This study compares the three detection algorithms of East Asian summer atmospheric rivers (ARs). The algorithms developed by Guan and Waliser (GW15), Park et al. (P21), and Tian et al. (T23) are particularly compared in terms of the AR frequency, the number of AR events, and the AR duration for the period of 2016-2020. All three algorithms show similar spatio-temporal distributions of AR frequency, centered along the edge of the North Pacific high. The maximum AR frequency gradually shifts northward in early summer as the edge of the North Pacific High expands, and retreats in late summer. However, the detailed pattern and the maximum value differ among the algorithms. When the AR frequency is decomposed into the number of AR events and the AR duration, the AR frequencies detected by GW15 and P21 are equally explained by both factors. However, the number of AR events primarily determine the AR frequency in T23. This difference occurs as T23 utilizes the machine learning algorithm applied to moisture field while GW15 and P21 apply the threshold value to moisture transport field. When evaluating AR-related precipitation, the ARs detected by P21 show the closest relationship with total precipitation in East Asia by up to 60%. These results indicate that AR detection in the East Asian summer is sensitive to the choice of the detection algorithm and can be optimized for the target region.
Park, Hyeong-Sik;Song, Sang-Keun;Han, Seung-Beom;Cho, Seongbin
Journal of Environmental Science International
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v.27
no.11
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pp.1129-1140
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2018
Temporal and spatial characteristics of the frequency of several weather types and the change in air pollutant concentrations according to these weather types were analyzed over a decade (2007-2016) in seven major cities and a remote area in Korea. This analysis was performed using hourly (or daily) observed data of weather types (e.g., mist, haze, fog, precipitation, dust, and thunder and lighting) and air pollutant criteria ($PM_{10}$, $PM_{2.5}$, $O_3$, $NO_2$, CO, and $SO_2$). Overall, the most frequent weather type across all areas during the study period was found to be mist (39%), followed by precipitation (35%), haze (17%), and the other types (${\leq}4%$). In terms of regional frequency distributions, the highest frequency of haze (26%) was in Seoul (especially during winter and May-June), possibly due to the high population and air pollutant emission sources, while that of precipitation (47%) was in Jeju (summer and winter), due to its geographic location with the sea on four sides and a very high mountain. $PM_{10}$ concentrations for dust and haze were significantly higher in three cities (up to $250{\mu}g/m^3$ for dust in Incheon), whereas those for the other four types were relatively lower. The concentrations of $PM_{2.5}$ and its major precursor gases ($NO_2$ and $SO_2$) were higher (up to $69{\mu}g/m^3$, 48 ppb, and 16 ppb, respectively, for haze in Incheon) for haze and/or dust than for the other weather types. On the other hand, there were no distinct differences in the concentrations of $O_3$ and CO for the weather types. The overall results of this study confirm that the frequency of weather types and the related air quality depend on the geographic and environmental characteristics of the target areas.
Various chemical constituents were measured from April to August 1988 at the down-ward 20 stations of Keum River, which is located in the Midwest of Korea, to understand the characteristics of water quality with respect to spatio-temporal variations of each constituent. The 24-hrs continuous measurements with 2-hrs interval were made simultaneously at station 2 near the estuary weir and station 9(Ganggyeong) of 35 km upstream from the weir in April. By the results observed for one day in April at station 2, salinity has a range of $7.88\~22.14\%_{\circ}$ and its temporal variability is identical to the pattern of tidal cycle in the neigh-bouring Kunsan Harbor. However, turbidity shows relatively high values only at an interval of 4~5 hours after the lowest salinity time, though hourly fluctuation of pH is very small. Silicate and dissolved inorganic nitrogen have inversively linear correlationships with salinity, implying the concentration of the two nutrients strongly regulated by estuarine mixing of sea and river waters. In contrast, phosphate sustains roughly a constant level over a wide salinity range and distinctly lower values than those corresponding to nitrate in the oceans. Such distributions of phosphate have been observed in some estuaries, and interpreted as driven by removal of dissolved phosphate into bottom sediments and the bufforing of phosphate by particulate matter. COD values at station 2 are relatively high in day-time(particularly afternoon) and in high-salinity periods. At station 9, saltwater intrusion was never found but water level changed to the extent of 2.5 m for one day. Although each parameter at this station exhibits very slight variations in their abundance for 24 hours compared with station 2, the contents of COD, silicate and ammonia are significantly higher than at station 2. Concentration of suspended matter is relatively high in the brackish water region up to $\~20$ km above the river mouth, probably due to strong tidal stirring of the bottom de-posits. Also, relatively high pH, COD and $O_2$ saturation at the upward stations of $40\~50$ km from the weir are presumably attributable to active photosynthesis of plants in the region. In general, COD and nutrients except phosphate are higher values at the upper stations than in the estuary zone, and show the highest abundances in July nearly at all stations. Finally, in the estuarine region tidal mixing of sea-river waters seems to be an important factor controlling the distributions of turbidity, COD, silicate and nitrate as well as salinity. However, water quality in the upward fresh-water zone is remarkably variable according to months or seasons.
Qualitative and quantitative algal survey was conducted from March 2010 to December 2010 on a man-made artificial beach in the Hwawon Resort Complex in order to understand seasonal changes of algal flora. The seasonal change of algal vegetation was compared with intact natural habitat near from the experimental sites. Total 15 algal species were found at the artificial beach; 8 Chlorophyta, 3 Phaeophyta and 4 Rhodophyta. And 38 algal species were found at the natural habitat; 7 Chlorophyta, 9 Phaeophyta and 22 Rhodophyta. Dominant algal species at the artificial beach were Ulva compressa, U. intestinalis, U. prolifera, U. pertusa in winter and Urospora penicilliformis, U. intestinalis, U. compress in summer. In natural habitat, dominant algal species were U. pertusa, U. compressa in winter and Sargassum thunbergii, Ishige okamurae in summer. (R+C)/P explaining spatial distribution of seaweeds was 3.7~4.0 (warm-temperature) in the artificial beach and 2.6~3.4 (polar-temperate) in the natural habitat, respectively. The flora of artificial beach could be classified into the filamentous form (64.4%), the sheet form (21.9%), and the coarsely branched form (13.7%). There was significant difference from the two habitats representing dominant species, distributions and ratio of functional-form groups.
Gorai, Amit Kumar;Jain, Kumar Gourav;Shaw, Neha;Tuluri, Francis;Tchounwou, Paul B.
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.9
no.4
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pp.247-258
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2015
Exposure of high concentration of ground-level ozone (GLO) can trigger a variety of health problems including chest pain, coughing, throat irritation, asthma, bronchitis and congestion. There are substantial human and animal toxicological data that support health effects associated with exposure to ozone and associations have been observed with a wide range of outcomes in epidemiological studies. The aim of the present study is to estimate the spatial distributions of GLO using geostatistical method (ordinary kriging) for assessing the exposure level of ozone in the eastern part of Texas, U.S.A. GLO data were obtained from 63 U.S. EPA's monitoring stations distributed in the region of study during the period January, 2012 to December, 2012. The descriptive statistics indicate that the spatial monthly mean of daily maximum 8 hour ozone concentrations ranged from 30.33 ppb (in January) to 48.05 (in June). The monthly mean of daily maximum 8 hour ozone concentrations was relatively low during the winter months (December, January, and February) and the higher values observed during the summer months (April, May, and June). The higher level of spatial variations observed in the months of July (Standard Deviation: 10.33) and August (Standard Deviation: 10.02). This indicates the existence of regional variations in climatic conditions in the study area. The range of the semivariogram models varied from 0.372 (in November) to 15.59 (in April). The value of the range represents the spatial patterns of ozone concentrations. Kriging maps revealed that the spatial patterns of ozone concentration were not uniform in each month. This may be due to uneven fluctuation in the local climatic conditions from one region to another. Thus, the formation and dispersion processes of ozone also change unevenly from one region to another. The ozone maps clearly indicate that the concentration values found maximum in the north-east region of the study area in most of the months. Part of the coastal area also showed maximum concentrations during the months of October, November, December, and January.
KANG Young-Shil;PARK Joo-Suck;LEE Sam-Seuk;KIM Hak-Gyoon;LEE Phil-Yong
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.29
no.4
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pp.415-430
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1996
Spatio-temporal variations in zooplankton community and ropepod indicator species were investigated along with the interaction between zooplankton distribution and environmental factors in Chinhae Bay. Zooplankton samples were monthly collected at 7 stations from February to September in 1993. A NORPAC net was vertically hauled from bottom to surface, At the same station, environmental factors such as temperature, salinity and COD (chemical oxygen demand) were measured at two different water layers, surface and bottom. In August and September, salinity declined below 30.00‰ , while eutrophic parameters such as COD showed the higher concentrations than those in other months, with higher concentrations at inner bay stations. Salinities were, however, higher at bay mouth areas. These distributional patterns were believed to be caused by input and dispersion of organic matters from nearby land. Zooplankton communities were composed of 7~14. Of these, Noctiluca scintillans was predominant and occupied 90.6‰ of total zooplankton abundance. Cladocera and Copepoda were secondly abundant taxa. Among 6 to 10 copepod species appeared, Acartia omorii and A. hudsonics were most common species during the survey months except March and September. Species diversities were greater, in general, at inner bay than outer bay. The lowest diversity index was observed in February, while the highest in July. Cluster analysis could divide the study area into 2 or 4 zones for each month. Zone 1, mouth area of the bay, was characterized by the influence of offshore waters. Zone II was mixing area. Zone III and IV seemed to be affected by nearby land.
Min Kyeong Park;Jin a Beom;Minhyuk Jeung;Ji Yeon Jeong;Kwang Sik Yoon
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.39
no.2
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pp.162-174
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2023
In order to prevent water pollution caused by organic matter, Total Organic Carbon(TOC) has been adopted indicator and monitored. TOC can be divided into Dissolved Organic Carbon(DOC) and Particulate Organic Carbon(POC). POC is largely precipitated and removed during stream flow, which making DOC environmentally significant. However, there are lack of studies to define spatio-temporal distributions of DOC in stream affected by various land use. Therefore, it is necessary to estimate the past DOC concentration using other water quality indicators to evaluate status of watershed management. In this study, DOC was estimated by correlation and regression analysis using three different organic matter indicators monitored in mixed land-use watersheds. The results of correlation analysis showed that DOC has the highest correlation with TOC. Based on the results of the correlation analysis, the single- and multiple-regression models were developed using Biochemical Oxygen Demand(BOD), Chemical Oxygen Demand(COD), and TOC. The results of the prediction accuracy for three different regression models showed that the single-regression model with TOC was better than those of the other multiple-regression models. The trend analysis using extended average concentration DOC data shows that DOC tends to decrease reflecting watershed management. This study could contribute to assessment and management of organic water pollution in mixed land-use watershed by suggesting methods for assessment of unmeasured DOC concentration.
In order to determine the effect of fresh water inflow from the Heongsan river on the changes of water quality in the Yeongil Bay (Korea), the seasonal changes of water temperature, salinity, chemical oxygen demand (COD), dissolved inorganic nitrogen(DIN) and phosphate phosphorus ($PO_4$-P) concentrations were examined using the data set obtained five fixed points of Yeongil Bay from 1998 to 2000. The distributions and changes of COD and concentrations of total inorganic phosphorous (TIP) and nitrogen (TIN) at three points Heongsan river, were also compared with those of Yeongil Bay. Based on the correlations of DIN and $PO_4$-P, it was found that the inflow of freshwater affected on the water quality of Yeongil Bay. Such a complicacy was confirmed by the prominent differences in n few water quality measures between Site 1(the innermost area) and Site 5 (the mouth of the bay). The negative correlations in $\Delta N/\Delta P $ at sites 1, 2 and 3 of the inner-part of the bay also indicated a large effect of freshwater inflow on the water quality of the bay. The extremely low atomic ratio of an average of 6.4 in $\Delta N/\Delta P $ compared to the Redfild ratio suggested that the DIN was depleted in the overall bay system. In contrast, it was inferred that the excessive PO$_4$-P concentration was due to the inflow of freshwater from the Heongsan river.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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