Evapotranspiration (ET) including evaporation from a land surface and transpiration from photosynthesis of vegetation is a hydrological factor that has an important role in water cycle. However, there is a limitation to understand it due to heterogeneity of land cover and vegetation. In this study, Mapping EvapoTRanspiration with Internalized Calibration (METRIC) model, one of the energy balance models, and MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite based well-known Penman-Monteith algorithm were compared. Two ET maps were categorized and compared by land cover classification. The results represented overall applicability of the two models with the highest correlation coefficients in needleleaf and broadleaf forests. This study will be useful to estimate remote sensing based ET maps with high resolution and to figure out spatio-temporal variability and seasonal changes.
This paper reviewed application of data-driven method, distance-weighted method(IDWM, IEWM, CCWM, ANN), and radar data method estimated of missing raifall data. To evaluate these methods, statistics was compared using radar and station rainfall data from Imjin-river basin. The range of RMSE values calculated for CCWM, ANN was 1.4 to 1.79mm, and the range of RMSE values estimated data used for radar rainfall data was 0.05 to 2.26mm. Spatial characteristics is considered to Radar rainfall data rather than station rainfall data. Result suggest that estimated data used for radar data can impove estimation of missing raifall data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.2
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pp.109-127
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2011
Atmospheric aerosols, small particles in the atmosphere, are one of the important parameters in climate change and human health. Additionally, accurate estimates of aerosol species are increasingly important in environmental impact assessment studies. Recent advances in global satellite remote sensing provide powerful tool for air quality monitoring. This study explores the potential usage of satellite derived data such as atmospheric aerosols for air quality monitoring as well as climate change study. The objectives of this study is to understand the general features of the global distribution of type dependent aerosols. A detailed spatio-temporal variability of the each different satellite dataset shows the variation of the global zonal average and specific geographical regions where the strong emission sources are located. Especially, significantly large aerosol amounts are observed in Asia and Africa because of the desert dust storm, anthropogenic and biomass burning emissions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1420-1424
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2010
강수량의 계절성은 수자원관리에 있어 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고, 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 적용한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능한 방법이다. 강수량의 주기특성과 과거로부터 현재까지의 변화 양상을 평가하기 위해서, 우선 전국의 58개 강우관측소를 선별하고 각 관측소의 일강우자료를 이용하여 관측소별 연최대치계열(Annual maxima series)과 발생일자, 월최대강수계열(Monthly maxima series)과 발생일자를 추출하였다. 각 자료의 발생일자는 순환통계분석을 위해 해당 time scale을 한 주기로 하는 방향각 데이터로 변환하였으며, 변환된 시간속성 데이터의 통계특성치를 산정하여 발생시기에 대한 경향성을 분석하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 자료 계열 연주기의 변동성을 평가하기 위해 사용되었고, 분석결과 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 극치강수량의 발생 경향을 평가하기 위해 사용된 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 일반적인 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.
The occurrence of sand dust has been steadily increased since 1990 and the amount of damage was also increased. In most of previous studies, ground based observations were used for sand dust analyses, but its high spatio-temporal variability has not been well understood. In this study, satellite aerosol observations were used to overcome current limitations of the sand dust variability in space and time and to estimate associations with morbidity of respiratory and cardiovascular ailments. In general, high AODs were observed in the west part of the Koran peninsula in spring. The reasonable associations between the morbidity and sand dust were observed from April to July with highest positive correlation (~0.6) at three month lags (lag 3). Based on the results, we found a utility of the satellite aerosol observations for sand dust analyses by considering of morbidity effects. In addition, health effect against the sand dust is proved to be examined and smooth medical supplies and prevention of undesired medical expenses would be possible.
Satellite-observed significant wave heights (SWHs), which are widely used to understand the response of the ocean to climate change, require long-term and continuous validation. This study examines the accuracy and error characteristics of SWH observed by nine satellite altimeters in the North Pacific and North Atlantic Ocean for 25 years (1992-2016). A total of 137,929 matchups were generated to compare altimeter-observed SWH and in-situ measurements. The altimeter SWH showed a bias of 0.03 m and a root mean square error (RMSE) of 0.27 m, indicating relatively high accuracy in the North Pacific and North Atlantic Ocean. However, the spatial distribution of altimeter SWH errors showed notable differences. To better understand the error characteristics of altimeter-observed SWH, errors were analyzed with respect to in-situ SWH, time, latitude, and distance from the coast. Overestimation of SWH was observed in most satellite altimeters when in-situ SWH was low, while underestimation was observed when in-situ SWH was high. The errors of altimeter-observed SWH varied seasonally, with an increase during winter and a decrease during summer, and the variability of errors increased at higher latitudes. The RMSEs showed high accuracy of less than 0.3 m in the open ocean more than 100 km from the coast, while errors significantly increased to more than 0.5 m in coastal regions less than 15 km. These findings underscore the need for caution when analyzing the spatio-temporal variability of SWH in the global and regional oceans using satellite altimeter data.
The effects of the coal-fired power plant emissions, as the biggest point source of air pollutants, on spatiotemporal surface air pollution over the remote area are investigated in this study, based on a set of date selection and statistical technique to consider meteorological and geographical effects in the emission-concentration (source-receptor) relationship. We here proposed the sophisticated technique of data processing to separate and quantify the effects. The data technique comprises a set of data selection and statistical analysis procedure that include data selection criteria depending on meteorological conditions and statistical methods such as Kolmogorov-Zurbenko filter (K-Z filter) and empirical orthogonal function (EOF) analysis. The data selection procedure is important for filtering measurement data to consider the meteorological and geographical effects on the emission-concentration relationship. Together with meteorological data from the new high resolution ECMWF reanalysis 5 (ERA5) and the Korea Meteorological Administration automated surface observing system, air pollutant emission data from the telemonitoring system (TMS) of Dangjin and Taean power plants as well as spatio-temporal air pollutant concentrations from the air quality monitoring system are used for 4 years period of 2014-2017. Since all the data used in this study have the temporal resolution of 1 hour, the first EOF mode of spatio-temporal changes in air pollutant concentrations over the Seoul metropolitan area (SMA) due to power plant emission have been analyzed to explain over 97% of total variability under favorable meteorological conditions. It is concluded that SO2, NO2, and PM10 concentrations over the SMA would be decreased by 0.468, 1.050 ppb, and 2.045 ㎍ m-3 respectively if SO2, NO2, and TSP emissions from Dangjin power plant were reduced by 10%. In the same way, the 10% emission reduction in Taean power plant emissions would cause SO2, NO2, and PM10 decreased by 0.284, 0.842 ppb, and 1.230 ㎍ m-3 over the SMA respectively. Emissions from Dangjin power plant affect air pollution over the SMA in higher amount, but with lower R value, than those of Taean under the same meteorological condition.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.1
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pp.31-44
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2017
The aim of this study is to evaluate the accuracy and variability of the oak pollen concentrations over the Seoul metropolitan region (SMR) simulated by the Community Multiscale Air Quality (CMAQ)-based pollen dispersion model, which is the CMAQ-pollen model integrated with the improved oak pollen emission model(PEM-oak). The PEM-oak model developed is based on hourly emission flux parameterization that includes the effects of plant-specific release, meteorological adjustment, and diurnal variations of oak pollen concentrations. A 33 day-run for oak pollen simulation was conducted by the CMAQ-pollen model with a 3 km spatial resolution for the SMR during the 2014 spring pollen season. Modeled concentrations were evaluated against the hourly measurements at three Burkard sampling sites. Temporal variations of oak concentrations were largely well represented by the model, but the quantitative difference between simulations and measurements was found to be significant in some periods. The model results also showed that large variations in oak pollen concentrations existed in time and space and high concentrations in the SMR were closely associated with the regional transport under strong wind condition. This study showed the effective application of the CMAQ-pollen modeling system to simulate oak pollen concentration in the SMR. Our results could be helpful in providing information on allergenic pollen exposure. Further efforts are needed to further understand the oak pollen release characteristics such as interannual variation of the oak pollen productivity and its spatio-temporal flowering timing.
This paper examines the spatial and temporal variability in the water depth caused by artificial structures in Geum Estuary of South Korea. Water depth data set extracted from marine maps of 1979, 1990, 1996 and 2004 were used in a GIS to derive volumetric estimates of gains and losses of sedimentary material. Artificial structures caused above 2m in water depth to be shallow between 1979 and 2002 in the estuary system, particularly through disturbance of a natural transport in suspended sediment concentrations. The mutt significant change in suspended sediment transport were observed in area affected by embankment for fresh water, inducing the water depth shallower than before in almost 80% of the area. This was probably because of an continuous abundant mud supply from coastal river oven after blocking the fresh water. The spatial analysis made it possible to identify area wide patterns of water depth change subject to many different type of artificial structures, which tanner be acquired by traditional field sampling. It is anticipated thai this research could be used as a valuable reference to confirm the outputs from past field researches for sedimental process in more visual and quantitative manner.
Landfast sea ice (LFI) in Terra Nova Bay, East Antarctica where the Jangbogo Antarctic Research Station is located, has significant influences on marine ecosystem and the sailing of an icebreaker. Therefore, it is essential to analyze the spatio-temporal variation of the LFI in Terra Nova Bay. In this study, we chose interferometric pairs with the temporal baseline from 1 to 9 days out of a total of 62 COSMO-SkyMed synthetic aperture radar (SAR) images over Terra Nova Bay obtained from December 2010 to January 2012, and then constructed the coherence image of each pair. The LFI showed coherence values higher than 0.3 even in the interferometric SAR (InSAR) pairs of up to 9-days of temporal baseline. This was because the LFI was fixed at coastline and thus showed low temporal phase decorrelation. Based on the characteristics of the coherence on LFI, We defined the areas of LFI that show spatially homogeneous coherence values higher than 0.5. Pack ice (PI) and open water showed low coherence values due to large temporal phase decorreation caused by current and wind. Distinguishing PI from open water in the coherence images was difficult due to their similarly low coherence values. PI was identified in SAR amplitude images by investigating cracks on the ice. The extents of the LFI and PI were estimated from the coherence and SAR amplitude images and their temporal variations were analyzed. The extent of the LFI increased from March to July (maximum extent of $170.7km^2$) and decreased from October. The extent of the PI increased from February to May and decreased from May to July when the LFI increases dramatically. The extent of the LFI and air temperature showed an inverse correlation with a time lag of about 2 months, i.e., the extent of the LFI decreases after 2 months of the increase in the air temperature. Meanwhile the correlation between wind speed and the extent of the LFI was very low. This represents that the extent of LFI in Terra Nova Bay are influenced more by the air temperature than wind speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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