Shim, Kyo Moon;Kim, Yong Seok;Jeong, Myung Pyo;Choi, In Tae;So, Kyu Ho
Journal of Climate Change Research
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v.6
no.1
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pp.55-60
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2015
Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.
Soil degradation has become a major worldwide environmental problem, particularly in arid and semi-arid climate zones due to irregular rainfall and the intensity of storms that frequently generate heavy flooding. The main objective of this study is the use of geographic information system and remote sensing techniques to quantify and to map the soil losses in the Wadi Saida watershed (624 ㎢) through the revised universal soil loss equation model and a proposed model based on the surface erosive runoff. The results Analysis revealed that the Wadi Saida watershed showed moderate to moderately high soil loss, between 0 and 1000 t/㎢/year. In the northern part of the basin in the region of Sidi Boubkeur and the mountains of Daia; which are characterized by steep slopes, values can reach up to 3000 t/㎢/year. The two models in comparison showed a good correlation with R = 0.95 and RMSE = 0.43; the use of the erosive surface runoff parameter is effective to estimate the rate of soil loss in the watersheds. The problem of soil erosion requires serious interventions, particularly in basins with disturbances and aggressive climatic parameters. Good agricultural practices and forest preservation areas play an important role in soil conservation.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.2
no.3
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pp.144-152
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2021
Sanankerto is one of pilot projects for tourism villages in Indonesia due to its natural tourism potential with a 24-ha bamboo forest located in Boon Pring Andeman area. However, the distribution of existing bamboo has never been identified or mapped. Thus, the mana gement is facing difficulty in planning and developing tourism potential as well as spatial management in the area. Therefore, the objectives of this study were to identify and analyze the structure of bamboo vegetation in the Boon Pring Tourism village an d to perform vegetation mapping. The type of research was descriptive exploratory with a cluster sampling technique (i.e., a two-stage cluster) covering an area of ± 10 ha. Bamboo vegetation analysis was performed by calculating diversity index (H'), evenness index (E), and Species Richness index (R). Data were collected through observation and interviews with local people and the manager to determine zonation division. Mapping of bamboo vegetation based on zoning was processed into thematic maps using ArcG is 10.3. Micro climatic factors were measured with three replications for each sub -cluster. Data were analyzed descriptively and quantitatively. Nine species of bamboo identified. Diversity, evenness, and species richness indices differed at each location. Activities of local communities, tourists, and manager determined the presence, number, and distribution of bamboo species. These bamboo distribution maps in three zoning (utilization, buffer, and core) can be used by manager for planning and developing natural tourism potential.
Agricultural activities in Chejudo require more specialized weather services in this region. The meteorological information available from the Korea Meteorological Service (KMS) is limited in its areal coverage because the KMS stations are located along the narrow band of coastal area. topoclimatological technique which makes use of empirical relationships between the topography and the weather can be applied to produce reasonable estimates of the climatic variables such as air temperature and precipitation over remote land area where routine observations are rare. Presentation of these estimates in a from of fine-mesh grid map can also be helpful to upgrade the quality of weather services in this region. Altitude values of the 250 m grid points were read from a 1: 25000 topographic map and the mean altitude, the mean slope, and the aspect of the slope were determined for each 1 km$^2$ land area from these altitude data. Daily minimum air temperature data were collected from 18 points in Chejudo during the winter period from November 1987 to February 1988. The data were grouped into 3 sets based on synoptic pressure pattern. Departures from the KMS observations were regressed to the topographical variables to delineate empirical relationships between the local minimum temperature under specific pressure patterns and the site topography. The selected regression equations were used to calculate the daily minimum temperature for each 1 km$^2$ land area under the specific pressure patterns. The outputs were presented in a fine-mesh grid map with a 6-level contour capability.
In this research, forest cover distribution change, forest volume and carbon stock in Yongin-city, Gyeonggi procince were estimated focused on the forest of Yongin-City using forest type map and HyTAG model in relation to climate change. Present forest volume of Yongin-city was estimated using the data from $5^{th}$ Forest Type Map and Korean National Forest Inventory (NFI). And for the future 100 years potential forest distribution by 10-year interval were estimated using HyTAG model. Forest volume was also calculated using algebraic differences form of the growth model. According to the $5^{th}$ Forest Type Map, present needleleaf forest occupied 37.8% and broadleaf forest 62.2% of forest area. And the forest cover distribution after 30 years would be changed to 0.13% of needleleaf forest and 99.97% of broadleaf forest. Finally, 60 years later, whole forest of Yongin-city would be covered by broad-leaf forest. Also the current forest carbon stocks was measured 1,773,862 tC(56.79 tC/ha) and future carbon stocks after 50 years was predicted to 4,432,351 tC(141.90 tC/ha) by HyTAG model. The carbon stocks after 100 years later was 6,884,063 tC (220.40 tC/ha). According to the HyTAG model prediction, Pinus koraiensis, Larix kaempferi, Pinus rigida, and Pinus densiflora are not suitable to the future climate of 10-year, 30-year, 30-year, and 50-year later respectively. All Quercus spp. was predicted to be suitable to the future climate.
Kim, Chang-Hwan;Oh, Jang-Geun;Lee, Nam-Sook;Choi, Young-Eun;Song, Myoung-Jun
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.48
no.1
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pp.61-67
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2015
This study, which was conducted from Apr. 2013 to Jan. 2014, was carried out as part of a project of making a more detailed ecological zoning map with 1/5,000 scale. The necessity of electronic vegetation map with large scale has arisen in order to make the best use of basic research findings on resource monitoring of National Parks and to enhance efficiency in National Park management. In order to improve accuracy and speed of vegetation research process, the data base for vegetation research was categorized into five groups, namely broad-leaved forest, coniferous forest, mixed forest, rock vegetation and miscellaneous one. And then a vegetation map for vegetation research was created for the research on the site. What is in the database for vegetation research and the vegetation map reflecting findings from vegetation research showed similar distribution rate for broad-leaved forest with 71.965% and 71.184%, respectively. The distribution rate of coniferous forest (16.010%, 15.747%), mixed forest (10.619%, 12.085%), and rock vegetation (0.015%, 0.002%) did not have much difference. In a detailed vegetation map reflecting vegetation research findings, the broad-leaved mountain forest was the most widely distributed with 60.096% based on the physiognomy classification. It was followed by mountain coniferous forest (16.332%), mountain valley forest (15.887%), and plantation forest (3.558%) As for vegetation conservation classification evaluated in the national park, grade I and grade II areas took up 200.44 km2, 61.80% and 108.80 km2, 33.55% respectively. The combined area of these two amounts to 95.35%, making this area the first grade area in ecological nature status. This means that this area is highly worth preserving its vegetation. The high rate of grade I area such as climax forests, unique vegetation, and subalpine vegetation seems to be attributable to diverse innate characteristics of Odaesan National Park, high altitude, low level of artificial disturbance, the subalpine zone formed on the ridge of the mountain top, and their vegetation formation, which reflects climatic and geological characteristics, despite continuous disturbance by mountain climbing.
Park, Soo-Jin;Sonn, Yeon-Kyu;Hong, Suk-Young;Park, Chan-Won;Zhang, Yong-Seon
Journal of the Korean Geographical Society
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v.45
no.1
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pp.95-118
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2010
This study aims to investigate the spatial distribution of major soil types in Korea, and to assess the ability to predict soil distribution using environmental variables. A classification tree method was used to assess soil predictability. While the great soil groups can give more intuitive understandings on their spatial distributions, its predictability using environmental factors is much lower than that of the great groups. The most important factor to determine the spatial distribution of major soil types is the geomorphological characteristic of Korea that shows distinctive morphological difference between mountains and plains. Spatial distribution of climatic variables and catenary soil sequence along slopes play additional roles in determining the distribution of soil types. The classification tree models resulted in 35-75% of prediction accuracy, depends on the combination of different environmental variables brought in the models. While geomorphological variables are the best predictors for the great groups, climatic variables perform better for the great soil groups.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.4
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pp.287-297
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2016
This study aims to identify the relationship between climatic factors and stand mean Diameter at Breast Height (DBH) for two major tree species; Pinus densiflora and Quercus mongolica in Andong-dam basin. Forest variables such as age, diameter distribution and number of trees per hectare from the $5^{th}$ and $6^{th}$ National Forest Inventory data were used to develop a DBH estimation model. Climate data were collected from six meteorological observatory station and twelve Automatic Weather System provided by Korea Meteorological Administration to produce interpolated daily average temperature map with Inverse Distance Weighting (IDW) method. Andong-dam basin reflects rugged mountainous terrain, so temperature were adjusted by lapse rate based correction. As a result, predictions of model were consistent with the previous studies; that the rising temperature is negatively related to the growth of Pinus densiflora whereas opposing trend is observed for Quercus mongolica.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.3
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pp.42-51
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2017
Snowfall is an important natural hazard in Korea. In recent years, the socioeconomic importance of impact-based forecasts of meteorological phenomena have been highlighted. To further develop forecasts, we first need to analyze the climatic characteristics of each region. In this study, homogeneous regions for snowfall analysis were classified using a self-organizing map for impact-based forecast and warning services. Homogeneous regions of snowfall were analyzed into seven clusters and the characteristics of each group were investigated using snowfall, observation days, and maximum snowfall. Daegwallyeong, Gangneung-si, and Jeongeup-si were classified as areas with high snowfall and Gyeongsangdo was classified as an area with low snowfall. Comparison with previous studies showed that representative areas were well distinguished, but snowfall characteristics were found to be different. The results of this study are of relevance to future policy decisions that use impact-based forecasting in each region.
Although the need of crop production has increased in Mongolia, crop cultivation is very limited because of the harsh climatic and topographic conditions. Crop lands are sparsely distributed with relatively small sizes and, therefore, it is difficult to survey the exact area of crop lands. The study aimed to find an easy and effective way of accurate classification to map crop lands in Mongolia using satellite images. To classify the crop lands over the study area in northern Mongolia, four classifications were carried out by using 1) Thematic Mapper (TM) image August 23, 2) TM image of July 6, 3) combined 12 bands of TM images of July and August, and 4) both TM images of July and August by layered classification. Wheat and potato are the major crop types and they show relatively high variation in crop conditions between July and August. On the other hands, other land cover types (forest, riparian vegetation, grassland, water and bare soil) do not show such difference between July and August. The results of four classifications clearly show that the use of multi-temporal images is essential to accurately classify the crop lands. The layered classification method, in which each class is separated by a subset of TM images, shows the highest classification accuracy (93.7%) of the crop lands. The classification accuracies are lower when we use only a single TM image of either July or August. Because of the different planting practice of potato and the growth condition of wheat, the spectral characteristics of potato and wheat cannot be fully separated from other cover types with TM image of either July or August. Further refinements on the spatial characteristics of existing crop lands may enhance the crop mapping method in Mongolia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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