The Ministry of Environment have started the 'National Ecosystem Survey' since 1986. It has been carried out nationwide every ten years as the largest survey project in Korea. The second one and the third one produced the GIS-based inventory of species. Three survey methods were different from each other. There were few studies for species distribution using national survey data in Korea. The purposes of this study are to test species distribution models for finding the most suitable modeling methods for the National Ecosystem Survey data and to investigate the modeling results according to survey methods and taxonominal group. Occurrence data of nine species were extracted from the National Ecosystem Survey by taxonomical group (plant, mammal, and bird). Plants are Korean winter hazel (Corylopsis coreana), Iris odaesanensis (Iris odaesanensis), and Berchemia (Berchemia berchemiaefolia). Mammals are Korean Goral (Nemorhaedus goral), Marten (Martes flavigula koreana), and Leopard cat (Felis bengalensis). Birds are Black Woodpecker (Dryocopus martius), Eagle Owl (Bubo Bubo), and Common Buzzard (Buteo buteo). Environmental variables consisted of climate, topography, soil and vegetation structure. Two modeling methods (GAM, Maxent) were tested across nine species, and predictive species maps of target species were produced. The results of this study were as follows. Firstly, Maxent showed similar 5 cross-validated AUC with GAM. Maxent is more useful model to develop than GAM because National Ecosystem Survey data has presence-only data. Therefore, Maxent is more useful species distribution model for National Ecosystem Survey data. Secondly, the modeling results between the second and third survey methods showed sometimes different because of each different surveying methods. Therefore, we need to combine two data for producing a reasonable result. Lastly, modeling result showed different predicted distribution pattern by taxonominal group. These results should be considered if we want to develop a species distribution model using the National Ecosystem Survey and apply it to a nationwide biodiversity research.
The purpose of this study is to analyze the MAUP's effect in visibility analysis using GIS. MAUP normally occurs in the process in terrain spatial analysis including visibility analysis. There are two different types of grid data(based on digital map and Digital Terrain Elevation Data) and 10 different types of areal units are made for modeling, such as $5m{\times}5m,\;10m{\times}10m,\;15m{\times}15m,\;20m{\times}20m,\;25m{\times}25m,\;30m{\times}30m,\;35m{\times}35m,\;40m{\times}40m,\;45m{\times}45m,\;50m{\times}50$. By analyzing the result, it was possible to observe varying viewshed areas according to different grid cell sizes and the viewshed area did not varied linearly as expected. From a general point of view, smaller unit data map out the real world in more detail, but the results of modeling do not always reach a good conclusion when data are used in modeling for terrain analysis because of the MAUP' effect. The grid cell sizes of 30m or less seems to be adequate for visibility analysis, including terrain analysis considering vegetation heights.
The high oxidants, which occur the daily maximum concentrations in the afternoon, are transported into the other region via long range transport mechanisms or trapped within the shallow mixing boundary layer and then removed physically (deposition, transport by mountain wind, etc.) and chemically (reaction with local sources). Therefore, modeling formation of photochemical oxidants requires a complex description of both chemical and meteorolog ital processecs . In this study, as a part of air quality studies, we reviewed various aspects of photochemical modeling on the basis of currently available literature. The result of the review shows that the model is based on a set of coupled continuity equations describing advection, diffusion, transport, deposition, chemistry, emission. Also photochemical oxidant models require a large amount of input data concerned with all aspects of the ozone life cycle. First, emission inventories of hydrocarbon and nitrogen oxides, with appropriate spatial and temporal resolution. Second, chemical and photochemical data allowing the quantitative description of the formation of ozone and other photochemically-generated secondary pollutants. Third, dry deposition mechanisms particularly for ozone, PAN and hydrogen peroxide to account for their removal by absorption on the ground, crops, natural vegetation, man-made and water surfaces. Finally, meteorological data describing the transport of primary pollutants away from their sources and of secondary pollutants towards the sensitive receptors where environmental damage may occur. In order to improve our present study, shortcomings and limitation of existing models are pointed out and verification Process through observation is emphasized.
A model coupling a meteorological predictive model and a vegetation photosynthesis and respiration model was used to simulate $CO_2$ concentrations over coastal basin areas, and modeling results were estimated with aircraft observations during a massive sampling campaign. Along with the flight tracks, the model captured the meteorological variables of potential temperature and wind speed with mean bias results of $0.8^{\circ}C$, and 0.2 m/s, respectively. These results were statistically robust, which allowed for further estimation of the model's performance for $CO_2$ simulations. Two high-resolution emission data sets were adopted to determine $CO_2$ concentrations, and the results show that the model underestimated by 1.8 ppm and 0.9 ppm at higher altitude over the study areas during daytime and nighttime, respectively, on average. Overall, it was concluded that the model's $CO_2$ performance was fairly good at higher altitude over the study areas during the study period.
Remote sensing(RS)- and geographic information system(GIS)-based information management to measure and assess agri-environment schemes, and to quantify and map environment indicators for nature and land use, climate change, air, water and energy balance, waste and material flow is in high demand because it is very helpful in assisting decision making activities of farmers, government, researchers, and consumers. The versatility and ability of RS and GIS containing huge soil database to assess agricultural environment spatially and temporally at various spatial scales were investigated. Spectral and microwave observations were carried out to characterize crop variables and soil properties. Multiple sources RS data from ground sensors, airborne sensors, and also satellite sensors were collected and analyzed to extract features and land cover/use for soils, crops, and vegetation for support precision agriculture, soil/land suitability, soil property estimation, crop growth estimation, runoff potential estimation, irrigated and the estimation of flooded areas in paddy rice fields. RS and GIS play essential roles in a management and monitoring information system. Biosphere-atmosphere interection should also be further studied to improve synergistic modeling for environment and sustainability in agri-environment schemes.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
본 연구에서는 내성천 하류 구간을 대상으로 검보정된 1차원 수치모형을 이용하여 흐름모의를 수행함으로써 추정된 구간 조도계수에 대해 분석하였다. 또한 실측 및 모의된 수리조건을 이용하여 향석 지점에서의 하상형태 예측을 수행하였으며 사립조도에 의한 흐름저항 계수 값을 고려하여 총 흐름저항 조도계수를 산정하였다. 수치모의에 의해 추정된 구간 조도계수와 사립조도 및 하상형태에 의한 흐름저항 계수를 추정한 결과 값을 상호 비교 분석하였으며 그 결과, 저수류 영역 흐름에서는 사립조도 및 하상형태에 의한 흐름저항 외에 식생, 만곡도, 사주 등의 기타 요인들에 의한 영향이 크게 반영되어 수치모의 상의 조도계수 값이 사립조도 및 하상형태에 의해 추정 가능한 조도계수 범위보다 크게 산정되는 것으로 나타났다. 그러나 $500m^3/s$ 이상의 천이구간 및 고수류 영역에서는 사립조도 및 하상형태 예측에 의한 조도계수 범위에 수치모의에 의해 검증된 Manning 조도계수가 포함되는 것으로 나타났다.
The first domestic expert workshop on surface flux measurement and modeling was held on 10-12 June 2009 in Seoul to invigorate research cooperation on soil-vegetation-atmosphere interactions in Korea and to promote interdisciplinary studies. This article provides a summary of the workshop presentations and recommendations, and future research directions for surface processes in Korea.
As a global response to climate and biodiversity challenges, there is an emphasis on the conservation and restoration of ecosystems that can simultaneously reduce carbon emissions and enhance biodiversity. This study comprised a text analysis and keyword extraction of 1,100 research papers addressing nature restoration in Korea, aiming to provide a quantative and systematic evaluation of domestic research trends in this field. To discern the major research topics of these papers, topic modeling was applied and correlations were established through network analysis. Research on nature restoration exhibited a mainly upward trend in 2002-2022 but with a slight recent decline. The most common keywords were "species," "forest," and "water". Research topics were broadly classified into (1) predictions of habitat size and species distribution, (2) the conservation and utilization of natural resources in urban areas, (3) ecosystems and landscape managements in protected areas, (4) the planting and growth of vegetation, and (5) habitat formation methods. The number of studies on nature restoration are increasing across various domains in Korea, with each domain experiencing professional development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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