Air pollution is a global challenge that not only threatens public health, but also takes away lives. Strategic communication, in other words, public relations, is an essential way of tackling air pollution and managing the risks involved. Engaging global citizens into the public sphere requires the building of a sense of collectivity and duty on achieving clean air. Strategies and policies on an international scale that are based on the theoretical framework (Behavior Procedure Model) and focus on leading citizens into the mature and unified Collectivity during the observance of the 'International Day of Clean Air for blue skies' are crucial. Notably, the Asian continent has inevitably found itself at the crossroad between economic growth and environmental protection, and has even been observed to be pursuing a passive response to air pollution. The key communication strategies are supported by the three goals, which include: expanding existing communities and building a new Collectivity, supporting international solidarity and individual member state activities, and implementing systems and structures. The key goals can be further specified into six strategies. This paper has analyzed global problems and discussed possible communication strategies to increase public engagement for the observation of the 'International Day of Clean Air for blue skies.' It will be the responsibility of all nations to implement the aforementioned strategies and policies as well as promoting global action.
This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.
Lee, Dae Eop;Jung, Sung Ho;Yeon, Min Ho;Lee, Gi Ha
Korean Journal of Agricultural Science
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v.48
no.3
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pp.433-446
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2021
In this study, the future flood inundation changes under a climate change were simulated in the Tonle Sap basin in Cambodia, one of the countries with high vulnerability to climate change. For the flood inundation simulation using the rainfall-runoff-inundation (RRI) model, globally available geological data (digital elevation model [DEM]; hydrological data and maps based on Shuttle elevation derivatives [HydroSHED]; land cover: Global land cover facility-moderate resolution imaging spectroradiometer [GLCF-MODIS]), rainfall data (Asian precipitation-highly-resolved observational data integration towards evaluation [APHRODITE]), climate change scenario (HadGEM3-RA), and observational water level (Kratie, Koh Khel, Neak Luong st.) were constructed. The future runoff from the Kratie station, the upper boundary condition of the RRI model, was constructed to be predicted using the long short-term memory (LSTM) model. Based on the results predicted by the LSTM model, a total of 4 cases were selected (representative concentration pathway [RCP] 4.5: 2035, 2075; RCP 8.5: 2051, 2072) with the largest annual average runoff by period and scenario. The results of the analysis of the future flood inundation in the Tonle Sap basin were compared with the results of previous studies. Unlike in the past, when the change in the depth of inundation changed to a range of about 1 to 10 meters during the 1997 - 2005 period, it occurred in a range of about 5 to 9 meters during the future period. The results show that in the future RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the variability of discharge is reduced compared to the past and that climate change could change the runoff patterns of the Tonle Sap basin.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.157-157
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2022
Recent decades have seen all over the world increasing drought in some regions and increasing flood in others. Climate change has been alarming in many regions resulting in degradation and diminution of available freshwater. The effect of global warming and overpopulation associated with increasing irrigated farming and valuable agricultural lands could be particularly disastrous for coastal areas like the one of Benin. The coastal region of Benin is under a heavy demographic pressure and was in the last decades the object of important urban developments. The present study aims to roughly study the general effect of climate change (Sea Level Rise: SLR) and groundwater pumping on Seawater intrusion (SWI) in Benin's coastal region. To reach the main goal of our study, the region aquifer system was built in numerical model using SEAWAT engine from Visual MODFLOW. The model is built and calibrated from 2016 to 2020 in SEAWAT, and using WinPEST the model parameters were optimized for a better performance. The optimized parameters are used for seawater intrusion intensity evaluation in the coastal region of Benin The simulation of the hydraulic head in the calibration period, showed groundwater head drawdown across the area with an average of 1.92m which is observed on the field by groundwater level depletion in hand dug wells mainly in the south of the study area. SWI area increased with a difference of 2.59km2 between the start and end time of the modeling period. By considering SLR due to global warming, the model was stimulated to predict SWI area in 2050. IPCC scenario IS92a simulated SLR in the coastal region of Benin and the average rise is estimated at 20cm by 2050. Using the average rise, the model is run for SWI area estimation in 2050. SWI area in 2050 increased by an average of 10.34% (21.04 km2); this is expected to keep increasing as population grows and SLR.
Park, Jun;Kim, June-Yeong;Park, Sung-Wook;Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
Smart Media Journal
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v.11
no.2
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pp.53-62
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2022
Due to the accelerated global warming phenomenon after industrialization, the frequency of changes in the existing environment and abnormal climate is increasing. Agriculture is an industry that is very sensitive to climate change, and global warming causes problems such as reducing crop yields and changing growing regions. In addition, environmental changes make the growth period of crops irregular, making it difficult for even experienced farmers to easily estimate the growth stage of crops, thereby causing various problems. Therefore, in this paper, we propose a CNN model for estimating the growth stage of crops. The proposed model was a model that modified the pooling layer of ResNet, and confirmed the accuracy of higher performance than the growth stage estimation of the ResNet and DenseNet models.
Evapotranspiration is a key element in designing and operating agricultural hydraulic structures. The profound effect of climate change to local agro-hydrological systems makes it inevitable to study the potential variability in evapotranspiration rate in order to develop policies on future agricultural water management as well as to evaluate changes in agricultural environment. The APEX-Paddy model was used to simulate local evapotranspiration responses to climate change scenarios. Nine Global Climate Models(GCMs) downscaled using a non-parametric quantile mapping method and a Multi?Model Ensemble method(MME) were used for an uncertainty analysis in the climate scenarios. Results indicate that APEX-Paddy and the downscaled 9 GCMs reproduce evapotranspiration accurately for historical period(1976~2005). For future periods, simulated evapotranspiration rate under the RCP 4.5 scenario showed increasing trends by -1.31%, 2.21% and 4.32% for 2025s(2011~2040), 2055s(2041~2070) and 2085s(2071~2100), respectively, compared with historical(441.6 mm). Similar trends were found under the RCP 8.5 scenario with the rates of increase by 0.00%, 4.67%, and 7.41% for the near?term, mid?term, and long?term periods. Monthly evapotranspiration was predicted to be the highest in August, July was the month having a strong upward trend while. September and October were the months showing downward trends in evapotranspiration are mainly resulted from the shortening of the growth period of paddy rice due to temperature increase and stomatal closer as ambient $CO_2$ concentration increases in the future.
IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)는 향후 100년 동안 지구의 평균기온이 $1^{\circ}C$에서 $3.5^{\circ}C$ 상승할 경우, 각 기후대가 극방향으로 약 150~550km 이동할 것으로 예측하고 있으나, 과거 기후변동 연구결과들은 삼림의 이동속도를 100년간 4~200km로 추정하고 있어 식생이 기후대의 이동을 따라가지 못하여 사멸되는 지역이 발생할 것으로 예측되고 있다. 약 960km의 남북으로 긴 지형적 특성을 가진 한반도 역시 이러한 영향을 벗어나지 못할 것으로 예측되고 있어 기존의 기후변화 시나리오와 함께 삼림의 이동성을 고려한 영향연구가 요구된다. 본 연구는 IPCC의 새로운 기후변화 시나리오인 SRES 시나리오의 대기대순환모형(Global Climate Model, GCM) 결과와 AIM(Asia Integrated Model)/Impact[Korea] 모형을 이용하여 제작된 Holdridge 생물기후분류의 연구성과를 이용하여, CO2농도 배증시의 한반도지역의 자연식생 영향과 적응 가능성을 삼림의 이동성을 고려하여 평가하였다. 삼림의 이동속도를 0.25, 0.5, 1.0, 2.0(km/yr)로 변화시키며 2100년 한반도 자연식생의 기후 변화 영향을 평가한 결과, (1) 목본식물의 이동속도가 년간 1km 이상일 경우 삼림 피해가 미미하게 나타났으나 (2) 이동이 느린 0.25km/yr의 경우, 생육위험지역을 포함한 시나리오별 전체 피해규모는 A2(17.47%), A1(9.97%), B1(6.21%), B2(5.08%) 순으로 나타났으며, 삼림소멸의 경우는 A2, B2 시나리오에서 발생하며 A2 시나리오에서 한반도의 약 2.1%로 가장 크게 발생하였다. (3) 전반적인 생육위험 지역의 분포는 함흥만, 영흥만의 동해안지역에 집중되었으며, A2 시나리오의 극단적 소멸예상지역은 금오산, 가야산, 팔공산을 연결하는 지역에서 발생하는 것으로 나타났다.
Kim, Song-Hyun;Nam, Won-Ho;Jeon, Min-Gi;Hong, Eun-Mi;Oh, Chansung
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.4
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pp.1-15
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2024
In recent years, climate change has been responsible for unusual weather patterns on a global scale. Droughts, natural disasters triggered by insufficient rainfall, can inflict significant social and economic consequences on the entire agricultural sector due to their widespread occurrence and the challenge in accurately predicting their onset. The frequency of drought occurrences in South Korea has been rapidly increasing since 2000, with notably severe droughts hitting regions such as Incheon, Gyeonggi, Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk in 2015, resulting in significant agricultural and social damage. To prepare for future drought occurrences resulting from climate change, it is essential to develop long-term drought predictions and implement corresponding measures for areas prone to drought. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Sixth Assessment Report outlines a climate change scenario under the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), which integrates projected future socio-economic changes and climate change mitigation efforts derived from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6). SSPs encompass a range of factors including demographics, economic development, ecosystems, institutions, technological advancements, and policy frameworks. In this study, various drought indices were calculated using SSP scenarios derived from 18 CMIP6 global climate models. The SSP5-8.5 scenario was employed as the climate change scenario, and meteorological drought indices such as the Standardized Precipitation Index (SPI), Self-Calibrating Effective Drought Index (scEDI), and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were utilized to analyze the prediction and variability of future drought occurrences in South Korea.
Recently, Japan's Meteorological Research Institute presented the d4PDF database (Database for Policy Decision-Making for Future Climate Change, d4PDF) through large-scale climate ensemble simulations to overcome uncertainty arising from variability when the general circulation model represents extreme-scale precipitation. In this study, the change of precipitation characteristics between the historical and future climate conditions in the Yongdam-dam basin was analyzed using the d4PDF data. The result shows that annual mean precipitation and seasonal mean precipitation increased by more than 10% in future climate conditions. This study also performed an analysis on the change of the return period rainfall. The annual maximum daily rainfall was extracted for each climatic condition, and the rainfall with each return period was estimated. In this process, we represent the extreme-scale rainfall corresponding to a very long return period without any statistical model and method as the d4PDF provides rainfall data during 3,000 years for historical climate conditions and during 5,400 years for future climate conditions. The rainfall with a 50-year return period under future climate conditions exceeded the rainfall with a 100-year return period under historical climate conditions. Consequently, in future climate conditions, the magnitude of rainfall increased at the same return period and, the return period decreased at the same magnitude of rainfall. In this study, by using the d4PDF data, it was possible to analyze the change in extreme magnitude of rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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