It has been increasingly difficult to predict the amounts of Acer mono sap to be collected due to droughts and cold waves caused by recent climate changes with few studies conducted on the prediction of its collection volume. This study thus set out to propose a Big Data prediction system based on meteorological information for the collection of Acer mono sap. The proposed system would analyze collected data and provide managers with a statistical chart of prediction values regarding climate factors to affect the amounts of Acer mono sap to be collected, thus enabling efficient work. It was designed based on Hadoop for data collection, treatment and analysis. The study also analyzed and proposed an optimal prediction model for climate conditions to influence the volume of Acer mono sap to be collected by applying a multiple regression analysis model based on Hadoop and Mahout.
The dynamical model forecasts using state-of-art general circulation models (GCMs) have some limitations to simulate the real climate system since they do not depend on the past history. One of the alternative methods to correct model errors is to use the canonical correlation analysis (CCA) correction method. CCA forecasts at the present time show better skill than dynamical model forecasts especially over the midlatitudes. Model outputs are adjusted based on the CCA modes between the model forecasts and the observations. This study builds a canonical correlation prediction model for subseasonal (June) precipitation. The predictors are circulation fields over western North Pacific from the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) and observed snow cover extent over Eurasia continent from Climate Data Record (CDR). The former is based on simultaneous teleconnection between the western North Pacific and the East Asia, and the latter on lagged teleconnection between the Eurasia continent and the East Asia. In addition, we suggest a technique for improving forecast skill by applying the ensemble canonical correlation (ECC) to individual canonical correlation predictions.
With the effectuation of United Nations Framework Convention on Climate Change(UNFCCC) and Kyoto Protocol in 2005, ever growing concern on the importance of overseas forestation is diffusing worldwide. However, fierce international competition to secure overseas forestation sites, inherent uncertainty in UNFCCC or overseas forestation projects, and imbalances among policies on overseas natural resources development make it difficult to realize Korean long-term overseas forestation objective to secure 1 million ha by 2050. In view of necessity of overseas forestation projects for sustainable forest management and securing sinks of carbon to mitigate climate change, various efforts to reform current Korean overseas forestation systems are required. This study suggests several alternatives to improve current Korean overseas forestation systems including expanding financial support for overseas forestation projects, cultivating overseas forestation experts, establishing official organization for overseas forestation, constructing effective support system for overseas forestation projects, fostering international cooperation in the field of forest resources, and so on. Many theoretical, empirical or policy-oriented studies on the influences of UNFCCC and countermeasures on it in various Korean industries should follow this study.
Kim, Seong-Joon;Lim, Hyuk-Jin;Park, Geun-Ae;Park, Min-Ji;Kwon, Hyung-Joong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.24
no.1
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pp.25-33
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2008
To investigate the hydrologic impacts of climate changes on dam inflow for Soyanggangdam watershed $(2694.4km^2)$ of northeastern South Korea, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model and the climate change results of CCCma CGCM2 based on SRES A2 and B2 were adopted. By the CA-Markov technique, future land use changes were estimated using the three land cover maps (1985, 1990, 2000) classified by Landsat TM satellite images. NDVI values for 2050 and 2100 land uses were estimated from the relationship of NDVI-Temperature linear regression derived from the observed data (1998-2002). Before the assessment, the SLURP model was calibrated and verified using 4 years (1998-2001) dam inflow data with the Nash-Sutcliffe efficiencies of 0.61 to 0.77. In case of A2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 49.7 % and 25.0 % comparing with the dam inflow of 2000, and in case of B2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 45.3 % and 53.0 %, respectively. The results showed that the impact of land use change covered 2.3 % to 4.9 % for the dam inflow change.
Korea has introduced Korea Emissions Trading Scheme (Korea ETS) since 2015. However, not many companies voluntarily participate in the emissions trading. The goal of this paper is to provide the way to improve the Korea ETS. This study compares the Korea ETS with EU Emissions Trading System, which has been practiced for a decade, and suggests three strategies to activate the Korea Emissions Trading Scheme. The first thing is to encourage more companies to participate in the emissions trading since the number of companies in the emissions trading in Korea is quite limited compared with that of EU. The second thing is to activate the trading of Korean Credit Unit in order to stimulate various emission reduction mechanisms. Currently, the most of the trading in the emissions market is through the Korean Allowance Unit. The third thing is to establish concrete measures to continuously improve the Korea ETS. A comprehensive evaluation of the Korea ETS is needed along with the ongoing convergence with the associated comments. The improvement of Korea ETS would be one of the most efficient ways to compete the climate change, and would also play a role to raise the status of Korea.
The purpose of study is to identify trophic pathways from organic matter to macroinvertebrates in terms of the consumer and to characterize the food webs in an intermittent stream system of the Echi River in Japan. The ${\delta}^{13}C$ values of macroinvertebrates and their potential food sources indicated the scraper (Psephenoides spp., Ecdyonurus levis) and collector-gatherer (Ephemera strigata, Paraleptonphlebia chocolata) feed on periphyton and POM (particulate organic matter) in situ. Davidius lunatus, and Hexatoma spp., which were identified as predators, may feed upon Ephemera strigata and Stenelmis larvae, respectively. At station characterized by seepage water, the ${\delta}^{15}N$ values of Ecdyonurus levis, Lymnaea auricularia, and Rhyacophila nigrocephala larva probably showed relatively lower values according to its diets. Even in homogenous species, the trophic pathways of macroinvertebrates in situ exhibited considerable variation; this reflected the trophic pathways from organic matter to the consumer depending on habitat characteristics in stream.
Amid growing concerns about energy security, energy prices, economic competitiveness, and climate change, district heating (DH) system has been recognized for its significant benefits and the part it can play in efficiently meeting society's growing energy demands while reducing environmental impacts. Policy makers often need to quantify the fuel and carbon dioxide ($CO_2$) emissions savings of DH system compared to conventional individual heating (IH) system in order to estimate its actual emissions reductions. The objective of this paper is to calculate energy efficiency and $CO_2$ emissions saving, and to propose the future direction for DH system in Korea. DH system achieved total system efficiencies of 67.9% compared to 54.1% for IH system in 2015. DH system reduced $CO_2$ emissions by $381,311ton-CO_2$ (4.1%) compared to IH system. The results suggest that DH system is more preferred than IH system using natural gas. In Korea, the aim is to reduce dependence on fossil fuels and to use energy more efficiently. DH system have significant potential with regard to achieving this aim, because DH system are already integrated with power generation in the electricity since combined heating and power (CHP) are used for heat supply. Although the future conditions for DH may look promising, the current DH system in Korea must be enhanced in order to handle future competition. Thus, the next DH system must be integrated with multiple renewable energy and waste heat energy sources.
Land Surface Temperature (LST) is the radiological surface temperature which observed by satellite. It is very important factor to estimate condition of the Earth such as Global warming and Heat island. For these reasons, many countries operate their own satellite to observe the Earth condition. South Korea has many landcovers such as forest, crop land, urban. Therefore, if we want to retrieve accurate LST, we would use high-resolution satellite data. In this study, we made LSTs with 4 LST retrieval algorithms which are used widely with Landsat-8 data which has 30 m spatial resolution. We retrieved LST using equations of Price, Becker et al. Prata, Coll et al. and they showed very similar spatial distribution. We validated 4 LSTs with Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data to find the most suitable algorithm. As a result, every LST shows 2.160 ~ 3.387 K of RMSE. And LST by Prata algorithm show the lowest RMSE than others. With this validation result, we choose LST by Prata algorithm as the most suitable LST to South Korea.
Park, Mikyung;Park, Jin Su;Jo, Mira;Lee, Yong Hwan;Kim, Hyun Jae;Oh, Jun;Choi, Jin Soo;Ahn, Joon Young;Hong, You Deog
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.6
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pp.616-625
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2017
Measurements using five real-time particle samplers were compared to measurements using three NRM (National Reference Method system) filter-based samplers(Gravimetric method) at Incheon, Korea, between May and August, 2014. The purpose of this study was to suggest the quality assurance/quality control (QA/QC) method of each instrument for use in a real-time continuous particle sampler to measure the mass of airborne particles with an aerodynamic diameter less than $2.5{\mu}m$ ($PM_{2.5}$). Five real-time particle samplers of BAM1020, FH62C_14, TEOM, PM-711 and SPM-613 were evaluated by comparing its measured 23 hr average $PM_{2.5}$ concentrations with those measured with NRM filter-based samplers simultaneously. The parameters(e.g. Inlet heating condition, Slope factor, Film response, Intercept, Background, Span value) of the real-time samplers were optimized respectively by conducting test performance evaluation during 7 days in field sampling. For example, inlet heating temperature of TEOM sampler controls $35{\sim}40^{\circ}C$ to minimize the fluctuation of the real-time measurement data and background value of BAM1020 is the key factor affecting the accuracy of $PM_{2.5}$ mass concentration. We classified the $PM_{2.5}$ concentration according to relative humidity (80%) to identify water absorbed in aerosols by measuring the ${\beta}$-ray samplers(BAM1020, FH62C_14) and TEOM. ${\beta}$-ray samplers were not strongly affected by relative humidity that the difference of the average $PM_{2.5}$ concentration was about 5%. On the other hand, The TEOM sampler overestimated $PM_{2.5}$ mass concentration about 15% at low relative humidity (<80%).
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.268-279
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2021
The geospatial schemes based on topo-climatology have been developed to produce digital climate maps at a site-specific scale. Their development processes are reviewed here to derive the needs for new schemes in the future. Agricultural and forestry villages in Korea are characterized by complexity and diversity in topography, which results in considerably large spatial variations in weather and climate over a small area. Hence, the data collected at a mesoscale through the Automated Synoptic Observing System (ASOS) operated by the Korea Meteorological Administration (KMA) are of limited use. The geospatial schemes have been developed to estimate climate conditions at a local scale, e.g., 30 m, lowering the barriers to deal with the processes associated with production in agricultural and forestry industries. Rapid enhancement of computing technologies allows for near real-time production of climate information at a high-resolution even in small catchment areas and the application to future climate change scenarios. Recent establishment of the early warning service for agricultural weather disasters can provide growth progress and disaster forecasts for cultivated crops on a farm basis. The early warning system is being expanded worldwide, requiring further advancement in geospatial schemes and digital climate mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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