The technique of Brightness Temperature Difference (BTD) between 11 and $12{\mu}m$ separates yellow sand dust from clouds according to the difference in absorptive characteristics between the channels. However, this method causes consistent false alarms in many cases, especially over the desert. In order to reduce these false alarms, we should eliminate the background noise originated from surface. We adopted the Background BTD (BBTD), which stands for surface characteristics on clear sky condition without any dust or cloud. We took an average of brightness temperatures of 11 and $12{\mu}m$ channels during the previous 15 days from a target date and then calculated BTD of averaged ones to obtain decontaminated pixels from dust. After defining the BBTD, we subtracted this index from BTD for the Yellow Sand Index (YSI). In the previous study, this method was already verified using the geostationary satellite, MTSAT. In this study, we applied this to the polar orbiting satellite, MODIS, to detect yellow sand dust over Northeast Asia. Products of yellow sand dust from OMI and MTSAT were used to verify MODIS YSI. The coefficient of determination between MODIS YSI and MTSAT YSI was 0.61, and MODIS YSI and OMI AI was also 0.61. As a result of comparing two products, significantly enhanced signals of dust aerosols were detected by removing the false alarms over the desert. Furthermore, the discontinuity between land and ocean on BTD was removed. This was even effective on the case of fall. This study illustrates that the proposed algorithm can provide the reliable distribution of dust aerosols over the desert even at night.
The purpose of this study is to investigate climatological variations from the sea surface temperature (SST), chlorophyll-a concentration (Chl-a), and phytoplankton size class (PSC), using NOAA AVHRR, SeaWiFS, and MODIS data in the South Sea of Korea (SSK) and East China Sea (ECS). 26-year monthly SST and 13-year monthly Chl-a and PSC data, separated by whole and nine-different areas, were used to understand seasonal and inter-annual variations. SST and Chl-a clearly showed seasonal variations: higher SST and Chl-a were observed during the summer and spring, and lower values occurred during the winter and summer. The annual and monthly SST over 26 years increased by $0.2{\sim}1.0^{\circ}C$. The annual and monthly Chl-a concentration over 13 years decreased by $0.2{\sim}1.1mg/m^3$. To determine more detailed spatial and temporal variations, we used the combined data with monthly SST, Chl-a, and PSC. Between 1998 and 2010, the inter-annual trend of Chl-a decreased, with decreasing micro- and nano-size plankton, and increasing pico-size plankton. In regional analysis, the west region of the study area was spatially and temporally correlated with the area dominated by decreasing micro-size plankton; while the east region was less sensitive to coastal and land effects, and was dominated by increasing pico-size plankton. This phenomenon is better related to one or more forcing factors: the increased stratification of ocean driven by changes occurring in spatial variations of the SST caused limited contributions of nutrients and changed marine ecosystems in the study area.
;The Kwinana Shoreline Fumigation Experiment(KSFE) took place in Fremantle, WA, Australia between 23 January and 8 February, 1995. All measurement systems performed to expectation. The CSIRO DAR(Division of Atmospheric Research) LIDAR measured plume sections from near the Kwinana Power Station(KPS) stacks to up to about 5 km downstream. It also measured boundary layer aerosols and the structure of the boundary layer on some occasions. Both stages A and C of KPS were used as tracers at different times. Radiosonde and double theodolite sounding systems measured temperature, humidity, air pressure and wind structure at the coast(Woodman Point) and at the inland(ALCOA residue dump) site at intervals of roughly two hours. These were supplemented by mid afternoon soundings(radiosonde and single theodolite) by Department of Environmental Protection(DEP) at Swanbourne. The Flinders aircraft measured wind, turbulence and temperature structure of the atmospheric boundary layer, concentrations of $C0_2,\;0_3,\;S0_2\;and\;NO_x$ in the smoke plumes and surface radiation over both land and sea. CSIRO DCET(Division of Coal and Energy Technology) vehicle successfully interceptde many smoke plumes and using a range of tracers will be able to identify the various sources much of the time. Routine data from the DEP and Kwinana Industrial Council(KIC) air quality monitoring networks were also automatically logged. Murdoch University measured surface heat flux at Hope Valldy monitoring station and also at Wattleup monitoring station for the last five days. The heart of the LIDAR system is a Neodymium-doped Yttrium-aluminumgarnet(Nd:Y AG) laser operating at a fundamental wavelength of 1064 nm, with harmonics fo 532 nm and 355 nm. A small fraction of the laser beam is scattered back to the LIDAR, collected by a telescope and detedted by a photomultiplier tube. The intensity of the signal as a function of time is a measure of the particle concentration as a function of distance along the line of the laser shot. The results of nine days special field observations are summarized in detail.etail.
During the post green revolution era, wheat and rice were the main crops of concern to cater the food security issues of Pakistan. The use of semi dwarf high yielding varieties along with extensive use of fertilizers and surface and ground water lead to substantial increase in crop production. However, the higher crop productivity came at the cost of over exploitation of the precious land and water resources, which ultimately has resulted in the dwindling production rates, loss of soil fertility, and qualitative and quantitative deterioration of both surface and ground water bodies. Recently, during the past two decades, severe climate changes are further pushing the Pakistan's wheat-rice system towards its limits. This necessitates a careful analysis of the current crop water requirements and water footprints (both green and blue) to project the future trends under the most likely climate change phenomenon. This was done by using the FAO developed CROPWAT model v 8.0, coupled with the statistically-downscaled climate projections from the 8 Global Circulation Models (GCMs), for the two future time slices, 2030s (2021-2050) and 2060s (2051-2080), under the two Representative Concentration Pathways (RCPs): 4.5 and 8.5. The wheat-rice production system of Punjab, Pakistan was considered as a case study in exploration of how the changing climate might influence the crop water requirements and water footprints of the two major crops. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop water requirements and water footprints, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands originating from the accelerated evapotranspiration rates. A probable increase in rainfall as envisaged by some GCMs may partly alleviate the adverse impacts of the temperature rise but the higher uncertainties associated with the predicated rainfall patterns is worth considering before reaching a final conclusion. The total water footprints were continuously increasing implying that future climate would profoundly influence the crop evapotranspiration demands. The results highlighted the significance of the irrigation water availability in order to sustain and improve the wheat-rice production system of Punjab, Pakistan.
This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machine learning technique. Using the 3 years (2015~2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily Land Surface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (Rural Development Administration) 10 cm~30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For daily analysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observation data, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average, the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physical property for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.
In this study, the Slab Ocean Model (SOM) is coupled with an Atmospheric General Circulation Model (AGCM) which developed in University of Kangnung based on the land surface model of Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS). The purposes of this study are to understand radiative role of clouds considering of the atmospheric feedback, and to compare the Clouds Radiative Forcing (CRF) come from the analyses using the clear-cloud sky method and CGCM. The new CGCM was integrated by using two sets of the clouds with radiative role (EXP-A) and without radiative role (EXP-B). Clouds in this two cases show the negative effect $-26.0\;Wm^{-2}$ of difference of radiation budget at top of atmosphere (TOA). The annual global means radiation budget of this simulation at TOA is larger than the estimations ($-17.0 Wm^{-2}$) came from Earth Radiation Budget Experiment (ERBE). The work showed the surface negative effect with $-18.6 Wm^{-2}$ in the two different simulations of CRF. Otherwise, sensible heat flux in the simulation shows a great contribution with positive forcing of $+24.4 Wm^{-2}$. It is found that cooling effect to the surface temperature due to radiative role of clouds is about $7.5^{\circ}C$. From this study it could make an accurate of the different CRF estimation considering either feedback of EXP-B or not EXP-A under clear-sky and cloud-sky conditions respectively at TOA. This result clearly shows its difference of CRF $-11.1 Wm^{-2}$.
현대의 도시는 살아있는 생명체처럼 매일 변화를 거듭하고 있다. 이전과 달리 집중된 공간에서 짧은 시간동안 일어난 공간의 변화는 도시환경을 악화시켜 환경문제를 유발하였다. 특히 지표면 및 토지이용의 변화 등으로 발생된 도시열섬현상은 도시민의 건강과 경제적인 손실 등 사회문제로 대두되고 있다. 이러한 도시열섬현상을 해결하기 위한 도시계획적 접근방법의 하나가 녹지네트워크의 도입이다. 본 연구에서는 대구광역시 중구와 남구를 사례대상지로 선정하여 도시열섬현상 분석, 토지피복분류, 녹지네트워크 연계가능성 분석, 바람길 분석을 통하여 녹지네트워크 구축을 제안하였다. 연구결과 남쪽의 앞산 및 산지지역을 녹지네트워크의 핵, 두류공원 및 달성공원 등 남구 2개 지역과 중구의 6개 지역의 근린공원을 거점으로 하고 학교부지와 공원시설 등을 포함하는 지역을 거점 가능지역으로 설정하여 대상지역의 광역 및 세부 그린네트워크 구축을 제안하였다. 특히 앞산과 연결되는 캠프워커는 핵과 연결되고 있는 거점지역으로서 향후 미군부대 이전 후에 반드시 보전되어야 할 지역으로서 판단된다. 또한 녹지네트워크를 통해 바람길을 확보하기 위하여 중구의 수성교 인근과 남구의 캠프워커지역을 바람통로확보지구를 설정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
지형적인 형태와 지표면의 물리적인 특성은 기상장 뿐 만 아니라 대기질 수치 모델링에서도 가장 중요한 입력변수가 된다. 대부분 복잡지형에서 일어나는 국지적인 기상의 일변동들이 지형적인 불균일성에 의해 지배되기도 한다. 이러한 지형적인 특징들은 열적으로 유도된 대기흐름에 영향을 일으키며 직접적으로는 풍계의 변화를 가져오거나 지표면 가열 온도 자체에서의 중요한 변화를 가져와 간접적으로 영향을 주기도 한다. 복잡지형에서 이러한 변화양상들은 지형적인 특징 즉, 지형적 경사와 성질에 의한 태양복사 에너지의 불균등한 분배에 기인한다. 그러므로 기상장 묘사가 어려운 복잡지형에서는 관측값에 더 가까운 정확한 바람장을 예측하기 위해 상세한 지형 정보와 지표면 자료가 중요하게 된다. 본 연구에서는 상세한 지표면과 지형자료를 지표 경계자료로 활용한 MM5-A2C 모델을 이용하여 복잡한 지형적 조건을 가진 산지지역에서의 바람장 수치모의를 하고자 한다. MM5-A2C에 의해 유도된 기상장은 국지규모의 산지주변에서의 지형강제력에 의한 기상장 해석을 정밀하게 예측하여 모델 내의 지형적 조건이 미치는 영향에 대해 직접적인 영향을 주고 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 위성영상 자료를 활용한 정규식생지수 및 지표면온도 변화분석과 현장조사를 통해 대구 신서혁신도시가 환경친화적 개발이 이루어졌는가를 검토하는데 목적이 있다. 분석방법으로는 Landsat 위성영상을 활용하여 개발이전(2008년)과 개발이후(2018년)의 정규식생지수와 지표면온도의 변화 값을 도출하였다. 이와 함께 정규식생지수와 지표면온도의 변화가 두드러진 지역을 추출하여 현장조사를 실시함으로써 해당지역의 도시계획적 특징이 어떠한지를 확인하고자 하였다. 연구의 분석결과는 다음과 같다. 우선, 신서혁신도시의 개발로 인해 평균적으로 정규식생지수는 0.07 감소하였고, 지표면온도는 $0.85^{\circ}C$ 증가하였다. 둘째, 정규식생지수가 감소하고 지표면온도가 증가한 구역은 불투성의 재료를 활용한 기반시설이 집중적으로 건설된 곳이었다. 반대로 정규식생지수는 증가하고 지표면온도가 감소한 구역은 생태블럭 주차장, 옥상녹화, 투수성이 높은 보도 포장 등의 설계적 기법을 활용한 곳이었다. 셋째, 지구단위계획 시행지침의 적용 수준을 검토한 결과, 정규식생지수가 증가하고 표준화된 지표면온도가 감소한 구역에서 해당 지침에서 제시한 친환경계획 사항들이 비교적 잘 적용된 것을 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 향후 도시개발사업을 시행할 시에 친환경 도시계획에 대한 방안을 제시할 수 있을 것이다.
Background: Large-scale land-use change is being caused by various socioeconomic problems. Land-use change is necessarily accompanied by changes in the regional carbon balance in terrestrial ecosystems and affects climate change. Therefore, it is crucial to understand the correlation between environmental factors altered by land-use change and the carbon balance. To address this issue, we studied the characteristics of soil carbon flux and soil moisture content related to rainfall events in mountain pastures converted from deciduous forest in Korea. Results: The average soil moisture contents (SMC) during the study period were 23.1% in the soil respiration (SR) plot and 25.2% in the heterotrophic respiration (HR) plot. The average SMC was increased to 2.1 and 1.1% in the SR and HR plots after rainfall events, respectively. In addition, saturated water content was 29.36% in this grassland. The soil water content was saturated under the consistent rainfall of more than $5mm\;h^{-1}$ rather than short-term heavy rainfall event. The average SR was increased to 28.4% after a rainfall event, but the average HR was decreased to 70. 1%. The correlation between soil carbon flux rates and rainfall was lower than other environmental factors. The correlation between SMC and soil carbon flux rates was low. However, HR exhibited a tendency to be decreased when SMC was 24.5%. In addition, the correlation between soil temperature and respiration rate was significant. Conclusions: In a mountain pasture ecosystem, rainfall induced the important change of soil moisture content related to respiration in soil. SR and HR were very sensitive to change of SMC in soil surface layer about 0-10-cm depth. SR was increased by elevation of SMC due to a rainfall event, and the result was assumed from maintaining moderate soil moisture content for respiration in microorganism and plant root. However, HR was decreased in long-time saturated condition of soil moisture content. Root has obviously contributed to high respiration in heavy rainfall, but it was affected to quick depression in respiration under low rainfall. The difference of SMC due to rainfall event was causative of a highly fluctuated soil respiration rate in the same soil temperature condition. Therefore, rainfall factor or SMC are to be considered in predicting the soil carbon flux of grassland ecosystems for future climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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