Kim, Mi-Ah;Lee, Soyoung;Mun, Hyunsaing;Cho, Hang-Soo;Lee, Jae-kwan;Kim, Kyunghyun
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.33
no.1
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pp.40-50
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2017
We were interested in the long-term temporal and spatial variability trends of water quality. Trend tests such as the Seasonal and Regional Kendall tests and LOWESS (LOcally WEighted Scatter plot Smoother) have been recommended as outstanding tools for trend detection. In this study, we conducted four types of nonparametric trend tests (Seasonal and Regional Kendall tests, LOWESS, and flow-adjusted Seasonal Kendall). We aimed to identify water quality trends using the monthly data for five variables (BOD, COD, TN, TP, and flow) collected from 24 sites in the Nakdong River from August 2004 to December 2013. According to the Regional Kendall test, BOD, COD, and TN increased but TP decreased trend. The Seasonal Kendall test showed that BOD, TN, and TP remained constant at 62.5-83.3% of the sites. COD remained constant at 58.3% of the sites. LOWESS showed that TP gradually increased between 2007 and 2008, then decreased slowly at the Gumi, Geumhogang6, Daeam-1 and Milyanggang3 sites. BOD increased slightly between 2008 and 2009, and then decreased slowly at the Namgang4-1 site. Lastly, a flow-adjusted Seasonal Kendall test was conducted. There were different results between Seasonal Kendall and flow-adjusted Seasonal Kendall tests at 11 of the 24 sites. According to the results from six of the eleven sites, BOD increased at one site, showed no trends at three sited, and decreased at two sites. Each of COD, TN increased at two, one site. but TP decreased at two sites.
Determining 'photosynthetically active radiation' (PAR) is a key part of calculating phytoplankton productivity in a biogeochemical model. We explore the daily and seasonal variability in the ratio of PAR irradiance to total irradiance that occurred at Ieodo Ocean Research Station (IORS) in the East China Sea under clear-sky conditions in 2004 using a simple radiative transfer model (RTM). Meteorological data observed at IORS and aerosol optical properties derived from Aerosol Robotic Network observations at Gosan are used for the RTM. Preliminary results suggest that the use of simple PAR irradiance-ratio values is appropriate in calculating phytoplankton productivity as follows: an average of $0.44\;({\pm}0.01)$ in January to an average of $0.48\;({\pm}0.01)$ in July, with average daily variabilities over these periods of about $0.016\;({\pm}0.008)$ and $0.025\;({\pm}0.008)$, respectively. The model experiments demonstrate that variations in the major controlling input parameters (i.e. solar zenith angle, precipitable water vapor and aerosol optical thickness) cause PAR irradiance ratio variation at daily and seasonal timescales. Further, increases (>0.012) in the PAR irradiance ratio just below the sea-surface are positively correlated with high solar zenith angles and strong wind stresses relative to those just above the sea-surface.
The current system of the East China Sea, a marginal sea in the northwest Pacific, has a seasonal variation. The Changjiang Diluted Water, Chinese coastal water in the East China Sea, has different seasonal paths. It flows southward along the Chinese coast within a narrow band in winter and does northeastward the Korea/Tsushima Strait in summer, which has been a subject to many researchers. In particular, low salinity in the South Sea of Korea in 1996 and 1998 was in discord with the Changjiang River discharge and the Changjiang Diluted Water seems to play an important role in occurrence of red tide in the South Sea of Korea in 1997 and on the contrary, disappearance in the next year. These facts suggested that the Changjiang Diluted Water does not flow along the same path in every summer. According to the analyses for path of the Changjiang Diluted Water using ocean color images by SeaWiFS and salinity observations by shipboard CTD in August for recent years, the Changjiang Diluted Water in summer flowed within the range of direction from southeastward to north-northeastward anticlockwise. However, the Changjiang Diluted Water flowed northeastward toward Jeju Island of Korea for the most part. It is necessary to examine the influence of major factors on path variability of the CDW in summer such as surface wind, the Changjiang River discharge and background current.
We investigated seasonal algae variability and its influence on water quality in an agricultural reservoir. We observed that maximal total phosphorus (TP) loads were 1,715 kg from farmland in September, which changed the ecosystem in the reservoir. At this time, Dictyosphaerium pulchellum as green algae dominated. Aulacoseira ambigua as diatom became the most dominant from November 2010 to May 2011. The diatom was sensitive to water temperature. Microcystis spp. and Oscillatoria spp. as cyanobacteria were dominant during summer and fall, and sank down to the sediment during winter and spring. Increasing water temperature during summer causes anaerobic conditions in the sediment, leading to regrowth of cyanobacteria. With regard to the ratio of total nitrogen (TN) to TP, green algae and cyanobacteria were dominant at TN:TP ratios less than 20-30. Diatoms were dominant at TN:TP ratios greater than 30-40. Statistical analysis indicated that diatom growth was dependent on water temperature and TN concentration. TP concentration and water temperature were the key factors for the growth of cyanobacteria and green algae. From these results of this study, the management of land-use was an important parameter for improving water quality in the agricultural reservoir.
Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air temperature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly rescaling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability is generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.
Daily mean sea level variability and its response to atmospheric pressure along the coasts of the northwestern Pacific Ocean are investigated. Daily values of sea level and atmospheric pressure covering the period 1976-1986 from 72 stations are analyzed. The sea level and the air pressure in all the data set have a definite seasonal signal, and higher frequency oscillations at time scales of several days to several weeks are also observed. Among the short-period oscillations of sea level with periods shorter than six months, the period of around 3 or 4 months is dominant in most study stations. According to the statistical analysis of sea level and air pressure, the length scale of sea level variability is smaller than that of air pressure for the present study area. The overall variability of sea level is found to be the smallest around Hokkaido, Japan and the largest in the China coasts. Large short-period (< 6 months) sea level variability is found in the southern coasts of China and Hokkaido, and large long-period (> 6 months) variability in the southern coasts of Japan and Korea along Tsushima Current and Kuroshio. The patterns of air pressure are very similar to those of sea level. The air pressure field is found to account for 31% of the overall sea level variability in the study area. Conside.ins the fact that the results (40%) of Pang and Oh (1995) were obtained through monthly sea level, the present result implies that the short-period sea level variability is less affected by air pressure. Generally the sea level response to air pressure are found to be isostatic, but significantly nonisostatic for the periods around 4 months and for those of 2 to 4 days. In particular, nonisostatic response for higher frequencies seem to be due to the restrictions to water transport necessary for barometric responsein the Korea Strait.
Variability in precipitation due to climate change causes difficulties in securing stable surface water resource, which requires understanding of relation between precipitation and stream discharge. This study simulated stream discharge in a small mountainous forested catchment using antecedent precipitation index (API) models which represent variability of saturation conditions of soil layers depending on rainfall events. During 13 months from May 2015 to May 2016, stream discharge and rainfall were measured at the outlet and in the central part of the watershed, respectively. Several API models with average recession coefficients were applied to predict stream discharge using measured rainfall, which resulted in the best reflection time for API model was 1 day in terms of predictability of stream discharge. This indicates that soil water in riparian zones has fast response to rainfall events and its storage is relatively small. The model can be improved by employing seasonal recession coefficients which can consider seasonal fluctuation of hydrological parameters. These results showed API models can be useful to evaluate variability of streamflow in ungauged small forested watersheds in that stream discharge can be simulated using only rainfall data.
Seasonal volume transport on the Texas-Louisiana continental shelf is investigated in terms of objectively fitted transport streamfunction fields based on the current meter data of the TexasLouisiana Shelf Circulation and Transport Processes Study. Adopted here for the objective mapping is a method employing a two-dimensional truncated Fourier representation of the streamfunction over a domain, with the amplitudes determined by least square fit of the observation. The fitting was done with depth-averaged flow rather than depth-integrated flow to reduce the root-mean-square error. The fitting process filters out $11\%$ of the kinetic energy in the monthly mean transport fields. The shelf-wide pattern of streamfunction fields is similar to that of near-surface velocity fields over the region. The nearshore transport, about 0.1 to 0.3 Sv $(1 Sv= 10^6\;m^3/sec)$, is well correlated with the seasonal signal of along-shelf wind stress. The spring transport is weak compared to other seasons in the inner shelf region. The transport along the shelf break is large and variable. In the southwestern shelf break, transport amounts up to 4.7 Sv, which is associated with the activities of the encroaching of energetic anticyclonic eddies originated in Loop Current of the eastern Gulf of Mexico. The first empirical orthogonal function (EOF) of streamfunction variability contains $67.3\%$ of the variance and shows a simple, shelf-wide, along-shelf pattern of transport. The amplitude evolution of the first EOF is highly correlated (correlation coefficient: 0.88) with the evolution of the along-shelf wind stress. This provides strong evidence that the large portion of seasonal variation of the shelf transport is wind-forced. The second EOF contains $23.7\%$ of the variance and shows eddy activities at the southwestern shelf break. The correlation coefficient between the amplitudes of the second EOF and wind stress is 0.42. We assume that this mode is coupled a periodic inner shelf process with a non-periodic eddy process on the shelf break. The third EOF (accounting for $7.2\% of the variance) shows several cell structures near the shelf break associated with the variability of the Loop Current Eddies. The amplitude time series of the third EOF show little correlation with the along-shelf wind.
The impact of the interannual climatic variability on the vegetation sensitively appears in the timing of phenological events such as green-up, mature, and senescence. Therefore, an accurate and temporally high-resolution NDVI dataset will be required for analysis on the interannual variability of the climate-vegetation relationship. We constructed a daily 8km NDVI dataset over Eurasia based on the 8km tiled data of Pathfinder A VHRR Land (PAL) Global daily product. Cloud contamination was successfully reduced by Temporal Window Operation (TWO), which is a method to find optimized upper envelop line of the NDVI seasonal change. Based on the daily NDVI time series from 1982 to 2000, an accurate (daily) interannual change of the phenological events will be analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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