Urban expansion results in raising the temperature in the city, which can cause social, economic and physical damage. In order to prevent the urban heat island and reduce the urban land surface temperature, it is important to quantify the cooling effect of the features of the urban space. Therefore, in order to understand the relationship between each object of land cover and the land surface temperature in Seoul, the land cover map was classified into 6 classes. And the correlation and multiple regression analysis between land surface temperature and the area of objects, perimeter/area, and normalized difference vegetation index was analyzed. As a result of the analysis, the normalized difference vegetation index showed a high correlation with the land surface temperature. Also, in multiple regression analysis, the normalized difference vegetation index exerted a higher influence on the land surface temperature prediction than other coefficients. However, the explanatory power of the derived models as a result of multiple regression analysis was low. In the future, if continuous monitoring is performed using high-resolution MIR Image from KOMPSAT-3A, it will be possible to improve the explanatory power of the model. By utilizing the relationship between such various land cover types considering vegetation vitality of green areas with that of land surface temperature within urban spaces for urban planning, it is expected to contribute in reducing the land surface temperature in urban spaces.
Ryu, Jae Hee;Lee, Jin-Young;Kim, Ji Eun;Kim, Tae-Woong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.793-800
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2018
It is necessary to determine an optimal design frequency for establishing stable flood control against frequent flood disasters. Depending on the importance of river and regional characteristics, design return periods are suggested from at least 50 years up to 200 years for river design. However, due to the wide range of applications, it is not desirable to reflect the geographical and flood control characteristics of river. In this study, Bayes theory was applied to seven evaluation factors to determine the optimal design return period of rivers in Chungcheongnam-do; urbanization flooded area, watershed area, basin coefficient, slope, water system and stream order, range of backwater effect, abnormal rainfall occurrence frequency. The potential flood damage (PFD) capacity was estimated considering climate change and the appropriate design return period was determined by analyzing the capacity of each district. We compared the design return periods of 382 rivers in Chungcheongnam-do with the existing design return periods. The number of rivers that were upgraded from the existing return period were 65, which have relatively large flooding areas and have large PFDs. Whereas, the number of rivers that were downgraded were 169.
Jeon, Byeong Chu;Lee, Su Gon;Kim, Sung Soo;Kim, Ki Su;Kim, Nam Ju
The Journal of Engineering Geology
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v.29
no.2
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pp.99-112
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2019
Rainfall infiltration through the unsaturated zone is influenced by a range of factors including topography, geology, soil, rainfall intensity, temperature and vegetation; the actual infiltration varies largely in time and space. The infiltration capacity of soil is a critical factor in identifying groundwater recharge and leakage of surface water. It may differ depending on soil types and geological features of a particular basin or territory as well as on the usage of the land. This study was conducted in forest and farmland region of the mid-mountain area (EL. 50~300 m) of Jeju Island to test soil infiltration capacity of the area where rainfall contributes to groundwater. Results were analyzed using the four soil group classification methods presented by Jeong et al. (1995) and NAS (2007) to discover that the method offered by NAS (2007) is more reliable in the mid-mountain area of Jeju Island. The study compares and reviews the existing classification methods using the results of infiltration capacity tests executed on different soil groups throughout the whole region of the Jeju mid-mountain area. It is expected that this work will serve as a guideline for evaluating surface water recharge and hydraulic characteristics of Jeju Island.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.24
no.2
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pp.282-297
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2019
Detection of mesoscale oceanic eddies using satellite data can utilize various ocean parameters such as sea surface temperature (SST), chlorophyll-a pigment concentration in phytoplankton, and sea level altimetry measurements. Observation methods vary for each satellite dataset, as it is obtained using different temporal and spatial resolution, and optimized data processing. Different detection results can be derived for the same oceanic eddies; therefore, fundamental research on eddy detection using satellite data is required. In this study, we used ocean color satellite data, sea level altimetry data, and infrared SST data to detect mesoscale eddies in the East Sea and compared results from different detection methods. The sea surface current field derived from the consecutive ocean color chlorophyll-a concentration images using the maximum cross correlation coefficient and the geostrophic current field obtained from the sea level altimetry data were used to detect the mesoscale eddies in the East Sea. In order to compare the eddy detection from satellite data, the results were divided into three cases as follows: 1) the eddy was detected in both the ocean color and altimeter images simultaneously; 2) the eddy was detected from ocean color and SST images, but no eddy was detected in the altimeter data; 3) the eddy was not detected in ocean color image, while the altimeter data detected the eddy. Through these three cases, we described the difficulties with satellite altimetry data and the limitations of ocean color and infrared SST data for eddy detection. It was also emphasized that study on eddy detection and related research required an in-depth understanding of the mesoscale oceanic phenomenon and the principles of satellite observation.
Kim, Byunguk;Seo, Il Won;Kwon, Siyoon;Jung, Sung Hyun;Yun, Se Hun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.5
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pp.335-345
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2021
The one-dimensional solute transport models have been developed for recent decades to predict behavior and fate of solutes in rivers. Transient storage model (TSM) is the most popular model because of its simple conceptualization to consider the complexity of natural rivers. However, the TSM is highly dependent on its parameters which cannot be directly measured. In addition, the TSM interprets the late-time behavior of concentration curves in the shape of an exponential function, which has been evaluated as not suitable for actual solute behavior in natural rivers. In this study, we suggested a stochastic approach to the solute transport analysis. We delineated the model development and model application to a natural river, and compared the results of the proposed model to those of the TSM. To validate the proposed model, a tracer test was carried out in the 4.85 km reach of Gam Creek, one of the first-order tributaries of Nakdong River, South Korea. As a result of comparing the power-law slope of the tail of breakthrough curves, the simulation results from the stochastic storage model yielded the average error rate of 0.24, which is more accurate than the 14.03 and 1.87 from advection-dispersion model and TSM, respectively. This study demonstrated the appropriateness of the power-law residence time distribution to the hyporheic zone of the Gam Creek.
Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.
This study proposed a strategy with literature review on effective monitoring of dispersion of the particulate matters (PM) emitted from domestic open pit lime mines. The mines generally produced a large amount of PM through the mine processes such as crushing and transportation of raw or crushed ores. The PM emission from mine facilities or transportation can be assessed using empirical equations which was prepared through the experimental tests to produce PM from ores. For effective monitoring of mine PM dispersion, this study showed a preliminary application of the monitoring network with multiple low-cost sensors around a main PM emission source for each mine site. Therefore, two domestic limestone mine sites were selected for this study, and install the monitoring network with low-cost PM sensors and LTE (Long-term evolution) data communication. Then, preliminary resultant PM data plotted according to monitoring duration showed typical PM dispersion patterns. The quantification of the PM dispersion patterns should be roughly prepared by a PM size-dependent dispersion modeling.
In order to respond to carbon neutrality and climate change in agriculture, agricultural machinery, which has been developed centered on internal combustion engines, needs to be converted to an electric-based technology that does not emit greenhouse gases. In this study, simulations for electric UTV suspension design were performed to reduce vibration and shock of electric UTV for agricultural use and to improve driving stability and control performance of the vehicle. The simulation was performed by dividing the tolerance load of the vehicle body and the loaded load state. The range of motion of the suspension spring of UTV is within 30% of the range of motion under condition B under tolerance, the displacement of the UTV suspension with full load is reduced from 264mm to 121mm, and the damping speed is 260mm/s to 300mm/s that it can be seen that the range of motion is within 60%. Suspension design of electric UTV for multi-purpose agricultural work is a very important factor for maintaining agricultural work ability in towing work such as tillage as well as driving and terrain adaptation. The results of this study can be usefully used to determine the spring parameters with the appropriate damping range so that the electric UTV can be used for various agricultural tasks.
The annual increase in chemical accidents is causing damage to life and the environment due to the spread and residual of substances. Environmental damage investigation is more difficult to determine the geographical scope and timing than human damage investigation. Considering the reality that there is a lack of professional investigation personnel, it is urgent to develop an efficient quantitative evaluation method. In order to improve this situation, this paper conducted a chemical accidents investigation using unmanned aerial vehicles(UAV) equipped with various sensors. The damaged area was calculated by Ortho-image and strength of agreement was calculated using the normalized difference vegetation index image. As a result, the Cohen's Kappa coefficient was 0.649 (threshold 0.7). However, there is a limitation in that analysis has been performed based on the pixel of the normalized difference vegetation index. Therefore, there is a need for a chemical accident investigation plan that overcomes the limitations.
The time series data of rotifer community focusing on the species number and total density were collected from 29 reservoirs located at Jeonnam Province from 2008 to 2016 quarterly. The reservoirs had similar weather condition during the study period, but their sizes and water qualities were different. To analyze the temporal dynamics of rotifer community, the medians, ranges, outliers and coefficient of variation (CV) value of rotifer species number and abundance were compared. For the temporal trend analysis, time series of each reservoir data were compared and clustered using the dynamic time warping function of the R package "dtwclust". Small-sized reservoirs showed higher variability in rotifer abundance with more frequent outliers than large-sized reservoirs. On the other hand, apparent pattern was not observed for the rotifer species number. For the temporal pattern of rotifer density, COD, phytoplankton abundance fluctuation, and cladoceran abundance fluctuation have been suggested as potential factor affecting the rotifer abundance dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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