Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.
Korea country was set up over 30% greenhouse gas reduction target in comparision with BAU(Business as usal) at the national level, depending on climate change, which have been promoted as several technical and policy planning in order to reduce national greenhouse gas reduction. In this study, we derived the policies and technologies of power plant sector that is a high rate of reduction and public interest, we established a model for a common evaluation indicators and each of the evaluation factors between policy and technology priorities based on appropriate subject experts using analytic hierarchy process(AHP). Further we suggest insight to electricity company to establish the investment strategies of the technology and the associated policy by applying a weight evaluation index presenting a comprehensive priority.
The increase of international trade across countries and borders results in increased risks associated with the inflow of new pests and diseases. These risks are likely to be increased more rapidly due to climate change. Some countries implement strict regulations on imports to prevent these risks and protect biosecurity, food safety, and public health. However, the problems arise when the diseases and pests are found in a country where their economic structure largely depends on agricultural exports and cause ripple effects on other industries and ecosystems. Therefore, establishing an effective quarantine system is essential to protect and recover from the damage caused by non-native diseases and pests. This study's objectives are 1) analyzing the agricultural policies relate to the quarantine system on diseases and pests in Korea, 2) evaluating the Korea plant quarantine system's value, and 3) simulating plant quarantine policy strategies. We estimated the Korean quarantine system's benefits on diseases and pests to reach these objectives. The benefits are measured with a willingness to pay from respondents surveyed by the contingent valuation method (CVM). The CVM approach directly asks people how much they would willingly pay for food security. Finally, the Korean quarantine system's values are simulated with several policy scenarios and different scales of infection at the regional level. The results of this study can deliver policy implications on the quarantine system innovation in developing countries including Asia.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.4
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pp.199-207
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2016
This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for practical forecasting of forest fire danger rate by reflecting the climate change for the time period of 2000yrs. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, temperature, and precipitation. To effectively forecast forest fire occurrence, we developed a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire in 2000yrs. Forest fire occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using times series weather data sets collected from 76 meteorological observation centers. The data sets were used for 11 years from 2000 to 2010. Development of the national forest fire occurrence probability model used a logistic regression analysis with forest fire occurrence data and meteorological variables. Nine probability models for individual nine provinces including Jeju Island have been developed. The results of the statistical analysis show that the logistic models (p<0.05) strongly depends on the effective and relative humidity, temperature, wind speed, and rainfall. The results of verification showed that the probability of randomly selected fires ranges from 0.687 to 0.981, which represent a relatively high accuracy of the developed model. These findings may be beneficial to the policy makers in South Korea for the prevention of forest fires.
This paper constructed the single country sequential dynamic CGE model to analyze the economic impacts of subsidizing water industry under the GHG emission abatement policy in Korea. We introduced the carbon tax to reduce the GHG emission and made two scenarios. One is to transfer the total tax revenue to household. The other is to mix the tax transfer and water industry support. Our Simulation results show that the macroeconomic effects might be positive by subsidizing water industry compared with the pure tax transfer. However, the support of water industry doesn't contribute to head for the non-energy intensive economy because it's economic activity highly depend on fossil energy and energy intensive products as intermediate demand. This means that it is important to make efforts on the cost effective measures such as energy technology progress, alternative energy development, and energy efficiency improvement in water industry against climate change policy.
Son, Yeong Mo;Kim, So Won;Lee, Sun Jeoung;Kim, Jeong Soo
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.103
no.2
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pp.264-269
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2014
The aim of this study was to determine the current distribution area of Robinia pseudoacacia habitat and to estimate its stand yield as well as its carbon stocks. In order to do so, the area of R. pseudoacacia distribution is obtained based on the large-scaled forest type map (1:5,000). Also, Weibull diameter distribution model is used to predict the yield of R. pseudoacacia stands. In addition, carbon emission factor is applied to calculate carbon stocks and removals. To obtain the stand yield of R. pseudoacacia, we developed estimation equation considering growth factors of the stand, e.g. mean diameter, the basal area, maximum and minimun diameter and etc. and tested it to ensure accuracy. Consequently, estimation equation derived from all growth factors have shown significance that could also be used for analysis. Site index was also established to determine the productivity of the forestland that later turned out to be ranging from 16 to 22. Based on these results, stand yield tables were drawn up. R. pseudoacacia is widely distributed in inland areas of Gyeongsang, Chungcheong and Gyeonggi provinces which covers total area of 26,770 ha. And when it is converted into carbon stocks, it amounts to 2,517,598tC with annual carbon uptake of 3.76tC/ha which is comparable to Querqus species that is known to storer large amounts of carbon. Therefore, R. pseudoacacia is also expected to serve as a viable carbon pool that would contribute to the mitigation of climate change. Furthermore, stand yield tables, an outcome of this survey would assist not only in proper management but also in sustainable management policy of R. pseudoacacia.
Park, Ji-Young;Baek, Su-Yon;Kim, Hee-Soon;Lim, Jung-Ha;Kim, Tae-Hyung
Child Health Nursing Research
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v.19
no.3
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pp.228-237
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2013
Purpose: This study was done to test a hypothesized model, the Biobehavioral Family Model (BBFM), on the relationship of family emotional climate, security of parent-child relationship, depression symptoms and eating problems in adolescent girls, to further understanding of eating problems in this population. Methods: With a convenience sample of 647 girls, aged 15 to 18, a self-report survey was conducted which included the Korean form of the Eating Attitude Test (EAT-26) to assess eating problems. Results: The estimated results of the structural equation modeling indicated a good fit of data to the hypothesized model proposing that family emotional climate and security of parent-child relationship were associated with the risk of eating problems by way of depression symptoms. That is, negative family emotional climate and insecure parent-child relationship increased the risk of eating problems indirectly by way of depression symptoms. Conclusion: The findings are consistent with the BBFM, which suggests a psychobiologic influence of specific family processes on children's stress-sensitive physical disease activity by way of depression symptoms. Therefore, the applicability of the BBFM for understanding adolescent girls' eating problems is supported. The psychobiologic pathways from depression to eating pathology should be addressed in future studies.
The realization of carbon neutrality requires cooperation from various stakeholders and the utilization of a governance system. The criteria for participating members are crucial for the successful operation of governance, and it is especially necessary for experts who can provide scientific advice for policy implementation to share a framework for successful consensus. In this study, governance model theory and model structure, governance common success factors by case, and the application of governance cases in the climate and environmental sector of Seoul, were investigated and analyzed to derive common success factors in order to present the activity standards of the science and technology experts participating in governance. The study of the model theory suggested that the model structure is commonly composed of a basic condition-process-result structure, and it was confirmed that common success factors can be derived at the process stage which is the activity period of members. Through the case study of common success factors, overlapping factors were found to be reliability, accountability, transparency, networks, and related factors. The validity of the common success factors was verified using the analysis results of satisfaction survey data from Seoul Governance Committee participants. The results confirmed that reliability was the most valuable factor followed by networks, transparency, and responsibility, and it was found that the related factors were appropriately derived. The findings of this study are expected to be used as an activity factor for science and technology experts to increase the acceptability and effectiveness of carbon-neutral policies in the future.
An energy modeling analysis method currently has been considered as a new approach for energy policy research, because the importance of renewable energy use has been emphasized more and more. This study used RETScreen model as a clean energy decision making methodology for adaptation to climate change and elimination of various pollutions. This modeling method includes five step standard analysis; energy model, cost analysis, GHG analysis, financial analysis, and sensitivity & risk analysis and it also assesses both conventional and modern energy sources and technologies. This methodology for the photovoltaic(PV) energy modeling is used to evaluate the energy production, financial performance and GHG emissions reduction of photovoltaic projects. In addition, the PV application systems are classified into three basic applications; On-grid system, Off-grid system and water pumping system. This study assesses the renewable energy techno-economic modeling method with the feasibility analysis result of 10 MW PV power plant in Abu Dhabi in United Arab Emirates. Furthermore this study stresses the importance of renewable energy model research by applying to domestic PV power plant which is now in preparation.
In this study, in order to estimate high resolution precipitation with monthly time scales, Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) was modified and configured for Korean precipitation based on elevation, distance, topographic facet, and coastal proximity. Applying this statistical downscaling model to Korean precipitation for 5 years from 2001 to 2005, we have compiled monthly grid data with a horizontal resolution of 5-km and evaluated the model using bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient between the observed and the estimated. Results show that bias, RMSE, and correlation coefficient of the estimated value have a range from 0.2% to 1.0%, 19.6% (June) to 43.9% (January), and 0.73 to 0.84, respectively, indicating that the modified Korean PRISM (K-PRISM) is reasonably worked by weighting factors, i.e., topographic effect and rain shadow effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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