Trees at farm are considered as one of the option to reduce poverty of smallholders by contributing to livelihood security and resilience to climate change. A perception based study was conducted to assess the cultural importance of tree species suitable for practicing agroforestry in randomly selected agroforestry-dominated villages in Alaknanda valley of Western Himalayas during 2015-16. Semi-structured questionnaire was used to collect primary data on the provisioning services of major agroforestry tree species in randomly surveyed 87 households. Based on cultural importance (CI) index value, the most suitable agroforestry tree species was Morus alba (3.32) followed by Celtis australis (3.22), Mangifera indica (3.01), Grewia optiva (2.79), Toona ciliata (2.22), Bauhinia variegata (2.08), Leucaena leucocephala (1.76) and Emblica officinalis (1.74). The preference of use has also been governed based on their indigenous knowledge. This study will also facilitate in evaluating the importance of provisioning services of agroforestry tree species in improving livelihood as well as facilitates smallholder's resilience to climate change in Western Himalayas.
Park, Youn-Young;Lee, Ga-Lam;Yeom, Jong-Min;Lee, Chang-Suk;Han, Kyung-Soo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.224-227
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2008
Land cover and its changes, affecting multiple aspects of the environmental system such as energy balance, biogeochemical cycles, hydrological cycles and the climate system, are regarded as critical elements in global change studies. Especially in arid and semiarid regions, the observation of ecosystem that is sensitive to climate change can improve an understanding of the relationships between climate and ecosystem dynamics. The purpose of this research is analyzing the ecosystem surrounding the Gobi desert in North Asia quantitatively as well as qualitatively more concretely. We used Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from SPOT-VEGETATION (VGT) sensor during 1999${\sim}$2007. Ecosystem monitoring of this area is necessary because it is a hot spot in global environment change. This study will allow predicting areas, which are prone to the rapid environmental change. Eight classes were classified and compare with MODerate resolution Imaging Spectrometer (MODIS) global land cover. The time-series analysis was carried out for these 8 classes. Class-1 and -2 have least amplitude variation with low NDVI as barren areas, while other vegetated classes increase in May and decrease in October (maximum value occurs in July and August). Although the several classes have the similar features of NDVI time-series, we detected a slight difference of inter-annual variation among these classes.
본 연구에서는 한국환경정책평가연구원에서 가장 최근에 배포한 기후변화 취약성 평가 프로그램인 VESTAP을 활용하여 RCP 8.5 시나리오를 기반으로 2000년대에서 2040년대까지 제주시 및 서귀포시에 대한 산불 취약성을 평가하였다. 평가된 취약성 지수는 표준화 작업을 통해 제주시 및 서귀포시를 종합한 제주도 전체 읍면동의 산불 취약성 평가에 활용하였는데, 취약성이 높은 상위 10개 읍면동으로 제주시는 도서지역인 추자면과 우도면 그리고 2개의 동지역이, 서귀포시는 대정읍과 5개의 동지역이 산불에 대한 취약성이 상대적으로 높게 평가되었다.
It is recognized that tetrafluoromethane ($CF_4$) has a great influence on global warming. The $CF_4$ is known to have a large impact on climate change due to its large global warming index. In this study, a waterjet plasma scrubber (WPS) was designed and manufactured for the $CF_4$ decomposition. The WPS is a novel technology which is combined a gliding arc plasma and water injection at the center of the plasma discharge. This can give an innovative way for $CF_4$ decomposition by achieving larger plasma columnand generating OH radicals. A performance analysis was achieved for the design factors such as waterjet flow rate, total gas flow rate, consumption electric power, and electrode gap. The highest $CF_4$ decomposition and energy efficiencies were 64.8% and 6.43 g/kWh, respectively; Optimal operating conditions were 20 mL/min of waterjet flow rate, 200 L/min total gas flow rate, 5.3 kW consumption electric power, and 4.4 mm electrode gap. As for the 2 stage reactor of the WPS, the $CF_4$ decomposition efficiency improved as the 85.3% while the energy efficiency decreased as the 5.57 g/kWh.
미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
With the acceleration of urbanization and industrialization, air pollution has become increasingly serious, and the pollution control situation is not optimistic. Climate change has become a major global challenge faced by mankind. To actively respond to climate change, China has proposed carbon peak and carbon neutral goals. However, atmospheric pollutants and meteorological factors that affect air quality are complex and changeable, and the complex relationship and correlation between them must be further clarified. This paper uses China's 2013-2018 high-resolution air pollution reanalysis open data set, as well as statistical methods of the Pearson Correlation Coefficient (PCC) to calculate and visualize the design and analysis of environmental monitoring big data, which is intuitive and it quickly demonstrated the correlation between pollutants and meteorological factors in the temporal and spatial sequence, and provided convenience for environmental management departments to use air quality routine monitoring data to enable dynamic decision-making, and promote global climate governance. The experimental results show that, apart from ozone, which is negatively correlated, the other pollutants are positively correlated; meteorological factors have a greater impact on pollutants, temperature and pollutants are negatively correlated, air pressure is positively correlated, and the correlation between humidity is insignificant. The wind speed has a significant negative correlation with the six pollutants, which has a greater impact on the diffusion of pollutants.
Climate change has continued to impact meteorological factors like rainfall in many countries including Nigeria. Thus, altering the rainfall patterns which subsequently affect the crop yield. Maize is an important cereal grown in northern Nigeria, along with sorghum, rice, and millet. Due to the challenge of water scarcity during the dry season, it has become critical to design appropriate strategies for planning, developing, and management of the limited available water resources to increase the maize yield. This study, therefore, determines the quantity of water required to produce maize from planting to harvesting and the impact of drought on maize during different growth stages in the region. Rainfall data from six rain gauge stations for a period of 36 years (1979-2014) was considered for the analysis. The standardized precipitation and evapotranspiration index (SPEI) is used to evaluate the severity of drought. Using the CROPWAT model, the evapotranspiration was calculated using the Penman-Monteith method, while the crop water requirements (CWRs) and irrigation scheduling for the maize crop was also determined. Irrigation was considered for 100% of critical soil moisture loss. At different phases of maize crop growth, the model predicted daily and monthly crop water requirements. The crop water requirement was found to be 319.0 mm and the irrigation requirement was 15.5 mm. The CROPWAT 8.0 model adequately estimated the yield reduction caused by water stress and climatic impacts, which makes this model appropriate for determining the crop water requirements, irrigation planning, and management.
Im Sangjun;Kim Hyeonjun;Kim Chulgyum;Jang Cheolhee
Water Engineering Research
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제5권4호
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pp.185-193
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2004
Estimates of annual actual evapotranspiration are needed in water balance studies, water resources management projects, and many different types of hydrologic studies. This study validated a set of 5 empirical equations of estimating annual actual evapotranspiration with climate data on 11 watersheds, and evaluated the further applicability of these forms in estimating annual runoff on watershed level. Five empirical equations generally overestimated annual evapotranspiration, with relative errors ranging $3.3\%$ to $47.2\%$. The results show that Schreiber formula can be applicable in determining annual evapotranspiration in sub-humid region that is classified by aridity index, while Zhang equation gave better results than the remaining methods in humid region. The mean differences for annual evapotranspiration bias over 11 watersheds are Zhang, Schreiber, Budyko, Pike, and Ol'dekop formula from lowest to highest. The empirical equations provide a practical tool to help water resources managers in estimating regional water resources on ungauged large watershed.
Global climate variations are expected to affect local hydro-meteorological variables like precipitation and temperature. The Southern Oscillation (SO) is one of the major driving forces that give impact on regional and local climatic variation. The relationships between SO and local climate variation are, however, characterized by strong nonlinear variation patterns. In this paper, the nonlinear dynamic relationship between the Southern Oscillation Index (SOI), precipitation, and temperature in Fukuoka, Japan, is investigated using by a nonlinear multivariable approach. This approach is based on the joint variation of these variables in the phase space. The joint phase-space variation of SOI, precipitation, and temperature is studied with the primary objective to obtain a better understanding of the dynamical evolution of local hydro-meteorological variables affected by global atmospheric-oceanic phenomena.
Based on the Leaf Area Index (LAI) data derived from remote sensing information and eco-climate data, the responses of regional ecosystem variations in seasonal and interannual scales to the East Asian monsoon are studied in this paper. It is found that the vegetation ecosystems of eastern China are remarkably correlated with the East Asian monsoon in seasonal and interannual scales. In the seasonal timescale, the obvious variations of the vegetation ecosystems occur with the development of the East Asian monsoon from the south in the spring to the north in the autumn. In the interannual scale, high LAI appears in the strong East Asian monsoon year, whereas low LAI is related to the weak East Asian monsoon year. These further lead to the characteristic of 'onsoon-driven ecosystem' in the eastern China monsoon region, which can be revealed by LAI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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