최근 들어 세계의 연중 기후 변화에 주된 요인으로써 엘니뇨와 같은 현상이 매우 잦아졌다. 많은 기상수문학자들이 강수와 유량에 대한 엘니뇨 남방진동의 영향에 대해 연구하고 있지만, 수문변량들은 큰 지역적 변동을 갖고 있기 때문에 결정적인 인과관계를 찾아내는데 있어서 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 엘니뇨-남방진동과 한국에서의 수문변량들 간의 계절석 관계를 고찰하였다. 엘니뇨-난방진동을 정량적으로 표현해 주는 지수로써 남방진동지수를 사용하였고, 월강수량 자료, 월평균기온 자료 그리고 댐의 월유입량 자료를 표준정규분포를 가지는 표준정규지수로 변환하여 사용하였다. 계절적 관계를 파악하기 위해 난방진동지수와 수문변량의 월 자료는 봄 (3월-5월), 여름(6윌-8월), 가을(9월-11월) 그리고 겨울 (12윌-2월)로 분류되었다. ENSO episode에 대한 수문변량들의 조건부 초과확률과 분포형태를 바탕으로 분석을 수행한 결과 전반적으로 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 기온 상승과 관련이 있고, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 기온 하강과 관계가 있다. 그러나 일부 지역에서는 이러한 전반적인 결과와 상이한 결과가 나타나기도 하였다.
이 연구에서는 현재 한국에서 사용되고 있는 구분류법에 근거한 대토양군과 신분류법에 근거한 대군의 공간적 분포를 살펴보고, 토양형성과 관련된 각종 환경요인들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 토대로 의사결정나무기법을 이용하여 토양분포의 예측가능성을 평가하였다. 대토양군의 경우에는 분포를 보다 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있지만, 환경요인을 이용한 예측가능성면에서는 대군에 뒤지는 결과를 보여주었다. 토양분포를 결정하는 요인들로는 산지와 평탄지가 뚜렷하게 구분되는 한국의 지형특성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며 부차적으로 기후특성, 그리고 사변을 따라 나타나는 토양연속성이 제시되었다. 의사결정나무기법을 이용한 토양의 예측가능성 평가에서는 예측변수의 수와 종류에 따라 35%에서 75%의 분류정확도를 보여주었다. 신분류법의 경우에는 지형요인이 가장 중요한 예측변수로 평가된 반면, 구분류법의 경우에는 기후변수가 중요한 예측변수로 평가되어 대조를 보였다.
The dynamic model was developed to simulate the photosynthetic rate of Phragmites communis stands in coastal ecosystem. The model was composed of the compartments of both climatic and biological variables. The former were photosynthetic photon flux density(PPFD), daily maximum- and minimum-temperature. The latter were combinations of the specific physiological responses of plant organs with the biomass of each organs. The PPFD and air temperature were calculated and using those values, gas exchange rate of each plant organ was calculated at every hour. The carbon budget was constructed using the modelled predictions. Analysis of annual productivity and fluxes showed that yearly gross population productivity, yearly population respiration and yearly net population productivity were 33.4, 21.3 and 12.1 $CO_2ton{\cdot}ha^{-2}{\cdot}yr^{-1}$, respectively. The final result was tested over two stands, produced promising predictions with regards to the levels of production attained. The model can be used to determine production potential under given climatic conditions and could even be applied to plant canopies with analogous biological characteristics.
The amount of surface chlorides of architectural structure in incoming salt environment depends on the characteristics of distribution of incoming salt in atmosphere. Therefore, many researches are being conducted on deducting the correlation between incoming salt amount attached to the surface of real structure and that of atmosphere after quantitative measurement. However, in real environment, these studies are somewhat far fetched. That is because incoming salt in atmosphere are changed by various climatic conditions and in the case of the structures surface, attached incoming salt may be carried away due to the rainfall. Therefore, this study aims to draw an improved proportional relation between the amount of sodium chloride in atmosphere and that attached to the surface of architectural structures by measuring the amount attached to each architectural material using artificial incoming salt generator that can control various climatic variables that can be caused in real environment.
The increasing variation in climatic conditions under climate change directly influences plant-microbe interactions. To account for as many variables as possible that may play critical roles in such interactions, the use of an integrated modeling approach is necessary. Here, we report for the first time a local impact assessment and adaptation study of future epidemics of kiwifruit bacterial blossom blight (KBB) in Jeonnam province, Korea, using an integrated modeling approach. This study included a series of models that integrated both the phenological responses of kiwifruit and the epidemiological responses of KBB to climatic factors with a 1 km resolution, under the RCP8.5 climate change scenario. Our results indicate that the area suitable for kiwifruit cultivation in Jeonnam province will increase and that the flowering date of kiwifruit will occur increasingly earlier, mainly due to the warming climate. Future epidemics of KBB during the predicted flowering periods were estimated using the Pss-KBB Risk Model over the predicted suitable cultivation regions, and we found location-specific, periodic outbreaks of KBB in the province through 2100. Here, we further suggest a potential, scientifically-informed, long-term adaptation strategy using a cultivar of kiwifruit with a different maturity period to relieve the pressures of future KBB risk. Our results clearly show one of the possible options for a local impact assessment and adaptation study using multiple models in an integrated way.
The study of climate and respiratory viral infections using big data may enable the recognition and interpretation of relationships between disease occurrence and climatic variables. In this study, real-time reverse transcription quantitative PCR (qPCR) methods were used to identify Human respiratory coronaviruses (HCoV). infections in patients below 10 years of age with respiratory infections who visited Dankook University Hospital in Cheonan, South Korea, from January 1, 2012, to December 31, 2018. Out of the 9010 patients who underwent respiratory virus real-time reverse transcription qPCR test, 364 tested positive for HCoV infections. Among these 364 patients, 72.8% (n = 265) were below 10 years of age. Data regarding the frequency of infections was used to uncover the seasonal pattern of the two viral strains, which was then compared with local meteorological data for the same time period. HCoV-229E and HCoV-OC43 showed high infection rates in patients below 10 years of age. There was a negative relationship between HCoV-229E and HCoV-OC43 infections with air temperature and wind-chill temperatures. Both HCoV-229E and HCoV-OC43 rates of infection were positively related to atmospheric pressure, while HCoV-229E was also positively associated with particulate matter concentrations. Our results suggest that climatic variables affect the rate in which children below 10 years of age are infected with HCoV. These findings may help to predict when prevention strategies may be most effective.
Climate change is a complex phenomenon having its impact on diverse sectors. Temperature and precipitation are two of the most fundamental variables used to characterize climate, and changes in these variables can have significant impacts on ecosystems, agriculture, and human societies. This study evaluated the historical (1981-2010) and future (2011-2100) climatic trends in the Seti-Gandaki basin of Nepal based on 5 km resolution Multi Model Ensemble (MME) of 18 Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-85 scenarios. For this study, ERA5 reanalysis dataset is used for historical reference dataset instead of observation dataset due to a lack of good observation data in the study area. Results show that the basin has experienced continuous warming and an increased precipitation pattern in the historical period, and this rising trend is projected to be more prominent in the future. The Seti basin hosts 13 operational hydropower projects of different sizes, with 10 more planned by the government. Consequently, the findings of this study could be leveraged to design adaptation measures for existing hydropower schemes and provide a framework for policymakers to formulate climate change policies in the region. Furthermore, the methodology employed in this research could be replicated in other parts of the country to generate precise climate projections and offer guidance to policymakers in devising sustainable development plans for sectors like irrigation and hydropower.
쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 경기도 가평, 광주, 그리고 충청북도 영동에 식재된 잣나무 인공조림지의 초기 생장 특성을 파악하고 환경 요인으로서 지역적 기후 조건이 잣나무 초기 생장에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 먼저 각 연구 지역의 임령별 생존본수, 평균 흉고직경, 평균 수고, ha당 흉고단면적, ha당 재적 등의 임분통계량을 측정 요약하였으며, 이에 근거하여 10년생부터 18년생까지 8년간의 초기생장에 대한 임분변수별 정기평균생장량을 파악하였다. 연구 대상지의 지역별 미기후는 지형과 기후치간의 관계를 이용한 지형기후학적 방법에 의하여 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 강수량, 그리고 일조시수의 월별 평년값을 추정하였다. 이들을 이용하여 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 온량지수, 한랭지수, 건조지수 등의 17개 기후변수를 지역별로 도출하고 임분변수별 정기평균생장량과의 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 지역별 잣나무의 초기 생장은 경기도 가평과 광주의 순서로 우수하였으며, 충청북도 영동은 매우 저조한 성장을 보이고 있었다. 이러한 지역별 생장 특성은 각 연구 대상지의 미기후와 밀접한 관련을 가지고 있는데, 기온이 낮고 강수량이 많으며 비교적 높은 습도를 유지하는 지역이 잣나무 생장에 적합한 것으로 나타났다. 특히 직경생장, 단면적생장, 재적생장은 주로 강수량에 의하여 영향을 받으며, 수고생장은 기온이 낮으면서 강수량이 많은 지역에서 양호한 생장을 하는 것으로 파악되었다.
본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 상수리나무의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적 및 분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용 되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.30~0.41의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 또한 모형의 평균편의, 정도(精度), 표준오차의 3가지 평가통계량을 이용하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 이와 같이 개발된 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식을 이용하여 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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