The Amazon River basin is one of the largest basins in the world, and its ecosystem is vital for biodiversity, hydrology, and climate regulation. Thus, understanding the hydrometeorological process is essential to the maintenance of the Amazon River basin. However, it is still tricky to monitor the Amazon River basin because of its size and the low density of the monitoring gauge network. To solve those issues, remote sensing products have been largely used. Yet, those products have some limitations. Therefore, this study aims to do bias corrections to improve the accuracy of Satellite Precipitation Products (SPPs) in the Amazon River basin. We use 331 rainfall stations for the observed data and two daily satellite precipitation gridded datasets (CHIRPS, TRMM). Due to the limitation of the observed data, the period of analysis was set from 1st January 1990 to 31st December 2010. The observed data were interpolated to have the same resolution as the SPPs data using the IDW method. For bias correction, we use convolution neural networks (CNN) combined with an autoencoder architecture (ConvAE). To evaluate the bias correction performance, we used some statistical indicators such as NSE, RMSE, and MAD. Hence, those results can increase the quality of precipitation data in the Amazon River basin, improving its monitoring and management.
Using the Kalman filtering technique, we propose a novel method for estimating the missing video frames to monitor the activities inside the control room of a nuclear power plant (NPP). The purpose of this study is to reinforce the existing security and safety procedures in the control room of an NPP. The NPP control room serves as the nervous system of the plant, with instrumentation and control systems used to monitor and control critical plant parameters. Because the safety and security of the NPP control room are critical, it must be monitored closely by security cameras in order to assess and reduce the onset of any incidents and accidents that could adversely impact the safety of the NPP. However, for a variety of technical and administrative reasons, continuous monitoring may be interrupted. Because of the interruption, one or more frames of the video may be distorted or missing, making it difficult to identify the activity during this time period. This could endanger overall safety. The demonstrated Kalman filter model estimates the value of the missing frame pixel-by-pixel using information from the frame that occurred in the video sequence before it and the frame that will occur in the video sequence after it. The results of the experiment provide evidence of the effectiveness of the algorithm.
Beside that the fish species and their sub-populations are highly important as a keystone species in the coastal and marine ecosystem, there are very few studies on their presence, distribution and temporal variations within and around the lagoon ecosystems in Albania. This paper provides an updated review on the life cycle, fishery, exploitation state and management of the main species that are subject of commercial fishing in the Karavasta lagoon, southeastern Adriatic coast of Albania. Due to the fact that lagoons represent a continuum between continental and marine aquatic ecosystems they play a crucial role in species life cycles. Further on in the circumstances of rapid utilizations and environmental changes, anomalies in salinity and temperatures, accelerated anthropogenic influences their rate of vulnerability is highly increased. Following the requirements of the Water Framework Directive, transitional water, coastal lagoons and estuaries there is a need for urgent monitoring and management approaches. The commercial species include: European eel (Anguilla anguilla), species of Family Mugilidae (Mugil cephalus, Liza ramada, Liza salienes and Chelon labrosus), Seabream (Sparus aurata), Seabass (Dincentrarchus labrax), etc. Fish productivity is oscillating from maximum value of 61.95 kg/ha is recorded in period of 1975-80 and lower value of 31 kg/ha in year 2020. Our study highlights importance of fish and fishery long-term monitoring, and contributes to understand the driving factors in productivity, migration patterns and species ecology in the vital coastal ecosystems.
마이크로 컴퓨터 계측 및 제어 시스템을 설계 제작하여 프로그램에 의해 온도 및 무게를 자동(自動) 측정(測定)하고 on-off작동(作動)에 의한 온도 제어와 D/A변환기(變換機)를 부착(附着)한 접속장치(接續裝置)로 풍량을 필요에 따라 자동 제어할 수 있었다. 건조 실험에 관여하는 변수들의 기록과 분석을 컴퓨터화 함으로써 수분감량(水分減量)을 일일이 칭칭량법(稱量法)으로 측정하 는번거로움과 시간을 절약할 수 있었다. 더욱이 계측(計側) 과정에서 건조계(乾燥系)를 전혀 흐트려뜨리지 않게 함으로써 건조가 완료될 때까지 건조환경을 그대로 유지할 수 있었고 자료의 채취시간도 프로그램을 통하여 임의(任意)로 설정하여 조절(調節)할 수 있어 건조실험을 완전 자동화할 수 있었다. 또한 건조 진행중에 software적으로 풍속을 변화시켜 건조를 행한 결과 건조 초기에는 풍속이 건조속도에 크게 영향을 미치나 건조 말기에는 영향이 적었다.
The study was conducted to correlate the periparturient immune status in terms of neutrophil functions and cytokine expression in peripheral blood mononuclear cell culture with impending postpartum reproductive disorders in buffaloes. Forty pregnant buffaloes were observed for occurrence of postpartum reproductive disorders (PRD), i.e., metritis, endometritis and delayed uterine involution etc., during one week prepartum to four weeks postpartum period. A representative number (n = 6) of buffaloes that did not develop any PRD were included in group I (healthy, control), while the animals which experienced PRD were assigned into group II (PRD, n = 8). The blood samples were collected at weekly interval from one week prepartum to four weeks postpartum period considering the day of calving as 'd 0'. Differential leucocytes counts, superoxide and hydrogen peroxide production activity in isolated neutrophils and the mRNA expression profile of cytokines i.e., IL-2, IL-4 and IFN-${\gamma}$ in PBMC culture were studied in all the samples. A higher total leucocytes, neutrophil and band cells count along with impaired neutrophil functions i.e., lowered level of production of superoxide and hydrogen peroxide before parturition and during early postpartum period were observed in buffaloes developing PRD. Further, a lower expression of IL-2, IFN-${\gamma}$ and IL-4 mRNA in PBMC culture was observed at calving in buffaloes that subsequently developed PRD at later postpartum. Thus, suppression in neutrophil function and cytokine expression at prepartum to early postpartum period predisposes the buffaloes to develop postpartum reproductive disorders. Hence, monitoring of neutrophils function and cytokine expression profile would be effective to predict certain reproductive disorders at late pregnancy or immediately after parturition in buffaloes. In future, this may be a novel approach for determining suitable management and therapeutic decisions for prevention of commonly occurring reproductive disorders in farm animals.
To improve the low treatment efficiency of sewage treatment plants, the separated sewer system must be maintained to provide an adequate flow rate and quality of the sewage under the effect of inflow. In this study, data from five locations of Namsuk, Dukgok1, Dukgok2, Kanggu, and Opo were used to conservatively calculate the inflow water volume. The sewer flow and rainfall data were collected in 2017. The factors in the standard method used to calculate the inflow of the combined sewer pipes including "rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were defined as 3 mm/day, continuous rain for two days, and two weeks prior to the inflow generation, respectively. "Rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were conservatively adjusted to 5 mm/day, continuous rain for five days, and three weeks prior to the inflow generation, respectively. As a results of the adjustment, the linearity (r2) was improved except for in Dukgok1. This implies that the conservative adjustment made in this study could improve the management quality of sewer pipes. Also, the linear correlation coefficient (ai) between inflow and rainfall showed a large difference between the target locations, which can be another monitoring factor affecting the quality of sewer pipes. To improve the correlation based on the individual characteristics of the locations in Korea, the automatic algorithm for the inflow calculation should be developed by innovative intellectual technologies for application to the entire national area.
Water for crop growth were supplied by irrigation in protected cultivation and these are accumulated in the soil and utilized for crop evapotranspiration. The study for analyzing soil moisture characteristics is necessary for adequate irrigation water and soil water management in protected cultivation. Soil moisture content, irrigation water quantity and meteorological data were monitored to analyze soil moisture increment and extraction characteristics in terms of soil layers and cucumber crop growth stages. In first cropping period, the total amount of irrigation water was 5.07 mm/day, soil moisture increment was 4.82 mm/day and soil moisture extraction was 5.56 mm/day. In second cropping period, the total amount of irrigation water was 4.82 mm/day, soil moisture increment was 4.65 mm/day and soil moisture extraction was 4.73 mm/day. Soil moisture extraction rate from 0 to 75 cm is 90.3 % in first cropping period and 79.1 % in second cropping period. The majority irrigation water were consumed in root zone, however, about 15 % of soil moisture were losses by infiltration in lower soil layer. Soil moisture extraction and extraction pattern of cucumber crop calculated in this study can be utilized as a basic data for irrigation water management in protected cultivation.
인구의 증가는 하천 유역지역의 토지이용변화를 가속시켜왔으며, 토지이용변화에 대한 공간분포정보는 이들 지역에 대한 효과적인 관리와 계획에 중요한 자료가 되고 있다. 본 연구의 목적은 1989년, 1999년, 2002년도 IRS LISS III 영상자료를 이용하여 인도 서부에 위치한 Moyar유역지역의 1:50,000축척 토지이용변화도를 생성하는데 있다. 약 9가지의 토지이용분류자료는 3개년간의 영상자료를 시각적 판독방법에 의해 추출하였으며, 토지이용변화 검색은 관측시기 I(1989-1999)과 관측시기 II (1999-2002)에 대한 행렬분석방법에 의해 수행되었다. 본 연구를 통하여 기간 II가 기간 I보다 지속가능한 개발과 난개발을 방지하기 위한 실질적인 정보를 보여 주었다.
Intensive visibility monitoring was conducted to investigate physical and chemical characteristics of visibility impairment by airborne pollen. Light attenuation coefficients were optically measured by a transmissometer, a nephelometer, and an aethalometer. Elemental, ionic, and carbonaceous species were chemically analyzed on the filters collected by $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ samplers. Aerosol size distribution was analyzed using a cascade impactor during airborne pollen period. Airborne pollen count was calculated using a scanning electron microscope. Airborne pollen was emitted into the atmosphere in springtime and funker degraded visibility through its scattering and absorbing the light. Average light extinction coefficient was measured to be $211{\pm}36Mm^{-1}$ when airborne pollen was not observed. But it increased to $459{\pm}267Mm^{-1}$ during the airborne pollen period due to increase of average $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ mass concentration and relative humidity and airborne pollen count concentration for $PM_{10}$, which were measured to be $46.5{\pm}29.1{\mu}g\;m^{-3},\;97.0{\pm}41.7{\mu}g\;m^{-3},\;54.1{\pm}11.6%$, and $68.2{\pm}89.7m^{-3}$, respectively. Average light extinction efficiencies for $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ were calculated to be $5.9{\pm}0.9$ and $4.5{\pm}0.8m^2 g^{-1}$ during the airborne pollen period. Light extinction efficiency for $PM_{10}$ increased further than that for $PM_{2.5}$. The average light extinction budget by airborne pollen was estimated to be about 24% out of the average measured light extinction coefficient during the airborne pollen period.
It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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