find climate factors which determine the distribution of Eurya japonica, and the potential habitats (PHs) under the current climate and climate change scenario by using species distribution models (SDMs). Four climate factors; the warmth index (WI), the minimum temperature of the coldest month (TMC), summer precipitation (PRS), and winter precipitaion (PRW) : were used as independent variables for the model. Seventeen general circulation models under RCP (Representative concentration pathway) 8.5 scenarios were used as future climate scenarios for the 2050s (2040~2069) and 2080s (2070~2099). Highly accurate SDMs were obtained for E. japonica. The model of distribution for E. japonica constructed by SDMs showed that minimum temperature of the coldest month (TMC) is a major climate factor in determining the distribution of E. japonica. The area above the $-5.7^{\circ}C$ of TMC revealed high occurrence probability of the E. japonica. Future PHs for E. japonica were projected to increase respectively by 2.5 times, 3.4 times of current PHs under 2050s and 2080s. It is expected that the potential of E. japonica habitats is expanded gradually. E. japonica is applicable as indicator species for monitoring in the Korean Peninsula. E. japonica is necessary to be monitored of potential habitats.
The objectives of this study are the detection and forecast of climate change signal in the annual mean of surface temperature data, which are generated by MRI/JMA CGCM over the Korean Peninsula. MRI/JMA CGCM outputs consist of control run data(experiment with no change of $CO_2$ concentration) and scenario run data($CO_2$ 1%/year increase experiment to quadrupling) during 142 years for surface temperature and precipitation. And ECMWF reanalysis data during 43 years are used as observations. All data have the same spatial structure which consists of 42 grid points. Two statistical models, the Bayesian fingerprint method and the regression model with autoregressive error(AUTOREG model), are separately applied to detect the climate change signal. The forecasts up to 2100 are generated by the estimated AUTOREG model only for detected grid points.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.984-984
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2012
지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.274-274
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2015
전 세계적으로 식량과 물 안보에 대한 중요도가 높아지고 있으며 이에 따라 물발자국은 식량과 물을 연계하는 요소로서 거론되고 있다. 물발자국은 제품이 생산되는 과정동안에 사용되는 물의 양을 의미하며 $m^3/ton$으로 표현한다. 이러한 물발자국은 작물 필요수량 및 생산량을 기반으로 산정되기 때문에 기후변화와 밀접한 관계가 있다. 따라서 농업 및 수자원 계획 분야에서 물발자국의 활용성을 높이기 위해서는 기후변화에 따른 우리나라 농산물의 물발자국 변화를 살펴보는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기후변화에 따른 논벼의 농업용수량 및 생산량 산정을 통하여 미래의 녹색 및 청색 물발자국을 산정하고, 시기 및 시나리오별 불확실성 및 민감도를 평가하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 RCP 기반의 신 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 물발자국 산정 작물은 우리나라의 주곡인 논벼를 대상으로 하였다. 물발자국은 작물의 단위생산량당 소비되는 물의 양으로 정의되며, 최근 연구에서 물발자국은 용수 공급원에 따라 녹색(green), 청색(blue), 회색(grey) 물발자국으로 구분하여 산정되고 있다. 본 연구에서는 작물의 증발산으로 소비되는 수량만을 물발자국 산정에 적용하여 증발산량 중 강우에 의해 공급되는 수량인 녹색 물발자국과 관개에 의해 인위적으로 공급되는 수량인 청색물발자국을 산정하였다. 기후변화에 따른 미래의 작물의 생산량을 산정하기 위해 작물모델로 기상, 재배관리, 작물의 유전정보, 토양수분 및 질소의 효과까지 고려하여 작물의 생육뿐만 아니라 생산량까지도 모의할 수 있는 CERES-Rice모델을 적용하였다. 미래 기후 전망을 위한 전지구모형은 종류가 다양하고 모형의 특성과 모형 입력 자료에 따라 모의 결과가 상이하게 나타남에 따라 불확실성을 내포하고 있다. 따라서 기후변화에 능동적으로 대처할 수 있는 논벼의 물발자국을 산정하기 위하여 각 시나리오 및 시기별 물발자국의 불확실성 및 민감도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 미래 농업수자원의 변화를 분석하는데 이용될 수 있을 뿐 만아니라 우리나라 미래 국가수자원 정책의 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
This paper describes verification results for the ocean analysis field produced by the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) of the Korea Meteorological Administration (KMA) against observed Argo floats and drift buoys over the western Pacific Ocean and the equatorial Pacific during 2020~2021. This is confirmed by a comparison of the verification for the newly updated version of the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA) against same observations. NEMO shows that the vertical ocean temperature is much closer to the Argo floats than HYCOM for most seasons in terms of bias and root mean square error. On the other hand, there are overall considerable cold biases for HYCOM, which may be due to the more rapid decreasing temperature at the shallow thermocline in HYCOM. Conclusion demonstrated that the NEMO analysis for ocean temperature is more reliable than the analysis produced by the latest version of HYCOM as well as by the out-of-date HYCOM applied to the precedent study. The surface ocean current produced by NEMO also shows 14% closer to the AOML (Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory) in situ drift buoys observations than HYCOM over the western Pacific Ocean. Over the equatorial Pacific, however, HYCOM shows slightly closer to AOML observation than NEMO in some seasons. Overall, this study suggests that the resulting information may be used to promote more use of NEMO analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.66-66
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2020
최근 기후변화로 인한 전 세계적인 기온상승이 야기되고 있으며, 농업에 직접적인 영향을 주는 기상학적 및 수문학적 변화가 급격하게 진행되고 있다. 우리나라의 경우 최근 7년 동안 지역별로 극심한 가뭄이 매년 발생하고 있고, 가뭄의 발생 빈도와 강도가 증가하는 추세이다. 특히 밭의 경우 농업용 저수지 등 수리시설물로부터 관개용수를 공급받는 논 작물과 달리 자연 강우를 통해 필요한 용수량을 공급받는 천수답이 대부분이고 관개시설이 부족하기 때문에, 기후변화에 의한 가뭄의 취약성이 높다. 밭작물은 작물의 생육 시기와 기후 환경, 수자원 환경에 민감하고 토양수분을 흡수함으로써 생육하기 때문에 이러한 밭작물의 소비수량 및 관개용수량은 증발산량 뿐만 아니라 토양내 수분의 이동을 고려하여 수분 부족량을 산정해야 한다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 의한 밭가뭄 평가를 위하여 밭 작물별 소비수량 및 관개용수량을 추정하기 위한 밭 토양수분 물수지 모형 (Soil Moisture Model)을 구성하였다. 또한 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오 기반의 제5차 결합기후모델상호비교사업 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)에서 제공하는 RCP 시나리오를 기반으로 한 전지구 기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 기후예측결과를 적용함으로써 미래 밭 가뭄 평가를 수행하였다. 과거 기상자료 및 미래 대표농도경로 시나리오와 작물 기초자료를 수집하여 과거 및 미래 작물증발산량을 산정하였으며, 토양수분 물수지 모형에 적용하여 밭작물의 토양수분 변화를 모의하고 기후변화에 따른 작물별/생육시기별 소비수량 및 관개용수량을 추정하였다.
The residential fuel cell system was modeled as a box-shaped chamber with vent openings, filled with various components such as reformer, desulfurizer, fuel cell stack and humidifier. When the vent openings are 1% of the total surface and hydrogen leakage 1%, hydrogen concentration is around 0.1% higher than the other regions from leak points in the chamber at 30 seconds and hydrogen concentration is increased from 0.3% to 0.7% in the upper region of the system after 200 seconds. When the vent openings are 1% of the total surface and hydrogen leakage 1%, 3%, 5%, the steady state result of CFD, 5% of hydrogen leakage is reached the lowest ignition limit in the system. When the vent openings are 2% of the total surface and hydrogen leakage 1%, hydrogen concentration is increased in the bottom of the system for 60 seconds. After 250 seconds, hydrogen concentration is reached the steady state in the system. As the vent opening of the total surface increased from 1% to 2%, averaged hydrogen mole fraction is under 1% in the system, however, upper regions of the system from the hydrogen leakage points are shown over 1% of hydrogen mole fraction.
The species distribution model would be a useful tool for understanding how invasive alien species spread over the country and what environmental variables contribute to their distributions. This study is focused on the potential distribution of two invasive alien species, the common ragweed (Ambrosia artemisiifolia) and knotgrass (Paspalum distichum) in the Korean Peninsula. The maximum entropy (Maxent) model was used for the prediction of their distribution by inferring their climatic environmental requirements from localities where they are currently known to occur. We obtained their presence data from the Global Biodiversity Information Facility and the Korean plant species databases and bioclimatic data from the WorldClim dataset. As a results of the modelling, the potential distribution predicted by global occurrence data was more accurate than that by native occurrence data. The variables determining the common ragweed distribution were precipitation of the driest month and annual mean temperature. Both annual and the coldest quarter mean temperatures were critical factors in determining the knotgrass distribution. The Maxent model could be a useful tool for the prediction of alien species invasion and the management of their expansion.
Hye-Kyeong Shin;Jae Yeop Kwon;Pyeong Joong Kim;Tae-Ho Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1255-1272
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2023
Satellite-based chlorophyll-a concentration, produced as a long-term time series, is crucial for global climate change research. The production of data without gaps through the merging of time-synthesized or multi-satellite data is essential. However, studies related to satellite-based chlorophyll-a concentration in the waters around the Korean Peninsula have mainly focused on evaluating seasonal characteristics or proposing algorithms suitable for research areas using a single ocean color sensor. In this study, a merging dataset of remote sensing reflectance from the geostationary sensor GOCI-II and polar-orbiting sensors (MODIS, VIIRS, OLCI) was utilized to achieve high spatial coverage of chlorophyll-a concentration in the waters around the Korean Peninsula. The spatial coverage in the results of this study increased by approximately 30% compared to polar-orbiting sensor data, effectively compensating for gaps caused by clouds. Additionally, we aimed to quantitatively assess accuracy through comparison with global chlorophyll-a composite data provided by Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI) and GlobColour, along with in-situ observation data. However, due to the limited number of in-situ observation data, we could not provide statistically significant results. Nevertheless, we observed a tendency for underestimation compared to global data. Furthermore, for the evaluation of practical applications in response to marine disasters such as red tides, we qualitatively compared our results with a case of a red tide in the East Sea in 2013. The results showed similarities to OC-CCI rather than standalone geostationary sensor results. Through this study, we plan to use the generated data for future research in artificial intelligence models for prediction and anomaly utilization. It is anticipated that the results will be beneficial for monitoring chlorophyll-a events in the coastal waters around Korea.
중력이상 및 수치고도모델을 이용하여 한반도 모호면 심도를 추출하였다 중력이상값은 인공위성고도레이더 관폭값을 주로 이용한 전지구 모델을 이용하여 데이터영역 뿐 만 아니라 주파수영역에서도 자료의 균질성을 확보하였다. 모호면 추출은 Kim et al. [2000a]에 의해 제안된 스펙트럼 대비법 및 후리에급수를 이용한 파워스펙트럼분석법을 이용하였다. 전자는 지각근형을 전제로, 지형에 의한 중력효과와 후리에어 중력이상을 파동수영역에서 대비하여 모호면의 심도를 계산하는 방법이고, 후자는 완전부우게 중력이상으로부터 푸리에변환을 이용하여 지하 밀도 변화층의 심도를 계산하는 방법이다. 이 두 모호면은 서로 0.53의 상관관계를 갖고 있으며, 이는 모호면 산출의 방법론적인 차이 및 계산상의 오차인 것으로 사료된다. 이렇게 두 가지 독립적인 방법으로 추출된 모호면을 하나로 통합하기 위한 한 방법으로, 두 모호면의 차이를 계산한 후, 이를 최소자승법을 이용, 두 모호면을 보정하였다. 결과적으로 한반도의 최종 모호면의 평균심도는 32.0km, 표준편차는 2.5km 이며, 최소, 최대 심도는 20.3, 36.6km으로 나타났다. 이 경우 지형에 의한 중력효과는 스펙트럼대비법에 의해 제거된 결과이나, 한반도의 지각이 완전한 지각판 내에 놓여 있어서 Airy-Heiskanin 지각균형설의 가정이 타당성이 있는가, 혹은 국부적인 응력장에 의해 한반도의 지각이 과연 얼마나 지지되고 있는가 하는 것에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 이에 앞서, 일정한 밀도차를 갖는 연속적인 밀도변화층이 존재한다는 가정이 반드시 필요하다.에는 관련성을 갖고 있으며, 이는 유류 분해정도를 파악하는 지시자로써 특정 무기 오염물질을 이용할 수 있을 가능성이 있으므로 좀더 이들 관계성에 대한 연구가 진행될 필요성이 있다고 판단된다.고 과학적으로 분석할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다. 의미를 되새기는 것으로 짧은 연구를 시작하겠다. 등은 활성 값이 70% 이상으로 퇴적물 독성이 상대적으로 낮았다. 이중나선 DNA 함량은 28.4 % - 49%로 대조군에 비해서 감소가 크다. 대부분의 정점이 대조군의 30% 내외로 정점 간의 차이는 크지는 않다. 그러나 다른 측정자료와 같이 정점 22에서 18%로 최소치를 나타내고, 정점 2, 12에서 20% 내외의 값을 보인다. 종합적으로 볼 때 오염물질의 유입이 크고, 광양제철 인근 정점 들이 모두 다른 정점에 비해서 낮아서, 퇴적물 독성이 높은 정점으로 조사되었다.hiwo의 광합성 능력은 낮은 농도들에서는 대조구와 유사하였으나, 5 $\mu\textrm{g}$/l의 높은 농도에서는 초기에 매우 낮은 광합성 능력을 보이다가 시간이 경과하면서 대조군보다 더 높은 경향을 나타냈다. 이러한 결과는 식물플랑크톤이 benso[a]pyrene의 낮은 농도에서 노출될 때는 이 물질을 탄소원으로 사용할 가능성이 있음을 시사한다. 본 연구의 결과들은 연안해역에 benso[a]pyrene과 같은 지속성 유기오염물질이 유입되었을 때 내정여부에 따라 식물플랑크톤 군집내 종 천이와 일차생산력에 크게 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.TEX>5.2개)였으며, 등급별 회수율은 각각 GI(8.5%), GII
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[게시일 2004년 10월 1일]
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