The station relocations, the replacement of instruments, and the change of a procedure for calculating derived climatic quantities from observations are well-known nonclimatic factors that seriously contaminate the worthwhile results in climate study. Prior to embarking on the climatological analysis, therefore, the quality and homogeneity of the utilized data sets should be properly evaluated with metadata. According to the metadata of the Korea Meteorological Administration (KMA), there have been plenty of changes in the procedure computing the daily mean values of temperature, humidity, etc, since 1904. For routine climatological work, it is customary to compute approximate daily mean values for individual days from values observed at fixed hours. In the KMA, fixed hours were totally 5 times changed: at four-hourly, four-hourly interval with additional 12 hour, eight-hourly, six-hourly, three-hourly intervals. In this paper, the homogeneity in the daily mean temperature dataset of the KMA was assessed with the consistency and efficiency of point estimators. We used the daily mean calculated from the 24 hourly readings as a potential true value. Approximate daily means computed from temperatures observed at different fixed hours have statistically different properties. So this inhomogeneity in KMA climate data should be kept in mind if you want to analysis secular aspects of Korea climate using this data set.
To understand the vertical structure of ocean currents from raw data observed by lowered-ADCP (LADCP), these data require post-processing. Data were processed using Krahman's version 10.8 processing software based on Matlab. It is estimated the influence of auxiliary data affecting the processed current structure. The bottom-tracked velocities and the GPS information significantly contribute the offset on reference velocities in the bottom layer and barotropic ones in the middle layer, respectively. Good quality data can be obtained when LADCP is least tilted in pitch and roll during observation. In situ application of LADCP to the (northward) volume transports of Kuroshio in the East China Sea proved to be 24.8. Sv (= $1{\times}10^6m^3s^{-1}$) in October 2007, and 28.2 Sv in June 2008, respectively. The volume transport is relatively large over the continental slope when compared to the shelf or the deep sea.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.104-109
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2021
In the aftermath of the global pandemic that started in 2019, there have been many changes in the import/export and supply/demand process of agricultural products in each country. Amid these changes, the necessity and importance of each country's food self-sufficiency rate is increasing. There are several conditions that must accompany efficient agricultural activities, but among them, temperature is by far one of the most important conditions. For this reason, the need for high-accuracy climate data for stable agricultural activities is increasing, and various studies on climate prediction are being conducted in Korea, but data that can visually confirm climate prediction data for farmers are insufficient. Therefore, in this paper, we propose an artificial intelligence-based temperature prediction algorithm that can predict future temperature information by collecting and analyzing temperature data of farms in Gyeonggi-do in Korea for the last 10 years. If this algorithm is used, it is expected that it can be used as an auxiliary data for agricultural activities.
The objective of this study is to evaluate the future potential climate and vegetation canopy change impact on a dam watershed hydrology. A $6,661.5\;km^2$ dam watershed, the part of Han-river basin which has the watershed outlet at Chungju dam was selected. The SWAT model was calibrated and verified using 9 year and another 7 year daily dam inflow data. The Nash-Sutcliffe model efficiency ranged from 0.43 to 0.91. The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Coupled Global Climate Model3 (CGCM3) data based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) SRES (Special Report Emission Scenarios) B1 scenario was adopted for future climate condition and the data were downscaled by artificial neural network method. The future vegetation canopy condition was predicted by using nonlinear regression between monthly LAI (Leaf Area Index) of each land cover from MODIS satellite image and monthly mean temperature was accomplished. The future watershed mean temperatures of 2100 increased by $2.0^{\circ}C$, and the precipitation increased by 20.4 % based on 2001 data. The vegetation canopy prediction results showed that the 2100 year LAI of deciduous, evergreen and mixed on April increased 57.1 %, 15.5 %, and 62.5% respectively. The 2100 evapotranspiration, dam inflow, soil moisture content and groundwater recharge increased 10.2 %, 38.1 %, 16.6 %, and 118.9 % respectively. The consideration of future vegetation canopy affected up to 3.0%, 1.3%, 4.2%, and 3.6% respectively for each component.
국립농업과학원은 공동연구를 통해 기상청 소속 94개 종관기상관측소의 일별 기상자료를 기반으로 6가지 기상요소(최고·최저·평균 기온, 강수량, 일사량, 일조시간)에 대한 30m 및 270m 해상도의 격자형 일별 상세 기후 자료를 약 50년(1971-현재) 기간에 대해 생산하였고, 평년 기후값(1981-2010) 및 평년 대비 상세 기후 변화량 정보를 생산하였다. 이러한 일별 자료, 평년 자료 그리고 평년 대비 변화량 자료는 GeoTiff 형식으로 제공되며, 구글 크롬(Google Chrome) 에서 최적화된 https://agecoclim.agmet.kr 사이트에서 다운받을 수 있다. 본 연구 결과물은 현재 주식회사 에피넷과 국립농업과학원에서 공동으로 관리 중이며, 향후 기후·이상기상 변화량 분석 자동화 체계를 추가 보완을 통해 활용성을 제고하고, 기후 정보의 정확성을 향상시킬 예정이다.
본 연구는 기후변화에 대응하는 의생활 실천을 위한 중학교 가정과 의생활 교수·학습 과정안을 개발하는 것을 목적으로 분석, 설계, 개발, 평가의 단계로 진행하였다. 기후변화 관련 문헌 고찰을 통해 '현상과 원인, 영향(환경적·경제적·사회적), 대응(완화·적응)'를 기후변화의 교육 내용 체계로 선정하고, 이를 가정 교과 의생활 단원의 분석 준거로 활용해 2015 개정 중학교 「기술·가정」① 교과서 6종을 자료유형(읽기 자료, 그림 자료, 활동 자료) 및 의복사용주기(생산, 구매, 사용, 폐기)에 따라 분석하였다. 교과서 분석을 통해 추출한 의생활 영역에서의 기후변화 내용 요소를 바탕으로 다양한 교수·학습방법과 수업 자료 및 매체를 활용하여 총 12차시의 기후변화 대응을 위한 가정 교과 의생활 교수·학습 과정안을 개발하였다. 교수·학습 과정안은 기후변화의 현상과 원인, 영향, 대응에 대한 통합적인 이해를 바탕으로 기후변화의 심각성을 학생 스스로 깨닫고, 이를 의생활 행동 실천으로 이어 가정과 사회에 긍정적 영향력을 행사할 수 있도록 구성하였다.
The purpose of this study was to analyze the impact of climate change cognition on clothing behavior of fashion consumers to understand the impact of climate change on the fashion system. An online survey was conducted of 385 people in their 20s-50s working in the fashion industry as well as general consumers. Data collected from surveys were analyzed by factor analysis and t-test. Results are as follow: First, climate change cognition consists of four sub-dimensions, which are 'knowledge of climate change' and 'recognition of climate change in Korea'. Second, clothing behavior related with climate change consists of six sub-dimensions, which are 'environmentally-friendly fashion purchases', 'new clothes-wearing style affected by climate change', 'ethical fashion consumption', 'pursuit of functional fashion', 'pursuit of seasonless fashion', and 'clothes-wearing in response to climate change.' Last, the group with higher cognition of climate change than the group with lesser cognition had significantly higher degree of trying new styles created because of climate change, making ethical fashion purchases, pursuing functional fashion, and wearing clothes in response to climate change.
There is an emphasis on the importance of adaptation against to climate change and related natural disasters. As a result, various climate information with different time-scale can be used for science-based climate change adaptation policy. From the aspects of Global Framework for Climate Services (GFCS), various time-scaled climate information in Korea is mainly produced by Korea Meteorological Administration (KMA) However, application of weather and climate information in different application sectors has been done individually in the fields of agriculture and water resources mostly based-on weather information. Furthermore, utilization of climate information including seasonal forecast and climate change projections are insufficient. Therefore, establishment of the Cooperation Center for Application of Weather and Climate Information is necessary as an institutional platform for the UIP (User Interface Platform) focusing on multi-model ensemble (MME) based climate service, seamless climate service, and climate service based on multidisciplinary approach. In addition, APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) was developed as a technical platform for UIP focusing on user-centered downscaling of various time-scaled climate information, application of downscaled data into impact assessment modeling in various sectors, and finally producing information can be used in decision making procedures. AIMS is expected to be helpful for the increase of adaptation capacity against climate change in developing countries and Korea through the voluntary participation of producer and user groups within in the institutional and technical platform suggested.
According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the resent supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPPC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea.
Purpose: This study is designed to investigate the extent and nature of climate change disclosure of listed pharmaceutical companies of Bangladesh. Research design, data and methodology: In order to perform this research, a content analysis methodology is used. A climate change disclosure index is constructed to examine 12 different climate change disclosure issues. Information is collected from the annual reports of 29 pharmaceutical companies listed on the Dhaka Stock Exchange for the year 2019. Results: This study finds that only 48.28% of the sample companies provided disclosure on at least one issue regarding climate change. 'Energy savings' is the mostly disclosed issue whereas 'Pollution control expenditure', 'Biodiversity conservation initiatives' are the least disclosed issues. Research implication: This study concludes 64.29% of the companies examined, use less than five sentences for climate change disclosure, which depicts unsatisfactory disclosure practices regarding climate change issues. Study findings would be helpful for different industries of Bangladesh to implement efficient climate change reporting Practice. Future studies can be conducted on other industries to obtain more comprehensive result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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