The physiological characteristics, growth, and yield of each regional rice variety ('Odaebyeo', 'Saechucheong', 'Ilmibyeo') were investigated depending on the impact of changes in temperature and CO2 concentration. Experiments were conducted with a control group, which reflected atmospheric CO2 concentration and temperature, and treatment groups, in which the CO2 concentration and temperature were increased by 250 ppm and 2.0℃ from those in the control group. The results showed that the increase in CO2 concentration and temperature reduced the growth and yield of the rice 'Odaebyeo', but did not substantially change the productivity of the 'Saechucheong' and 'Ilmibyeo'. The increase in CO2 concentration and temperature increased stomatal conductance and rate of transpiration of the 'Odaebyeo' variety, thereby decreasing its water use efficiency (WUE). In contrast, the increase in CO2 concentration and temperature increased the photosynthetic rate and WUE of the 'Saechucheong' and 'Ilmibyeo' varieties. The gradual change in climate is considered to directly affect growth and development of rice and diversely affect the productivity of each variety. Therefore, it is necessary to implement technological development, select regionally optimal rice varieties, develop new rice varieties, as well as conduct long-term monitoring of each rice variety for climate adaptation to counter global warming.
Kim, Hyun-Goo;Kim, Jinsol;Kang, Yong-Heack;Park, Hyeong-Dong
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.1
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pp.11-18
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2016
The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.3
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pp.277-288
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2017
Previous studies of health effects of $PM_{2.5}$ performed spatial monitoring campaigns to assess spatial variability of $PM_{2.5}$ across people's residences. Highly reliable portable and cost-effective samplers will be useful for such campaigns. This study aimed to investigate applicability of the Deployable Particulate Impact Sampler(DPIS), one of the compact impact samplers, to spatial monitoring campaigns of $PM_{2.5}$ in Seoul, Korea. The investigation focused on the consistency of $PM_{2.5}$ concentrations measured by DPISs compared to those by the Low-volume Cyclone sampler (LCS). LCS has operated at a fixed site in the Seoul National University Yeongeon campus, Seoul, Korea since 2003 and provided qualified $PM_{2.5}$ data. $PM_{2.5}$ sampling of DPISs was carried out at the same site from November 17, 2015 through February 3, 2016. $PM_{2.5}$ concentrations were quantified by the gravimetric method. Using a duplicated DPIS, we confirmed the reliability of DPIS by computing relative precision and mean square error-based R squared value ($R^2$). Relative precision was one minus the difference of measurements between two samplers relative to the sum. For accuracy, we compared $PM_{2.5}$ concentrations from four DPISs (DPIS_Tg, DPIS_To, DPIS_Qg, and DPIS_Qo) to those of LCS. Four samplers included two types of collection filters(Teflon, T; quartz, Q) and impaction discs(glass fiber filter, g; pre-oiled porous plastic disc, o). We assessed accuracy using accuracy value which is one minus the difference between DPIS and LCS $PM_{2.5}$ relative to LCS $PM_{2.5}$ in addition to $R^2$. DPIS showed high reliability (average precision=97.28%, $R^2=0.98$). Accuracy was generally high for all DPISs (average accuracy=83.78~88.88%, $R^2=0.89{\sim}0.93$) except for DPIS_Qg (77.35~78.35%, 0.82~0.84). Our results of high accuracy of DPIS compared to LCS suggested that DPIS will help the assessment of people's individual exposure to $PM_{2.5}$ in extensive spatial monitoring campaigns.
The similarity of hourly PM10 and PM2.5 concentration profiles of the atmospheric monitoring stations in Gyeonggi-do was evaluated through the multilateral analysis between stations. The existing category for most stations in the regions shows relatively low Pearson correlation values of 0.68 and 0.7 for PM10 and PM2.5 on average respectively, and some monitoring stations revealed high relationships over 0.8 to other regions. Since the current regions are mainly categorized by cluster analysis based on the number of occurrence of high concentration events and geological factors, it is necessary to reclassify them by concentration characteristics for precise fine dust management. In accordance, multi-dimensional scaling being able to visualize could categorize the regions based on regional emission contribution rate and hourly fine dust concentration. As a result of the current analysis, PM10 and PM2.5 could be reclassified into five regions and fourregions, respectively.
Purpose: This study aims to quantitatively determine the impact on nearby risidents by selecting the amount of chemicals emitted from the workplace among the substances subject to the chemical emission plan and predicting the concentration with the atmospheric diffusion program. Method: The selection of research materials considered half-life, toxicity, and the presence or absence of available monitoring station data. The areas discharged from the materials to be studied were selected as the areas to be studied, and four areas with floating populations were selected to evaluate health risks. Result: AERMOD was executed after conducting terrain and meteorological processing to obtain predicted concentrations. The health hazard assessment results indicated that only dichloromethane exceeded the threshold for children, while tetrachloroethylene and chloroform appeared at levels that cannot be ignored for both children and adults. Conclusion: Currently, in the domestic context, health hazard assessments are conducted based on the regulations outlined in the "Environmental Health Act" where if the hazard index exceeds a certain threshold, it is considered to pose a health risk. The anticipated expansion of the list of substances subject to the chemical discharge plan to 415 types by 2030 suggests the need for efficient management within workplaces. In instances where the hazard index surpasses the threshold in health hazard assessments, it is judged that effective chemical management can be achieved by prioritizing based on considerations of background concentration and predicted concentration through atmospheric dispersion modeling.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.2
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pp.109-127
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2011
Atmospheric aerosols, small particles in the atmosphere, are one of the important parameters in climate change and human health. Additionally, accurate estimates of aerosol species are increasingly important in environmental impact assessment studies. Recent advances in global satellite remote sensing provide powerful tool for air quality monitoring. This study explores the potential usage of satellite derived data such as atmospheric aerosols for air quality monitoring as well as climate change study. The objectives of this study is to understand the general features of the global distribution of type dependent aerosols. A detailed spatio-temporal variability of the each different satellite dataset shows the variation of the global zonal average and specific geographical regions where the strong emission sources are located. Especially, significantly large aerosol amounts are observed in Asia and Africa because of the desert dust storm, anthropogenic and biomass burning emissions.
Emission source term is one of the strong controlling factors for the air quality simulation capability, particularly over the urban area. Ulsan is an industrial area and frequently required to simulate for environmental assessment. In this study, two CAPSS (Clean Air Policy Support System) emission data; CAPSS-2003 and CAPSS-2010 in Ulsan, were employed as an input data for WRF-CMAQ air quality model for emission assessment. The simulated results were compared with observations for the local emission dominant synoptic conditions which had negative vorticities and lower geostrophic wind speed at 850hPa weather maps. The measurements of CO, $NO_2$, $SO_2$ and $PM_{10}$ concentrations were compared with simulations and the 'scaling factors' of emissions for CO, $NO_2$, $SO_2$, and $PM_{10}$ were suggested in in aggregative and quantitative manner. The results showed that CAPSS-2003 showed no critical discrepancies of CO and $NO_2$ observations with simulations, while $SO_2$ was overestimated by a factor of more than 12, while $PM_{10}$ was underestimated by a factor of more than 20 times. However, CAPSS-2010 case showed that $SO_2$ and $PM_{10}$ emission were much more improved than CAPSS-2003. However, $SO_2$ was still overestimated by a factor of more than 2, and $PM_{10}$ underestimated by a factor of 5, while there was no significant improvement for CO and $NO_2$ emission. The estimated factors identified in this study can be used as'scaling factors'for optimizing the emissions of air pollutants, particularly $SO_2$ and $PM_{10}$ for the realistic air quality simulation in Ulsan.
The initial and boundary conditions are important factors in regional chemical transport modeling systems. The method of generating the chemical boundary conditions for regional air quality models tends to be different from the dynamically varying boundary conditions in global chemical transport models. In this study, the impact of real time Copernicus atmosphere monitoring service (CAMS) re-analysis data from the modeling atmospheric composition and climate project interim implementation (MACC) on the regional air quality in the Korean Peninsula was carried out using the community multi-scale air quality modeling system (CMAQ). A comparison between conventional global data and CAMS for numerical assessments was also conducted. Although the horizontal resolution of the CAMS re-analysis data is not higher than the conventionally provided data, the simulated particulate matter (PM) concentrations with boundary conditions for CAMS re-analysis is more reasonable than any other data, and the estimation accuracy over the entire Korean peninsula, including the Seoul and Daegu metropolitan areas, was improved. Although an inland area such as the Daegu metropolitan area often has large uncertainty in PM prediction, the level of improvement in the prediction for the Daegu metropolitan area is higher than in the coastal area of the western part of the Korean peninsula.
Approximate empirical equations obtained by measuring overall noise levels at different distances have been used to evaluate environmental influence of the railway noise though the accurate prediction of noise levels is important. In this paper, a noise prediction model considering the frequency characteristics of noise sources and propagation was suggested to improve the accuracy of noise prediction. The railway noise source was assorted into track, wheel, traction and aerodynamic components and they were characterized with the source strength and speed coefficient at each octave-band frequency. Correction terms for the acoustic roughness and the track/bridge condition were introduced. The sound attenuation from a source to a receiver was calculated taking account of the geometrical divergence, atmospheric absorption, ground effect, diffraction at obstacles and directivity of source by applying ISO 9613-2. For obtaining the source strength and speed coefficients, the results of rolling noise model, numerical analysis and measurements of pass-by noise were analyzed. We compared the predicted and measured noise levels in various vehicles and tracks, and verified the accuracy of the present model. It is found that the present model gives less error than the conventional one, so that it can be applied to make the accurate prediction of railway noise effect and establish its countermeasures efficiently.
When making urban planning, it is important to understand climate effect caused by urban structural changes. Seoul city applies UPIS(Urban Plan Information System) which provides information on urban planning scenario. Technology for analyzing climate effect resulted from urban planning needs to developed by linking urban planning scenario provided by UPIS and climate analysis model, CAS(Climate Analysis Seoul). CAS develops for analyzing urban climate conditions to provide realistic information considering local air temperature and wind flows. Quantitative analyses conducted by CAS for the production, transportation, and stagnation of cold air, wind flow and thermal conditions by incorporating GIS analysis on land cover and elevation and meteorological analysis from MetPhoMod(Meteorology and atmospheric Photochemistry Meso-scale model). In order to reflect land cover and elevation of the latest information, CAS used to highly accurate raster data (1m) sourced from LiDAR survey and KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) satellite image(4m). For more realistic representation of land surface characteristic, DSM(Digital Surface Model) and DTM(Digital Terrain Model) data used as an input data for CFD(Computational Fluid Dynamics) model. Eight inflow directions considered to investigate the change of flow pattern, wind speed according to reconstruction and change of thermal environment by connecting green area formation. Also, MetPhoMod in CAS data used to consider realistic weather condition. The result show that wind corridors change due to reconstruction. As a whole surface temperature around target area decreases due to connecting green area formation. CFD model coupled with CAS is possible to evaluate the wind corridor and heat environment before/after reconstruction and connecting green area formation. In This study, analysis of climate impact before and after created the green area, which is part of 'Connecting green network across the north and south in Seoul' plan, one of the '2020 Seoul master plan'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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