In this study, the LIDMOD3 was developed to design and evaluate low impact development (LIDMOD). In the same fashion, the LIDMOD3 employs a curve number (NRCS-CN) method to estimate the surface runoff, infiltration and event mean concentration as applicable to pollutant loads which are based on a daily time step. In these terms, the LIDMOD3 can consider a hydrologic soil group for each land use type LID-BMP, and the applied removal efficiency of the surface runoff and pollutant loads by virtue of the stored capacity, which was calculated by analyzing the recorded water balance. As a result of Model development, the LIDMOD3 is based on an Excel spread sheet and consists of 8 sheets of information data, including: General information, Annual precipitation, Land use, Drainage area, LID-BMPs, Cals-cap, Parameters, and the Results. In addition, the LIDMOD3 can estimate the annual hydrology and annual pollutant loads including surface runoff and infiltration, the LID efficiency of the estimated surface runoff for a design rainfall event, and an analysis of the peak flow and time to peak using a unit hydrolograph for pre-development, post-development without LID, and as calculated with LID. As a result of the model application as applied to an apartment, the LIDMOD3 can estimate LID-BMPs considering a well spatical distributed hydroloic soil group as realized on land use and with the LID-BMPs. Essentially, the LIDMOD3 is a screen level and simple model which is easy to use because it is an Excel based model, as are most parameters in the database. This system can be expected to be widely used at the LID site to collect data within various programmable model parameters for the processing of a detail LID model simulation.
It has been researched the relationship between deposition velocity and factors which could affect the deposition phenomena and deposition velocity also has been estimated fer several land-use types. The typical deposition velocities are complex functions of surface types, atmospheric stabilities, friction velocities, air pollutants and so on. The canopy resistance is major contribution to the model's total resistance for O₃. Canopy wetness is also an important factor to calculate deposition velocity. We considered the canopy wetness as canopy water content(CWC) in our Model. But, it is not easy to observe CWC over each land-use types. In this study, we use CWC observed by EMEFS(CANADA Environment Service, 1988) to examine the influence of CWC in estimation of 03 dry deposition velocity(V/sub d/) in summertime. The value of O₃ V/sub d/ range 0.2 ∼ 0.7 cm s/sup -1/ on dry surface and 0.01 ∼ 0.35 cm s/sup -1/ on wet surface in daytime.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.42
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pp.38-49
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2000
Two application rates (9 and 18 t/ha) of poultry litter and a recommended rate of commercial fertilizer were studied to determine their effects on nutrient (N and P) losses in surface and subsurface runoff and loadings in soil layers from conventionally-tilled com by the treatments. The model predicted higher sediment losses than observed data from all treatments. The overpredicted sediment losses resulted in overprediction of organic-N and sediment-P losses in surface runoff. Simulated soluble-P losses in surface runoff were close to observed data, while NO3-N losses in surface runoff were underpredicted from all treatments. Observed NO3-N concentrations in leachate at 1.0-m depth from commercial fertilizer treatment were fairly well predicted. But the concentratins were overpredicted from poultry litter treatments due to high simulation of organic-N mineralization simulated by the model.
Numerical simulation is essential to indicate the flow of the atmosphere in the region with a complicated topography which consists of many mountains in the inland while it is neighboring the seashore. Such complicated topography produces land and sea breeze as the mesoscale phenomenon of meteorology which results from the effect of the sea and inland. In the mesoscale simulation examines, the change of the temperature in relation to the one of the sea surface for the boundary condition and, in the inland, the interaction between the atmosphere and land surface reflecting the characteristic of the land surface. This research developed and simulated PNULSM to reflect both the SST and vegetation effect as a bottom boundary for detailed meteorological numerical simulation in coastal urban area. The result from four experiments performed according to this protocol revealed the change of temperature field and wind field depending on each effect. Therefore, the lower level of establishment of bottom boundary suitable for the characteristic of the region is necessary to figure out the atmospheric flow more precisely, and if the characteristic of the surface is improved to more realistic conditions, it will facilitate the simulation of regional environment.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.1
no.1
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pp.58-67
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2020
Terrestrial ecosystems influence climate change via their climate regulation function, which is manifested within the carbon, water, and energy circulation between the atmosphere and surface. However, it has been challenging to quantify the climate regulation of terrestrial ecosystems and identify its regional distribution, which provides useful information for establishing regional climate-mitigation plans as well as facilitates better understanding of the interactions between the climate and land processes. In this study, a land surface model (LSM) that represents the land-atmosphere interactions and plant phenological variations was introduced to assess the contributions of terrestrial ecosystems to atmospheric warming or cooling effects over East Asia over the last half century. Three main climate-regulating components were simulated: net radiation flux, carbon exchange, and moisture flux at the surface. Then, the contribution of each component to the atmospheric warming or cooling (negative or positive feedback to the atmosphere, respectively) was investigated. The results showed that the terrestrial ecosystem over the Siberian region has shown a relatively large increase in positive feedback due to the enhancement of biogeochemical processes, indicating an offset effect to delay global warming. Meanwhile, the Gobi Desert shows different regional variations: increase in positive feedback in its southern part but increase in negative one in its eastern part, which implies the eastward movements of desert areas. As such, even though the LSM has limitations, this model approach to quantify the climate regulation is useful to extract the relevant characteristics in its spatio-temporal variations.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2005.11a
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pp.143-148
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2005
The objective of this study is to estimate RF signal strength over sea and land surfaces. For this work we calculated scattering by land with DEM(Digital Elevation Model) and sea surface with RMS surface height. and we selected two area inland and sea shore as RX point. And for each area, we get VV-pol and HH-pol characteristic of scattering at 2.2GHz.
Yun J. I.;Nam J. C.;Hong S. Y.;Kim J.;Kim K. S.;Chung U.;Chae N. Y.;Choi T. J
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.6
no.3
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pp.149-163
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2004
Evapotranspiration (ET) is a critical component of the hydrologic cycle which influences economic activities as well as the natural ecosystem. While there have been numerous studies on ET estimation for homogeneous areas using point measurements of meteorological variables, monitoring of spatial ET has not been possible at landscape - or watershed - scales. We propose a site-specific application of the land surface model, which is enabled by spatially interpolated input data at the desired resolution. Gyunggi Province of South Korea was divided into a regular grid of 10 million cells with 30m spacing and hourly temperature, humidity, wind, precipitation and solar irradiance were estimated for each grid cell by spatial interpolation of synoptic weather data. Topoclimatology models were used to accommodate effects of topography in a spatial interpolation procedure, including cold air drainage on nocturnal temperature and solar irradiance on daytime temperature. Satellite remote sensing data were used to classify the vegetation type of each grid cell, and corresponding spatial attributes including soil texture, canopy structure, and phenological features were identified. All data were fed into a standalone version of SiB2(Simple Biosphere Model 2) to simulate latent heat flux at each grid cell. A computer program was written for data management in the cell - based SiB2 operation such as extracting input data for SiB2 from grid matrices and recombining the output data back to the grid format. ET estimates at selected grid cells were validated against the actual measurement of latent heat fluxes by eddy covariance measurement. We applied this system to obtain the spatial ET of the study area on a continuous basis for the 2001-2003 period. The results showed a strong feasibility of using spatial - data driven land surface models for operational monitoring of regional ET.
Seo, Eunkyo;Lee, Myong-In;Jeong, Jee-Hoon;Kang, Hyun-Suk;Won, Duk-Jin
Atmosphere
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v.26
no.1
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pp.35-45
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2016
Initialization of the global seasonal forecast system is as much important as the quality of the embedded climate model for the climate prediction in sub-seasonal time scale. Recent studies have emphasized the important role of soil moisture initialization, suggesting a significant increase in the prediction skill particularly in the mid-latitude land area where the influence of sea surface temperature in the tropics is less crucial and the potential predictability is supplemented by land-atmosphere interaction. This study developed a new soil moisture initialization method applicable to the KMA operational seasonal forecasting system. The method includes first the long-term integration of the offline land surface model driven by observed atmospheric forcing and precipitation. This soil moisture reanalysis is given for the initial state in the ensemble seasonal forecasts through a simple anomaly initialization technique to avoid the simulation drift caused by the systematic model bias. To evaluate the impact of the soil moisture initialization, two sets of long-term, 10-member ensemble experiment runs have been conducted for 1996~2009. As a result, the soil moisture initialization improves the prediction skill of surface air temperature significantly at the zero to one month forecast lead (up to ~60 days forecast lead), although the skill increase in precipitation is less significant. This study suggests that improvements of the prediction in the sub-seasonal timescale require the improvement in the quality of initial data as well as the adequate treatment of the model systematic bias.
The impact of land and ocean initial condition on coupled general circulation model seasonal predictability is assessed in this study. The CGCM used here is Pusan National University Couple General Circulation Model (PNU CGCM). The seasonal predictability of the surface air temperature and ocean potential temperature for boreal winter are evaluated with 4 different experiments which are combinations of 2 types of land initial conditions (AMI and CMI) and 2 types of ocean initial conditions (DA and noDA). EXP1 is the experiment using climatological land initial condition and ocean initial condition to which the data assimilation technique is not applied. EXP2 is same with EXP1 but used ocean data assimilation applied ocean initial condition. EXP3 is same with EXP1 but AMIP-type land initial condition is used for this experiment. EXP4 is the experiment using the AMIP-type land initial condition and data assimilated ocean initial condition. By comparing these 4 experiments, it is revealed that the impact of data assimilated ocean initial is dominant compared to AMIP-type land initial condition for seasonal predictability of CGCM. The spatial and temporal patterns of EXP2 and EXP4 to which the data assimilation technique is applied were improved compared to the others (EXP1 and EXP3) in boreal winter 2m temperature and sea surface temperature prediction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.413-413
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2023
Wetlands are a critical component of the global carbon cycle and are essential in mitigating climate change. Accurately quantifying wetland carbon emissions is crucial for understanding and predicting the impact of wetlands on the global carbon budget. The uncertainty quantifying carbon in wetlands may comes from the ecosystem's hydrological, biochemical, and microbiological variability. The Community Land Model is a sophisticated and flexible land surface model that offers several configuration options such as energy and water fluxes, vegetation dynamics, and biogeochemical cycling, necessitating careful consideration for the alternative configurations before model implementation to develop a practical model framework. We conducted a systematic literature review, analyzing the alternatives, focusing on the carbon stock pools configurations and the parameters with significant sensitivity for carbon quantification in wetlands. In addition, we evaluated the feasibility and availability of in situ observation data necessary for validating the different alternatives. This analysis identified the most suitable option for our study site, the Binbong Wetland, in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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