The watersheds are functional geographical areas that integrate a variety of environmental and ecological processes and human impacts on landscapes. Geographical assessments using GIS recognize the relationship between interdependence of resources and ecological/environmental components in watersheds. They are useful methodology for viable long term natural resource management. This paper performs through the using hydrological analyses, landscape ecological analyses, remote sensing, and GIS. Indicators are items or measures that represent key components of the small watersheds, and they are developed to be evaluated. Some indicators are described that they represent watershed condition and trend as well as focus on physical, biological and chemical properties of small watershed. Also, ecological functions such as stability, resilience, and sensitivity are inferred from them. The model implemented in GIS allows to reflect the ecological and hydrological functioning of watershed. Methodology from image analysis, landscape ecological analysis, spatial interpolation, and numerical process modeling are integrated within GIS to provide assessment for eco-logical/environmental condition. Results are described from the small watershed of Gwynns Falls in Baltimore County and Baltimore City, Maryland, an area of about 66.5 square miles. The small watershed within Gwynns Falls watershed are subject to a number of land-use. But it is predominantly urban, with significantly lesser amounts of forest and agriculture. The increasing urbanization is ass-coiated with ecological/environmental impacts and citizen conflicts.
Remarriage has been prevalent in Korea since the mid-1990s. Remarried families have reported that they face many challenges and difficulties. Life for those who remarry can worsen when the children from a previous marriage live together with new family members. It is interesting that some remarried families adjust well while others do not. This study focuses on developing a practice model for strengthening the resilience of remarried families with children based on a literature review. To understand and support remarried families, the resilience perspective was chosen, focusing on a strengths perspective with developmental, ecological, and preventative perspectives. In terms of resilience, the proposed practice model was developed on the basis of three concepts: belief systems, organizational patterns, and communication. The model can be used to help remarried families accomplish adequate integration by growing as a new family and can prevent another divorce. Moreover, it can assist practitioners and policy-makers develop programs and policies with a strengths perspective rather than a deficit or problem-oriented perspective. Based on the model, various programs need to be developed to strengthen the resilience of remarried families. The development of supportive programs is suggested. These can include remarriage preparation programs, remarriage life education programs, interactive web-based programs, and family camps. For a long time, remarried families have been labeled as abnormal and atypical owing to the normal family myth. This negative perception of remarried families must be altered so that they are accepted with a positive outlook in a society. For further studies, the development of diverse supportive adaptation programs for various types of remarried families and active research on them are recommended. The practice model can assist with the adaptation and growth of remarried families by strengthening their resilience.
As the damage caused by the abnormal climate due to climate change is increasing, the interest in resilience is increasing as a countermeasure to this. In this study, the resilience of Suwon city was examined and the plan to improve the resilience were derived against climate impacts such as drought, heatwave, and heavy rain. Urban resilience is divided into social resilience (e.g. vulnerable groups, access to health services, and training of human resources), economic resilience (e.g. housing stability, employment stability, income equality, and economic diversity), urban infrastructure resilience (e.g.residential vulnerability, capacity to accommodate victims, and sewage systems), and ecological resilience (e.g. protection resources, sustainability, and risk exposure). The study evaluated the urban resilience according to the selected indicators in local level. In this study, the planning elements to increase the resilience in the urban dimension were derived and suggested the applicability. To be a resilient city, the concept and value of resilience should be included in urban policy and planning. It is critical to monitor and evaluate the process made by the actions in order to continuously adjust the plans.
This study aims to present reference data necessary for developing evaluation indicators to analyze the actual resilience of purchased land by investigating the factors that affect the restoration of the purchased land in the riparian zone and quantitatively calculating its importance. The main results are as follows. Firstly, this study identified 34 potential resilience factors through a literature review encompassing domestic and overseas studies and derived seven ecological responsiveness factors, six physical responsiveness factors, and four managerial responsiveness factors through the Delphi survey. Secondly, reliability analysis and Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis derived the following important factors: structural stability of the vegetation restored in the purchased land, species diversity of wildlife, structural stability of wildlife, the size of restored wetland after purchase, number of plant species, and the land cover status adjacent to the purchased land. The study results are expected to be helpful information for ecological restoration and management plans reflecting reinforcing factors for resilience at each stage of land purchase, restoration, and management.
Background and objective: The purpose of this study is to investigate the ecological status of six areas around Geumgang River that used to be farmlands before they were restored as a riverine ecobelt. This study aims to analyze the correlation between the location environment and ecological status of the sites to identify the environmental factors affecting them. Methods: The sites are classified into four types according to restoration: terraced paddy fields, flat paddy fields, artificial wetland, and landscape forest. The survey items were divided into land use status, plant ecology, and animal ecology. Results: In terms of plant ecology, terraced paddy fields showed favorable naturality with the rate of native species above 90% and the naturalization index below 10%. In terms of animal ecology, the total number of species found in these areas was biggest in terraced paddy fields, followed by flat paddy fields, artificial wetland, and landscape forest. Regarding species diversity, terraced paddy fields also showed abundant species with an average of 1.05 to 1.09. The results of the correlation analysis showed that the forest area around the sites had the most significant effect on species diversity. The grassland and open water area showed a positive correlation with the total number of animal species and the number of dragonflies, confirming that the marshy grassland had a positive effect. As the cultivated land and urbanized area around the sites increased, it had a negative effect on the distribution of native species and the number of animal species that appeared, and a positive effect on the naturalization index. Conclusion: It is necessary to establish preemption and restoration plans for sites such as grasslands adjacent to the forest and terraced paddy fields in order to promote resilience of the diverse species returning to the purchased lands.
We examined the effect of simultaneous application of phosphorus (P) and iron (Fe) on the phytotoxicity of lettuce in arsenic (As) contaminated soil using response surface methodology (RSM). To stabilize As and supply nutrient into soil, Fe and P were treated, respectively. Water soluble As and P was decreased by Fe application but increased by P application. Through phytotoxicity test, the result showed that only the addition of P affected lettuce root elongation even though both P and Fe were added. The correlation coefficients between root elongation and other indices indicated that the As content in the roots seemed to be the main reason that root growth was impeded. We could verify that the former result was not a passing phenomenon and Fe was necessarily needed to protect secondary pollution by exclusive usage of P fertilizer.
The United States (US) National Science Foundation's (NSF's) National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale observation facility, constructed and operated by Battelle, that collects long-term ecological data to better understand and forecast how US ecosystems are changing. All data and samples are collected using standardized methods at 81 field sites across the US and are freely and openly available through the NEON data portal, application programming interface (API), and the NEON Biorepository. NSF led a decade-long design process with the research community, including numerous workshops to inform the key features of NEON, culminating in a formal final design review with an expert panel in 2009. The NEON construction phase began in 2012 and was completed in May 2019, when the observatory began the full operations phase. Full operations are defined as all 81 NEON sites completely built and fully operational, with data being collected using instrumented and observational methods. The intent of the NSF is for NEON operations to continue over a 30-year period. Each challenge encountered, problem solved, and risk realized on NEON offers up lessons learned for constructing and operating distributed ecological data collection infrastructure and data networks. NEON's construction phase included offices, labs, towers, aquatic instrumentation, terrestrial sampling plots, permits, development and testing of the instrumentation and associated cyberinfrastructure, and the development of community-supported collection plans. Although colocation of some sites with existing research sites and use of mostly "off the shelf" instrumentation was part of the design, successful completion of the construction phase required the development of new technologies and software for collecting and processing the hundreds of samples and 5.6 billion data records a day produced across NEON. Continued operation of NEON involves reexamining the decisions made in the past and using the input of the scientific community to evolve, upgrade, and improve data collection and resiliency at the field sites. Successes to date include improvements in flexibility and resilience for aquatic infrastructure designs, improved engagement with the scientific community that uses NEON data, and enhanced methods to deal with obsolescence of the instrumentation and infrastructure across the observatory.
Understanding the vegetation structure is important to manage forest resources for sustainable forest development. With the recent development of technology, it is possible to apply new technologies such as drones and deep learning to forests and use it to estimate the vegetation structure. In this study, the vegetation structure of Gongju, Samchuk, and Seoguipo area was identified by fusion of drone-optical images and LiDAR data using Artificial Neural Networks(ANNs) with the accuracy of 92.62% (Kappa value: 0.59), 91.57% (Kappa value: 0.53), and 86.00% (Kappa value: 0.63), respectively. The vegetation structure analysis technology using deep learning is expected to increase the performance of the model as the amount of information in the optical and LiDAR increases. In the future, if the model is developed with a high-complexity that can reflect various characteristics of vegetation and sufficient sampling, it would be a material that can be used as a reference data to Korea's policies and regulations by constructing a country-level vegetation structure map.
Kim, Yongeun;Lee, Minyoung;Hong, Jinsol;Cho, Kijong
Korean Journal of Environmental Biology
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v.39
no.3
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pp.298-310
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2021
Prediction of the behavior of heavy metals over time is important to evaluate the heavy metal toxicity in algae species. Various modeling studies have been well established, but there is a need for an improved model for predicting the chronic effects of metals on algae species to combine the metal kinetics and biological response of algal cells. In this study, a kinetic dynamics model was developed to predict the copper behavior(5 ㎍ L-1, 10 ㎍ L-1, and 15 ㎍ L-1) for two freshwater algae (Pseudokirchneriella subcapitata and Chlorella vulgaris) in the chronic exposure experiments (8 d and 21 d). In the experimental observations, the rapid change in copper mass between the solutions, extracellular and intracellular sites occurred within initial exposure periods, and then it was slower although the algal density changed with time. Our model showed a good agreement with the measured copper mass in each part for all tested conditions with an elapsed time (R2 for P. subcapitata: 0.928, R2 for C. vulgaris: 0.943). This study provides a novel kinetic dynamics model that is compromised between practical simplicity and realistic complexity, and it can be used to investigate the chronic effects of heavy metals on the algal population.
Food webs have received global attention as next-generation biomonitoring tools; however, it remains challenging because revealing trophic links between species is costly and laborious. Although a link-extrapolation method utilizing published trophic link data can address this difficulty, it has limitations when applied to construct food webs in domestic streams due to the lack of information on endemic species in global literature. Therefore, this study aimed to develop a link extrapolation-based food web model adapted to Korean stream ecosystems. We considered taxonomic similarity of predation and dominance of generalists in aquatic ecosystems, designing taxonomically higher-level matching methods: family matching for all fish (Family), endemic fish (Family-E), endemic fish playing the role of consumers (Family-EC), and resources (Family-ER). By adding the commonly used genus matching method (Genus) to these four matching methods, a total of five matching methods were used to construct 103 domestic food webs. Predictive power of both individual links and food web indices were evaluated by comparing constructed food webs with corresponding empirical food webs. Results showed that, in both evaluations, proposed methods tended to perform better than Genus in a data-poor environment. In particular, Family-E and Family-EC were the most effective matching methods. Our model addressed domestic data scarcity problems when using a link-extrapolation method. It offers opportunities to understand stream ecosystem food webs and may provide novel insights into biomonitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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