Son, Young-Baek;Wang, Meng-Hua;Gardner, Wilford D.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.450-453
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2006
Hydrographic data including particulate organic carbon (POC) from the Northeastern Gulf of Mexico (NEGOM) study were used along with remotely sensed data obtained from NASA's Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) to develop POC algorithms to estimate POC concentration based on empirical and model-based principal component analysis (PCA) methods. In Case I and II waters empirical maximized simple ratio (MSR) and model-based PCA algorithms using full wavebands (blue, green and red wavelengths) provide more robust estimates of POC. The predicted POC concentrations matched well the spatial and seasonal distributions of POC measured in situ in the Gulf of Mexico. The ease in calculating the MSR algorithm compared to PCA analysis makes MSR the preferred algorithm for routine use. In order to determine the inter-annual variations of POC, MSR algorithms applied to calculate 100 monthly mean values of POC concentrations (September 1997-December 2005). The spatial and temporal variations of POC and sea surface temperature (SST) were analyzed with the empirical orthogonal function (EOF) method. POC estimates showed inter-annual variation in three different locations and may be affected by El $Ni{\tilde{n}}o/Southern$ Oscillation (ENSO) events.
Quantitative information on biomass and available nutrients are essential for developing sustainable forest management strategies to regulate atmospheric carbon. An attempt was made at Chilapatta Reserve Forest in Duars region of West Bengal to quantify its above and below ground carbon along with available "N", "P" and "K" in the soil. Stratified random nested quadrats were marked for soil, biomass and litter sampling. Indirect or non-destructive procedures were employed for biomass estimation. The amount of these available nutrients and organic carbon quantified in soil indicates that the forest soil is high in organic carbon and available "K" and medium in phosphorus and nitrogen. The biomass, soil carbon and total carbon (soil C+C in plant biomass) in the forest was 1,995.98, 75.83 and $973.65Mg\;ha^{-1}$. More than 90% of the carbon accumulated in the forest was contributed by the trees. The annual litter production of the forest was $5.37Mg\;ha^{-1}$. Carbon accumulation is intricately linked with site quality factors. The estimated biomass of $1,995.98Mg{\cdot}ha^{-1}$ clearly indicates this. The site quality factor i.e. tropical moist deciduous with optimum availability of soil nutrients, heavy precipitation, high mean monthly relative humidity and optimum temperature range supported luxuriant growth which was realized as higher biomass accumulation and hence higher carbon accumulated.
An year-long survey of chemical water quality for Lake Eui-am in Kang-won Province, Korea, was conducted from June 1970 to May 1971 to study the water quality and seasonal variations of productivities in relation to selected physical and chemical environmental factors. A monthly series of water samples were taken at the deepest basin of 18m depth of the lake. Water quality parameters determined were water temperature, Secchi disc reading(transparency), pH, O$\_$2/, CO$\_$2/, alkalinity, acidity, Cl, hardness, Ca, Mg, total residue, total ignitious residue, COD, BOD$\_$5/, nutrients, total-Fe, soluble Fe, Mn and Cu. On the whole, the results indicate that the chemical water quality of Lake Eui-am is high, and vary with season. The lake water is characterized that higher levels of dissolved oxygen(8.6 ml/L in mean of whole water) or percent saturation of dissolved oxygen(114%), and of nitrate nitrogen (523 $\mu\textrm{g}$/L). On the other hand, CO$\_$2/(9.6ppm), chlorides(3.5ppm), Ca(7.7ppm) Mg(2.2ppm), hardness(28.5ppm), silica(2.4ppm) and BOD$\_$5/(1.08ppm) are quite low. In terms of nutrient levels, the lake water exhibit slight signs of eutrophication. The high values for nitrate nitrogen, soluble iron and Cu of the lake water suggest that there are some imputs such as domestic and industrial discharges to the lake.
Two kinds of high resolution GCMs with the same spatial resolutions but with different schemes run by domestic and foreign agencies are used to clarify the usefulness and sensitivity of GCM for water resources applications for Korea. One is AMIP-II (Atmospheric Model Intercomparison Project-II) type GCM simulation results done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) and the other one is AMIP-I type GCM simulation results done by METRI (Korean Meteorological Research Institute). Observed mean areal precipitation, temperature, and discharge values on 7 major river basins were used for target variables. Monte Carlo simulation was used to establish the significance of the estimator values. Sensitivity analyses were done in accordance with the proposed ways. Through the various tests, discrimination condition is sensitive for the distribution of the data. Window size is sensitive for the data variation and the area of the basins. Discrimination abilities of each nodal value affects on the correct association. In addition to theses sensitivity analyses results, we also noticed some characteristics of each GCM. For Korean water resources, monthly and small window setting analyses are recommended using GCMs.
This study investigated the community structure and seasonal variation of the fish assemblages on Jangbong tidal flat, Incheon, Korea. Fish were collected monthly using a small otter trawl from November 1999 to January 2001. Thirty-six fish species were recorded, with a mean density of 185 individuals and biomass of 2,594.3 gWWt. The most abundant species by number were Johnius grypotus (23.7%), Acanthogobius hasta (17.8%), and Cynoglossus joyneri (10.7%), while the dominant species by catch weight were Acanthogobius hasta (21.2%), Sebastes schlegeli (16.2%), J. grypotus (14.0%), and C. joyneri (10.8%). Cluster analysis and non-metric multi-dimensional scaling (nMDS) were applied to assess the seasonal fluctuation in the fish assemblages. Based on the result of the cluster analysis and nMDS ordination, the faunal group could be divided into cold- and warm-water specialist groups. The cold-water specialists included A. hasta, Acanthogobius luridus, Triaenopogon barbatus, Tridentiger trigonocephalus, and Liza haematocheila. The warm-water specialists were J. grypotus, C. joyneri, S. schlegeli, and Hexagrammos otakii. In conclusion, the community structure showed a distinct seasonal trend, which seemed to be related to the seasonal fluctuations in water temperature.
The potential impacts of climate change on heating and cooling energy demand were investigated by means of transient building energy simulations and hourly weather data scenarios for Inchon. Future trends for the 21 st century was assessed based oil climate change scenarios with 7 global climate models(GCMs), We constructed hourly weather data from monthly temperatures and total incident solar radiation ($W/m^2$) and then simulated heating and cooling load by Trnsys 16 for Inchon. For 2004-2080, the selected scenarios made by IPCC foresaw a $3.7-5.8^{\circ}C$rise in mean annual air temperature. In 2004-2080, the annual cooling load for a apartment with internal heat gains increased by 75-165% while the heating load fell by 52-71%. Our analysis showed widely varying shifts in future energy demand depending on the season. Heating costs will significantly decrease whereas more expensive electrical energy will be needed of air conditioning during the summer.
The present study was conducted to quantify wood and leaf litter decomposition and nutrient release of a dominant tree species, Tectona grandis Linn. F. in a tropical dry deciduous forest of Rajasthan, Western India. The mean relative decomposition rate was maximum in the wet summer and minimum during dry summer. Rainfall and its associated variables exhibited greater control over litter decomposition than temperature. The concentrations of N and P increased in decomposing litter with increasing retrieval days. Mass loss was negatively correlated with N and P concentrations. The monthly weight loss was significantly correlated (P < 0.05) with soil moisture and rainfall in both wood and leaf litter. Tectona grandis was found to be most suitable tree species for plantation programmes in dry tropical regions as it has high litter deposition and decomposition rates and thus it has advantages in degraded soil restoration and sustainable land management.
본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.
Spatio-temporal distribution of dinoflagellate cysts was monthly investigated at 6 stations in Gamak Bay, the southern Korea from April 2000 to April 2001. A total of 37 species of dinoflagellate cysts belonging to 22 genera were identified. The temporal changes of species number fluctuated with an annual mean of 8 species, 1 species at Stn. 6 in July in the middle Gamak Bay and 17 species at Stn. 2 in June southern Gamak Bay, but 11 to 20 species occurred in the northwestern Gamak Bay all the year round. The major species were Brigantedinium cariacoense, Brigantedinium simpler, Brigantedinium spp., Protoperidinium americanum, Quinquecusphix concretum, Selenopemphix quanta, Scrippsiella trochoidea, Spiniferites bulloideus, Spiniferites spp., Stelladinium reidii, Votadinium carvum, and Polykrikos sp. of kofoidii. The dominant species of dinoflagellate cysts was not evident in the over-all study areas, but in the northwestern Gamak Bay Brigantedinium spp. and Protoperidinium americanum were dominant $(50.4-76.0\%)$ during the study periods. Abundance of dinoflagellate cysts on the surface sediment in the Gamak Bay ranged from 21 cysts/g dry at Stn. 6 in July to 4,322 cysts/g dry at Stn. 4 in August with an annual mean of 688 cysts/g dry. Especially, the highest value occurred in the northwestern Gamak Bay. Heterotrophic species was more abundant than autotrophic species on the surface sediment. In particular, the former occurred in $75-94\%$ in the northwestern Gamak Bay throughout the year. The northwestern area was very different from other area in species number, dominant species and abundance of dinoflagellate cysts. It is mainly due to water stagnation and eutrophication in the area. And the seasonal abundance of dinoflagellate cysts in Gamak Bay was inversly related to water temperature.
It is now generally known that dynamical climate modeling outputs include systematic biases in reproducing the properties of atmospheric variables such as, preciptation and temerature. There is thus, general consensus among the researchers about the need of bias-correction process prior to using climate model results especially for hydrologic applications. Among the number of bias-correction methods, distribution (e.g., cumulative distribution fuction, CDF) mapping based approach has been evaluated as one of the skillful techniques. This study investigates the uncertainty of using various CDF mapping-based methods for bias-correciton in assessing regional climate change Impacts. Two different dynamicailly-downscaled Global Circulation Model results (CCSM and GFDL under ARES4 A2 scenario) using Regional Spectial Model for retrospective peiod (1969-2000) and future period (2039-2069) were collected over the west central Florida. Total 12 possible methods (i.e., 3 for developing distribution by each of 4 for estimating biases in future projections) were examined and the variations among the results using different methods were evaluated in various ways. The results for daily temperature showed that while mean and standard deviation of Tmax and Tmin has relatively small variation among the bias-correction methods, monthly maximum values showed as significant variation (~2'C) as the mean differences between the retrospective simulations and future projections. The accuracy of raw preciptiation predictions was much worse than temerature and bias-corrected results appreared to be more significantly influenced by the methodologies. Furthermore the uncertainty of bias-correction was found to be relevant to the performance of climate model (i.e., CCSM results which showed relatively worse accuracy showed larger variation among the bias-correction methods). Concludingly bias-correction methodology is an important sourse of uncertainty among other processes that may be required for cliamte change impact assessment. This study underscores the need to carefully select a bias-correction method and that the approach for any given analysis should depend on the research question being asked.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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