Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.4
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pp.241-263
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2010
KoFlux is a Korean network of micrometeorological tower sites that use eddy covariance methods to monitor the cycles of energy, water, and carbon dioxide between the atmosphere and the key terrestrial ecosystems in Korea. KoFlux embraces the mission of AsiaFlux, i.e. to bring Asia's key ecosystems under observation to ensure quality and sustainability of life on earth. The main purposes of KoFlux are to provide (1) an infrastructure to monitor, compile, archive and distribute data for the science community and (2) a forum and short courses for the application and distribution of knowledge and data between scientists including practitioners. The KoFlux community pursues the vision of AsiaFlux, i.e., "thinking community, learning frontiers" by creating information and knowledge of ecosystem science on carbon, water and energy exchanges in key terrestrial ecosystems in Asia, by promoting multidisciplinary cooperations and integration of scientific researches and practices, and by providing the local communities with sustainable ecosystem services. Currently, KoFlux has seven sites in key terrestrial ecosystems (i.e., five sites in Korea and two sites in the Arctic and Antarctic). KoFlux has systemized a standardized data processing based on scrutiny of the data observed from these ecosystems and synthesized the processed data for constructing database for further uses with open access. Through publications, workshops, and training courses on a regular basis, KoFlux has provided an agora for building networks, exchanging information among flux measurement and modelling experts, and educating scientists in flux measurement and data analysis. Despite such persistent initiatives, the collaborative networking is still limited within the KoFlux community. In order to break the walls between different disciplines and boost up partnership and ownership of the network, KoFlux will be housed in the National Center for Agro-Meteorology (NCAM) at Seoul National University in 2011 and provide several core services of NCAM. Such concerted efforts will facilitate the augmentation of the current monitoring network, the education of the next-generation scientists, and the provision of sustainable ecosystem services to our society.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.10
no.3
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pp.82-93
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2008
In order to ensure a standardized data analysis of the eddy covariance measurements, Hong and Kim's quality control program has been updated and used to process eddy covariance data measured at two levels on the main flux tower at Gwangneung site from January to May in 2005. The updated program was allowed to remove outliers automatically for $CO_2$ and latent heat fluxes. The flag system consists of four quality groups(G, D, B and M). During the study period, the missing data were about 25% of the total records. About 60% of the good quality data were obtained after the quality control. The number of record in G group was larger at 40m than at 20m. It is due that the level of 20m was within the roughness sublayer where the presence of the canopy influences directly on the character of the turbulence. About 60% of the bad data were due to low wind speed. Energy balance closure at this site was about 40% during the study period. Large imbalance is attributed partly to the combined effects of the neglected heat storage terms, inaccuracy of ground heat flux and advection due to local wind system near the surface. The analysis of wind direction indicates that the frequent occurrence of positive momentum flux was closely associated with mountain valley wind system at this site. The negative $CO_2$ flux at night was examined in terms of averaging time. The results show that when averaging time is larger than 10min, the magnitude of calculated $CO_2$ fluxes increases rapidly, suggesting that the 30min $CO_2$ flux is influenced severely by the mesoscale motion or nonstationarity. A proper choice of averaging time needs to be considered to get accurate turbulent fluxes during nighttime.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.198-221
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2021
After large-scale reforestation in the 1960s and 1970s, forests in Korea have gradually been aging. Net ecosystem CO2 exchange of old-growth forests is theoretically near zero; however, it can be a CO2 sink or source depending on the intervention of disturbance or management. In this study, we report the CO2 budget dynamics of the Gwangneung deciduous old-growth forest (GDK) in Korea and examined the following two questions: (1) is the preserved GDK indeed CO2 neutral as theoretically known? and (2) can we explain the dynamics of CO2 budget by the common mechanisms reported in the literature? To answer, we analyzed the 15-year long CO2 flux data measured by eddy covariance technique along with other biometeorological data at the KoFlux GDK site from 2006 to 2020. The results showed that (1) GDK switched back-and-forth between sink and source of CO2 but averaged to be a week CO2 source (and turning to a moderate CO2 source for the recent five years) and (2) the interannual variability of solar radiation, growing season length, and leaf area index showed a positive correlation with that of gross primary production (GPP) (R2=0.32~0.45); whereas the interannual variability of both air and surface temperature was not significantly correlated with that of ecosystem respiration (RE). Furthermore, the machine learning-based model trained using the dataset of early monitoring period (first 10 years) failed to reproduce the observed interannual variations of GPP and RE for the recent five years. Biomass data analysis suggests that carbon emissions from coarse woody debris may have contributed partly to the conversion to a moderate CO2 source. To properly understand and interpret the long-term CO2 budget dynamics of GDK, new framework of analysis and modeling based on complex systems science is needed. Also, it is important to maintain the flux monitoring and data quality along with the monitoring of coarse woody debris and disturbances.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.201-201
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2020
수문 순환 및 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량에 대한 정량화가 이루어질 때 실제적으로 규명될 수 있다. 그러나, 수문 순환 및 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있어 그 자료의 신뢰성에 대해서도 꾸준히 문제가 제기되어 왔다. 따라서, 수문 순환 및 물수지의 정량적인 분석을 위해서는 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정(실측)이 필요한 실정이다. 본 연구는 환경부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 에디공분산 방법으로 증발산량을 측정하기 위해서 필요한 장비 중 수증기 농도를 측정하는 장비(개회로 기체분석기, 폐회로 기체분석기<수증기 농도를 측정하는 부분의 개폐여부에 따른 장비 구분>)에 대해 비교 측정을 수행하였으며, 관측 지점은 인위적인 관개가 이루어지고 있는 논경지(청미천 관측소)에서 수행하였다. 측정 자료에 대한 검토는 측정 장비에 따른 자료의 특성을 비교하기 위해 약 13,000개(9개월, 30분 간격) 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 그 결과 두 측정장비 모두 농도 변화에 따른 경향성은 유사하게 나타났으나, 측정 자료의 취득률에서는 차이(약 20%)를 보이는데, 이는 개회로 측정 장비의 경우 강우 및 안개 등의 기상상황에 따라 영향을 받기 때문으로 판단된다. 에디공분산 방법을 이용한 증발산량은 여러 기상자료를 이용하여 보정을 수행하기 때문에 측정 장비의 취득률로 인한 증발산량 산정에는 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 단 높은 관측률 및 측정 자료를 위해서는 폐회로 측정 장비를 이용하는 것이 유리할 것으로 판단된다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.2
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pp.70-80
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2003
We report the first direct measurement of $CO_2$ flux over Kwangneung broadleaf deciduous forest, one of the tower flux sites in KoFlux network. Eddy covariance system was installed on a 30 m tower along with other meteorological instruments from June to August in 2002. Although the study site was non-ideal (with valley-like terrain), turbulence characteristics from limited wind directions (i.e., 90$\pm$45$^{\circ}$) was not significantly different from those obtained at simple, homogeneous terrains with an ideal fetch. Despite very low rate of data retrieval, preliminary results from our analysis are encouraging and worthy of further investigation. Ignoring the role of advection terms, the averaged net ecosystem exchange (NEE) of $CO_2$ ranged from -1.2 to 0.7 mg m$^{-2}$ s$^{-1}$ from June to August in 2002. The effect of weak turbulence on nocturnal NEE was examined in terms of friction velocity (u*) along with the estimation of storage term. The effect of low uf u* NEE was obvious with a threshold value of about 0.2 m s$^{-1}$ . The contribution of storage term to nocturnal NEE was insignificant; suggesting that the $CO_2$ stored within the forest canopy at night was probably removed by the drainage flow along the hilly terrain. This could be also an artifact of uncertainty in calculations of storage term based on a single-level concentration. The hyperbolic light response curves explained >80% of variation in the observed NEE, indicating that $CO_2$ exchange at the site was notably light-dependent. Such a relationship can be used effectively in filling up the missing gaps in NEE data through the season. Finally, a simple scaling analysis based on a linear flow model suggested that advection might play a significant role in NEE evaluation at this site.
Sung-Won Choi;Minseok Kang;Jongho Kim;Seungwon Sohn;Sungsik Cho;Juhan Park
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.436-445
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2023
Methane (CH4) emissions from rice paddies are mainly observed using the closed chamber method or the eddy covariance method. In this study, a new observation technique combining a portable gas analyzer (Model LI-7810, LI-COR, Inc., USA) and an automatic opening/closing chamber (Model Smart Chamber, LI-COR, Inc., USA) was introduced based on the strengths and weaknesses of the existing measurement methods. A cylindrical collar was manufactured according to the maximum growth height of rice and used as an auxiliary measurement tool. All types of measured data can be monitored in real time, and CH4 flux is also calculated simultaneously during the measurement. After the measurement is completed, all the related data can be checked using the software called 'SoilFluxPro'. The biggest advantage of the new observation technique is that time-series changes in greenhouse gas concentrations can be immediately confirmed in the field. It can also be applied to small areas with various treatment conditions, and it is simpler to use and requires less effort for installation and maintenance than the eddy covariance system. However, there are also disadvantages in that the observation system is still expensive, requires specialized knowledge to operate, and requires a lot of manpower to install multiple collars in various observation areas and travel around them to take measurements. It is expected that the new observation technique can make a significant contribution to understanding the CH4 emission pathways from rice paddies and quantifying the emissions from those pathways.
Objective of this study was to evaluate the carbon budget on 40 years old pear orchard at Naju. For carbon budget assessment, we measured the soil respiration, net ecosystem productivity of herbs, pear biomass and net ecosystem exchange. In 2015, pear orchard released about $25.6ton\;CO_2\;ha^{-1}$ by soil respiration. And $27.9ton\;CO_2\;ha^{-1}$ was sequestrated by biomass growth. Also about $12.6ton\;CO_2\;ha^{-1}$ was stored at pruning branches and about $5.2ton\;CO_2\;ha^{-1}$ for photosynthesis of herbs. As a result, 25.6 ton of $CO_2$ per ha is annually released to atmosphere. At the same time about 45.7 ton of $CO_2$ was sequestrated from atmosphere. When it sum up the amount of $CO_2$ release and sequestration, approximately $20.1ton\;CO_2\;ha^{-1}$ was sequestrated by pear orchard in 2015, and it showed no significant differences with net ecosystem exchanges ($17.8ton\;CO_2\;ha^{-1}\;yr^{-1}$) by eddy covariance method with the same period. Continuous research using various techniques will help the understanding of $CO_2$ dynamics in agroecosystem and it can be able to present a new methodology for assessment of carbon budget in woody crop field. Futhermore, it is expected that the this study can be used as the basic data to be recognized as a carbon sink.
Talucder, Mohammad Samiul Ahsan;Kim, Joon;Shim, Kyo-Moon
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.235-250
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2021
The overarching question of this study is how a typical rice cultivation system in Gimje, Korea was keeping up with the triple-win challenge of climate-smart agriculture (CSA). To answer this question, we have employed (1) quantitative data from direct measurement of energy, water, carbon and information flows in and out of a rice cultivation system and (2) appropriate metrics to assess production, efficiency, GHG fluxes, and resilience. The study site was one of the Korean Network of Flux measurement (KoFlux) sites (i.e., GRK) located at Gimje, Korea, managed by National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration. Fluxes of energy, water, carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) were directly measured using eddy-covariance technique during the growing seasons of 2011, 2012 and 2014. The production indicators include gross primary productivity (GPP), grain yield, light use efficiency (LUE), water use efficiency (WUE), and carbon uptake efficiency (CUE). The GHG mitigation was assessed with indicators such as fluxes of carbon dioxide (FCO2), methane (FCH4), and nitrous oxide (FN2O). Resilience was assessed in terms of self-organization (S), using information-theoretic approach. Overall, the results demonstrated that the rice cultivation system at GRK was climate-smart in 2011 in a relative sense but failed to maintain in the following years. Resilience was high and changed little for three year. However, the apparent competing goals or trade-offs between productivity and GHG mitigation were found within individual years as well as between the years, causing difficulties in achieving the triple-win scenario. The pursuit of CSA requires for stakeholders to prioritize their goals (i.e., governance) and to practice opportune interventions (i.e., management) based on the feedback from real-time assessment of the CSA indicators (i.e., monitoring) - i.e., a purpose-driven visioneering.
In this study, we estimated missing evapotranspiration (ET) data at a eddy-covariance flux tower in the Cheongmicheon farmland site using the Artificial Neural Network (ANN). The ANN showed excellent performance in numerical analysis and is expanding in various fields. To evaluate the performance the ANN-based gap-filling, ET was calculated using the existing gap-filling methods of Mean Diagnostic Variation (MDV) and Food and Aggregation Organization Penman-Monteith (FAO-PM). Then ET was evaluated by time series method and statistical analysis (coefficient of determination, index of agreement (IOA), root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE). For the validation of each gap-filling model, we used 30 minutes of data in 2015. Of the 121 missing values, the ANN method showed the best performance by supplementing 70, 53 and 84 missing values, respectively, in the order of MDV, FAO-PM, and ANN methods. Analysis of the coefficient of determination (MDV, FAO-PM, and ANN methods followed by 0.673, 0.784, and 0.841, respectively.) and the IOA (The MDV, FAO-PM, and ANN methods followed by 0.899, 0.890, and 0.951 respectively.) indicated that, all three methods were highly correlated and considered to be fully utilized, and among them, ANN models showed the highest performance and suitability. Based on this study, it could be used more appropriately in the study of gap-filling method of flux tower data using machine learning method.
This study is to evaluate the RHESSys (Regional Hydro-Ecological Simulation System) simulated streamflow (Q), evapotranspiration (ET), soil moisture (SM), gross primary productivity (GPP) and photosynthetic productivity (PSNnet) with the measured data. The RHESSys is a hydro-ecological model designed to simulate integrated water, carbon, and nutrient cycling and transport over spatially variable terrain. A 8.5 $km^2$ Seolma-cheon catchment located in the northwest of South Korea was adopted. The catchment covers 90.0% forest and the dominant soil is sandy loam. The model was calibrated with 2 years (2007-2008) daily Q at the watershed outlet and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) GPP, PSNnet and 3 year (2007~2009) daily ET data measured at flux tower using the eddy-covariance technique. The coefficient of determination ($R^2$) and the Nash-Sutcliffe model efficiency (ME) for Q were 0.74 and 0.63, and the average $R^2$ for ET and GPP were 0.54 and 0.93 respectively. The model was validated with 1 year (2009) Q and GPP. The $R^2$ and the ME for Q were 0.92 and 0.84, the $R^2$ for GPP were 0.93.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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