In this study, the roots and rhizosphere soil of Abies koreana and Taxus cuspidata were collected from sites at two different altitudes on Mt. Halla. Ectomycorrhizal fungi (EMF) were identified by Illumina MiSeq sequencing. The proportion of EMF from the roots was 89% in A. koreana and 69% in T. cuspidata. Among EMF in rhizosphere soils, the genus Russula was the most abundant in roots of A. koreana (p < 0.05). The altitude did not affect the biodiversity of EMF communities but influenced fungal community composition. However, the host plants had the most significant effect on EMF communities. The result of the EMF community analysis showed that even if the EMF were isolated from the same altitudes, the EMF communities differed according to the host plant. The community similarity index of EMF in the roots of A. koreana was higher than that of T. cuspidata (p < 0.05). The results show that both altitude and host plants influenced the structure of EMF communities. Conifers inhabiting harsh sub-alpine environments rely strongly on symbiotic relationships with EMF. A. koreana is an endangered species with a higher host specificity of EMF and climate change vulnerability than T. cuspidata. This study provides insights into the EMF communities, which are symbionts of A. koreana, and our critical findings may be used to restore A. koreana.
Kim, Sehoon;Lee, Jiwan;Shin, Hyungjin;Kim, Won-Jin;Kim, Seongjoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.32-32
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2022
본 연구는 농경지가 주로 분포되어있는 영산강 유역(3,371.4 km2)을 대상으로 농업용수 건전성 및 취약성 평가를 수행하였다. 먼저, 농업용수 건전성은 관개 기간에 농업용수 확보를 위한 유역 환경 요소(하천, 토지이용, 수문, 수질, 수생태, 서식지)로 정의하였으며, 취약성은 용수공급에 영향을 주는 인위적인 변화 요소(기후변화, 불투수층 변화, 농업용수 수요량 변화, 토지피복 변화)로 구분하였다. 각 요소의 sub-index는 1개의 지수로 정규화하여 평가하였으며 Percentile rank 방법으로 계산하였다. 분석결과 영산강 하류의 나주시(5004) 유역의 건전성 및 취약성 지수가 각각 0.33, 0.92로 농업용수 공급에 취약한 것으로 분석되었다. 이에 따른 회복력 및 유지·조치 우선순위 분석결과 또한 농업용 수리시설(저수지, 양수장, 취입보, 집수암거, 관정)을 이용한 농업용수 확보가 시급한 것으로 분석되었다. 최종적으로 본 연구에서 제시한 농업용수 건전성 및 취약성 지수는 장기간에 걸친 유역 변화분석이 가능하고, 농업용수 공급 상황을 예측함으로써 향후 농업용수 확보를 위한 시설물 설치계획 수립에 근거자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.149-149
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2022
Accurate quantitative evaluation of baseflow contribution to streamflow is imperative to address seasonal drought vulnerability, flood occurrence and groundwater management concerns for efficient and sustainable water resources management in watersheds. Several baseflow separation algorithms using recursive filters, graphical method and tracer or chemical balance have been developed but resulting baseflow outputs always show wide variations, thereby making it hard to determine best separation technique. Therefore, the current global shift towards implementation of artificial intelligence (AI) in water resources is employed to compare the performance of deep learning models with conventional hydrograph separation techniques to quantify baseflow contribution to streamflow of Piney River watershed, Tennessee from 2001-2021. Streamflow values are obtained from the USGS station 03602500 and modeled to generate values of Baseflow Index (BI) using Web-based Hydrograph Analysis (WHAT) model. Annual and seasonal baseflow outputs from the traditional separation techniques are compared with results of Long Short Term Memory (LSTM) and simple Gated Recurrent Unit (GRU) models. The GRU model gave optimal BFI values during the four seasons with average NSE = 0.98, KGE = 0.97, r = 0.89 and future baseflow volumes are predicted. AI offers easier and more accurate approach to groundwater management and surface runoff modeling to create effective water policy frameworks for disaster management.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.10
no.4
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pp.113-120
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2008
The increase in average air temperature over the past 100 years in northern Asia including Korea is the greatest (about ${1.5}^{\circ}C$) among the various regions of the world. Considering a further warming projected by the IPCC, fluctuations of agro-climatic indices under climate change must precede an evaluation of vulnerability. The purpose of this study is to analyze how climate changes represented by global warming have altered agro-climatic indices in Korea over various time scales. Drought index during the rice-transplanting period of 15 May to 5 June has changed toward the favorable with recently increased precipitation in the Taebaek Alpine and Semi-Alpine Zone, and Yeongnam Basin and Inland Zone. The frequency of low temperature occurrence below $13^{\circ}C$ during the rice transplanting has decreased, while climatic production index (CPI) has fallen because of the decreased sunshine hour and increased temperature during the rice ripening period. We therefore concluded that the recent change of climate conditions was against the rice productivity in Korea.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.809-818
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2018
In this paper, in order to evaluate the impact of future climate change in North Korea, we collected the climate data of each station in North Korea provided by WMO and expanded the lack of time series data. Using the RCP climate change scenario, And the impact of climate change on disasters using local vulnerability to disasters in the event of a disaster. In order to evaluate this, the 11 cities in North Korea were evaluated for Design Rainfall Load, human risk index (HRI), and disaster impact index (DII) at each stage. As a result, Jaffe increased from C grade to B grade in the Future 1 period. At Future 2, North Hwanghae proved to be dangerous as it was, and Gangwon-do and Hwanghae-do provincial grade rose to C grade. In the case of Future 3, Pyongyang City dropped from C grade to D grade, Hamgyong and Gyeongsang City descend from B grade to C grade, Gangwon-do and Jagangdo descend from C grade to D grade and Pyongyang city descend from C grade to D grade. Respectively.
This study analyzed the connectivity of the dry bulk carrier market before and after COVID-19 to examine the impact of COVID-19 on the global shipping market. Using the Quantile Time Frequency Connectedness methodology, we analyzed the dynamic connectedness of major dry bulk indices: the Capesize Index (BCI), Supramax Index (BSI), Panamax Index (BPI), and Handysize Index (BHSI). The results are as follows. First, the total spillover connectedness of the dry bulk carrier market increased during the entire period and in the short term after the outbreak of COVID-19, while it slightly decreased in the long term. Second, the roles among the indices changed according to market conditions, with COVID-19 causing the BPI to change from a net receiver to a net transmitter in the short term and the BSI in the long term, affecting net spillover connectedness. Third, it was observed that long-term connectivity tended to increase more than short-term connectedness under extreme conditions. Fourth, the phenomenon of strengthened connectedness under extreme market conditions was confirmed. These results provide important insights into understanding short-term market shocks and long-term stability trends, demonstrating that the connectedness among dry bulk carrier markets strengthens in global crisis situations such as COVID-19. This provides a basis for assessing the resilience and vulnerability of the shipping market and offers useful information for investors and policymakers in crisis management and investment strategy formulation.
Recently there are many disasters caused by volcanic activities such as the eruptions in Tungurahua, Ecuador(2014) and $Eyjafjallaj\ddot{o}kull$, Iceland(2010). Therefore, it is required to prepare countermeasures for the disasters. This study analyzes the Baekdu Mountain area, where is the risky area because it is active volcano, based on the observed data and scientific methods in order to assess a risk, produce a hazard map and analyze a degree of risk caused by the volcano. Firstly, it is reviewed for the research about the Baekdu mountain volcanic eruption in 1215(${\pm}15$ years) done by Liu Ruoxin. And the factors causing volcanic disaster, environmental effects, and vulnerability of Baekdu Mountain are assessed by the dataset, which includes the earthquake monitoring data, the volcanic deformation monitoring data, the volcanic fluid geochemical monitoring data, and the socio-economic statistics data. A hazard, especially caused by a volcano, distribution map for the Baekdu Mountain Area is produced by using the assessment results, and the map is used to establish the disaster risk index system which has the four phases. The first and second phases are very high risky area when the Baekdu Mountain erupts, and the third and fourth phases are less dangerous area. The map shows that the center of mountain has the first phase and the farther area from the center has the lower phase. Also, the western of Baekdu Mountain is more vulnerable to get the risk than the eastern when the factors causing volcanic disasters are equally applied. It seems to be caused by the lower stability of the environment and the higher vulnerability.
This study proposed a evaluation of the monthly vulnerable period for groundwater level management in the Miho stream watershed and a technique for evaluating the vulnerable period for future groundwater level management using LSTM. Observation data from groundwater level and precipitation observation stations in the Miho stream watershed were collected, LSTM was constructed, predicted values for precipitation and groundwater levels from 2020 to 2022 were calculated, and future groundwater management was evaluated when vulnerable. In order to evaluate the vulnerable period of groundwater level management, the correlation between groundwater level and precipitation was considered, and weights were calculated to consider changes caused by climate change. As a result of the evaluation, the Miho stream watershed showed high vulnerability to underground water management in February, March, and June, and especially near the Cheonan Susin observation well, the vulnerability index for groundwater level management is expected to deteriorate in the future. The results of this study are expected to contribute to the evaluation of the vulnerable period of groundwater level management and the derivation of preemptive countermeasures to the problem of groundwater resources in the basin by presenting future prediction techniques using LSTM.
Purpose: This study aims is to provide a total care solution preventing disaster based on Big Data and AI technology and to service safety considered by individual situations and various risk characteristics. The purpose is to suggest a method that customized comprehensive index services to prevent and respond to safety accidents for calculating the living safety index that quantitatively represent individual safety levels in relation to daily life safety. Method: In this study, we use method of mixing AHP(Analysis Hierarchy Process) and Likert Scale that extracted from consensus formation model of the expert group. We organize evaluation items that can evaluate life safety prevention services into risk indicators, vulnerability indicators, and prevention indicators. And We made up AHP hierarchical structure according to the AHP decision methodology and proposed a method to calculate relative weights between evaluation criteria through pairwise comparison of each level item. In addition, in consideration of the expansion of life safety prevention services in the future, the Likert scale is used instead of the AHP pair comparison and the weights between individual services are calculated. Result: We obtain result that is weights for life safety prevention services and reflected them in the individual risk index calculated through the artificial intelligence prediction model of life safety prevention services, so the comprehensive index was calculated. Conclusion: In order to apply the implemented model, a test environment consisting of a life safety prevention service app and platform was built, and the efficacy of the function was evaluated based on the user scenario. Through this, the life safety index presented in this study was confirmed to support the golden time for diagnosis, response and prevention of safety risks by comprehensively indication the user's current safety level.
Kim, Yong-Kyung;Lee, Woo-Kyun;Kim, Young-Hwan;Oh, Suhyun;Heo, Jun-Hyeok
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.101
no.3
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pp.509-516
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2012
In this research, it was intended to examine the vulnerability of Pinus rigida to climate changes, a major planting species in Korea. For this purpose, the distribution of Pinus rigida and its changes caused by climate changes were estimated based on the 'A1B' climate change scenario suggested by IPCC. Current distribution of Pinus rigida was analyzed by using the $4^{th}$Forest Type Map and its potential distribution in the recent year (2000), the near future (2050) and the further future (2100) were estimated by analyzing the optimized ranges of three climate indices - warmth index(WI), minimum temperature index of the coldest month (MTCI) and precipitation effectiveness index(PEI). The results showed that the estimated potential distribution of Pinus rigida declines to 56% in the near future(2050) and 15% in the further future (2100). This significant decline was found in most provinces in Korea. However, in Kangwon province where the average elevation is higher than other provinces, the area of potential distribution of Pinus rigida increases in the near future and the further future. Also the result indicated that the potential distribution of Pinus rigida migrates to higher elevation. The potential distributions estimated in this research have relatively high accuracy with consideration of classification accuracy (44.75%) and prediction probability (62.56%).
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