The monitoring activities at the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI) in Korea have been extended to include all the coastal waters of Korea after the outbreak of Cochlodinium polykrikoides blooms in 1995. We used several alternative methods including climatological analysis, spectral and optical methods which may offer potential detection of the major species of red tide in Korean waters. In the climatological analysis, NOAA, SeaWiFS, OCM satellite data was chosen using the known C. polykrikoides red tide bloom data and the area was mapped by helicopter reconnaissance and ground observation. The relationship between the distribution of sea surface temperature to C. polykrikoides bloom areas was studied. The anomalies of SeaWiFS chlorophyll a imageries against the imageries of non-occurring red tide for August, 2001 showed where the C. polykrikoides occurred. The anomalies of chlorophyll a concentrations from the satellite data during red tide outbreaks showed a similar distribution of C. polykrikoides in the red tide in August, 2001. The distribution between differences in sea surface temperatures during the day and at night also showed a possibility for red tide detection. We used a corrected vegetation index (CVI) to detect floating vegetation and submerged vegetation containing algal blooms. The results of from the optical absorption of C. polykrikoides in the ultraviolet band (340 nm) showed that if we use the optical characteristics from each red tide, we will be able to establish the feasibility of red tide detection.
Korea has experienced 10 a Cochlodinium polykrikoides red tide outbreaks during the last 10 years (1993-2002). The monitoring activities at National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI) in Korea have been extended to all the coastal waters after the worst of fish killing by C. polykrikoides blooms in 1995. NFRDI is looking forward to finding out the feasibility of red tide detection around Korean waters using satellite remote sensing of NOAA/AVHRR, Orbview-2/SeaWiFS, IRS-P4/OCM and Terra/MODIS on real time base. In this study, we used several alternative methods including climatological analysis, spectral and optical methods which may offer a potential detection of the major species of red tide in Korean waters. The relationship between the distribution of SST and C. polykrikoides bloom areas was studied. In climatological analysis, NOAA, SeaWiFS, OCM satellite data in 20th and 26th August 2001 were chosen using the known C. polykrikoides red tide bloom area mapped by helicopter reconnaissance and ground observation. The 26th August, 2001 SeaWiFS chlorophyll a anomaly imageries against the imageries of non-occurring red tide for August 20, 2001 showed the areas C. polykrikoides occurred. The anomalies of chlorophyll a concentration from satellite data between before and after red tide outbreaks showed the similar distribution of C. polykrikoides red tide in 26th August, 2001. The distribution of the difference in SST between daytime and nighttime also showed the possibility of red tide detection. We used corrected vegetation index (CVI) to detect floating vegetation and submerged vegetation containing algal blooms. The simple result of optical absorption from C. polykrikoides showed that if we use the optical characteristics of each red tide we will be able to get the feasibility of the red tide detection.
The net primary productivity and potential natural vegetation in the Korean peninsula in the 21st century were estimated by the Miami model and thermal climate, respectively, based on 148 meteorological data sets. In the 21st century, the distribution range of the net primary produtivity in the Korean peninsula was estimated as 1,050 g $DM{\cdot}m^{-2}{\cdot}yr^{-1}~2,050g\;DM\cdot m^-2\cdot yr^{-1}.\; These\; values\; increased\; by\; 200g\; DM\cdot m^{-2}\cdot yr^{-1}\;on\;northern\;part\;and\;400g\; DM\cdot m^{-2}\cdot yr^{-1}$ on southern part compared with that of the present century. The potential natural vegetation in the Korean peninsula in the 21st century will change into the followings:coniferous forest on Mt. Paektu area, deciduous broadleaf forest on northern part, and evergreen broadleaf forset on southern part.
This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.
가뭄은 영향을 받는 인자에 따라 체감정도가 달라지는 사회적 현상으로 기후학적 가뭄, 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄 등 다양한 상대적 개념으로 정의되고 있다. 본 연구에서는 다양하게 정의되는 가뭄 중에서 기상학적 가뭄을 나타내는 지수에 대한 비교 분석을 실시하고자 하였으며, 실제 과거 가뭄사례와 기상학적 가뭄지수 분석결과의 비교를 통하여 가뭄지수의 적용성을 검토하고자 하였다. 가뭄지수의 비교를 위하여 기상학적 가뭄을 판단하기 위해 일반적으로 가장 많이 사용되는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 일반적으로 사용되지는 않지만 강수량만을 이용하여 가뭄분석이 가능한 CZI (China-Z Index), MCZI (Modified CZI), ZSI (Z-Score Index) 지수를 이용하였다. 대상지역으로는 최근까지도 가뭄이 발생하였던 태백과 속초지역을 대상으로 선정하였으며 1986년부터 2015년 기상 자료를 이용하여 지속시간 3개월로 가뭄지수 분석을 실시하였다. 분석 결과 SPI 가뭄지수가 과거 제한급수발생 가뭄사례에 대하여 높은 재현성을 나타내는 것으로 분석되었으며 CZI와 MCZI 가뭄지수의 경우 Extreme Dry 발생 횟수는 과거사례와 유사하나 실제 가뭄이 발생했던 년도에 대해서는 낮은 재현성이 나타났다. ZSI 가뭄지수의 경우 발생횟수, 과거사례와의 비교 모두 재현성이 떨어지는 것으로 분석되었다. 가뭄지수의 비교결과 강수량을 이용한 기상학적 가뭄지수의 경우 과거 가뭄사례와 가장 높은 재현성을 보이는 SPI 가뭄지수를 이용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to investigate climatological variations from the temporal and spatial surface particulate organic carbon (POC) estimates based on SeaWiFS spectral radiance, and to determine the physical mechanisms that affect the distribution of pac in the Gulf of Mexico. 7-year monthly mean values of surface pac concentration (Sept. 1997 - Dec. 2004) were estimated from Maximum Normalized Difference Carbon Index (MNDCI) algorithm using SeaWiFS data. Synchronous 7-year monthly mean values of remote sensing data (sea surface temperature (SST), sea surface wind (SSW), sea surface height anomaly (SSHA), precipitation rate (PR)) and recorded river discharge data were used to determine physical forcing factors. The spatial pattern of POC was related to one or more factors such as river runoff, wind-derived current, and stratification of the water column, the energetic Loop Current/Eddies, and buoyancy forcing. The observed seasonal change in the POC plume's response to wind speed in the western delta region resulted from seasonal changes in the upper ocean stratification. During late spring and summer, the low-density river water is heated rapidly at the surface by incoming solar radiation. This lowers the density of the fresh-water plume and increases the near-surface stratification of the water column. In the absence of significant wind forcing, the plume undergoes buoyant spreading and the sediment is maintained at the surface by the shallow pycnocline. However, when the wind speed increases substantially, wind-wave action increases vertical motion, reducing stratification, and the sediment were mixed downward rather than spreading laterally. Maximum particle concentrations over the outer shelf and the upper slope during lower runoff seasons were related to the Loop Current/eddies and buoyancy forcing. Inter-annual differences of POC concentration were related to ENSO cycles. During the El Nino events (1997-1998 and 2002-2004), the higher pac concentrations existed and were related to high runoffs in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico. During La Nina conditions (1999-2001), low Poe concentration was related to normal or low river discharge, and low PM/nutrient waters in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico.
This study was conducted to classify agroclimatic zones in South Korea. To classify the agroclimatic zones, such climatic factors as amount of rainfall from April to May, amount of rainfall in October, monthly average air temperature in January, monthly average air temperature from April to May, monthly average air temperature from April to September, monthly average air temperature from December to March, monthly minimum air temperature in January, monthly minimum air temperature from April to May, Warmth Index were considered as major influencing factors on the crop growth. Climatic factors were computed from monthly air temperature and precipitation of climatological normal year (1981~2010) at 1 km grid cell estimated from a geospatial climate interpolation method. The agroclimatic zones using k-means cluster analysis method were classified into 6 zones.
This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the $3.7{\mu}m$ and $10.8{\mu}m$ channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation-maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.
본 연구는 집돼지 사체주위에서 채집되는 곤충의 천이패턴을 이용해서 사체의 사후경과시간을 추정하기 위한, 법의학적 증거모델을 제시하고자 수행되었다. 사체의 주변에서 총 7목28과 48종의 곤충이 채집되었는데, 계절에 따라 많이 나타나는 곤충이 변하여 3월, 5월 및 10월에는 검정파리과가, 7월에는 검정파리과와 반날개과가 같은 비율로, 9월에는 반날개과가 많이 관찰되었다. 검정파리과 곤충은 모든 실험을 통해서 사체에 가장 먼저 도착하는 곤충이며 또한, 부패초기의 지표곤충임이 밝혀졌다. 그러나 부패후기의 지표곤충은 3월을 제외한 나머지 연구기간 중에는 반날개과, 3월에는 집파리과였는데, 3월에는 낮은 온도로 인해서 사체 부패 기간이 오랫동안 지속되었으므로 사체 주위에 모여든 집파리과의 개체수도 증가한 것으로 생각되었다. 이상으로부터 사체의 사후경과시간을 유추하기 위해서는 사체의 부패 정도나 사체 주변에 나타나는 곤충 뿐 아니라, 조사 지역의 기후 조건도 고려해야 할것으로 생각되었다.
In order to implement practical alternatives to proactively cope with the agricultural drought, the potential vulnerability of irrigation pumping stations to agricultural drought was quantitatively evaluated. Data for the 124 pumping stations which are correlatable to the three proxy variables, i.e. exposure, sensitivity, and adaptive capacity was collected by the Korea Rural Community Corporation, and then standardized considering distribution of each data set. Finally, the vulnerability index was calculated by multiplying the weights determined by the expert survey. The results showed that the vulnerability index ranged from 0.709 to 0.331 and the most vulnerable pumping stations such as Judam, Wongoo and Jinahn were mostly located in Gyeongbuk province likely because of the climatological characteristics with high temperature and low rainfall around this area. In addition, it was found that the adaptive capacity was a dominant factor comparing to exposure or sensitivity proxy variables in contributing to the vulnerability. It is therefore recommended that more practical alternatives should be employed to effectively reduce the vulnerability of an individual pumping station to agricultural drought. Furthermore, the corresponding data related to adaptive capacity should be systematically organized and managed at a field level to design reliable adaptation strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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