The centralized power supply system and rainwater treatment system, which are major infrastructure in modern cities, are showing their limitations in accommodating environment load due to climate changes that has aggravated recently. As a result, complex issues such as shortage of reserve power and urban flooding have emerged. As a single solution, decentralized systems such as a model integrating photovoltaic system and rooftop greening system are suggested. When these two systems are integrated and applied together, the synergy effect is expected as the rooftop greening has an effect of preventing urban flooding by controlling peak outflow and also reduces ambient temperature and thus the surface temperature of solar cells is lowered and power generation efficiency is improved. This study aims to compare and analyze the monitoring results of four algorithms that define correlations between micro-climate variables around rooftop greening and the surface temperature of solar cells and generate their significance. By doing so, this study seeks to present an effective algorithm that can estimate the surface temperature of solar cell that has direct impact on the efficiency of photovoltaic power generation by observing climate variables.
Arctic warming is a global issue. The sea ice in the Arctic plays a crucial role in the climate system. We thought that a recent abnormality in many countries in the northern hemisphere could be related to the effects of shrinking sea ice in the Arctic. Many research groups monitor sea ice in the Arctic for climate research. Satellite remote sensing is an integral part of Arctic sea ice research due to the Arctic's large size, making it difficult to observe with general research equipment, and its extreme environment that is difficult for humans to access. Along with monitoring recent weather changes, Korea scientists are conducting polar remote sensing using a Korean satellite series to actively cope with environmental changes in the Arctic. The Korean satellite series is known as KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite, Korean name is Arirang) series, and it carries optical and imaging radar. Since the organization of the Satellite Remote Sensing and Cryosphere Information Center in Korea in 2016, Korean research on and monitoring of Arctic sea ice has accelerated rapidly. Moreover, a community of researchers studying Arctic sea ice by satellite remote sensing increased in Korea. In this article, we review advances in Korea's remote sensing research for the polar cryosphere over the last several years. In addition to satellite remote sensing, interdisciplinary studies are needed to resolve the current limitations on research on climate change.
Background: Climate change significantly influences the geographical distribution of plant species worldwide. Selecting indicator species allows for better-informed and more effective ecosystem management in response to climate change. The Korean Peninsula is the northernmost distribution zone of warm temperate evergreen broad-leaved (WTEB) species in Northeast Asia. Considering the ecological value of these species, we evaluated the current distribution range and future suitable habitat for 13 WTEB tree species designated as climate-sensitive biological indicator species. Results: Up-to-date and accurate WTEB species distribution maps were constructed using herbarium specimens and citizen science data from the Korea Biodiversity Observation Network. Current northern limits for several species have shifted to higher latitudes compared to previous records. For example, the northern latitude limit for Stauntonia hexaphylla is higher (37° 02' N, Deokjeokdo archipelago) than that reported previously (36° 13' N). The minimum temperature of the coldest month (Bio6) is the major factor influencing species distribution. Under future climate change scenarios, suitable habitats are predicted to expand toward higher latitudes inland and along the western coastal areas. Conclusions: Our results support the suitability of WTEB trees as significant biological indicators of species' responses to warming. The findings also suggest the need for consistent monitoring of species distribution shifts. This study provides an important baseline dataset for future monitoring and management of indicator species' responses to changing climate conditions in South Korea.
In this study, a real-time storage level and capacity monitoring and forecasting system for Yongdam Dam watershed was developed using high resolution satellite image. The drought indices such as Standardized Precipitation Index (SPI) from satellite data were used for storage level monitoring in case of drought. Moreover, to predict storage volume we used a statistical method based on Principle Component Analysis (PCA) of Singular Spectrum Analysis (SSA). According to this study, correlation coefficient between storage level and SPI (3) was highly calculated with CC=0.78, and the monitoring and predictability of storage level was diagnosed using the drought index calculated from satellite data. As a result of analysis of principal component analysis by SSA, correlation between SPI (3) and each Reconstructed Components (RCs) data were highly correlated with CC=0.87 to 0.99. And also, the correlations of RC data with Normalized Water Surface Level (N-W.S.L.) were confirmed that has highly correlated with CC=0.83 to 0.97. In terms of high resolution satellite image we developed a water detection algorithm by applying an exponential method to monitor the change of storage level by using Multi-Spectral Instrument (MSI) sensor of Sentinel-2 satellite. The materials of satellite image for water surface area detection in Yongdam dam watershed was considered from 2016 to 2018, respectively. Based on this, we proposed the possibility of real-time drought monitoring system using high resolution water surface area detection by Sentinel-2 satellite image. The results of this study can be applied to estimate of the reservoir volume calculated from various satellite observations, which can be used for monitoring and estimating hydrological droughts in an unmeasured area.
Purpose: This study aims to propose a framework for climate change risk management by analyzing characteristics of climate-induced disasters. Method: The recent global and domestic trends of loss and damage under natural disaster events and the characteristics of climate-induced disasters were analyzed to design a framework for climate change risk management. Results: In consideration of the uncertainty of climate risk and various spatio-temporal scales of climate disasters, a new framework is suggested for comprehensive climate risk management that includes risk assessment, goal setting, planning, monitoring and evaluation, learning and adjustment. The framework aims at an iterative process that is activated by stakeholder engagement. Conclusion: Pilot studies need to be conducted to revise and polish the framework in the future, and institutional arrangements should be prepared for the effective implementation of the comprehensive climate risk management.
This study investigated the impact of a safety coaching program on the safety behavior and safety climate among expressway safety patrols. Four to seven patrols from each of the three branches participated in this study. The safety coaching program was developed based on the GROW model, with main contents including recognizing individual differences, exploring safety values, communicating near-misses, providing effective and efficient feedback, employing non-violent communication, and fostering commitment toward safety behaviors. Additionally, each session included self-monitoring and peer review of each item based on a critical behavior checklist developed for this study, with challenging goals set based on the monitoring and review. The safety coaching program comprised six sessions in three branches, while three other branches were assigned as a control group. A non-equivalent control group experimental design was applied. Dependent variables included observed and perceived safety behavior, safety climate, psychological safety, and feedback. The results indicated that the safety coaching program effectively increased patrols' safety behavior and safety climate. Furthermore, psychological safety and feedback improved. These findings suggest that the developed safety coaching program could serve as an alternative method to enhance safety management for expressway safety patrols. Finally, the implications, limitations, and directions for future research are discussed.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.6
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pp.544-553
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2017
There is an overall guideline of the installation of air quality monitoring stations in Korea, but specified steps for the selection of monitoring sites for hazardous air pollutants(HAPs) are not provided. In this study, we proposed a systematic method for the selection of monitoring sites for HAPs using geographic information system (GIS). As a case study, the Seoul metropolitan area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province) was chosen, and 15 factors including population, vehicle registration, and emission data were compiled for each grid cell ($7km{\times}7km$). The number of factors above the top 30% of individual data for each grid cell was used to select priority monitoring sites for HAPs. In addition, several background sites were added for data comparison and source identification. Three scenarios were suggested: Scenario 1 with 7 sites, Scenario 2 with 17 sites, and Scenario 3 with 30 sites. This proposal is not the final result for an intensive monitoring program, but it is an example of method development for selecting appropriate sampling sites. These results can be applied not only to HAPs monitoring in megacities but also to the national HAPs monitoring network.
UAV in the agricultural application are capable of collecting ultra-high resolution image. It is possible to obtain timeliness images for phenological phases of the crop. However, the UAV uses a variety of sensors and multi-temporal images according to the environment. Therefore, it is essential to use normalized image data for time series image application for crop monitoring. This study analyzed the variability of UAV reflectance and vegetation index according to Aviation Image Making Environment to utilize the UAV multispectral image for agricultural monitoring time series. The variability of the reflectance according to environmental factors such as altitude, direction, time, and cloud was very large, ranging from 8% to 11%, but the vegetation index variability was stable, ranging from 1% to 5%. This phenomenon is believed to have various causes such as the characteristics of the UAV multispectral sensor and the normalization of the post-processing program. In order to utilize the time series of unmanned aerial vehicles, it is recommended to use the same ratio function as the vegetation index, and it is recommended to minimize the variability of time series images by setting the same time, altitude and direction as possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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