Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.223-223
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2019
기후 변화에 따른 해수면 상승은 해안 지하수의 해수침투를 야기해 해안 지하수의 염도를 증가시킨다. 또한 해수면 상승은 토양 염류화를 심화시켜 농작물에 피해가 발생하며, 지하수위를 증가시켜 불포화대의 토양두께가 감소한다. 이처럼 지하수 해수침투가 발생하는 포화대와 토양 염류화가 발생하는 불포화대는 서로 연관되어 있지만, 대부분 포화대와 불포화대 연구는 별도로 진행되어왔다. 본 연구에서는 해안 간척지의 해수면 상승에 따른 포화대의 해수침투 및 불포화대의 토양염류화 영향을 연계하여 모의하였다. 포화대 모의는 미국지질조사국(United States Geological Survey, USGS)에서 개발한 3차원 이송확산 모델인 SUTRA, 불포화대 모의는 미국환경청(United States Environmental Protection Agency, USEPA)에서 개발한 1차원 이송확산모델인 VADOFT를 사용하였다. 해수면 상승 시나리오는 IPCC에서 공표한 바와 같이 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 사용하였고, 미래 2100년까지 자료를 사용하였다. 해수면 상승 시나리오에 따라 해수침투 및 토양염류화 면적 그리고 지하수위 및 불포화대 토양두께를 정량적으로 산정하였다. 한반도 91개 간척지에 대해서 모의를 수행하였고, 과거 대비 미래 후반기 RCP 4.5 시나리오에서는 지하수 해수침투 면적이 $82.19km^2$, RCP 8.5 시나리오에서는 $83.71km^2$ 증가하는 것으로 나타났다. 또한 토양 염류화 면적은 과거 대비 미래 후반기 RCP 4.5 시나리오에서는 $22.25km^2$, RCP 8.5 시나리오에서는 $24.86km^2$ 증가하는 것으로 나타났다. 담수호 또는 저수지가 있는 대상 지역에서는 해안선으로부터 거리 및 관리 수위가 해수 침투를 야기시키는 중요한 요인으로 나타났으며, 해수침투 저감을 위해서는 해안선 인근 저수지 수위의 적절한 유지관리가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 해수면상승에 따른 해안선의 위치변화와, 기존 관정에서의 양수량, 강수량 변화를 고려하는 것에 한계가 있기 때문에, 향후 위의 세 가지 사항을 복합적으로 고려한 추가 연구가 필요하다고 사료된다.
There are two main policies to meet the national goal of reducing Greenhouse Gases (GHGs) emissions in Korea towards Paris Agreement. From 2012 to 2014, Target Management System (TMS) was operated and the Emissions Trading Scheme (ETS) has been established since 2015. To compare the impact of TMS and ETS on reducing GHGs, we collected annual GHGs emission reports submitted by individual business entities, and normalized them using a z-variant normalized function. In order to evaluate the impact of those policies, we calculated the amount of GHGs emissions of 73 business entities from 15 business sectors. Those entities emitted $508million\;CO_2eq$, which is 74% of total national GHGs emissions in 2014. The main results of analysis indicate that accumulated GHGs emissions during the period 2012 to 2014 affected by TMS was higher than the national goal of GHGs emission reduction, and only the GHGs emissions in 2014 were in the range of allowed GHGs emissions, set by the Government. In 2015, when ETS initiated, total GHGs emission trading was $4.84million\;tCO_2eq$, which is only 0.9% of total allowance in 2015. However, more than 50% of business entities, who got the allowance of GHGs emission given by the Government, met the goal of GHGs emissions. Particularly, 27 of 73 business entities reduced GHGs more under the ETS rather than the TMS. Even though we analyzed only 4 years' data to demonstrate the impact of TMS and ETS, it is expected to commit the national goal of GHGs reduction target by TMS and ETS.
Evapotranspiration is a key element in designing and operating agricultural hydraulic structures. The profound effect of climate change to local agro-hydrological systems makes it inevitable to study the potential variability in evapotranspiration rate in order to develop policies on future agricultural water management as well as to evaluate changes in agricultural environment. The APEX-Paddy model was used to simulate local evapotranspiration responses to climate change scenarios. Nine Global Climate Models(GCMs) downscaled using a non-parametric quantile mapping method and a Multi?Model Ensemble method(MME) were used for an uncertainty analysis in the climate scenarios. Results indicate that APEX-Paddy and the downscaled 9 GCMs reproduce evapotranspiration accurately for historical period(1976~2005). For future periods, simulated evapotranspiration rate under the RCP 4.5 scenario showed increasing trends by -1.31%, 2.21% and 4.32% for 2025s(2011~2040), 2055s(2041~2070) and 2085s(2071~2100), respectively, compared with historical(441.6 mm). Similar trends were found under the RCP 8.5 scenario with the rates of increase by 0.00%, 4.67%, and 7.41% for the near?term, mid?term, and long?term periods. Monthly evapotranspiration was predicted to be the highest in August, July was the month having a strong upward trend while. September and October were the months showing downward trends in evapotranspiration are mainly resulted from the shortening of the growth period of paddy rice due to temperature increase and stomatal closer as ambient $CO_2$ concentration increases in the future.
Purpose - purpose of this paper is to analyze the effects of the investment facilitation levels of 11 RCEP countries (excluding Myanmar, Brunei, and Laos due to lack of data) on China's outward foreign direct investments(OFDI) using balanced panel data from 2010 to 2019. Design/methodology - First, four investment facilitation measurement indicators (regulatory environment, infrastructure, financial market, ease of doing business) were selected,investment facilitation scores of the 11 countries were obtained using the principal component analysis, an investment gravity model was established with nine explanatory variables (investment facilitation level, market size, population, geographic distance, degree of opening, tax level, natural resources, whether the country is an APEC member or not, and whether a valid bilateral investment treaty with China has been concluded) were used to establish an investment gravity model, and regression analyses were conducted with OLS and system GMM. Findings - The results of the regression analyses showed that investment facilitation levels had the greatest effect on China's OFDI, all four first-level indicators had positive effects on China's OFDI, and among them, the institutional environment had the greatest effect. In addition, it was shown that explanatory variables such as market size, population, geographical distance, degree of openness, natural resources, and whether or not a valid bilateral investment treaty has been concluded would have positive effects on China's OFDI, while tax levels and APEC membership would impede China's OFDI to some extent. Originality/value - Since the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEPT) came into effect not long ago, there are not so many studies on the effects of investment facilitation levels of RCEP member states on China's OFDI, and the investment facilitation measurement index constructed in this paper is relatively systematic and scientific because it includes all the contents of investment facilitation related to the life cycle of company's foreign direct investments.
Yoon, Sun-Kwon;Park, Kyung-Won;Kim, Jong Pil;Jung, Il-Won
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.4
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pp.371-384
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2014
This study developed a new algorithm of extreme rainfall extraction based on the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) and the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) Satellite image data and evaluated its applicability for the heavy rainfall event in July-2011 in Seoul, South Korea. The power-series-regression-based Z-R relationship was employed for taking into account for empirical relationships between TRMM/PR, TRMM/VIRS, COMS, and Automatic Weather System(AWS) at each elevation. The estimated Z-R relationship ($Z=303R^{0.72}$) agreed well with observation from AWS (correlation coefficient=0.57). The estimated 10-minute rainfall intensities from the COMS satellite using the Z-R relationship generated underestimated rainfall intensities. For a small rainfall event the Z-R relationship tended to overestimated rainfall intensities. However, the overall patterns of estimated rainfall were very comparable with the observed data. The correlation coefficients and the Root Mean Square Error (RMSE) of 10-minute rainfall series from COMS and AWS gave 0.517, and 3.146, respectively. In addition, the averaged error value of the spatial correlation matrix ranged from -0.530 to -0.228, indicating negative correlation. To reduce the error by extreme rainfall estimation using satellite datasets it is required to take into more extreme factors and improve the algorithm through further study. This study showed the potential utility of multi-geostationary satellite data for building up sub-daily rainfall and establishing the real-time flood alert system in ungauged watersheds.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.2
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pp.80-98
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2023
This study explores the effectiveness of various data preprocessing algorithms for improving subseasonal to seasonal (S2S) climate predictions from six climate forecast models and their Multi-Model Ensemble (MME) using a deep learning-based postprocessing model. A pipeline of data transformation algorithms was constructed to convert raw S2S prediction data into the training data processed with several statistical distribution. A dimensionality reduction algorithm for selecting features through rankings of correlation coefficients between the observed and the input data. The training model in the study was designed with TimeDistributed wrapper applied to all convolutional layers of U-Net: The TimeDistributed wrapper allows a U-Net convolutional layer to be directly applied to 5-dimensional time series data while maintaining the time axis of data, but every input should be at least 3D in U-Net. We found that Robust and Standard transformation algorithms are most suitable for improving S2S predictions. The dimensionality reduction based on feature selections did not significantly improve predictions of daily precipitation for six climate models and even worsened predictions of daily maximum and minimum temperatures. While deep learning-based postprocessing was also improved MME S2S precipitation predictions, it did not have a significant effect on temperature predictions, particularly for the lead time of weeks 1 and 2. Further research is needed to develop an optimal deep learning model for improving S2S temperature predictions by testing various models and parameters.
NGOs occupy so high international position that it is said the age of NGOs or Renaissance of NGOs has came. Recently, they continuously succeeded in hindering and blocking large-scale international events through their violent struggles. This paper studied the concept of NGO, examples of NGO struggles during recent international events and stated anticipated struggles during ASEM III and their trend. Thereafter, with future prospect of NGO activities, some measures for successful 2002 World Cup and 2005 APEC were provided in this paper. The contents of this paper is as follows ; Chapter I : Introduction Chapter II : The concept of NGO and aspects of their struggles during recent international events Chapter III : Struggles during the 3rd ASEM, Seoul and their trend Chapter IV : Future prospect of NGO activities Chapter V : Conclusion
This study tries to give an insight for fisheries policy makers to prepare policy proposals for Early Voluntary Sectoral Liberalization(EVSL) in the fisheries sector of APEC. To do so, the paper assesses the impact of EVSL on the fisheries sector, especially, Korean Deep-See Fisheries in quantitative way using the partial equilibrium analysis of Feenstra(1995). For the use of simple analysis, the paper focuses on the impact on trade flows and welfare of the elimination of tariffs on Korean Deep-See Fisheries among several measures of EVSL. The results from the quantitative analysis of the impact of EVSL on the Korean Deep-Sea Fisheries indicate that the increase of export is moderately higher than that of import and the total welfare effect is positive, even though a certain Deep-Sea Fisheries confronts a reduction of domestic supply basis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1186-1190
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2009
강수량이 예년에 비해 적은 양상은 여름강수량에 대한 부족으로 기인한다. 우리나라의 경우 장마기간의 강수와 태풍으로 인해 발생하는 강수가 전체 강수량에 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 여름강수량이 적게 나타나게 되면 가을 가뭄 및 봄 가뭄에 대한 발생 압력도 그 만큼 커지게 되는 것이 일반적이다. 기존 연구들이 단순히 강수량을 가정하거나 시나리오를 기반으로 가뭄을 전망하는데 그치고 있으나 본 연구에서는 2009년 가뭄전망을 위해서 전지구기후모형(GCMs)의 3개월 기상예측 결과를 활용하고자 한다. 즉, APEC 기후예측 센터로부터 제공 받은 3개월 GCM Multi-Model Ensemble 예측 결과를 바탕으로 가뭄상태를 평가하였다. 따라서 본 연구의 목적은 Large-scale의 기후예측 시스템과 기상관측지점의 강수 및 온도를 연결시켜 가뭄을 전망할 수 있는 시스템을 구축하는데 있다. GCM 예측 결과를 바탕으로 2009년도 매월 강수량 및 평균 온도를 추정하여 PDSI 가뭄지수 산정에 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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