Hai Van Dang;Suchan Joo;Junhyeok Lim;Jinhwan Hur;Sungwon Shin
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.38
no.2
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pp.64-73
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2024
Oil spills pose significant threats to marine ecosystems, human health, socioeconomic aspects, and coastal communities. Accurate real-time predictions of oil slick transport along coastlines are paramount for quick preparedness and response efforts. This study used an open-source OpenOil numerical model to simulate the fate and trajectories of oil slicks released during the 2007 Hebei Spirit accident along the Korean coasts. Six combinations of input parameters, derived from a five-day met-ocean dataset incorporating various hydrodynamic, meteorological, and wave models, were investigated to determine the input variables that lead to the most reasonable results. The predictive performance of each combination was evaluated quantitatively by comparing the dimensions and matching rates between the simulated and observed oil slicks extracted from synthetic aperture radar (SAR) data on the ocean surface. The results show that the combination incorporating the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) for hydrodynamic parameters exhibited more substantial agreement with the observed spill areas than Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), yielding up to 88% and 53% similarity, respectively, during a more than four-day oil transportation near Taean coasts. This study underscores the importance of integrating high-resolution met-ocean models into oil spill modeling efforts to enhance the predictive accuracy regarding oil spill dynamics and weathering processes.
This study explores the use of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR), processed through Google Earth Engine (GEE), to monitor changes in the areas of Antarctic ice shelves. Focusing on the Campbell Glacier Tongue (CGT) and Drygalski Ice Tongue (DIT),the research utilizes GEE's cloud computing capabilities to handle and analyze large datasets. The study employs Otsu's method for image binarization to distinguish ice shelves from the ocean and mitigates detection errors by averaging monthly images and extracting main regions. Results indicate that the CGT area decreased by approximately 26% from January 2016 to January 2024, primarily due to calving events,while DIT showed a slight increase overall,with notable reduction in recent years. Validation against Sentinel-2 optical images demonstrates high accuracy,underscoring the effectiveness of SAR and GEE for continuous, long-term monitoring of Antarctic ice shelves.
Jeong Soo Park;Seung Jin Joo;Jaseok Lee;Dongmin Seo;Hyun Seok Kim;Jihyeon Jeon;Chung Weon Yun;Jeong Eun Lee;Sei-Woong Choi;Jae-Young Lee
Journal of Ecology and Environment
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v.47
no.4
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pp.264-271
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2023
Environmental crises caused by climate change and human-induced disturbances have become urgent challenges to the sustainability of human beings. These issues can be addressed based on a data-driven understanding and forecasting of ecosystem responses to environmental changes. In this study, we introduce a long-term ecological monitoring system in Korean Long-Term Ecological Research (KLTER), and a plan for the Korean Ecological Observatory Network (KEON). KLTER has been conducted since 2004 and has yielded valuable scientific results. However, the KLTER approach has limitations in data integration and coordinated observations. To overcome these limitations, we developed a KEON plan focused on multidisciplinary monitoring of the physiochemical, meteorological, and biological components of ecosystems to deepen process-based understanding of ecosystem functions and detect changes. KEON aims to answer nationwide and long-term ecological questions by using a standardized monitoring approach. We are preparing three types of observatories: two supersites depending on the climate-vegetation zones, three local sites depending on the ecosystem types, and two mobile deployment platforms to act on urgent ecological issues. The main observation topics were species diversity, population dynamics, biogeochemistry (carbon, methane, and water cycles), phenology, and remote sensing. We believe that KEON can address environmental challenges and play an important role in ecological observations through partnerships with international observatories.
Accurate numerical modeling of clouds and precipitation is essential for weather forecasting and climate change research. While size-resolved (bin) cloud microphysics models predict particle size distributions without imposing shapes, results are subject to artificial size distribution broadening owing to numerical diffusion associated with various processes. Whereas Part I of this study addressed collision-coalescence, here we investigate numerical diffusion that occurs in solving condensation and evaporation. In a parcel model framework, all of the numerical schemes examined converge to one solution of condensation and evaporation as the mass grid is refined, and the advection-based schemes are recommended over the reassigning schemes. Including Eulerian vertical advection in a column limits the convergence to some extent, but that limitation occurs at a sufficiently fine mass grid, and the number of iterations in solving vertical advection should be minimized to reduce numerical diffusion. Insubstantial numerical diffusion in solving condensation can be amplified if collision-coalescence is also active, which in turn can be substantially diminished if turbulence effects on collision are incorporated. Large-eddy simulations of a drizzling stratocumulus field reveal that changes in moments of Doppler spectra obtained using different mass grids are consistent with those obtained from the simplified framework, and that spectral moments obtained using a mass grid designed to effectively reduce numerical diffusion are generally closer to observations. Notable differences between the simulations and observations still exist, and our results suggest a need to consider whether factors other than numerical diffusion in the fundamental process schemes employed can cause such differences.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.3
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pp.293-301
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2005
In case of the roads that pass the mountain area, the cut sections or the tunnels are constructed. And In winter season it appears sunshine few in the specific segment, the shade is continued last and the freezing sections occur. So, the attention is necessary in traffic safety. This study was to evaluate the influence of sunshine and surface freezing sections expected in route plans of roads using GIS and makes alternative ideas in road stability security. After selecting 29 km sections of Donghae highway and creating a 3 dimensional terrain surface through the digital conversion of design plan data, it reflects the road alignment data of the same coordinates and a 3 dimensional road modeling is created. It set shadow time of road surface for the solar trace in the winter solstice in 20 minute interval. Shade areas are displayed and inputed in polygon data by manual vertorizing. Graphic and attribute data of this shade section is constructed in geodatabase of ArcCatalog. And it extracted the freezing section using intersect fuction of the GIS spatial analysis. By analyzing the winter meteorological data of temperature, rainfall, snowfall, humidity, and etc. and grasping dangerous freezing section of the road surface effectively, it will be able to make alternative ideas of the preliminary stability evaluation reflected in basic design.
Kim, Si-Nae;Jun, Sang-Min;Lee, Hyun-Ji;Hwang, Soon-Ho;Choi, Soon-Kun;Kang, Moon-Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.4
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pp.33-43
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2020
In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.
We studied basic ideas of a network based Gravity/Magnetic data processing server/client system which provides functions of data processing, forward modeling, inversion and data process on Data Base. This Java technology was used to provide facilities, socket communication and JDBC(Java Database Connectivity) technology to produce an effective and practical client application. The server computers are linked by network to process the MPI parallelized computing. This can provide useful devices of the geophysical process and modeling that usually require massive computing performance and time. Since this system can be accessed by lots of users, it can provides the consistent and confident results through the verified processing programs. This system also makes it possible to get results and outputs through internet when their local machines are connected to the network. It can help many users who want to omit the jobs of system administration and to process data during their field works.
Pollutant load to Yongdam Reservoir considering rainfall effect is estimated using data collected during dry and wet days between Dec 1998 and Oct. 1999. Limit of significant rainfall was assumed to be as 10 mm/day and numbers of days of significant rainfall for each month were counted using 10 years of meteorological data of the study area. Water quality input concentrations were estimated by taking weighted averages of concentrations in dry and wet days in each month. The resulting concentrations were used as inputs for water quality modeling of Yongdam Reservoir. When rainfall effect was included average reservoir concentrations of BOD, TN and TP were increased by 70%, 5% and 27%, respectively Considering the fact that Korea is under the significant influence of monsoon effect during the summer, it should be important to include rainfall effect in estimating pollutant input to receiving waters. This method is expected to increase reliability of annual water quality modeling results by providing realistic input data.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.38
no.5
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pp.12-20
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2010
The purpose of this study is to evaluate human thermal comfort by spatial structure and to explore solutions to improve the thermal environment of a small urban space. The study site was Korea University campus. Thermal conditions were measured to evaluate the quality of the thermal environment in each type of space within the study site. Micrometeorology measurements, analysis of space characteristics for using fish-eye lens photography, and thermal comfort modeling through the use of collected meteorological data, such as temperature and humidity, were performed. Results showed that the level of thermal comfort for humans differs depending on the types of space within the study site. Thermal comfort is better in open spaces than enclosed in the aspect of radiative mean temperature, Predicted Mean Vote(PMV), and Physiologically Equivalent Temperature(PET). This fact is probably due to shadows or buildings or trees that may block solar radiation. Thus, it is necessary to consider the spatial arrangements of buildings and trees to enhance openness and ventilation in the space. Paving materials and exterior building materials should also be selected to lower the radiant temperature. Given these results, a quantitative evaluation on human thermal comfort could propose a way to plan user comfortable small urban spaces. Study methods used and results provided in the study can promote a better way for urban space planning direction to improve environmental quality.
Objectives: Using atmospheric dispersion representative models (AERMOD and CALPUFF), the emissions characteristics of each model were compared and analyzed in ready-mixed concrete manufacturing facilities that generate a large amount of particulate matter (PM-10, PM-2.5). Methods: The target facilities were the ready-mixed concrete manufacturing facilities (Siheung RMC, Goyang RMC, Ganggin RMC) and modeling for each facility was performed by dividing it into construction and operation times. The predicted points for each target facility were selected as 8-12ea (Siheung RMC 10, Goyang RMC 8, and Gangjin RMC 12ea) based on an area within a two-kilometer radius of each project district. The terrain input data was SRTM-3 (January-December 2019). The meteorological input data was divided into surface weather and upper layer weather data, and weather data near the same facility as the target facility was used. The predicted results were presented as a 24-hour average concentration and an annual average concentration. Results: First, overall, CALPUFF showed a tendency to predict higher concentrations than AERMOD. Second, there was almost no difference in the concentration between the two models in non-complex terrain such as in mountainous areas, but in complex terrain, CALPUFF predicted higher concentrations than AERMOD. This is believed to be because CALPUFF better reflected topographic characteristics. Third, both CALPUFF and AERMOD predicted lower concentrations during operation (85.2-99.7%) than during construction, and annual average concentrations (76.4-99.9%) lower than those at 24 hours. Fourth, in the ready-mixed concrete manufacturing facility, PM-10 concentration (about 40 ㎍/m3) was predicted to be higher than PM-2.5 (about 24 ㎍/m3). Conclusions: In complex terrain such as mountainous areas, CALPUFF predicted higher concentrations than AERMOD, which is thought to be because CALPUFF better reflected topographic characteristics. In the future, it is recommended that CALPUFF be used in complex terrain and AERMOD be used in other areas to save modeling time. In a ready-mixed concrete facility, PM-10, which has a relatively large particle size, is generated more than PM-2.5 due to the raw materials used and manufacturing characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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