The relationship between air temperature and sea surface temperature and studied using the daily air temperature and sea surface temperature data for 25 years (1970~1994) at 9 coastal stations in Korea. Seasonal variations of air temperature have larger amplitudes than those of sea surface temperature. The seasonal variations of air temperature leads those of sea surface temperature by 2 to 3 weeks. The anomalies of sea surface temperature and air temperature with time scales more than 1 month are more ghighly correlated than those of short term, with time scales less than 1 month. Accumulated monthly anomalies of sea surface temperature and air temperature for 6 months shwoed higher correlation than the anomailes of each month. The magnitudes of sea surface temperature and air temperature anomalies are related with the duration of anomalies. Their magnitudes are large when the durations of anomalies are long.
Although seagrasses are relatively abundant, few studies have been conducted on seagrass physiology and ecology in Korea. Zostera marina is the most abundant seagrass species, widely distributed throughout all coastal areas of the Korean peninsula. To examine seasonal dynamics and spatial variations of eelgrass, Zostera marina distributed on the coast of Korea, morphological characteristics, biomass, tissue nutrient constituents, leaf productivity and environmental factors were monitored monthly from the eelgrass beds in Kabae Bay and Kosung Bay on the south coast of the Korean peninsula from June 2001 to June 2002. Eelgrass density, biomass, morphological characteristics, leaf productivities, and tissue nutrient constituents exhibited clear seasonal variations, and these seasonal trends reflected seasonal changes in water temperature. Eelgrass shoot density and biomass at Kabae Bay site showed more obvious seasonal trends than Kosung Bay. No strong seasonality in Kosung Bay site appeared to be caused by high water temperature ($>30{\circ}C$) during summer months at this site. Despite differences in nutrient availabilities between two study sites, eelgrass biomass and leaf productivities were not significantly different between study sites, and this lack of spatial variations implies that the ambient nutrient availabilities at the present study sites are in excess of seagrass nutrient demand. Eelgrass tissue N content and sediment pore water DIN concentrations exhibited reverse relationship at the present study. This reverse relationship suggests in situ nutrient concentrations are not good indicator of nutrient availabilities, and regeneration and turnover rates of sediment nutrients are also important factors to determine nutrient availabilities at the site.
Cool island intensity urban green space was investigated based in Dalsung Park, that is one of the largest parks in Daegu. Cool island intensity(CII), which is defined as the temperature difference between the green space and its surrounding built-up areas, shows time variations. A through-year measurement(2008-2009) of ground level air temperature revealed seasonal variation and relationship to the atmospheric condition of CII. The temperature variation in the park and the reference downtown Daegu was as same order as CII. The noontime CII is larger in summer than that in winter due to the leaf fall of the park trees. On the other hand, seasonal variation of nighttime CII is not so clear. The nighttime CII was larger under the stable atmosphere.
The Lagrange multiplier test statistics for seasonal unit roots are derived and the asymptotic distributions of the derived statistics are obtained. The relationship between the derived LM test statistics and the "DHF" type regression t statistics are shown.are shown.
Objective: The microbiota of dairy cow milk varies with the season, and this accounts in part for the seasonal variation in mastitis-causing bacteria and milk spoilage. The microbiota of the cowshed may be the most important factor because the teats of a dairy cow contact bedding material when the cow is resting. The objectives of the present study were to determine whether the microbiota of the milk and the cowshed vary between seasons, and to elucidate the relationship between the microbiota. Methods: We used 16S rRNA gene amplicon sequencing to investigate the microbiota of milk, feces, bedding, and airborne dust collected at a dairy farm during summer and winter. Results: The seasonal differences in the milk yield and milk composition were marginal. The fecal microbiota was stable across the two seasons. Many bacterial taxa of the bedding and airborne dust microbiota exhibited distinctive seasonal variation. In the milk microbiota, the abundances of Staphylococcaceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Microbacteriaceae, and Micrococcaceae were affected by the seasons; however, only Micrococcaceae had the same seasonal variation pattern as the bedding and airborne dust microbiota. Nevertheless, canonical analysis of principle coordinates revealed a distinctive group comprising the milk, bedding, and airborne dust microbiota. Conclusion: Although the milk microbiota is related to the bedding and airborne dust microbiota, the relationship may not account for the seasonal variation in the milk microbiota. Some major bacterial families stably found in the bedding and airborne dust microbiota, e.g., Staphylococcaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, and Bacteroidaceae, may have greater influences than those that varied between seasons.
Climatic abnormal phenomena involving El Nino and La Nina have been frequently reported in recent decades. The interannual climate variability represented by El Nino-Southern Oscillation (ENSO) is sometimes investigated to account for the climatic abnormal phenomena around the world. Although many hydroclimatologists have studied the impact of ENSO on regional precipitation and streamflow, however, there are still many difficulties in finding the dominant causal relationship between them. This relationship is very useful in making hydrological forecasting models for water resources management. In this study, the seasonal relationships between ENSO and hydrologic variables were investigated in Korea. As an ENSO indicator, Southern Oscillation Index (SOI) was used. Monthly precipitation, monthly mean temperature, and monthly dam inflow data were used after being transformed to the standardized normal index. Seasonal relationships between ENSO and hydrologic variables were investigated based on the exceedance probability and distribution of hydrologic variables conditioned on the ENSO episode. The results from the analysis of this study showed that the warm ENSO episode affects increases in precipitation and temperature, and the cold ENSO episode is related with decreases in precipitation and temperature in Korea. However, in some regions, the local relationships do not correspond with the general seasonal relationship.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.5
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pp.127-135
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2002
Water quality samples were taken for every two hours whenever runoff occurred by rainfall to investigate concentration variations of T-N, T-P and SS during runoff process from a paddy field. The difference between the highest concentration in a runoff event and flow weighted mean concentration for T-N, T-P, SS placed between 3.07∼40.16%, 11.44∼60.80%, and 15.11∼64.5%, respectively. The difference between the lowest concentration in event and event mean concentration for T-N, T-P, SS ranged between -7.24∼-31.84%, -11.59∼-47.86%, and -5.21∼-36.20%, respectively. The relationship between runoff and mass load was derived for each storm event using observed data. The relationship between runoff and mass load showed linear relationship regardless of water quality constituents and rainfall amount. The results suggested that relationship between T-N and T-P loads and runoff should be prepared separately in considering of fertilization effect and seasonal conditions. The relationship between SS and runoff should be made to reflect seasonal conditions and tillage effect.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.3
no.2
s.9
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pp.119-125
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2003
Water flow in unsaturated soils is affected by two mathematical equations called soil water-characteristic curve and permeability-suction relationship. Soil water-characteristic curve is an equation showing volumetric water content-suction relationship. Many researchers have presented equations for the relationships. This paper illustrates the importance of correctly determining the two relationships when analyzing unsaturated water flows. Results from two methods, Gardner (1958) and Fredlund et al. (1994), are used for comparison purposes. Numerical simulations of water flow by finite element method are performed using the two methods. The results by the numerical simulations are compared with the field data which was obtained from time-domain reflectometry (TDR) probes in Delaware County, Ohio. This data was obtained by the Seasonal Instrumentation Program which is included as a part of the Strategic Highway Research Program (SHRP).
To investigate the occurrence of modern living planktonic foraminiferal species and their seasonal variations around Jeju Island, we conducted planktonic foraminiferal sampling at KIOST's regular sampling sites during 16 months. In total seven genus and 16 modern planktonic foraminiferal species were identified with six dominant species. Dominant species were Gloigerinoides sacculifer, Globigerinoides ruber, Globigerina bulloides, Noegloboquadrina dutertrei, Pulleniatina obliquiloculata, and Globorotalia inflata. Most of the species were characterized as being typical subtropical species and showed seasonal variations and/or intermittent occurrence from season to season. The occurrence of living foraminifera revealed a strong relationship with water temperature, but not with salinity. Species succession seems to occur along with water temperature changes. Some patch distribution and water temperature dependences appear to be significant since there is a high degree of variation in the occurrence patterns of species and standing stock. More detailed quantitative study is necessary to confirm the species diversity and seasonal variations of planktonic foraminifera and related ocean environmental changes.
We examined potential seasonal prediction of the Korean surface temperature using the relationships between the Arctic Sea Ice Area (SIA) in autumn and the temperature in the following July and February at 850 hPa in East Asia (EA). The Surface Air Temperature (SAT) over Korea shows a similar relationship to that for EA. Since 2007, reduction of autumn SIA has been followed by warming in Korea in July. The regional distribution shows strong correlations in the southern and eastern coastal areas of Korea. The correlations in the sea surface temperature shows the maximum values in July around the Korean Peninsula, consistent with the coastal regions in which the maximum correlations in the Korean SAT are seen. In February, the response of the SAT to the SIA is the opposite of that for the July temperature. The autumn sea ice reduction is followed by cooling over Korea in February, although the magnitude is small. Cooling in the Korean Peninsula in February may be related to planetary wave-like features. Examining the autumn Arctic sea ice variation would be helpful for seasonal prediction of the Korean surface temperature, mostly in July and somewhat in February. Particularly in July, the regression line would be useful as supplementary information for seasonal temperature prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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