Kim, Nari;Cho, Jaeil;Hong, Sungwook;Ha, Kyung-Ja;Shibasaki, Ryosuke;Lee, Yang-Won
Korean Journal of Remote Sensing
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v.32
no.4
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pp.383-401
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2016
In this paper, we described the statistical modeling of crop yields using satellite images, climatic datasets, soil property maps, and fertilizer data for the Midwestern United States during 2001-2012. Satellite images were obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and climatic datasets were provided by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) Climate Group. Soil property maps were derived from the Harmonized World Soil Database (HWSD). Our multivariate regression models produced quite good prediction accuracies, with differences of approximately 8-15% from the governmental statistics of corn and soybean yields. The unfavorable conditions of climate and vegetation in 2012 could have resulted in a decrease in yields according to the regression models, but the actual yields were greater than predicted. It can be interpreted that factors other than climate, vegetation, soil, and fertilizer may be involved in the negative biases. Also, we found that soybean yield was more affected by minimum temperature conditions while corn yield was more associated with photosynthetic activities. These two crops can have different potential impacts regarding climate change, and it is important to quantify the degree of the crop sensitivities to climatic variations to help adaptation by humans. Considering the yield decreases during the drought event, we can assume that climatic effect may be stronger than human adaptive capacity. Thus, further studies are demanded particularly by enhancing the data regarding human activities such as tillage, fertilization, irrigation, and comprehensive agricultural technologies.
Not only South Korea but also Global world show that the frequency and damages of large-scale natural disaster due to the rise of heavy rain event and typhoon or hurricane intensity are increasing. Natural disasters such as typhoon, flood, heavy rain, strong wind, wind wave, tidal wave, tide, heavy snow, drought, earthquake, yellow dust and so on, are difficult to estimate the scale of damage and spot. Also, there are many difficulties to take action because natural disasters don't appear precursor phenomena However, if scale of damage can be estimated, damages would be mitigated through the initial damage action. In the present study, therefore, wind wave damage estimation functions for the western coastal zone are developed based on annual disaster reports which were published by the Ministry of Public Safety and Security. The wind wave damage estimation functions were distinguished by regional groups and facilities and NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) was analyzed from 1.94% to 26.07%. The damage could be mitigated if scale of damage can be estimated through developed functions and the proper response is taken.
Background: Genus Sasa, dwarf bamboos, are considered to be species that lower biodiversity in the temperate forests of East Asia. Although they have a long interval, they, the monocarpic species, have a unique characteristic of large-scale synchronized flowering. Therefore, once they have flowered and then declined, it may be an opportunity for suppressed surrounding species. A previous study reported that Sasa borealis showed specialized flowering nationwide with a peak in 2015. However, this was based on data from a social network service and field survey at Mt. Jeombong. Therefore, we investigated S. borealis in the forests of five national parks in order to determine whether this rare synchronized flowering occurred nationwide, as well as its spatial distribution. Results: We found a total of 436 patches under the closed canopy of Quercus mongolica-dominated deciduous forests in the surveyed transects from the five national parks. Of these patches, 75% occupied a whole slope area, resulting in an enormous area. The patch area tended to be larger in the southern parks. Half (219 patches) of the patches flowered massively. Among them, 76% bloomed in 2015, which was consistent with the results of the previous report. The flowering rate varied from park to park with that of Mt. Seorak being the highest. The culms of the flowering patches were significantly taller (F = 93.640, p < 0.000) and thicker (F = 61.172, p < 0.000). Following the event, the culms of the flowering patches declined, providing a good opportunity for the suppressed plant species. The concurrent massive flowering of the mature patches was believed to be triggered by some stress such as a spring drought. Conclusion: We confirmed that the rare synchronized flowering of S. borealis occurred with a peak in 2015 nationwide. In addition, we explored that S. borealis not only monopolized an enormous area, but also dominated the floors of the late-successional Q. mongolica-dominated deciduous forests. This presents a major problem for Korean forests. As it declined simultaneously after flowering, there are both possibilities of forest regeneration or resettlement of S. borealis by massively produced seeds.
The yield of rice production is affected severely by abnormal weather events, such as flood, drought, high temperature etc. The objective of this paper is to assess impacts of abnormal weather events on rice production, using a panel model which analyzes both cross-section data and ti- me series data. Abnormal weather is defined as the weather event which goes beyond the range of ${\pm}2{\sigma}$ from the average of a weather factor. The result of an analysis on impacts of high temperature on rice production showed that the yield of rice was decreased 5.8% to 16.3% under the conditions of extremely high temperature, and it was decreased 8.8 to 20.8% under the conditions of both extremely high and heavy rain. Adaptation strategies, development of new varieties enduring high temperature and heavy rain, adaptation of crop insurance, modernization of irrigation facilities are needed to minimize the impacts of abnormal weather on rice production, and to stabilize farmers' income.
This study evaluates the economic values for the several first precipitation events during Changma period. The selected three years are 2015, 2019, and 2020, where average precipitation amounts across the 58 Korean stations are 12.8, 20.1 and 13.3 mm, respectively. The four categories are used to assess the values including air quality improvement, water resource acquisition/accumulation, drought mitigation, and forest fire prevention/recovery. Economic values for these three years are estimated 50~150 billion won. Among the four factors considered, the effect of air quality improvement is most highly valued, amounting to 70 to 90% of the total economic values. Wet decomposition of air pollution (PM10, NO2, CO, and SO2) is the primary reason. The next valuable element is water resource acquisition, which is estimated 9~15 billion won. Effects of drought mitigation and fire prevention are deemed relatively small. This study is the first to estimate the value of the precipitation events during Changma onset. An analysis for more Changma years will be performed to achieve a more reliable estimate.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.6
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pp.115-124
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2019
In a climate change environment where heat damage and drought occur during a rainy season such as in 2018, a vegetation-based LID system that enables disaster prevention as well as environment improvement is suggested in lieu of an installation-type LID system that is limited to the prevention of floods. However, the quantification of its performance as against construction cost is limited. This study aims to present an experiment environment and evaluation method on quantitative performance, which is required in order to disseminate the vegetation-based LID system. To this end, a 3rd quartile huff time distribution mass curve was generated for 20-year frequency, 60-minute probable rainfall of 68mm/hr in Cheonan, and effluent was analyzed by recreating artificial rainfall. In order to assess the reliability of the rainfall event simulator, 10 repeat tests were conducted at one-minute intervals for 20 minutes with minimum rainfall intensity of 22.29mm/hr and the maximum rainfall intensity of 140.69mm/hr from the calculated probable rainfall. Effective rainfall as against influent flow was 21.83mm/hr (sd=0.17~1.36, n=20) on average at the minimum rainfall intensity and 142.27mm/hr (sd=1.02~3.25, n=20) on average at the maximum rainfall intensity. In artificial rainfall recreation experiments repeated for three times, the most frequent quartile was found to be the third quartile, which is around 40 minutes after beginning the experiment. The peak flow was observed 70 minutes after beginning the experiment in the experiment zone and after 50 minutes in the control zone. While the control zone recorded the maximum runoff intensity of 2.26mm/min(sd=0.25) 50 minutes after beginning the experiment, the experiment zone recorded the maximum runoff intensity of 0.77mm/min (sd=0.15) 70 minutes after beginning the experiment, which is 20 minutes later than the control zone. Also, the maximum runoff intensity of the experiment zone was 79.6% lower than that of the control zone, which confirmed that vegetation unit-type LID system had rainfall runoff reduction and delay effects. Based on the above findings, the reliability of a lab-level rainfall simulator for monitoring the vegetation-based LID system was reviewed, and maximum runoff intensity reduction and runoff time delay were confirmed. As a result, the study presented a performance evaluation method that can be applied to the pre-design of the vegetation-based LID system for rainfall events on a location before construction.
During a last decade, the introduced traits in commercialized GM crops have been diversified from a simple trait such as herbicide resistance gene or insectresistance gene which are related to the crop production into more complicated traits such as modification of fatty acid or essential amino acid composition, modified coloring pattern of flower. In addition, it was investigated that several other GM crops bearing more refined traits expected to lead next generation are also awaiting for risk assessment (RA) or under field test for the preparation of RA in the near future. These GM crops include abiotic stress resistance including drought or cold, increased biomass, production of bioethanol or diesel, production of pharmaceuticals or functional materials for industrial. In particular, in 2008 and 2009, it was reported that the highest number of GM crops for molecular farming are under developed in laboratory or green house level in all the world. Likewise, in Korea, 171 events from 49 plant species are under developed to introduce several important traits. At present, about 10 events are under field test to select elite lines for RA application. For the first time, herbicide resistance turfgrass developed by Korean research team has been submitted for RA and currently under requested for additional data. Moreover, GM rice resistant to leaf roll (folder) disease is expected as a next event to be submitted for RA application.
Since the self-purification capacity of rivers in Korea is significantly controlled by environmental maintenance flow supplied by upstream reservoirs during drought season, it is obviously important to operate the river and reservoir systems considering not only water quantity aspect but also conservation of downstream water quality and ecosystem. In this study, an unsteady river water quality model KORIVl- WIN was developed as a tool for evaluating the impact. of reservoir operations on the downstream water quality. The model parameters were calibrated and verified using field data obtained in Geum River on September and October of 2002, respectively. Intensive data sampling was performed on November 22, 2003 to investigate the effect of a short-term flushing discharge of Daecheong Reservoir, which increased outflow from 30 $m^3$/s to 200 $m^3$/s for 6 hours, on downstream water quality. The model performance was evaluated by comparing simulated results with observed data including hydraulics, biochemical oxygen demand(BOD$_{5}$), nitrogen and phosphorus species during the flushing event. It showed very good performance in predicting the travel time of flushing flow and water quality variations of dissolved forms of nitrogen and phosphorus species, while revealed large deviations for BOD$_{5}$ possibly due to missing the effect of organic matters resuspension from river bottom sediment during the wave front passage.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.340-340
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2021
가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2014.10a
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pp.1-24
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2014
This study uses geo-spatial crop modeling to quantify the biophysical impact of weather extremes. More specifically, the study analyzes the weather extreme which affected maize production in the USA in 2012; it also estimates the effect of a similar weather extreme in 2050, using future climate scenarios. The secondary impact of the weather extreme on food security in the developing world is also assessed using trend analysis. Many studies have reported on the significant reduction in maize production in the USA due to the extreme weather event (combined heat wave and drought) that occurred in 2012. However, most of these studies focused on yield and did not assess the potential effect of weather extremes on food prices and security. The overall goal of this study was to use geo-spatial crop modeling and trend analysis to quantify the impact of weather extremes on both yield and, followed food security in the developing world. We used historical weather data for severe extreme events that have occurred in the USA. The data were obtained from the National Climatic Data Center (NCDC) of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). In addition we used five climate scenarios: the baseline climate which is typical of the late 20th century (2000s) and four future climate scenarios which involve a combination of two emission scenarios (A1B and B1) and two global circulation models (CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2). DSSAT 4.5 was combined with GRASS GIS for geo-spatial crop modeling. Simulated maize grain yield across all affected regions in the USA indicates that average grain yield across the USA Corn Belt would decrease by 29% when the weather extremes occur using the baseline climate. If the weather extreme were to occur under the A1B emission scenario in the 2050s, average grain yields would decrease by 38% and 57%, under the CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2 global climate models, respectively. The weather extremes that occurred in the USA in 2012 resulted in a sharp increase in the world maize price. In addition, it likely played a role in the reduction in world maize consumption and trade in 2012/13, compared to 2011/12. The most vulnerable countries to the weather extremes are poor countries with high maize import dependency ratios including those countries in the Caribbean, northern Africa and western Asia. Other vulnerable countries include low-income countries with low import dependency ratios but which cannot afford highly-priced maize. The study also highlighted the pathways through which a weather extreme would affect food security, were it to occur in 2050 under climate change. Some of the policies which could help vulnerable countries counter the negative effects of weather extremes consist of social protection and safety net programs. Medium- to long-term adaptation strategies include increasing world food reserves to a level where they can be used to cover the production losses brought by weather extremes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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