The statistical tools such as empirical orthogonal function (EOF), and singular value decomposition (SVD) have been applied to analyze the characteristic of air pollutant over southeast Asia as well as to evaluate Zimeke's tropospheric column ozone (ZTO) determined by tropospheric residual method. In this study, we found that the EOF and SVD analyses are useful methods to extract the most significant temporal and spatial pattern from enormous amounts of satellite data. The EOF analyses with OMI $NO_2$ and OMI HCHO over southeast Asia revealed that the spatial pattern showed high correlation with fire count (r=0.8) and the EOF analysis of CO (r=0.7). This suggests that biomass burning influences a major seasonal variability on $NO_2$ and HCHO over this region. The EOF analysis of ZTO has indicated that the location of maximum ZTO was considerably shifted westward from the location of maximum of fire count and maximum month of ZTO occurred a month later than maximum month (March) of $NO_2$, HCHO and CO. For further analyses, we have performed the SVD analyses between ZTO and ozone precursor to examine their correlation and to check temporal and spatial consistency between two variables. The spatial pattern of ZTO showed latitudinal gradient that could result from latitudinal gradient of stratospheric ozone and temporal maximum of ZTO in March appears to be associated with stratospheric ozone variability that shows maximum in March. These results suggest that there are some sources of error in the tropospheric residual method associated with cloud height error, low efficiency of tropospheric ozone, and low accuracy in lower stratospheric ozone.
지하수 함양량은 기후조건, 토지이용, 수리지질학적 비균질성에 의해 시공간적인 변동성을 나타내는 수문량이므로 통합지표수-지하수 모델 기반의 시공간변동성을 갖는 일단위 함양량의 추정이 필요하다. 진천지역을 대상으로 SWAT-MODFLOW 통합모형이 일단위 함양량 추정에 사용되었으며 추정된 함양량의 시변성은 국가 지하수 관측망과 기초조사 기간(2009-2010)중에 설치된 자동관측망 자료와 잘 부합하는 것을 확인하였다. 진천지역을 포함한 미호천 유역 평균 지하수 함양률은 강수대비 20.8%로 나타났는데 이는 해석적 방법인 기저유출 분리법의 결과와도 잘 일치하였다. 통합모델링 기반의 함양량 산정은 국가 지하수 관리를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Marine organisms in Antarctica live in an environment which exhibits variability in physical processes over a wide range of temporal scales, from seconds to millennia. This time scale tends to be correlated with the spatial scale over which a given process operates, though this relationship is influenced by biology. The way organisms respond to variability in the physical environment depends on the time-scale of that variability in relation to life-span. Short-term variations are perceived largely as noise and probably have little direct impact on ecology. Of much greater importance to organisms in Antarctica are seasonal and decadal variations. Although seasonality has long been recognised as a key feature of polar environments, the realization that decadal scale variability is important is relatively recent. Long-term change has always been a feature of polar environments and may be a key factor in the evolution of the communities we see today.
Due to droughts and water shortages causing severe damage to crops and other vegetations, much attention has been given to efficient irrigation for upland farming. However, little information has been known to measure soil moisture levels in a field scale and apply their spatial variability for proper irrigation scheduling. This study aimed to characterize the spatial variability and temporal stability of soil water contents at depths of 10 cm, 20 cm and 30 cm on flat (loamy soil) and hill-slope fields (silt-loamy soil). Field monitoring of soil moisture contents was used for variogram analysis using GS+ software. Kriging produced from the structural parameters of variogram was applied for the means of spatial prediction. The overall results showed that the surface soil moisture presented a strong spatial dependence at the sampling time and space in the field scale. The coefficient variation (CV) of soil moisture was within 7.0~31.3 % in a flat field and 8.3~39.4 % in a hill-slope field, which was noticeable in the dry season rather than the rainy season. The drought assessment analysis showed that only one day (Dec. 21st) was determined as dry (20.4 % and 24.5 % for flat and hill-slope fields, respectively). In contrary to a hill-slope field where the full irrigation was necessary, the centralized irrigation scheme was appeared to be more effective for a flat field based on the spatial variability of soil moisture contents. The findings of this study clearly showed that the geostatistical analysis of soil moisture contents greatly contributes to proper irrigation scheduling for water-efficient irrigation with maximal crop productivity and environmental benefits.
Background: Genus Quercus is a successful group that has occupied the largest area of forest around the world including South Korea. The acorns are an important food source for both wild animals and humans. Although the reproductive characteristics of this genus are highly variable, it had been rarely studied in South Korea. Therefore, in Seoraksan and Odaesan National Parks (i) we measured the acorn production of Quercus mongolica, an overwhelmingly dominant species in South Korea, for 3 years (2017-2019), (ii) evaluated the spatial-temporal variation of acorn production, and (iii) analyzed the effects of oak- and site-related variables on the acorn production. Results: The annual acorn production of Q. mongolica increased 36 times from 1.2 g m-2 in 2017 to 43.2 g m-2 in 2018, and decreased to 16.7 g m-2 in 2019, resulting in an annual coefficient of variation of 104%. The coefficient of spatial variation was high and reached a maximum of 142%, and the tree size was the greatest influencing factor. That is, with an increase in tree size, acorn production increased significantly (2018 F = 16.3, p < 0.001; 2019 F = 8.2, p < 0.01). Elevation and slope also significantly affected the production in 2019. However, since elevation and tree size showed a positive correlation (r = 0.517, p < 0.001), the increase in acorn production with increasing elevation was possibly due to the effect of tree size. The acorn production of Odaesan for 3 years was 2.2 times greater than that of Seoraksan. This was presumed that there are more distribution of thick oak trees and more favorable site conditions such as deep soil A-layer depth, high organic matter, and slower slopes. Conclusion: As reported for other species of the genus Quercus, the acorn production of Q. mongolica showed large spatial and annual variations. The temporal variability was presumed to be a weather-influenced masting, while the spatial variability was mainly caused by oak tree size.
현재 우리나라에서 주로 사용되는 지하수 함양량 추정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법과 관측공의 자료를 이용한 지하수위 변동법으로 대별된다. 기저유출분리법은 연단위기반의 집중형 개념의 접근법을 사용하며, 지하수위변동곡선해석법은 유역단위의 물수지 개념보다는 국지적인 지하수 관측정의 변화에 주로 의존하고 있다. 한편 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용, 관개와 수리지질학적 비균질성에 의해 현저한 시공간적 변동성을 나타내고 있어서 위의 두 가지 방법으로는 이같은 특성을 고려하는데 여러 가지 한계를 보인다. 이에 본 연구에서는 준분포형 강우-유출모형인 SWAT모형을 이용하여 공간적변동성을 고려한 일단위 함양량 산정기법을 제시하였다. 이 방법을 이용하면 기존의 유역 대표 함양량 대신 각 소유역의 비균질한 특성을 반영한 함양량의 분포를 산정할 수 있다. 산정된 일단위 함양량은 기후조건 토지이용 및 수리지질학적 비균질성과 토양층에서의 지체등 물리적인 거동까지 반영된 것이어서 기존의 간접적 추정방식에 의한 연단위 함양률을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to investigate the temporal and spatial variability of taxonomic groups and major species of the mesozooplankton community in Lake Shihwa, Korea. Monthly collections were carried out at five stations in Lake Shihwa for a period of one year. The mesozooplankton community showed distinct seasonal variability with water temperature and salinity. Major mesozooplankton species in each seasonal community were derived from non-metric MDS and SIMPER as follows: winter community (Acartia hongi and Eurytemora pacifica), spring community (Acartia hudsonica and Polychaeta larvae), summer community (Acartia sinjiensis, Pavocalanus crassirostris, Evadne tergestina and Cirripedia nauplii) and fall community (Paracalanus indicus and Podon leuckarti). The succession of the seasonal species, A. hudsonica and A. sinjiensis, was the most remarkable event during the seasonal changes of the mesozooplankton community. The species response curve of these species fitted with the logistic regression in relation to water temperature and salinity. The curve also correctly represented the characteristics of the occurrence of A. hudsonica and A. sinjiensis in Lake Shihwa.
Choi, Ki-Chul;Woo, Jung-Hun;Kim, Hyeon Kook;Choi, Jieun;Eum, Jeong-Hee;Baek, Bok H.
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제7권1호
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pp.25-37
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2013
Open biomass burning (excluding biofuels) is an important contributor to air pollution in the Asian region. Estimation of emissions from fires, however, has been problematic, primarily because of uncertainty in the size and location of sources and in their temporal and spatial variability. Hence, more comprehensive tools to estimate wildfire emissions and that can characterize their temporal and spatial variability are needed. Furthermore, an emission processing system that can generate speciated, gridded, and temporally allocated emissions is needed to support air-quality modeling studies over Asia. For these reasons, a biomass-burning emissions modeling system based on satellite imagery was developed to better account for the spatial and temporal distributions of emissions. The BlueSky Framework, which was developed by the USDA Forest Service and US EPA, was used to develop the Asian biomass-burning emissions modeling system. The sub-models used for this study were the Fuel Characteristic Classification System (FCCS), CONSUME, and the Emissions Production Model (EPM). Our domain covers not only Asia but also Siberia and part of central Asia to assess the large boreal fires in the region. The MODIS fire products and vegetation map were used in this study. Using the developed modeling system, biomass-burning emissions were estimated during April and July 2008, and the results were compared with previous studies. Our results show good to fair agreement with those of GFEDv3 for most regions, ranging from 9.7 % in East Asia to 52% in Siberia. The SMOKE modeling system was combined with this system to generate three-dimensional model-ready emissions employing the fire-plume rise algorithm. This study suggests a practicable and maintainable methodology for supporting Asian air-quality modeling studies and to help understand the impact of air-pollutant emissions on Asian air quality.
본 연구에서는 인공위성 해색센서 SeaWiFS (Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor)에서 관측한 영상을 이용하여 한반도 주변 식물플랑크톤 색소농도의 시공간적 분포 특성에 대하여 살펴보았다. 동해에서 식물플랑크톤 색소농도는 봄철과 가을철에 공간적으로 높은 농도를 나타내었다. 색소농도는 봄철인 4월에 동해 극전선 남부해역에서 가장 높고, 5월에는 극전선 북쪽해역에서 높은 농도가 나타났다. 하계는 거의 저농도를 나타내고 동계가 하계보다 공간적으로 높은 농도를 나타내었다. 그리고 한국 동해안을 따른 warm streamer주변과 서해와 남해연안의 연안선을 따라서 연중 높은 농도가 존재하였다 특히, 여름철 8월부터 12월까지 중국 양쯔강 주린 높은 색소농도가 남해연안 주변까지 연결된 형태로 나타난 것이 특징적이었다.
Soil $CO_2$ efflux can vary markedly in magnitude over both time and space, and understanding this variation is crucial for the correct measurement of $CO_2$ efflux in ecological studies. Although considerable research has quantified temporal variability in this flux, comparatively little effort has focused on its spatial variability. To account for spatial heterogeneity, we must be able to determine the number of sampling points required to adequately estimate soil $CO_2$ efflux in a target ecosystem. In this paper, we report the results of a study of the number of sampling points required for estimating soil $CO_2$ efflux using a closed-dynamic chamber in young and old Japanese cedar plantations in central Japan. The spatial heterogeneity in soil $CO_2$ efflux was significantly higher in the mature plantation than in the young stand. In the young plantation, 95% of samples of 9 randomly-chosen flux measurements from a population of 16 measurements made using 72-$cm^2$ chambers produced flux estimates within 20% of the full-population mean. In the mature plantation, 20 sampling points are required to achieve means within $\pm$ 20% of the full-population mean (15 measurements) for 95% of the sample dates. Variation in soil temperature and moisture could not explain the observed spatial variation in soil $CO_2$ efflux, even though both parameters are a good predictor of temporal variation in $CO_2$ efflux. Our results and those of previous studies suggest that, on average, approximately 46 sampling points are required to estimate the mean and variance of soil $CO_2$ flux in temperate and boreal forests to a precision of $\pm$ 10% at the 95% confidence level, and 12 points are required to achieve a precision of $\pm$ 20%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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