Kim, Yeah-Won;Kim, Jeong-Man;Park, Sang-Hyuk;Lee, Moon-Gu
Journal of Climate Change Research
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v.4
no.3
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pp.269-278
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2013
Sulfur hexafloride($SF_6$) emission to atmosphere is lower than $CO_2$, but $SF_6$ GWP is 22,800 times lager than $CO_2$. In recent years as restriction of $non-CO_2$ gas has been greatly reinforced, development of environment-friendly technology with $SF_6$ removal is becoming to main issue. This study shows that $SF_6$ used insulator electrical equipment has emission characteristics during the each phase(maintenance, use, diposal), and analyzed $SF_6$ emission reduction technology related phase. The major technology applies maintenance and disposal step is that improvment of gas recovery rate($85{\rightarrow}99%$), manufacturing catalysts, internal inspection of circuit breaker using endoscopy. Using those technolgies can reduce $SF_6$ emission in atmosphere.
Kim, Yong Seok;Shim, Kyo Moon;Jung, Myung Pyo;Choi, In Tae
Journal of Climate Change Research
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v.6
no.4
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pp.277-281
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2015
A Chinese cabbage is one of important vegetables which accounts for more than 60 percent of leaf vegetable. However, cultivation area and yield of Chinese cabbage are steadily decreasing recently. Because meteorological changes destabilize the balance of Chinese cabbage, we need to study on meteorological factors affecting estimation of Chinese cabbage yield. So we conducted a panel analysis using mean temperature, maximum temperature, minimum temperature, precipitation and sunshine's duration from August to November for estimation of Chinese cabbage yield. As the results, we found that if the mean temperature of September increase by $1^{\circ}C$ the amount of production of Chinese cabbage per unit area was increased by 348.6 kg/10a. We also found that the mean temperature of October increased by 174.8 kg/10a, that of November 148 kg/10a, the difference between the maxium temperature and the minimum temperature of October equals 443.3 kg/10a. However, we found that the difference between the maximum temperature and the minimum temperature of November decreased 274.1 kg/10a.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.33-44
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2019
Due to the recent climate change realization (timing, rainfall pattern changes), the flow regime is changing according to the watershed. The long-term change of flow regime is causing a significant change in structure and function of aquatic ecosystems. However, there is no analysis from the viewpoint of the aquatic ecosystem including flow rate alteration and ecological characteristics as well as the climate change connection in Korea yet. Therefore, We quantitatively assessed the impact of present-future flow regime alteration due to climate change on the Pseudopungtungia nigra habitat in the Mankyung river and floodplain area. As a result, it was confirmed that extreme hydrological conditions such as flood and drought are intensified in the future than the present. Especially, the changes of flow regime characteristics were clarified by comparing and analyzing the magnitude, frequency, duration, rate of change, and by linking flow regime characteristics with physical habitat analysis, it could be suggested that climate change would significantly increase the risk of future ecological changes.
Kim, Yongseok;Choi, Wonjun;Shim, Kyo-moon;Hur, Jina;Kang, Mingu;Jo, Sera
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.295-305
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2021
In this study, we constructed using Random Forest(RF) by selecting the meteorological factors related to the occurrence of frost. As a result, when constructing a classification model for frost occurrence, even if the amount of data set is large, the imbalance in the data set for development of model has been analyzed to have a bad effect on the predictive power of the model. It was found that building a single integrated model by grouping meteorological factors related to frost occurrence by region is more efficient than building each model reflecting high-importance meteorological factors. Based on our results, it is expected that a high-accuracy frost occurrence prediction model will be able to be constructed as further studies meteorological factors for frost prediction.
Although the installation of droplet protection screen (DPS) is known to prevent droplet transmission, there is still a lack of knowledge in effectiveness of DPS installation to block the airborne transmission. In this study, the prevention ability of DPS against airborne transmission was evaluated according to the DPS height. When the DPS was not installed, the maximum concentration of PM1.0 at the location opposite to infected person was 35% of that at the infected person location. When the DPS was installed, the DPS effectively prevented the airborne transmission, consequently approximately 7% of generated particles were measured at the opposite location from particle generation position (infected person location). The prevention ability of DPS increased with DPS height, the maximum prevention efficiency of 95.1% was obtained when the DPS height was 900mm. Moreover, the speed of airborne transmission was delayed by installation of DPS, and the delay time increased with DPS height.
Water supply is continuously suffering from frequent droughts under climate change, and such extreme events are expected to become more frequent due to climate change. In this study, the decision scaling method was introduced to evaluate the drought vulnerability under future climate change in a wider range. As a result, the water supply reliability of the Boryeong Dam ranged from 95.80% to 98.13% to the condition of the aqueduct which was constructed at the Boryeong Dam. Furthermore, the Boryeong Dam was discovered to be vulnerable under climate change scenarios. Hence, genetic algorithm-based hedging rules were developed to evaluate the reduction effect of drought vulnerability. Moreover, three demand scenarios (high, standard, and low demand) were also considered to reflect the future socio-economic change in the Boryeong Dam. By analyzing quantitative reliability and the probability of extreme drought occurrence under 5% of the water storage rate, all hedging rules demonstrated that they were superior in preparing for extreme drought under low-demand scenarios.
As climate change intensifies, the importance of studying plant phenology has increased, leading to a surge in research employing automated video recording devices like Phenocams. In this study, using the Phenocams operated by the National Institute of Ecology, we examined the trends in plant phenological changes across diverse ecosystem types in South Korea and analyzed their correlations with climate factors. The patterns of plant phenological changes varied by region and tree species. Pinus thunbergii and Pinus densiflora typically show an overall increase in their growth period, positively correlating with temperatures and precipitation during winter. However, uniquely, for Abies koreana on Hallasan Mt., a higher amount of precipitation in August leads to an earlier end of season (eos), and the correlation analysis with the recent phenomenon of dying A. Koreana seems necessary. beyond the analysis, solutions for handling missing data issues during the data collection process were proposed. Furthermore, to expand future research scope and encompass diverse ecosystem types, a suggestion to combine Phenocam research with satellite observations was presented.
In this paper, we analyzed the impact of temperature and precipitation on agricultural product prices and predicted the prices of major agricultural products using TensorFlow. As a result of the analysis, the rise in temperature and precipitation had a significant effect on the rise in prices of cabbage, radish, green onion, lettuce, and onion. In particular, prices rose sharply when temperature and precipitation increased simultaneously. The prediction model was useful in predicting agricultural product price changes due to climate change. Through this, agricultural producers and consumers can prepare for climate change and prepare response strategies to price fluctuations. The paper can contribute to understanding the impact of climate change on agricultural product prices and exploring ways to increase the stability and sustainability of agricultural product markets. In addition, it provides important data to increase agricultural sustainability and ensure economic stability in the era of climate change. The research results will also provide useful insights to policy makers and can contribute to establishing effective agricultural policies in response to climate change.
The aim of this research was to develop a climate change vulnerability index at the district level (Si, Gun, Gu) with respect to the health care sector in Korea. The climate change vulnerability index was esimated based on the four major causes of climate-related illnesses : vector, flood, heat waves, and air pollution/allergies. The vulnerability assessment framework consists of six layers, all of which are based on the IPCC vulnerability concepts (exposure, sensitivity, and adaptive capacity) and the pathway of direct and indirect impacts of climate change modulators on health. We collected proxy variables based on the conceptual framework of climate change vulnerability. Data were standardized using the min-max normalization method. We applied the analytic hierarchy process (AHP) weight and aggregated the variables using the non-compensatory multi-criteria approach. To verify the index, sensitivity analysis was conducted by using another aggregation method (geometric transformation method, which was applied to the index of multiple deprivation in the UK) and weight, calculated by the Budget Allocation method. The results showed that it would be possible to identify the vulnerable areas by applying the developed climate change vulnerability assessment index. The climate change vulnerability index could then be used as a valuable tool in setting climate change adaptation policies in the health care sector.
To compare changes in winter temperature over South Korea, 30-year average climate data and climate data of recent 10 years (2014~2014) such as mean temperature, daily maximum temperature and daily minimum temperature were analyzed. Also, we set analysis extreme cold waves frequency related to winter such as freezing days, snow days, days with temperature of below -5, and days with temperature of below -10. This process enabled the comparative analysis of winter temperature changes and extreme cold waves frequency related to winter. This study estimated that winter temperature has gradually increased throughout the last five decades, however, the frequency of extreme weather, such as cold waves has also increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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