Surface sedimentary facies and the change of microphytobenthos distribution in Geunso Bay tidal flat were monitored using remotely sensed data. Sediment distribution was analyzed along with the spectral reflectance based on the in situ data, and the spectral characteristics of the area where microphytobenthos occupied was examined. A medium to low spatial resolution of satellite image was not suitable for the detection of the surface sediments changes in the study area due to its ambiguity in the sedimentary facies boundary, but the seasonal changes of microphytobenthos distribution could be obviously detected. However, area of predominance of sand grains and seagrass distribution could be distinctly identified from a high spatial resolution remote sensing image. From this, it is expected that KOMPSAT-2 satellite images can be applied effectively to the study on the surface sedimentary facies and detailed ecological mapping in a tidal flat.
Recently, PM10 is becoming a main issue in Korea because it causes a variety of diseases, such as respiratory and ophthalmologic diseases. This research studied to spatial information application cases for evaluating the feasibility of the location for PM10 observation stations utilizing Geogrphic Information System(GIS) spatial analysis. The spatial Information application cases for optimal location assessment were investigated to properly manage PM10 observation stations which are closely related with public spatial data and health care. There are 31 PM10 observation stations in Seoul city and the observed PM10 data at these stations were utilized to understand the overall assessment of PM10 stations to properly manage using interpolation methods. The estimated PM10 using Inverse Distance Weighted(IDW) and Kriging techniques and the map of PM10 concentrations of monitoring stations in Seoul city were compared with public spatial data such as precipitation, floating population, elementary school location. On the basis of yearly, seasonal and daily PM10 concentrations were used to evaluate the feasibility analysis and the location of current PM10 monitoring stations. The estimated PM10 concentrations were compared with floating population and calculated 2015 PM10 distribution data using zonal statistical methods. The national spatial data could be used to analyze the PM10 pollution distribution and additional determination of PM10 monitoring sites. It is further suggested that the spatial evaluation of national spatial data can be used to determine new location of PM10 monitoring stations.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.04a
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pp.63-66
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2003
This study applied a hydrogeological field survey and isotope investigation to identify source locations and delineate pathways of groundwater contamination by nitrogen compounds. The infiltration and recharge processes were analyzed with groundwater-level fluctuation data and oxygen-hydrogen stable isotope data. The groundwater flow pattern was investigated through groundwater flow modeling and spatial and temporal variation of oxygen isotope data. Based on the flow analysis and nitrogen isotope data, source types of nitrate contamination in groundwater are identified. Groundwater recharge largely occurs in spring and summer due to precipitation or irrigation water in rice fields. Based on oxygen isotope data and cross-correlation between precipitation and groundwater level changes, groundwater recharge was found to be mainly caused by irrigation in spring and by precipitation at other times. The groundwater flow velocity calculated by a time series of spatial correlations, 231 m/yr, is in good accordance with the linear velocity estimated from hydrogeologic data. Nitrate contamination sources are natural and fertilized soils as non-point sources, and septic and animal wastes as point sources. Seasonal loading and spatial distribution of nitrate sources are estimated by using oxygen and nitrogen isotopic data.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.35
no.2
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pp.178-195
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1999
The species composition and seasonal variation in abundance of fishes in the Nakdong River estuary were investigated monthly from February 1987 to January 1988. During the study period, 23,008 specimens belonging to 100 species were collected. The most abundant fish species were Repomucenus valenciennei, Pholis fangi, Leiognathus nuchalis, Trachurus japonicus, and Sardinella zunasi. These five species comprised 63.0% of total fishes and 47.8% of total biomass collected. The seasonal dominant fish species were P. fangi and R. valenciennei in spring, R. valenciennei and Cynoglossus joyneri in summer, Thryssa kammalensis and Apogon lineatus in fall, and R. valenciennei, L. nuchalis and S. zunasi in winter. The number of fish species, number of individuals collected, and species diversity indices fluctuated with the seasons. The number of species and number of individuals decreased significantly in the upper estuary. While temperature was an important factor which influenced on seasonal fluctuation of the fish community, salinity determined the spatial distribution of fishes.
Recently, there has been a growing interest in physical-biological ocean-modeling systems by communities in the fields of science and business. In this paper, we present preliminary results from a coupled physical-biological model for the Northwestern Pacific marginal seas. The ocean circulation component is an implementation of the Regional Ocean Modeling System (ROMS), and the lower trophic level ecosystem component is a Nutrient-Phytoplankton-Zooplankton-Detritus (NPZD) model. The ROMS-NPZD coupled system, with a 25 km resolution, is forced by climatological atmospheric data and predicts the physical variables and concentrations of nitrate, phytoplankton, zooplankton, and detritus. Model results are compared with remote-sensed sea surface temperature and chlorophyll, and with climatological sea surface salinity and nitrate. Our model adequately reproduces the observed spatial distribution and seasonal variability of nitrate and chlorophyll concentrations as well as physical variables, showing a high correlation in the East Sea (ES) and Kuroshio/Oyashio Extension (KOE) region but relatively low correlation in the Yellow Sea (YS) and East China Sea (ECS). Although some deficiencies were found in the biological components, such as the over/underestimation of the intensity of phytoplankton blooms in the ES and KOE/the YS and ECS, our system demonstrates the capability of the model to capture and record dominant seasonal variability in physical-biological processes and this holds out the promise of coming to a better understanding of such processes and making better predictions .
We developed the Aviation Convective Index (ACI) for predicting deep convective area using the operational global Numerical Weather Prediction model of the Korea Meteorological Administration. Seasonally optimized ACI (ACISnOpt) was developed to consider seasonal variabilities on deep convections in Korea. Yearly optimized ACI (ACIYrOpt) in Part 1 showed that seasonally averaged values of Area Under the ROC Curve (AUC) and True Skill Statistics (TSS) were decreased by 0.420% and 5.797%, respectively, due to the significant degradation in winter season. In Part 2, we developed new membership function (MF) and weight combination of input variables in the ACI algorithm, which were optimized in each season. Finally, the seasonally optimized ACI (ACISnOpt) showed better performance skills with the significant improvements in AUC and TSS by 0.983% and 25.641% respectively, compared with those from the ACIYrOpt. To confirm the improvements in new algorithm, we also conducted two case studies in winter and spring with observed Convectively-Induced Turbulence (CIT) events from the aircraft data. In these cases, the ACISnOpt predicted a better spatial distribution and intensity of deep convection. Enhancements in the forecast fields from the ACIYrOpt to ACISnOpt in the selected cases explained well the changes in overall performance skills of the probability of detection for both "yes" and "no" occurrences of deep convection during 1-yr period of the data. These results imply that the ACI forecast should be optimized seasonally to take into account the variabilities in the background conditions for deep convections in Korea.
Phyroplankton samples were collected seasonally from March to December, 1982 in order to study the distribution of phyroplankton and their relation to environmental factors in Kwang-yang Bay. A total of 211 taxa of phyroplankton representing 67 genera, 196 species, 14 varieties, and 1 forma have been identified. Seasonal succession of dominant species is evident in this bay; Rhiwosolenia deiicatula, Chroomonas sp. being predominant in spring, Chroomonas sp. in summer, Chaetoceros debilis, C. socialis in autumn, and Skeletonema costatum, Chroomonas sp. in winter, repectively. The standing crops of the phyroplankton vary with time, and hare relevance to NH$\_$3/-N concentration, grazing pressure, and temperature. In spring, diatom blooming is relatively well correlated with the NH$\_$3/-N concentration. The species diversity is rather low in general. The fraction of nanoplankton total cell number represents an annual average of 36.5%, showing a meaningful contribution to the primary production and food web in this water system. Spatial distribution of phytoplankton indicates that this bay could e divided into three chracteristic areas; Seomjin-river mouth area heavily influenced by fresh water, western-half area scarecely affected by the oceanic water, and eastern-half area heavily influenced by the oceanic water. The industrial effluents from the YeochunIndustrial Complex also affected the spatial distribution of phyroplankton.
This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.
Kim, Dong-Seon;Choi, Sang-Hwa;Kim, Kyung-Hee;Kim, Cheol-Ho
Ocean and Polar Research
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v.31
no.2
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pp.219-229
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2009
In order to establish annual variations in the marine ecosystem of the East China Sea, suspended solids (SSs) and particulate organic carbon (POC) were extensively investigated in the northern part of the East China Sea from August 2003 to April 2008. Surface SS concentrations showed large spatial variations in spring and fall, but not in summer. Surface SS concentrations in spring were lower than those in summer and fall. In summer, SSs discharged from Changjiang were mostly deposited in the coastal areas and did not reach our study area which was located about 260 km from the river mouth. High SS concentrations were observed near the bottom, which resulted from resuspension of bottom sediments by the bottom currents. Surface POC concentrations did not exhibited large seasonal variations. Phytoplankton biomass was a main factor controlling surface POC concentrations. POC/chlorophyll ratios showed large seasonal variations, with maximum numbers in summer. POC/PON ratios were higher in summer than the Redefied ratio (6.6), while they were lower in spring and fall. In summer, higher POC/chlorophyll and POC/PON ratios were probably attributed to the high phytoplankton mortality caused by nutrient depletion in surface waters.
The seasonal and spatial changes in dissolved organic carbon(DOC) in Lake Kasumigaura, a shallow and eutrophic lake, were analyzed from October 1992 to October 1995. The proportion of T-DOC was classified by labile(L-DOC) and refractory DOC(R-DOC) on the basis of long-term incubation, fractionated the molecular weight of T-DOC by ultrafiltration. The porewater DOC were measured at sedimental surface of the central basin in order to evaluate the DOC released from the sediment. The proportion of L-DOC and R-DOC were accounted for about 15% and 85% of T-DOC in the central basin, respectively. The molecular weight(MW) distribution occupied some 60% of the low and medium MW. The horizontal variation of T-DOC concentrations trended to higher in the central basin than in the inlet of influent rivers, because of contribution by autochthonous organic carbon loading. The seasonal variation of T-DOC showed to higher summer than winter in the inlet of influent, but at the central basin it fluctuated little seasonally. During the high increase of porewater DOC in 1994 evaluated the high release possibility from the sediment surface (10cm). The present study suggests that autochthonous organic carbon loading must be controlled for improving the water quality of the eutrophic lakes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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