Kim, Jae-Yeon;Kang, Dong-Jin;Kim, Eung;Cho, Jin-Hyung;Lee, Chang-Rae;Kim, Kyung-Ryul;Lee, Tong-Sup
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.8
no.3
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pp.295-306
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2003
Recently efforts are underway to analyze the impacts of anthropogenic $CO_2$ on the global environments and the amount of oceanic uptake increase. The East Sea is now viewed as a miniature ocean because its circulation pattern is similar to the ocean conveyer belt. The biological pump of the East Sea is a vital component to understand the carbon cycle quantitatively. In this paper, the biological pump is estimated utilizing the stoichiometric ratio between carbon and phosphorus. A simple phosphate budget model is constructed based on the seawater and dissolved oxygen box model that can simulate the recent structural change in deep water circulation of the East Sea. A model run from you 1952 to 2040 shows the steadily intensifying biological pump. Currently it exports about 0.016 Pg C yr$^{-1}$ , which corresponds to 35% of the carbon introduced into the seawater by the air-sea exchange. An increased oxygen supply to the central water mass as a result of from the transition in the ventilation system might enhance the remineralization of sinking biogenic particles. This should strengthen the upward nutrient flux into the surface layer. Consequently, the biological sequestration of anthropogenic carbon is expected to increase with time. The estimated biological uptake of the anthropogenic carbon in the East Sea since the Industrial Revolution is estimated as 0.025 Pg C.
A three-dimensional numerical model using POM (the Princeton Ocean Model) is established in order to understand the dispersion processes of the Yangtze River water in the Yellow and East China Seas. The circulation experiments for the seas are conducted first, and then on the bases of the results the dispersion experiments for the river water are executed. For the experiments, we focus on the tide effects and wind effects on the processes. Four cases of systematic experiments are conducted. They comprise the followings: a reference case with no tide and no wind, of tide only, of wind only, and of both tide and wind. Throughout this study, monthly mean values are used for the Kuroshio Current input in the southern boundary of the model domain, for the transport through the Korea Strait, for the river discharge, for the sea surface wind, and for the heat exchange rate across the air-sea interface. From the experiments, we obtained the following results. The circulation of the seas in winter is dependent on the very strong monsoon wind as several previous studies reported. The wintertime dispersion of the Yangtze River water follows the circulation pattern flowing southward along the east coast of China due to the strong monsoon wind. Some observed salinity distributions support these calculation results. In summertime, generally, low-salinity water from the river tends to spread southward and eastward as a result of energetic vertical mixing processes due to the strong tidal current, and to spread more eastward due to the southerly wind. The tide effect for the circulation and dispersion of the river water near the river mouth is a dominant factor, but the southerly wind is still also a considerable factor. Due to both effects, two major flow directions appear near the river mouth. One of them is a northern branch flow in the northeast area of the river mouth moving eastward mainly due to the weakened southerly wind. The other is a southern branch flow directed toward the southeastern area off the river mouth mostly caused by tide and wind effects. In this case, however, the tide effect is more dominant than the wind effect. The distribution of the low salinity water follows the circulation pattern fairly well.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.11
no.4
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pp.233-246
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2009
The partitioning of evapotranspiration (ET) into evaporation (E) and transpiration (T) is critical in understanding the water cycle and the couplings between the cycles of energy, water, and carbon. In forests, the total ET measured above the canopy consists of T from both overstory and understory vegetation, and E from soil and the intercepted precipitation. To quantify their relative contributions, we have measured ET from the floors of deciduous and coniferous forests in Gwangneung using eddy covariance technique from 1 June 2008 to 31 May 2009. Due to smaller eddies that contribute to turbulent transfer near the ground, we performed a spectrum analysis and found that the errors associated with sensor separation were <10%. The annual sum of the understory ET was 59 mm (16% of total ET) in the deciduous forest and 43 mm (~7%) in the coniferous forest. Overall, the understory ET was not negligible except during the summer season when the plant area index was near its maximum. In both forest canopies, the decoupling factor ($\Omega$) was about ~0.15, indicating that the understory ET was controlled mainly by vapor pressure deficit and soil moisture content. The differences in the understory ET between the two forest canopies were due to different environmental conditions within the canopies, particularly the contrasting air humidity and soil water content. The non-negligible understory ET in the Gwangneung forests suggests that the dual source or multi-level models are required for the interpretation and modeling of surface exchange of mass and energy in these forests.
Domestic facility agriculture grows rapidly, such as modernization and large-scale. And the production scale increases significantly compared to the area, accounting for about 60% of the total agricultural production. Greenhouses require energy input to create an appropriate environment for stable mass production throughout the year, but the energy load per unit area is large because of low insulation properties. Through the rooftop greenhouse, one of the types of urban agriculture, energy that is not discarded or utilized in the building can be used in the rooftop greenhouse. And the cooling and heating load of the building can be reduced through optimal greenhouse operation. Dynamic energy analysis for various environmental conditions should be preceded for efficient operation of rooftop greenhouses, and about 40% of the solar energy introduced in the greenhouse is energy exchange for crops, so it should be considered essential. A major analysis is needed for each sensible heat and latent heat load by leaf surface temperature and evapotranspiration, dominant in energy flow. Therefore, an experiment was conducted in a rooftop greenhouse located at the Korea Institute of Machinery and Materials to analyze the energy exchange according to the growth stage of crops. A micro-meteorological and nutrient solution environment and growth survey were conducted around the crops. Finally, a regression model of leaf temperature and evapotranspiration according to the growth stage of leafy vegetables was developed, and using this, the dynamic energy model of the rooftop greenhouse considering heat transfer between crops and the surrounding air can be analyzed.
Park, Juhan;Kang, Minseok;Cho, Sungsik;Sohn, Seungwon;Kim, Jongho;Kim, Su-Jin;Lim, Jong-Hwan;Kang, Mingu;Shim, Kyo-Moon
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.251-267
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2021
Remotely sensed vegetation indices (VIs) are empirically related with gross primary productivity (GPP) in various spatio-temporal scales. The uncertainties in GPP-VI relationship increase with temporal resolution. Uncertainty also exists in the eddy covariance (EC)-based estimation of GPP, arising from the partitioning of the measured net ecosystem CO2 exchange (NEE) into GPP and ecosystem respiration (RE). For two forests and two agricultural sites, we correlated the EC-derived GPP in various time scales with three different near-surface remotely sensed VIs: (1) normalized difference vegetation index (NDVI), (2) enhanced vegetation index (EVI), and (3) near infrared reflectance from vegetation (NIRv) along with NIRvP (i.e., NIRv multiplied by photosynthetically active radiation, PAR). Among the compared VIs, NIRvP showed highest correlation with half-hourly and monthly GPP at all sites. The NIRvP was used to test the reliability of GPP derived by two different NEE partitioning methods: (1) original KoFlux methods (GPPOri) and (2) machine-learning based method (GPPANN). GPPANN showed higher correlation with NIRvP at half-hourly time scale, but there was no difference at daily time scale. The NIRvP-GPP correlation was lower under clear sky conditions due to co-limitation of GPP by other environmental conditions such as air temperature, vapor pressure deficit and soil moisture. However, under cloudy conditions when photosynthesis is mainly limited by radiation, the use of NIRvP was more promising to test the credibility of NEE partitioning methods. Despite the necessity of further analyses, the results suggest that NIRvP can be used as the proxy of GPP at high temporal-scale. However, for the VIs-based GPP estimation with high temporal resolution to be meaningful, complex systems-based analysis methods (related to systems thinking and self-organization that goes beyond the empirical VIs-GPP relationship) should be developed.
The present study aimed to investigate the effect of static magnetic field (SMF) on the growth and physiological characteristics of common indoor plant species. Five foliage plant species, Spathiphyllum spp., Ardisia pusilla DC., Syngonium podophyllum, Peperomia pereskiifolia, and Pilea cadierei were potted into plastic pot equipped with round type anisotropic sintered NdFeB permanent magnet inside the pot. The surface magnetic flux density of each magnet was 3,500 G. After 6 months of growth period, the biomass accumulations of Spathiphyllum, A. pusilla, and P. cadierei under SMF were statistically higher than those of controls. Tissue water content also increased under the influence of SMF in most species. The photosynthetic rate of Spathiphyllum under SMF significantly increased but other species showed no significant difference compared with control. Although there was no significant increase in the photosynthetic rates of A. pusilla, and P. cadierei, they showed remarkable increase in total fresh weight under SMF. This suggests that the demand of assimilates for normal metabolism could be decreased under magnetic influence and thereby biomass accumulation could be more favored. But this is not always true for all plant species because P. pereskiifolia in this experiment, showed no changes in both photosynthetic rate and biomass accumulation. Leaf nitrogen and chlorophyll contents were enhanced significantly in most plant species under influence of SMF. Chlorophyll a/b ratio also increased by SMF. Although there might be a limitation depending on plant species, these results suggest that long-term exposure to SMF might allow plant to have an enhanced acclimation capacity against environmental fluctuations and optimal application of SMF could increase the practical use of indoor plants such as an attempt to improve indoor air quality.
Investigation of the $CO_2$ exchange between biosphere and atmosphere at regional, continental, and global scales can be directed to combining remote sensing with carbon cycle process to estimate vegetation productivity. NASA Earth Observing System (EOS) currently produces a regular global estimate of gross primary productivity (GPP) and annual net primary productivity (NPP) of the entire terrestrial earth surface at 1 km spatial resolution. While the MODIS GPP algorithm uses meteorological data provided by the NASA Data Assimilation Office (DAO), the sub-pixel heterogeneity or complex terrain are generally reflected due to coarse spatial resolutions of the DAO data (a resolution of $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$). In this study, we estimated inputs retrieved from MODIS products of the AQUA and TERRA satellites with 5 km spatial resolution for the purpose of finer GPP and/or NPP determinations. The derivatives included temperature, VPD, and solar radiation. Seven AmeriFlux data located in the Corn Belt region were obtained to use for evaluation of the input data from MODIS. MODIS-derived air temperature values showed a good agreement with ground-based observations. The mean error (ME) and coefficient of correlation (R) ranged from $-0.9^{\circ}C$ to $+5.2^{\circ}C$ and from 0.83 to 0.98, respectively. VPD somewhat coarsely agreed with tower observations (ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). While MODIS-derived shortwave radiation showed a good correlation with observations, it was slightly overestimated (ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ ~ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0.67 ~ 0.97). Our results indicate that the use of inputs derived MODIS atmosphere and land products can provide a useful tool for estimating crop GPP.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.198-221
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2021
After large-scale reforestation in the 1960s and 1970s, forests in Korea have gradually been aging. Net ecosystem CO2 exchange of old-growth forests is theoretically near zero; however, it can be a CO2 sink or source depending on the intervention of disturbance or management. In this study, we report the CO2 budget dynamics of the Gwangneung deciduous old-growth forest (GDK) in Korea and examined the following two questions: (1) is the preserved GDK indeed CO2 neutral as theoretically known? and (2) can we explain the dynamics of CO2 budget by the common mechanisms reported in the literature? To answer, we analyzed the 15-year long CO2 flux data measured by eddy covariance technique along with other biometeorological data at the KoFlux GDK site from 2006 to 2020. The results showed that (1) GDK switched back-and-forth between sink and source of CO2 but averaged to be a week CO2 source (and turning to a moderate CO2 source for the recent five years) and (2) the interannual variability of solar radiation, growing season length, and leaf area index showed a positive correlation with that of gross primary production (GPP) (R2=0.32~0.45); whereas the interannual variability of both air and surface temperature was not significantly correlated with that of ecosystem respiration (RE). Furthermore, the machine learning-based model trained using the dataset of early monitoring period (first 10 years) failed to reproduce the observed interannual variations of GPP and RE for the recent five years. Biomass data analysis suggests that carbon emissions from coarse woody debris may have contributed partly to the conversion to a moderate CO2 source. To properly understand and interpret the long-term CO2 budget dynamics of GDK, new framework of analysis and modeling based on complex systems science is needed. Also, it is important to maintain the flux monitoring and data quality along with the monitoring of coarse woody debris and disturbances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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