This study measured the Physiological Equivalent Temperature (PET) of the hottest day time in a day, in order to verify the characteristics of human thermal comfort in case of heat wave during summer time in each region, by subdividing the urban areas in accordance with the climatic characteristics with the use of Local Climate Zone (LCZ) as a method of classifying the type of urban climate and the land cover map, targeting the Homaesil residential development district in Suwon. In the results of measurement, the forest and paddy field showed the moderate heat stress while the urban park showed the strong heat stress. Other developed areas showed the extreme heat stress. Such results show the possibility of institutional utilization for the improvement of human thermal comfort through the verification of climatic characteristics and differences in each type of urban areas, and the efficient placement of green infrastructure and the planning of land use to cope with the heat wave even in the planning stage for the establishment of urban planning.
Currently, Korea government has strongly recommended the storm and flood insurance system to reduce the damage caused by natural disasters. The storm and flood insurance operated by private insurance company is the type of policy insurance. and is supervised by Minister of Public Safety and Security. It is the advanced disaster management system which is able to protect the public interests through unexpected natural disaster by assisting some part of the insurance premium from a central or local government. The main purpose of the present investigation is to build the insurance object GIS DB which should be necessary to calculate the premium rate in the map for storm and flood insurance, and also, to perform GIS analysis. The service model in this study is aimed to general single house, apartment and green house. The service management plan targeting the whole country has been investigated in terms of building DB and service operation.
This research aims at having a grip on the actual condition of vegetation distribution Byeonsanbando National Park and to propose a survey and drawing criteria for vegetation map. Thus, this research conducted a survey of the vegetation distribution on Byeonsanbando National Park through review of the literatures on vegetation surveys on the National Parks in the past and at the present and preparing criteria for survey and drawing of vegetation. The actual vegetation of Bye on san ban do National Park was classified into eight plant communities and other land; the Substitution forest, or natural forest was classified into four plant communities including Quercus variabilis community, deciduous forest, Pinus densiflora community, and mixed forest while afforested land was classified into four forest types: P. rigida forest, P. thunbergii forest, P. rigida forest, P. rigitaeda forest, P. rigida - thunbergii forest, etc. The area belonging to grade 7 in Nature Degree was found to be the largest, covering 69.1% in Byeonsanbando National Park while the area belonging to grade 9 was very rare, covering 0.36%. Thus, it is suggested that criteria for survey and drawing map needed for the systematic survey and management of vegetation in National Parks.
The conventional water quality measurements by point sampling provide only site specific temporal water quality information but not the synoptic geographic coverage of water quality distribution. To circumvent these limitations in temporal and spatial measurements, the use of remote sensing is increasingly involved in the water quality monitoring research. In other to assess a trophic state of Yongdam reservoir using satellite imagery data, I obtained Landsat ETM data and water quality data on 16th September and 18th October 2001. The approach involved acquisition of water quality samples from boats at 33 sites on 16th September and 30 sites on 18th October 2001, simultaneous with Landsat-7 satellite overpass. The correlation coefficients between the DN values of the imagery and the concentrations of chlorophyll-a were analyzed. The visible bands(band 1,2,3) and near infrared band(band 4) data of September image showed the correlation coefficient values higher than 0.9. The October image showed the correlation coefficient values about 0.7 due to the atmospheric effect and low variation of chlorophyll-a concentration. Regression models between the chrophyll-a concentration and DN values of the Landsat imagery data have been developed for each image. The regression model was determined based on the spectral characteristics of chlorophyll, so the green band(band 2) and near infrared band(band 4) were selected to generate a trophic state map. The coefficient of determination(R2) of the regression model for 16th September was 0.95 and that of the regression model for 18th October was 0.55. According to the trophic state map made based on Aizaki's TSI and chlorophyll-a concentration, the trophic state of Yongdam reservoir was mostly eutrophic state during this study.
Kim, Tae-Gyun;Ra, Jong-Bum;Kang, Sung-Mo;Wang, Jieying
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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v.39
no.6
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pp.531-537
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2011
This research was performed to evaluate the decay hazard for exterior above-ground wood in Korea. The Scheffer index (decay hazard index) was determined using the climate data of 72 different locations obtained from the website of Korea Meteorological Administration (KMA), and the wood decay hazard map was created. Jeju, Seogwipo, Gwangju, and Jeonju showing above 65 of Scheffer index values were considered to be high decay hazard zones. The rest showed the values in the range between 35 and 65, meaning the moderate decay hazard zones. However, the annual Scheffer indexes largely varied, which suggests that many moderate decay zones could turn into high decay regions with the climate change. Especially, considering that Korean weather tends to turn into the weather of subtropical region, the decay hazard of Korea seems to have high possibility to be gradually increased.
The accuracy of rural land cover using airborne multispectral images and LEAR (Light Detection And Ranging) data was analyzed. Multispectral image consists of three bands in green, red and near infrared. Intensity image was derived from the first returns of LIDAR, and vegetation height image was calculated by difference between elevation of the first returns and DEM (Digital Elevation Model) derived from the last returns of LIDAR. Using maximum likelihood classification method, three bands of multispectral images, LIDAR vegetation height image, and intensity image were employed for land cover classification. Overall accuracy of classification using all the five images was improved to 85.6% about 10% higher than that using only the three bands of multispectral images. The classification accuracy of rural land cover map using multispectral images and LIDAR images, was improved with clear difference between heights of different crops and between heights of crop and tree by LIDAR data and use of LIDAR intensity for land cover classification.
Kim, Geun-Han;Choi, Hee-Sun;Kim, Dong-Beom;Jung, Yee-Rim;Jin, Dae-Yong
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.23
no.6
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pp.125-135
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2020
The uncontrolled urban expansion causes various social, economic problems and natural/environmental problems. Therefore, it is necessary to forecast urban expansion by identifying various factors related to urban expansion. This study aims to forecast it using a decision tree that is widely used in various areas. The study used geographic data such as the area of use, geographical data like elevation and slope, the environmental conservation value assessment map, and population density data for 2006 and 2018. It extracted the new urban expansion areas by comparing the residential, industrial, and commercial zones of the zoning in 2006 and 2018 and derived a decision tree using the 2006 data as independent variables. It is intended to forecast urban expansion in 2030 by applying the data for 2018 to the derived decision tree. The analysis result confirmed that the distance from the green area, the elevation, the grade of the environmental conservation value assessment map, and the distance from the industrial area were important factors in forecasting the urban area expansion. The AUC of 0.95051 showed excellent explanatory power in the ROC analysis performed to verify the accuracy. However, the forecast of the urban area expansion for 2018 using the decision tree was 15,459.98㎢, which was significantly different from the actual urban area of 4,144.93㎢ for 2018. Since many regions use decision tree to forecast urban expansion, they can be useful for identifying which factors affect urban expansion, although they are not suitable for forecasting the expansion of urban region in detail. Identifying such important factors for urban expansion is expected to provide information that can be used in future land, urban, and environmental planning.
Sangho Yun;Sung-Min Choi;Joon-Woo Lee;Sung-Min Park
Korean Journal of Agricultural Science
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v.49
no.2
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pp.317-330
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2022
Recently, the policy regarding climate change in Korea and overseas has been to promote the utilization of forest biomass to achieve net zero emissions. In addition, with the implementation of the unused forest biomass system in 2018, the size of the Korean market for manufacturing wood pellets and wood chips using unused forest biomass is rapidly expanding. Therefore, it is necessary to estimate the total amount of unused forest biomass that can be used as an energy source and to identify the capacity that can be continuously produced annually. In this study, we estimated the actual forest area that can be produced of logging residue and the potential amount of unused forest biomass resources based on GT (green ton). Using a forest functions classification map (1 : 25,000), 5th digital forest type map (1 : 25,000), and digital elevation model (DEM), the forest area with a slope of 30° or less and mountain ridges of 70% or less was estimated based on production forest and IV age class or more. The total forest area where unused forest biomass can be produced was estimated to be 1,453,047 ha. Based on GT, the total amount of unused forest biomass potential resources in Korea was estimated to be 117,741,436 tons. By forest type, coniferous forests were estimated to be 48,513,580 tons (41.2%), broad-leaved forests 27,419,391 tons (23.3%), and mixed forests 41,808,465 tons (35.5%). Data from this research analysis can be used as basic data to estimate commercial use of unused forest biomass.
Reyes, Nash Jett;Geronimo, Franz Kevin;Guerra, Heidi;Jeon, Minsu;Kim, Lee-Hyung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.162-162
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2022
Stormwater management is an essential component of land-use planning and development. Due to the additional challenges posed by climate change and urbanization, various stormwater management schemes have been developed to limit flood damages and ease water quality concerns. Nature-based solutions (NBS) are increasingly used as cost-effective measures to manage stormwater runoff from various land uses. Specifically, constructed wetlands were already considered as socially acceptable green stormwater infrastructures that are widely used in different countries. There is a large collection of published literature regarding the effectiveness or efficiency of constructed wetlands in treating stormwater runoff; however, metadata analyses using bibliographic information are very limited or seldomly explored. This study was conducted to determine the trends of publication regarding stormwater treatment wetlands using a bibliometric analysis approach. Moreover, the research productivity of various countries, authors, and institutions were also identified in the study. The Web of Science (WoS) database was utilized to retrieve bibliographic information. The keywords ("constructed wetland*" OR "treatment wetland*" OR "engineered wetland*" OR "artificial wetland*") AND ("stormwater*" or "storm water*") were used to retrieve pertinent information on stormwater treatment wetlands-related publication from 1990 up to 2021. The network map of keyword co-occurrence map was generated through the VOSviewer software and the contingency matrices were obtained using the Cortext platform (www.cortext.net). The results obtained from this inquiry revealed the areas of research that have been adequately explored by past studies. Furthermore, the extensive collection of published scientific literature enabled the identification of existing knowledge gaps in the field of stormwater treatment wetlands.
Urban trees play an important role in absorbing carbon dioxide from the atmosphere, improving air quality, mitigating the urban heat island effect, and providing ecosystem services. To effectively manage and conserve urban trees, accurate spatial information on their location, condition, species, and population is needed. In this study, we propose an algorithm that uses a high-resolution urban tree cover map constructed from deep learning approach to separate trees from the urban land surface and accurately detect tree locations through local maximum filtering. Instead of using a uniform filter size, we improved the tree detection performance by selecting the appropriate filter size according to the tree height in consideration of various urban growth environments. The research output, the location and height of individual trees in human settlement over Suwon, will serve as a basis for sustainable management of urban ecosystems and carbon reduction measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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