In recent years, the urban thermal environment has become worse, such as days on which the temperature goes above $30^{\circ}C$, sultry nights and heat stroke increase, due to the changes in terrestrial cover such as concrete and asphalt and increased anthropogenic heat emission accompanied by artificial structure. The land use type is an important determinant to near-surface air temperature. Due to these reasons we need to understand and improve the urban thermal environment. In this study, the fifth-generation Pennsylvania State University-National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model(MMS) was applied to the metropolitan of Daegu area in order to investigate the influence of land cover changes and urban modifications increase of Albedo to the surface energy budget on the simulated near-surface air temperature and wind speed. The single urban category in existing 24-category U.S. Geological survey land cover classification used in MM5 was divided into 6 classes to account for heterogeneity of urban land cover. As a result of the numerical simulation intended for the metropolitan of Daegu assumed the increase of Albedo of roofs, buildings, or roads, the increase of Albedo (Cool scenario)can make decrease radiation effect of surface, so that it caused drops in ambient air temperature from 0.2 to 0.3 on the average during the daylight hours and smaller (or near-zero) decrease during the night. The Sensible heat flux and Wind velocity is decreased. Modeling studies suggest that increased surface albedo in urban area can reduce surface and air temperatures near the ground and affect related meteorological parameters such as winds, surface air temperature and sensible heat flux.
The objective of this study is to evaluate the applicability of Land Surface Model (LSM) for estimating the runoff on East Asia. Global geographical and weather data are used as input for the model and for the model verification, the simulated runoff results are compared with observed data from 34 global observation stations provided by Global Runoff Data Center (GRDC). K$\ddot{o}$ppen's climate zone is used to calculate the model parameter for ungaged basins. As a result, the simulated runoff shows good performance comparing with observed data in 17 basins assumed as ungaged basins. The Hydrologic components on East Asia area are estimated from the model and the continental water balance components are seasonally similar to each country. Also, it reveals that runoffs from southern China, Japan and Taiwan are much higher than those from mongolian and northern China.
The regulating and relaxing targets in the Land Use Regulation and Total Maximum Daily Loads are influenced by Land cover information. For the providing more accurate land information, this study attempted to generate an impervious surface map using KOMPSAT-2 image which a Korea manufactured high resolution satellite image. The classification progress of this study carried out by tasseled-cap spectral enhancement through each class extraction technique neither existing classification method. KOMPSAT-2 image of this study is enhanced by Soil Brightness Index(SBI), Green vegetation Index(GVI), None-Such wetness Index(NWI). Then ranges of extracted each index in enhanced image are determined. And then, Confidence Interval of classes was determined through the calculating Non-exceedance Probability. Spectral distributions of each class are changed according to changing of Control coefficient(${\alpha}$) at the calculated Non-exceedance Probability. Previously, Land cover classification map was generated based on established ranges of classes, and then, pervious and impervious surface was reclassified. Finally, impervious ratio of reclassified impervious surface map was calculated with blocks in the study area.
Park, Soo-Jin;Choi, So-Hee;Kang, Jung-Eun;Kim, Dong-Ju;Moon, Da-Som;Choi, Wonsik;Kim, Jae-Jin;Lee, Young-Gon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.32
no.6
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pp.603-616
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2016
In this study, the effects of differential heating by land-use types on flow and air temperature at an Seoul Automated Synoptic Observing Systems (ASOS) located at Songwol-dong, Jongno-gu, Seoul was analyzed. For this, a computation fluid dynamics (CFD) model was coupled to the local data assimilation and prediction system (LDAPS) for reflecting the local meteorological characteristics at the boundaries of the CFD model domain. Time variation of temperatures on solid surfaces was calculated using observation data at El-Oued, Algeria of which latitude is similar to that of the target area. Considering land-use type and shadow, surface temperatures were prescribed in the LDAPS-CFD coupled model. The LDAPS overestimated wind speeds and underestimated air temperature compared to the observations. However, a coupled LDAPS-CFD model relatively well reproduced the observed wind speeds and air temperature, considering complicated flows and surface temperatures in the urban area. In the morning when the easterly was dominant around the target area, both the LDAPS and coupled LDAPS-CFD model underestimated the observed temperatures at the Seoul ASOS. This is because the Kyunghee Palace located at the upwind region was composed of green area and its surface temperature was relatively low. However, in the afternoon when the southeasterly was dominant, the LDAPS still underestimated, on the while, the coupled LDAPS-CFD model well reproduced the observed temperatures at the Seoul ASOS by considering the building-surface heating.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.221-230
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2017
Demographic change was considered to be the most major driver of land use change although there were several interacting factors involved, especially in the developing countries. This paper presents an approach to predict the future land use change using a hybrid model. A hybrid model consisting of logistic regression model, Markov chain (MC), and cellular automata (CA) was designed to improve the performance of the standard logistic regression model. Experiment was conducted in Giao Thuy district, Nam Dinh Province, Vietnam. Demography and socio-economic variables dealing with urban sprawl were used to create a probability surface of spatio-temporal states of built-up land use for the years 2009, 2019, and 2029. The predicted land use maps for the years 2019 and 2029 show substantial urban development in the area, much of which are located in areas sensitive to source protections. It also showed that aquacultural land changes substantially in areas where are in the vicinity of estuary or near the sea dike. There was considerable variation between the communes; notably, communes with higher household density and higher proportion of people in working age have larger increases in aquacultural areas. The results of the analysis can provide valuable information for local planners and policy makers, assisting their efforts in constructing alternative sustainable urban development schemes and environmental management strategies.
Energy Balance Model (EBM) was used to experiment the distribution of surface equilibrium temperature which responds to external forcing associated with the surface characteristics. Surface equilibrium temperature is calculated as sum of incoming solar radiation and latitudinal transport is balanced with outgoing infrared radiation. To treat incoming solar radiation, the source of the earth energy, significantly for energy balance, the experiment for surface equilibrium temperature distribution was performed considering the energy balance with the latitudinal albedo change as well as land and sea distribution. In addition, linear albedo change experiment, arctic albedo 5%, 10%, 15% change experiments and the opposite albedo change experiments between arctic and mid-latitudes were performed using incoming solar radiation as an external forcing. Moreover, with and without ice-albedo feedback experiments were performed. Increasing of arctic albedo is blocked out the incoming solar radiation so that it induces decreasing of latitudinal heat transport. It is strengthened energy transport from low latitudes by keeping arctic low energy states. Therefore the temperature change in the mid-latitudes exhibits larger response than that of arctic due to the difference of transport. The land which has lower heat capacity than sea can be reach to equilibrium temperature shortly. Also land is more sensitive to temperature change with respects to albedo. Thus it induces the thermal difference between land and sea. As a result, the equilibrium temperature exhibits differently as the difference of albedo and heat capacity which are the one of surface characteristics. Surface equilibrium temperature decreases as albedo increase and the ratio of temperature change is large as heat capacity is small. The decreasing of surface equilibrium temperature with respects to increasing of linear albedo is accelerated by ice-albedo feedback. However local change of surface equilibrium temperature decreases non-linearly.
Near surface air temperature data which are one of the essential factors in hydrology, meteorology and climatology, have drawn a substantial amount of attention from various academic domains and societies. Meteorological observations, however, have high spatio-temporal constraints with the limits in the number and distribution over the earth surface. To overcome such limits, many studies have sought to estimate the near surface air temperature from satellite image data at a regional or continental scale with simple regression methods. Alternatively, we applied various Kriging methods such as ordinary Kriging, universal Kriging, Cokriging, Regression Kriging in search of an optimal estimation method based on near surface air temperature data observed from automatic weather stations (AWS) in South Korea throughout 2010 (365 days) and MODIS land surface temperature (LST) data (MOD11A1, 365 images). Due to high spatial heterogeneity, auxiliary data have been also analyzed such as land cover, DEM (digital elevation model) to consider factors that can affect near surface air temperature. Prior to the main estimation, we calculated root mean square error (RMSE) of temperature differences from the 365-days LST and AWS data by season and landcover. The results show that the coefficient of variation (CV) of RMSE by season is 0.86, but the equivalent value of CV by landcover is 0.00746. Seasonal differences between LST and AWS data were greater than that those by landcover. Seasonal RMSE was the lowest in winter (3.72). The results from a linear regression analysis for examining the relationship among AWS, LST, and auxiliary data show that the coefficient of determination was the highest in winter (0.818) but the lowest in summer (0.078), thereby indicating a significant level of seasonal variation. Based on these results, we utilized a variety of Kriging techniques to estimate the surface temperature. The results of cross-validation in each Kriging model show that the measure of model accuracy was 1.71, 1.71, 1.848, and 1.630 for universal Kriging, ordinary Kriging, cokriging, and regression Kriging, respectively. The estimates from regression Kriging thus proved to be the most accurate among the Kriging methods compared.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2003.11a
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pp.19-26
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2003
The dispersion of recycled particulates in the complex coastal terrain containing Kangnung city, Korea was investigated using a three-dimensional non-hydrostatic numerical model and lagrangian particle model (or random walk model). The results show that particulates at the surface of the city that float to the top of thermal internal boundary layer (TIBL) are then transported along the eastern slope of the mountains with the passage of sea breeze and nearly reach the top of the mountains. Those particulates then disperse eastward at this upper level over the coastal sea and finally spread out over the open sea. Total suspended particulate (TSP) concentration near the surface of Kangnung city is very low. At night, synoptic scale westerly winds intensify due to the combined effect of the synoptic scale wind and land breeze descending the eastern slope of the mountains toward the coast and further seaward. This increase in speed causes development of internal gravity waves and a hydraulic jump up to a height of about 1km above the surface over the city. Particulate matter near the top of the mountains also descends the eastern slope of the mountains during the day, reaching the central city area and merges near the surface inside the nocturnal surface inversion layer (NSIL) with a maximum ground level concentration of TSP occurring at 0300 LST. Some particulates were dispersed following the propagation area of internal gravity waves and others in the NSIL are transported eastward to the coastal sea surface, aided by the land breeze. The following morning, particulates dispersed over the coastal sea from the previous night, tend to return to the coastal city of Kangnung with the sea breeze, developing a recycling process and combine with emitted surface particulates during the morning. These processes result in much higher TSP concentration. In the late morning, those particulates float to the top of the TIBL by the intrusion of the sea breeze and the ground level TSP concentration in the city subsequently decreases.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.1
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pp.90-104
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2015
The purpose of this paper is to build a spatio-temporal evapotranspiration(ET) estimation model using Terra MODIS satellite image and by calibrating with the flux tower ET data from watershed. The fundamentals of spatial ET model, Surface Energy Balance Algorithm for Land(SEBAL) was adopted and modified to estimate the daily ET of Yongdam Dam watershed in South Korea. The daily Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, and Land Surface Temperature(LST) from MODIS and the ground measured wind speed and solar radiation data were prepared for 2 years(2012-2013). The SEBAL was calibrated with the forest ET measured by Deokyusan flux tower in the study watershed. Among the model parameters, the important parameters were surface albedo, NDVI and surface roughness in order for momentum transport during calculation of sensible heat flux. As a result of the final calibration, the monthly averaged albedo and NDVI were used because the daily values showed big deviation with unrealistic change. The determination coefficient($R^2$) between SEBAL and flux data was 0.45. The spatial ET reflected the geographical characteristics showing the ET of lowland areas was higher than the highland ET.
The surface hydrology of large land areas is susceptible to several preferred stable states with transitions between stable states induced by stochastic fluctuation. This comes about due to the close couping of land surface and atmospheric interaction. An interesting and important issue is the duration of residence in each mode. Mean transition times between the stable modes are analyzed for different model parameters or climatic types. In an example situation of this differential equation exhibits a bimodal probability distribution of soil moisture states. Uncertainty analysis regarding the model parameters is performed using a Monte-Carlo simulation method. The method developed in this research may reveal some important characteristics of soil moisture or precipitation over a large area, in particular, those relating to abrupt change in soil moisture or preciptation having extremely variable duration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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