In this review, we aimed to synthesize the current knowledge on the observed and projected effects of climate change on the ecosystems of Korea (i.e., the Republic of Korea (ROK) or South Korea), as well as the main causes of vulnerability and options for adaptation in these ecosystems based on a range of ecological and biogeographical data. To this end, we compiled a set of peer-reviewed papers published since 2014. We found that publication of climate-related studies on plants has decreased in the field of plant phenology and physiology, whereas such publication has rapidly increased in plant and animal community ecology, reflecting the range shifts and abundance change that are occurring under climate change. Plant phenology studies showed that climate change has increased growing seasons by advancing the timing of flowering and budburst while delaying the timing of leafing out. Community ecology studies indicated that the future ranges of cold-adapted plants and animals could shrink or shift toward northern and high-elevation areas, whereas the ranges of warm-adapted organisms could expand and/or shift toward the areas that the aforementioned cold-adapted biota previously occupied. This review provides useful information and new insights that will improve understanding of climate change effects on the ecosystems of Korea. Moreover, it will serve as a reference for policy-makers seeking to establish future sectoral adaptation options for protection against climate change.
Climate Change affects the hydrological cycle in agricultural watersheds through rising air temperature and changing rainfall patterns. Agricultural watersheds in Korea are characterized by extensive paddy fields and intensive water use, a resource that is under stress from the changing climate. This study analyzed the effects of climate change on river flows for Geum Cheon and Eun-San Choen watershed using STREAM, a semi-distributed watershed model. In order to evaluate the performance and improve the reliability of the model, calibration and validation of the model was done for one flow observation point and three reservoir water storage ratio points. Climate change scenarios were based on RCP data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and bias corrections were done using the Quantile Mapping method to minimize the uncertainties in the results produced by the climate model to the local scale. Because of water mass-balance, evapotranspiration tended to increase steadily with an increase in air temperature, while the increase in RCP 8.5 scenario resulted in higher RCP 4.5 scenario. The increase in evapotranspiration led to a decrease in the river flow, particularly the decrease in the surface runoff. In the paddy agricultural watershed, irrigation water demand is expected to increase despite an increase in rainfall owing to the high evapotranspiration rates occasioned by climate change.
Climate change with extreme hydrological events has become a significant concern for agricultural water systems. Climate change affects not only irrigation availability but also agricultural water requirement. In response, adaptation strategies with soft and hard options have been considered to mitigate the impacts from climate change. However, their implementation has become progressively challenging and complex due to the interconnected impacts of climate change with socio-economic change in agricultural circumstances, and this can generate more uncertainty and complexity in the adaptive management of the agricultural water systems. This study was carried out for the agricultural water supply system in Seongju dam watershed in Seonju-gun, Gyeongbuk in South Korea. The first step is to identify system disturbances. Climate variation and socio-economic components with historical and forecast data were investigated Then, as the second step, problematic trends of the critical performance were identified for the historical and future climate scenarios. As the third step, a system structure was built with a dynamic hypothesis (causal loop diagram) to understand Seongju water system features and interactions with multiple feedbacks across system components in water, agriculture, and socio-economic sectors related to the case study water system. Then, as the fourth step, a mathematical SD (system dynamics) model was developed based on the dynamic hypothesis, including sub-models related to dam reservoir, irrigation channel, irrigation demand, farming income, and labor force, and the fidelity of the SD model to the Seongju water system was checked.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2751-2771
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2022
In the post covid-19 era, organizations will experience a new environment. Advances in technologies such as AI and big data, and new experiences such as online meetings and lectures, will increase the use of online communication. Businesses will increasingly engage in online-based information sharing, virtual team operations, and online meetings. This study focuses on meeting climate and satisfaction, to improve the performance of online meetings. Existing studies on meeting climate presuppose off-line situations. Offline and online communication methods and meeting formats are different. This paper proposes new climate types to develop an appropriate climate for online-based meetings. To apply these climates in online meetings, a measurement scale was developed and the impact on online meeting satisfaction was verified. As a result of the study, it was found that the creativity-oriented meeting climate was the most important, and relation-oriented and participation-oriented meeting climates also had a significant effect, while the direction-oriented and task-oriented climates were relatively less important. This study develops new variables and measurements for online meeting climates, and explains their importance. Companies will be able to leverage the appropriate climates for online meetings to improve performance.
There has been an increasing need to assess the effects of climate change on human health. It is hard to use climate data to evaluate health effects because such data have a grid format, which could not represent specific cities or provinces. Therefore, the grid-format climate data of South Korea based on RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios were modified into area-format climate data according to the major cities or provinces of the country, up to the year 2100. Moreover, heat index (HI) and discomfort index (DI) databases were developed from the modified climate database. These databases will soon be available for experts via a Website, and the expected HI and DI of any place in the country, or at any time, can be found in the country's climate homepage (http://www.climate.go.kr). The HI and DI were analyzed by plotting the average indices every ten years, and by comparing cities or provinces with index level changes, using the geographic information system (GIS). Both the HI and DI are expected to continually increase from 2011 to 2100, and to reach the most dangerous level especially in August 2100. Among the major cities of South Korea, Gwangju showed the highest HI and DI, and Gangwon province is expected to be the least affected area in terms of HI and DI among all the country's provinces.
기후변화는 자연 및 농업생태계에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기후변화 영향 평가를 위해 모형의 입력자료로서 예측된 기후자료가 사용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 자주 수행되지는 않기 때문에, 실제의 컴퓨터 자원들을 구축하거나 유지하지 않고 필요에 따라 자료처리를 하기 위해서는 가상적으로 다수의 운영체제를 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 유용하다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 소프트웨어 라이센스를 필요로 하지 않는 오픈소스 지리분석용 소프트웨어를 사용하는 것이 유리하다. 예비실험에서, Amazon Web Service-Elastic Compute Cloud(EC2)를 사용하여 월 강우일수를 계산하였다. 총 70기가바이트에 이르는 일별 기후 예측 자료를 사용하여 자체 제작된 데이타베이스 처리 응용프로그램을 가상머신에서 처리하였다. 이 응용프로그램은 기후자료 처리와 데이타베이스 접속을 위해 오픈소스 라이브러리를 기반으로하여 제작되었다. 이 분석에서는 21세기 동안 전지구적으로 강우일수를 계산하기 위해 10대의 가상 클라이언트와 1대의 서버를 이용하여 약 170억개의 자료를 32시간 내에 처리하였다. 이번 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅이 막대한 양의 자료 처리를 필요로하는 기후변화 영향평가 연구와 분석에 큰 도움이 될 수 있음을 보여 준다.
We examined long-term variations in sea surface temperature (SST) and annual amplitudes of SST around the Korean Peninsula. Two SST data sets with data periods of approximately 51 years and longer than 100 years, respectively, were obtained from the National Institute of Fisheries Science and Japan Meteorological Agency. SST of Korean waters clearly increased during last 51 years (1968-2018), which was 2.5 times higher than the global trend. This significant increasing trend was caused by the dominant increasing SST trend during winter. However, a negative and positive SST anomaly frequently appeared during winter and summer, respectively, in a recent decade. These features of seasonal SST variation have changed the annual amplitude of SST, and resulted in a drastically increasing trend after 2009. Using the longer SST data set, it was revealed that the decreasing SST trend in winter began in the 2000s and the increasing SST trend in summer bagan in the 1990s. During a recent decade, there was a distinctive SST increase in summer, whereas a clear decrease in winter. In summary, the annual amplitude of SST around the Korean Peninsula significantly changed from a decreasing trend to an increasing trend during a recent decade.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.343-346
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2002
Toward more accurate determination of the water cycle in association with climate variability and change as well as baseline data on the impacts of this variability on water resources, the Coordinated Enhanced Observing Period (CEOP) was launched on July 1,2001. The preliminary data period, EOP-1, was implemented from July to September in 2001. The first annual enhanced observing period, EOP-3, is going to start on October 1,2002. CEOP is seeking to achieve a database of common measurements from both in situ and satellite remote sensing, model output, and four-dimensional data analyses (4DDA; including global and regional reanalyses) for a specified period. In this context a number of carefully selected reference stations are linked closely with the existing network of observing sites involved in the GEWEX Continental Scale Experiments, which are distributed across the world. The initial step of CEOP is to develop a pilot global hydro-climatological dataset with global consistency under the climate variability that can be used to help validate satellite hydrology products and evaluate, develop and eventually predict water and energy cycle processes in global and regional models. Based on the dataset, we will address the studies on the inter-comparison and inter-connectivity of the monsoon systems and regional water and energy budget, and a path to down-scaling from the global climate to local water resources, as the second step.
Purpose: The purpose of the present study was to examine the causal relationships among hospital nursing organizational characteristics (organizational climate, workload), individual characteristics (experience, education) and outcome variables (job satisfaction, job stress, task performance) by constructing and testing a conceptual framework. Method: Five large general hospitals located in Seoul were selected to participated. The total sample of 245 registered nurses represents a response rate of 94 percent. Data for this study was collected from January to February in 2006 by questionnaire. Path analyses with LISREL program were used to test the fit of the proposed model to the data and to examine the causal relationships among variables. Result: Both the proposed model and the modified model fit the data excellently. The model revealed relatively high explanatory power of work stress (40%), job satisfaction (46%) and task performance (27%) by predicted variables. In predicting work stress, job satisfaction and task performance, the finding of this study clearly demonstrate organizational climate might be the most important variable. Conclusion: Based on the findings of the study, it was suggested that desirable organizational climate was needed to increase the nurses' mental and physical health as well as qualified task performance.
This paper reviews three commercial softwares for wind climate data analysis in wind resource assessment; WAsP/Observed Wind Climate, WindRose and Windographer. Windographer is evaluated as the best software because of its variety of input data format, analysis functions, easiness of user interface, etc. For a quantitative understanding of uncertainty depending on software selection, a benchmark is carried out with the met-mast observation dataset at the Gimnyeong Wind Turbine Performance Test Site. It is found that Weibull parameter calculation and air density correction have a dependency on the software so that such uncertainty should be considered when an analysis software is selected. It is confirmed that annual energy production calculated by WAsP using a statistical table of frequency of occurrence may have some error compared to a time-series calculation method used by the other softwares.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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