Iijima, Morio;Awala, Simon K;Hirooka, Yoshihiro;Yamane, Koji
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.44-44
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2017
Recently, the occurrences of extreme flooding and drought, often in the same areas, have increased due to climate change. We tested the hypothesis that wetland species could help upland species under flood conditions; that is, the roots of wetland crops may supply $O_2$ to the roots of upland crops by a series of experiments conducted in both humid Japan and semi-arid Namibia (See Iijima et al, 2016 and Awala et al, 2016). Firstly, flooding tolerance of upland-adapted staple crops-pearl millet (Pennisetum glaucum) and sorghum (Sorghum bicolor) mix-cropped with rice (Oryza spp.) was investigated in glasshouse and laboratory experiments in Japan. We found a phenomenon that strengthens the flood tolerance of upland crops when two species-one wetland and one drought tolerant-were grown using the mixed cropping technique that results in close tangling of their root systems, hereinafter referred to "close mixed-planting". This technique improved the photosynthetic and transpiration rates of the upland crops subjected to flood stress ($O_2$-deficient nutrient culture). Oxygen transfer was suggested between the two plants mix-cultured in water, implying its contribution to the phenomenon that improved the physiological status of upland crops under the simulated flood stress. Secondly, we further tested whether this phenomenon would be expressed under field flood conditions. The effects of close mixed-planting of pearl millet and sorghum with rice on their survival, growth and grain yields were evaluated under controlled field flooding in semi-arid Namibia during 2014/2015-2015/2016. Single-stand and mixed plant treatments were subjected to 11-22 day flood stress at the vegetative growth stage. Close Mixed-planting increased seedling survival rates in both pearl millet and sorghum. Grain yields of pearl millet and sorghum were reduced by flooding, in both the single-stand and mixed plant treatments, relative to the non-flooded upland yields, but the reduction was lower in the mixed plant treatments. In contrast, flooding increased rice yields. Both pearl millet-rice and sorghum-rice mixtures demonstrated higher land equivalent ratios, indicating a mixed planting advantage under flood conditions. These results indicate that mix-planting pearl millet or sorghum with rice could alleviate flood stress on dryland cereals. The results also suggest that with this cropping technique, rice could compensate for the dryland cereal yield losses due to field flooding. Mixed cropping of wet and dryland crops is a new concept to overcome flood stress under variable environmental conditions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.3
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pp.349-359
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2016
In order to analytically evaluate buffeting responses, the analysis of wind characteristics such as turbulence intensity, turbulence length, gust, roughness coefficient, etc must be a priority. Static aerodynamic force coefficients, flutter coefficients, structural damping ratios, aerodynamic damping ratios and natural frequencies affect the analytical responses. The bridge interested in this paper has being been used for 32 years. As the time passes, current terrain conditions around the bridge are different markedly from the conditions it was built 32 years ago. Also, wind environments were considerably varied by the climate change. For this reason, it is necessary to evaluate the turbulence intensity, length, spectrum and roughness coefficient of the bridge site from full-scale measurements using the structural health monitoring system. The evaluation results indicate that wind characteristics of bridge site is analogous to that of open terrain although the bridge is located on the coastal area. To calculate buffeting responses, the analysis variables such as damping ratios, static aerodynamic force coefficients and natural frequency were evaluated from measured data. The analysis was performed with regard to 4 cases. The evaluated variables from measured data are applied to the first and second analysis cases. And the other analysis cases were performed based on Design Guidelines for Steel Cable Supported Bridges. The calculated responses of each analysis cases are compared with the buffeting response measured at less than 25m/s wind speed. It is verified that the responses by the numerical analysis applying the estimated variables based on full-scale measurements are well agreed with the measured actual buffeting responses under wind speed 25m/s. Also, the extreme wind speed corresponding to a recurrence interval 200 years is derived from Gumbel distribution. The derived wind speed for return period of 200 years is 45m/s. Therefore the buffeting responses at wind speed 45m/s is determined by the analysis applying the estimated variables.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5B
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pp.449-457
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2011
Recently, increasing heavy rainfalls due to climate change and/or variability result in hydro-climatic disasters being accelerated. To cope with the extreme rainfall events in the future, hydrologic frequency analysis is usually used to estimate design rainfalls in a design target year. The rainfall data series applied to the hydrologic frequency analysis is assumed to be stationary. However, recent observations indicate that the data series might not preserve the statistical properties of rainfall in the future. This study incorporated the residual analysis and the hydrologic frequency analysis to estimate design rainfalls in a design target year considering the non-stationarity of rainfall. The residual time series were generated using a linear regression line constructed from the observations. After finding the proper probability density function for the residuals, considering the increasing or decreasing trend, rainfalls quantiles were estimated corresponding to specific design return periods in a design target year. The results from applying the method to 14 gauging stations indicate that the proposed method provides appropriate design rainfalls and reduces the prediction errors compared with the conventional rainfall frequency analysis which assumes that the rainfall data are stationary.
General reliability assessment of levees embankment is performed with safety factors for rainfall characteristics and hydrologic and hydraulic parameters, based on the results of deterministic analysis. The safety factors are widely employed in the field of engineering handling model parameters and the diversity of material properties, but cannot explain every natural phenomenon. Uncertainty of flood analysis and related parameters by introducing stochastic method rather than deterministic scheme will be required to deal with extreme weather and unprecedented flood due to recent climate change. As a consequence, stochastic-method-based measures considering parameter uncertainty and related factors are being established. In this study, a variety of dimensionless cumulative rainfall curve for typhoon and monsoon season of July to September with generation method of stochastic temporal variation is generated by introducing Monte Carlo method and applied to the risk assessment of levee embankment using reliability index. The result of this study reflecting temporal and regional characteristics of a rainfall can be used for the establishment of flood defence measures, hydraulic structure design and analysis on a watershed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.845-848
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2013
Due to intense climate changes and extreme weather conditions a noticeable decrease has been observed in the growth of certain plants. The indoor plant factories would have certain benefits including increase in crop yield, reduction in distribution cost, and maintains the healthy freshness level of the agricultural product. Recently, an artificial light source with optimum wavelength is spot lighted to fulfill the need of light for the indoor plant factories. The energy efficient light emitting diodes (LED) provide the essential light energy for the proper growth of indoor cultivated plants. This work focuses to utilize ubiquitous sensors network(USN) in providing suitable environment for the proper growth of agricultural product inside the indoor plant factory. The proposed system makes use of sensors and actuators, communicating each other through WPAN, ZigBee network. The proposed system obscured the traditional indoor plant factories with easy installation and wireless connectivity of the sensors and actuators along with eliminating the web of wires reducing the initial installation and maintenance cost.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.4
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pp.32-40
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2008
In this study, we monitor ice cap using calculated NDSI from September to December in 2001, 2003, 2006, 2007 and snow cover area in 2007 decrease by compare with 2001. Global warming is one of the most important issue in this world. Because global-warming is the reason of various meteorological disasters and extreme weather events in these days and snow and glaciers showed that global warming effect most easily. Snow and glaciers play an important role in Earth cooling system because of their high reflectance. The present study has been carried out monitoring ice cap in Himalayas, using MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)data. Indicator to monitoring ice cap, NDSI(Normalized Differenced Snow Index) was used in this study. The NDSI is a spectral band ratio that takes advantage of the spectral differences of snow in visible and short-wave infrared domain to detect snow cover area versus non-snow cover area in a scene. This study is quantitative evaluation about effect of global warming for icecap.
In urban areas, runoff flow is drained through sewer networks as well as surface areas. Therefore, it is very important to consider sewer networks as a component of hydrological drainage processes when conducting urban inundation modelling. However, most researchers who have implemented urban inundation/flood modelling, instinctively simplified the sewer networks without the appropriate criteria. In this research, a 1D-2D fully coupled urban inundation model is applied to estimate the influence of sewer network simplification on urban inundation modelling based on the dendritic network classification. The one-dimensional (1D) sewerage system analysis model, which was introduced by Lee et al. (2017), is used to simulate inlet and overflow phenomena by interacting with surface flow. Two-dimensional (2D) unstructured meshes are also applied to simulate surface flow and are combined with the 1D sewerage analysis model. Sewer network pipes are simplified based on the dendritic network classification method, namely the second and third order, and all cases of pipes are conducted as a control group. Each classified network case, including a control group, is evaluated through their application to the 27 July 2011 extreme rainfall event, which caused severe inundation damages in the Sadang area in Seoul, South Korea. All cases are compared together regarding inundation area, inflow discharge and overflow discharge. Finally, relevant criterion for the simplification method is recommended.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.24
no.5
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pp.959-976
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2004
The purpose of this study was to investigate high school students' ideas related with dinosaur extinction, to classify students' responses types with alternative hypotheses of inconsistent with their ideas, and then to examine their cognitive conflict levels and the degree of ideas change. To investigate students' ideas, we analyzed responses 98 eleventh graders of a high school in Anyang area. The results of this study were as follows: First, most of the students responded a large scale asteroid impact with the cause of dinosaur extinction, and rest of them responded changed Earth's climate accompanying tectonic activity, extreme volcanic activity, shortage of food, disease(virus) and decrease of their habitat. Also, they thought that dinosaur was exterminated not by just one reason but by several complex reasons. Second, the students' responses of alternative hypotheses were classified into six types: rejection, reinterpretation, uncertainty, belief decrease, partial theory change, and theory change. Third, except rejection and reinterpretation types, other four types were arousing of cognitive conflict and the percentage of the students who felt cognitive conflict was 62.3% and that of the students who took the theory change was just 6.1 %.
Lee, Myungjin;Kim, Jongsung;Yoo, Younghoon;Kim, Hung Soo;Kim, Sam Eun;Kim, Soojun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.spc1
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pp.1061-1069
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2021
Recently, the magnitude and frequency of extreme heavy rains and localized heavy rains have increased due to abnormal climate, which caused increased flood damage in river basin. As a result, the nonlinearity of the hydrological system of rivers or basins is increasing, and there is a limitation in that the lead time is insufficient to predict the water level using the existing physical-based hydrological model. This study predicted the water level at Ulsan (Taehwagyo) with a lead time of 0, 1, 2, 3, 6, 12 hours by applying deep learning techniques based on Deep Neural Network (DNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluated the prediction accuracy. As a result, DNN model using the sliding window concept showed the highest accuracy with a correlation coefficient of 0.97 and RMSE of 0.82 m. If deep learning-based water level prediction using a DNN model is performed in the future, high prediction accuracy and sufficient lead time can be secured than water level prediction using existing physical-based hydrological models.
Kim, Su-Hyun;Ko, Dae-Hong;Seong, Dae-Kyung;Eun, Seung-Hee;Kim, Byung-Gon;Kim, Baek-Jo;Park, Chang-Geun;Cha, Ju-Wan
Atmosphere
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v.29
no.3
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pp.311-324
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2019
We employed a Multi-Angle Snowflake Camera (MASC) to quantitatively analyze snow particles at the ground level in the Yeongdong region of Korea. The MASC captures high-resolution photographs of hydrometeors from three angles and simultaneously measures fallspeed. Based on snowflake images of the several episodes in 2017 and 2018, we derived statistics of size, aspect ratio, orientation, complexity, and fallspeed of snow crystals, which generally showed similar characteristics to the previous studies in other regions of the world. Dominant snow crystal habits of January 22, 2018 generated by northerly were melted aggregates when 850 hPa temperature was about $-6{\sim}-8^{\circ}C$. Average fallspeed of snow crystals was $1.0m\;s^{-1}$ though its size gradually increased as temperature decreased. Another snowfall event (March 8, 2018) was driven by the baroclinic instability as accompanied with a deep trough. Snow crystal habits were largely rimed aggregates (complexity ~1.8) and melting particles of dark images. Meanwhile, in the extreme snowfall event whose snow rate was greater than $10cm\;hr^{-1}$ on January 20, 2017, main snow crystals appeared to be heavily rimed particles with relatively smaller size when convective clouds developed vertically up to 9 km in association with tropopause folding. MASC also could successfully measure a decrease in snow crystal size and an increase in riming degree after AgI seeding at Daegwallyeong on March 14, 2017.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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