Heon Mo Jeong;Inyoung Jang;Sanghak Han;Soyeon Cho;Chul-Hyun Choi;Yeon Ji Lee;Sung-Ryong Kang
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.56
no.4
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pp.330-338
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2023
To investigate the impact of forestry projects on the carbon stocks of forests, we estimated the carbon stock change of above-ground and soil before and after forestry projects using forest type maps, forestry project information, and soil information. First, we selected six map sheet with large areas and declining age class based on forest type map information. Then, we collected data such as forest type maps, growth coefficients, soil organic matter content, and soil bulk density of the estimated areas to calculate forest carbon storage. As a result, forest carbon stocks decreased by about 34.1~70.0% after forestry projects at all sites. In addition, compared to reference studies, domestic forest soils store less carbon than the above-ground, so it is judged that domestic forest soils have great potential to store more carbon and strategies to increase carbon storage are needed. It was estimated that the amount of carbon stored before forestry projects is about 1.5 times more than after forestry projects. The study estimated that it takes about 27 years for forests to recover to their pre-thinning carbon stocks following forestry projects. Since it takes a long time for forests to recover to their original carbon stocks once their carbon stocks are reduced by physical damage, it is necessary to plan to preserve them as much as possible, especially for highly conservative forests, so that they can maintain their carbon storage function.
Kim, Dae-Jun;Kim, Soo-Ock;Kim, Jin-Hee;Yun, Eun-Jeong
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.3
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pp.146-157
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2019
One of the most distinctive features of the South Korean rural environment is that the variation of weather or climate is large even within a small area due to complex terrains. The Geospatial Schemes based on Topo-Climatology (GSTP) was developed to simulate such variations effectively. In the present study, we reviewed the progress of the geospatial schemes for production of farm-scale agricultural weather data. Efforts have been made to improve the GSTP since 2000s. The schemes were used to provide climate information based on the current normal year and future climate scenarios at a landscape scale. The digital climate maps for the normal year include the maps of the monthly minimum temperature, maximum temperature, precipitation, and solar radiation in the past 30 years at 30 m or 270 m spatial resolution. Based on these digital climate maps, future climate change scenario maps were also produced at the high spatial resolution. These maps have been used for climate change impact assessment at the field scale by reprocessing them and transforming them into various forms. In the 2010s, the GSTP model was used to produce information for farm-specific weather conditions and weather forecast data on a landscape scale. The microclimate models of which the GSTP model consists have been improved to provide detailed weather condition data based on daily weather observation data in recent development. Using such daily data, the Early warning service for agrometeorological hazard has been developed to provide weather forecasts in real-time by processing a digital forecast and mid-term weather forecast data (KMA) at 30 m spatial resolution. Currently, daily minimum temperature, maximum temperature, precipitation, solar radiation quantity, and the duration of sunshine are forecasted as detailed weather conditions and forecast information. Moreover, based on farm-specific past-current-future weather information, growth information for various crops and agrometeorological disaster forecasts have been produced.
Park, Jong-Kil;Jung, Woo-Sik;Oh, Jina;Kim, Eun-Byul;Choi, Su-Jin
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.8
no.3
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pp.140-153
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2014
The extreme heat watch and warnings (EHWW) which is constructed as a part of the climate change adaptation took effect in the summer of 2008, but active response actions failed to be taken because of low perception among citizens. Therefore, a survey investigation targeting citizens residing in Busan and the Gyeongnam province was conducted in order to know the perception regarding EHWW issued by the Korea Meteorological Administration, to identify the main media through which information is acquired, and to propose an improvement measures which may enhance the usefulness and the degree of satisfaction of weather information. The results are as follows; The perception regarding EHWW was not very high as it remained at 59.8% in terms of percentile. Although the statistical significance was not fulfilled in the categories of gender or occupation, significant differences did exist among age groups. The main medium through which citizens acquired information regarding EHWW was the television, which was followed in order by the internet, acquaintances, short message service (SMS), radio, newspapers, the 131 weather hotline, and other media. The usefulness of EHWW was somewhat high (67.2%), and female students were found to utilize the information to a higher degree than male students. The statistics on the level of satisfaction regarding the weather information (65.4%) revealed that most respondents were satisfied. Housewives, professional, and the elder age groups exhibited great satisfaction, leading to the conclusions that the level of perception and interest regarding to the special weather reports (SWR) have an impact on satisfaction of SWR.
A drone is used to diagnose crop growth and to provide information through images in the agriculture field. In the case of using high spatial resolution drone images, growth information for each object can be produced. However, accurate object detection is required and adjacent objects should be efficiently classified. The purpose of this study is to develop a Chinese cabbage object detection algorithm using multispectral reflectance images observed from drone and computer vision techniques. Drone images were captured between 7 and 15 days after planting a Chinese cabbage from 2018 to 2020 years. The thresholds of object detection algorithm were set based on 2019 year, and the algorithm was evaluated based on images in 2018 and 2019 years. The vegetation area was classified using the characteristics of spectral reflectance. Then, morphology techniques such as dilatation, erosion, and image segmentation by considering the size of the object were applied to improve the object detection accuracy in the vegetation area. The precision of the developed object detection algorithm was over 95.19%, and the recall and accuracy were over 95.4% and 93.68%, respectively. The F1-Score of the algorithm was over 0.967 for 2 years. The location information about the center of the Chinese cabbage object extracted using the developed algorithm will be used as data to provide decision-making information during the growing season of crops.
Myung-Hyun Kim;Soon-Kun Choi;Jaepil Cho;Min-Kyeong Kim;Jinu Eo;So-Jin Yeob;Jeong Hwan Bang
Korean Journal of Environmental Biology
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v.40
no.1
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pp.1-10
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2022
Global warming has a major impact on the Earth's precipitation and temperature fluctuations, and significantly affects the habitats and biodiversity of many species. Although the number of alien plants newly introduced in South Korea has recently increased due to the increasing frequency of international exchanges and climate change, studies on how climate change affects the distribution of these alien plants are lacking. This study predicts changes in the distribution of suitable habitats according to RCPs climate change scenarios using the current distribution of the invasive alien plant Conyza sumatrensis and bioclimatic variables. C. sumatrensis has a limited distribution in the southern part of South Korea. Isothermality (bio03), the max temperature of the warmest month (bio05), and the mean temperature of the driest quarter (bio09) were found to influence the distribution of C. sumatrensis. In the future, the suitable habitat for C. sumatrensis is projected to increase under RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. Changes in the distribution of alien plants can have a significant impact on the survival of native plants and cause ecosystem disturbance. Therefore, studies on changing distribution of invasive species according to climate change scenarios can provide useful information required to plan conservation strategies and restoration plans for various ecosystems.
Fluctuating climate is still most important environmental constrain, although improved modem agricultural technology has succeeded to increase crop production in the world. To stabilize the food production under fluctuating weather conditions, it is very needed to obain the quantitative information of interactions between crops and climate. The main purpose of this paper is three hold. Using the JIBP-data, the dry matter accumulation of rice crops is studied in relation to weather indexes (\SigmaTa and \SigmaSt). Temperature dependence of the yield index of rice is analyzed as to air temperature and water temperature. \SigmaT$_{10}$ -fluctuations are studied using meteorological data at various stations. The possible shift of \SigmaT$_{10}$ -isopleths due to climate fluctuation is evaluated. The second interest is in the plant climate of rice crops. Using results of canopy photosynthesis, it is pointed that the canopy structure has most important implication in plant climate. Leaf-air, stomatal, and mesophyll resistances of rice crops are described in relation to weather conditions. The change in light condition and aerodynamical property of rice crops with the growth is illustrated. The energy partition is also studied at different growing stages. Third point is to show in more detail effective countermeasures against cold irrigation water and cool summer. Heat balance of warming pond and polyethylene tube as a heat exchanger is studied to make nomo-grams for evaluating the necessary area and necessary length. Effects of windbreak net on rice crops are illustrated by using experimental and simulation results.lts.
Kim, Seong-Won;Kyoung, Min-Soo;Kwon, Hyun-Han;Kim, Hyung-Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.112-115
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2009
The research of climate change impact in hydrometeorology often relies on climate change information. In this paper, neural networks models such as support vector machine neural networks model (SVM-NNM) and multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) are proposed statistical downscaling of the monthly precipitation. The input nodes of neural networks models consist of the atmospheric meteorology and the atmospheric pressure data for 2 grid points including $127.5^{\circ}E/35^{\circ}N$ and $125^{\circ}E/35^{\circ}N$, which produced the best results from the previous study. The output node of neural networks models consist of the monthly precipitation data for Seoul station. For the performances of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. From this research, we evaluate the impact of SVM-NNM and MLP-NNM performances for the downscaling of the monthly precipitation data. We should, therefore, construct the credible monthly precipitation data for Seoul station using statistical downscaling method. The proposed methods can be applied to future climate prediction/projection using the various climate change scenarios such as GCMs and RCMs.
Kim, Seong-Won;Kyoung, Min-Soo;Kim, Byung-Sik;Kim, Hyung-Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.125-128
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2009
The research of climate change impact in hydrometeorology often relies on climate change information. In this paper, neural networks models such as generalized regression neural networks model (GRNNM) and multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) are proposed statistical downscaling of the daily precipitation. The input nodes of neural networks models consist of the atmospheric meteorology and the atmospheric pressure data for 4 grid points including $127.5^{\circ}E/37.5^{\circ}N$, $127.5^{\circ}E/35^{\circ}N$, $125^{\circ}E/37.5^{\circ}N$ and $125^{\circ}E/35^{\circ}N$, respectively. The output node of neural networks models consist of the daily precipitation data for Seoul station. For the performances of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. From this research, we evaluate the impact of GRNNM and MLP-NNM performances for the downscaling of the daily precipitation data. We should, therefore, construct the credible daily precipitation data for Seoul station using statistical downscaling method. The proposed methods can be applied to future climate prediction/projection using the various climate change scenarios such as GCMs and RCMs.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.22
no.2
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pp.60-70
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2014
This paper has tried to research the perception of pilots in a commercial airliners or full service carriers focusing on the airliner's safety management system (SMS). ICAO requires the airliners to set up the basic standards of SMS since the SMS is believed to be the core of the aviation risk management. According to the previous study, it was proved safety climate of an airline affects the safety behavior of cockpit crews. Safety climate is different from safety culture and the safety climate has an advantage to be measured more quantitatively than the culture. That is, the safety climate could be represented as SMS. As the results of the empirical study based on Chen & Chen(2014)'s SMS practice sacle, it had been assumed at the beginning the major factors such as Clarification of SMS, Safety Training for Crews and Sharing of SMS Information have positive effects on the motivation for safety behaviors. The motivation is directly correlated to crews' safety behaviors. However, the result showed the clarification of SMS has not a significant effect on their safety behaviors. The main reason is cockpit crews, through the survey, perceived airline seemed to have no definite standards of SMS and the senior management to have less interest in aviation safety.
The purpose of this study were to investigate the influence of residents awareness analysis for climate change policy. Nine items of residents' perceptions and opinions were designed from previous forest sector of Daejeon Metropolitan City. 241 questionnaires were obtained from interview survey in Hanbat arboretum in Daejeon. Forest sector were significant differences with socioeconomic variables of local residents. Providing detailed information on climate change and its impact on the local environment brings about greater awareness and better understanding of global warming amongst citizens which would eventually drive the people to give support to policy initiatives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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