This study aims to analyze the cost of climate change damages to laver and sea mustard aquaculture, which are considered to be highly vulnerable to climate change in Korea. For this purpose, the correlation between aquaculture production and climate factors such as water temperature, salinity, air temperature, and precipitation was estimated using a panel regression model. The SSP scenario was applied to predict the changes in production and damage costs due to changes in future climate factors. As a result of the analysis, laver production is predicted to decrease by 18.0-27.2% in 2050 and 20.6-61.6% in 2100, and damage costs are predicted to increase from 29.7-50.8 billion KRW in 2050 to 35.7-116.1 billion KRW in 2100. Sea mustard production is projected to decrease by 24.5-37.2% in 2050 and 24.0-34.5% in 2100, with similar damage costs of 41.1-61.8 billion KRW and 41.1-58.6 billion KRW, respectively. These damage costs are expected to occur in the short term as damage caused by fishery disasters such as high temperatures, and in the long term as a decrease in production due to changes in aquaculture sites. Therefore, measures such as strengthening the forecasting system to prevent high-temperature damage, developing high-temperature-resistant varieties, and relocating fishing grounds in response to changes in aquaculture sites will be necessary.
This study tried to build a structure model for the Korean flatfish aquaculture market by a system dynamics approach. A pool of several factors to influence the market structure was built. In addition, several reasonable factors related to the flatfish aquaculture market were selected to construct the causal loop diagram (CLD). Then the related stock/flow diagrams of the causal loop diagrams were constructed. This study had been forecasting a production price and supply, demand, and consumption volume for the flatfish market by a monthly basis, and then made some validation to the forecasting. Finally, four governmental policies such as import, storage, reduction of input, and demand control were tentatively evaluated by the created model. As a result, the facts that the demand control policy is most effective, and import and storage policies are moderately effective were found.
We have done the input-output analysis to see the over all impact of flounder industry of Jeju region on the domestic economy of Korea. To do the input-output analysis, we have constructed the data set for the input-output table by using the existing data set in the "2003 input- output table of Jeju regional area" published by the joint work of Jeju branch of Korea bank and the Jeju Development Institute, together with some raw data provided by Jejudo Marine Fish-Culture Cooperative. We have also produced input coefficient of flounder industry by making flounder industrial sector exogenous, separated from intermediate demand. To summarize our empirical results, the inducement effect of production, value added, and employment of Jeju flounder aquaculture industry are 300 billion won, 116 billion won and 1,800 people respectively. In conclusion, the results of this study suggest flounder industry of Jeju region contributes powerfully to not only Jeju economy but also all over the Korea economy.
This study applied the Stochastic Frontier Analysis to estimate which independent variable affects to efficiency of aquaculture household. This study used wage and facility scale as input variables, sales volume as an output variable to estimate efficiency. Also, the study used region, species, water quality to estimate technical inefficiency factors of the model. The data used for this study were obtained by the operating costs survey using 1:1 interview method. The study selected translog production model with technical inefficiency term estimated as half-normal distribution. In addition, the study used pearson and spearman correlation coefficient among efficiency estimating models. Also, the study analysed differences among estimated efficiencies through t-test, and showed us 0.1793 in species, 0.4677 between Geojae and Masan.
The purpose of this study is to understand the production efficiency of individual fishing communities and provide directions for improvement. The subject of the study is aquaculture type Ochon-Gye in Goheung-gun. The analysis method used bootstrap-DEA to overcome the statistical reliability problem of the traditional DEA analysis technique. In addition, data mining-GIS was applied to identify the spatial productivity of fishing communities. The values of technology efficiency, pure technology efficiency, and scale efficiency were estimated for 32 aquaculture-type fishing villages. Then, using the benchmarking reference set and weights, the projection was presented through adjustment of the input factor excess, and furthermore, the confidence interval of the efficiency values considering statistical significance was estimated using bootstrap.
Oyster is the most important item next to tuna based on the market value in Korea's fisheries exports and it shares more than $90\%$ of the world oyster market. Oyster industry is a vital component of the Korea's aquaculture industry. However, it has faced many problems such as (1) a lower productivity of the culture system, (2) an environmental deterioration of the farming area, (3) a higher labor cost, (4) a shortage of of oysters to export, and (5) a poor seedling in nature. Therefore, including it's business forecast, the above problems and some countermeasures are discussed in this paper.
This study is aimed at investigating optimum level of payments in the direct payment program for aquaculture extruded pellets both theoretically and practically by analyzing the effects on production and income in accordance with Green Box conditions of WTO Agreement on Agriculture. In particular, by analyzing both effects on production and income, it evaluates and compares payments affecting to the level of production and income, respectively. Analysis results indicate that the optimum level of payments in the direct payment program for aquaculture extruded pellets is determined by the growth rate of farmed fish, farming period, price and volume of extruded pellets, and additional amount of cost increase and decrease. Suppose that growth rates of farmed fish by extruded pellets(EP) and raw fish - based moist pellets(MP) are the same, it reveals the optimum level of payment should be lowered from the current level of payment. However, when the growth rate of farmed fish by EP is lower than that by MP, the optimum level of payment should be raised from the current level and total amount of payments by area should be increased as well.
This study is aimed to figure out the productivity and variability of cage-aquaculture changes. According to the analysis, the productivity of major fish species has been increasing, except mullet. Although the regional productivity has decreased in the last two years, it has been on the rise considering as a whole. Gyeongsangnam-do showed the highest level of productivity by region. Productivity by species was also higher than other regions in the cases of rock fish, mullet and sea bream followed by productivity of Chungcheongnam-do. The production of marine cage-culture in Jeollanam-do is the second largest in Korea in value/weight while its productivity is lower than that of Chungcheongnam-do. When it comes to comparison by region, Gyeongsangnam-do shows the lowest productivity variation. And Jeollanam-do shows the second-lowest variation in productivity that is only about half of that of Chungcheongnam-do province. Thus, it is found that Jeollanam-do region has an advantage in management stability while its productivity is low. On the other hand, productivity by species was also analyzed. Gyeongsangnam-do has the highest productivity by species for rock fish, mullet and sea bream whereas rock bream productivity is the highest in Jeollanam-do. Therefore, it probably needs to reflect these results when choosing regional-focused incubation fish species.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.21
no.3
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pp.335-346
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2009
Offshore-aquaculture is a new idea, has emerged as an alternative method, which can minimize the damage to the natural disaster due to the environment pollution by the fish farming activities in the coast and overcome the problems of vicious cycle in fish farming management. On the other hand, as the current fish farming laws and institutions focus on the support for offshore-aquaculture, having the limit to revitalizing and supporting the fish farming business in the open sea, it is necessary to amend the laws and institutions related to fish farm. We should be establish in connection with offshore-aquaculture, after the study aims at examining the foreign laws and institutions in such countries as USA and Norway, establishing the methods for the future laws and institutions of open sea fish farm through the analysis of the issues and controversies in the process of enactment in Korea.
Climate change is a major global problem. Oysters, one of the most representative farmed fish in Korea, are attracting attention as candidates for blue carbon, an alternative to carbon neutrality. This study is analyzed by the SSP scenarios to determine the impact of oyster aquaculture production according to climate change. Based on the analysis, future productions of oysters are predicted by the SSP scenario. Significant differences by the SSP scenario are confirmed through predictive power tests among scenarios. Regression analysis was conducted from January 2001 to December 2014. As a result of the analysis, water temperature, water temperature quadratic term, salinity, salinity quadratic term, and month × water temperature cross term were estimated as significant variables. Oyster production which is predicted by the SSP scenario based on the significant variables from 2015 to 2022 was compared with actual production. The model with the highest predictive power was selected by RMSE and MAPE criteria. The predictive power was compared with the MDM test to determine which model was superior. As a result, based on RMSE and MAPE, the SSP1-2.6 scenario was selected as the best model and the SSP1-2.6, SSP2-4.5, and SSP3-7.0 scenarios all showed the same predictive power based on the MDM test. In conculusion, this study predicted oyster aquaculture production by 2030, not the distant future, due to the short duration of the analytical model. This study was found that oyster aquaculture production increased in all scenarios and there was no significant difference in predictive power by the SSP scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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