Airborne and waterborne ascospores and conidia of Botryosphaeria dothidea were collected in apple orchards at Suwon and Chunan in 1992 through 1994. Both waterborne and airborne spores were first detected in mid April to early May. Thereafter, spores were abundant in early June to late August and present until early December. Rainwater collections contained much more conidia than ascospores during the apple growing seasons. Airborne ascospores catches, which were also detected on humid days without measurable rainfall, were much more than airborne conidia catches. High amounts of ascospores were detected in early times of apple growing season, whereas most conidia catches occurred in later times of the season. The number of waterborne conidia and airborne ascospores was positively correlated with mean daily maximum, minimum, and average air temperatures during the trapping periods (p=0.01). However, no significant correlation was found between the number of spores and the total precipitation during the trapping periods.
The purpose of this study is to investigate climatological variations from the sea surface temperature (SST), chlorophyll-a concentration (Chl-a), and phytoplankton size class (PSC), using NOAA AVHRR, SeaWiFS, and MODIS data in the South Sea of Korea (SSK) and East China Sea (ECS). 26-year monthly SST and 13-year monthly Chl-a and PSC data, separated by whole and nine-different areas, were used to understand seasonal and inter-annual variations. SST and Chl-a clearly showed seasonal variations: higher SST and Chl-a were observed during the summer and spring, and lower values occurred during the winter and summer. The annual and monthly SST over 26 years increased by $0.2{\sim}1.0^{\circ}C$. The annual and monthly Chl-a concentration over 13 years decreased by $0.2{\sim}1.1mg/m^3$. To determine more detailed spatial and temporal variations, we used the combined data with monthly SST, Chl-a, and PSC. Between 1998 and 2010, the inter-annual trend of Chl-a decreased, with decreasing micro- and nano-size plankton, and increasing pico-size plankton. In regional analysis, the west region of the study area was spatially and temporally correlated with the area dominated by decreasing micro-size plankton; while the east region was less sensitive to coastal and land effects, and was dominated by increasing pico-size plankton. This phenomenon is better related to one or more forcing factors: the increased stratification of ocean driven by changes occurring in spatial variations of the SST caused limited contributions of nutrients and changed marine ecosystems in the study area.
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.
Estimates of wind-induced wind effects on tall buildings are based largely on 1980s technology. Such estimates can vary significantly depending upon the wind engineering laboratory producing them. We describe an efficient database-assisted design (DAD) procedure allowing the realistic estimation of wind-induced internal forces with any mean recurrence interval in any individual member. The procedure makes use of (a) time series of directional aerodynamic pressures recorded simultaneously at typically hundreds of ports on the building surface, (b) directional wind climatological data, (c) micrometeorological modeling of ratios between wind speeds in open exposure and mean wind speeds at the top of the building, (d) a physically and probabilistically realistic aerodynamic/climatological interfacing model, and (e) modern computational resources for calculating internal forces and demand-to-capacity ratios for each member being designed. The procedure is applicable to tall buildings not susceptible to aeroelastic effects, and with sufficiently large dimensions to allow placement of the requisite pressure measurement tubes. The paper then addresses the issue of accounting explicitly for uncertainties in the factors that determine wind effects. Unlike for routine structures, for which simplifications inherent in standard provisions are acceptable, for tall buildings these uncertainties need to be considered with care, since over-simplified reliability estimates could defeat the purpose of ad-hoc wind tunnel tests.
By use of the Climatological Report(1982~1991) and the Marine Casualty Report(1982`1992), marine casualties caused by meteorological factors and climatic characteristics along Korean coast were analysed. Marine casualty by meteorological factors can be classified into three kinds such as collision, aground and sinking. On the whole collision was mainly caused by dense fog and heavy precipitation, and aground and sinking was caused by strong wind and high sea. As results of analysis of the distribution of wind, fog and precipitation at major ports in Korea, climatic characteristics along Korean coast are as follows. in the eastern coast, wind was relatively weak and fog was not so frequently formed, while strong wind blew all the year round and fog appeared from April to August in Ulleung Island. In the southern coast, the wind was strong in both winter and summer, fog formed frequently in late spring through mid-summer and heavy precipitation was in summer. Typhoon affecting Korea was usually passing this area to the East Sea. In the western coast, strong wind was prevailing in winter at southern region and fog was formed very frequently throughout the year.
Shah, Sabab Ali;Jehanzaib, Muhammad;Kim, Min Ji;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.140-140
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2022
Recently an accurate quantification of streamflow under various climatological and anthropogenic factors and separation of their relative contribution remains challenging, because variation in streamflow may result in hydrological disasters. In this study, we evaluated the factors responsible for variation in streamflow in Korean watersheds, quantified separately their contribution using different Budyko-based functions, and identified hydrological breakpoint points. After detecting that the hydrological break point in 1995 and time series were divided into natural period (1966-1995), and disturbed period (1996-2014). During the natural period variation in climate tended to increase change in streamflow. However, in the disturbed period both climate variation and anthropogenic activities tended to increase streamflow variation in the watershed. Subsequently, the findings acquired from different Budyko-based functions were observed sensitive to selection of function. The variation in streamflow was observed in the response of change in climatic parameters ranging 46 to 75% (average 60%). The effects of anthropogenic activities were observed less compared to climate variation accounts 25 to 54% (average 40%). Furthermore, the relative contribution was observed to be sensitive corresponding to Budyko-based functions utilized. Moreover, relative impacts of both factors have capability to enhance uncertainty in the management of water resources. Thus, this knowledge would be essential for the implementation of water management spatial and temporal scale to reduce the risk of hydrological disasters in the watershed.
This study was conducted to classify agroclimatic zones in South Korea. To classify the agroclimatic zones, such climatic factors as amount of rainfall from April to May, amount of rainfall in October, monthly average air temperature in January, monthly average air temperature from April to May, monthly average air temperature from April to September, monthly average air temperature from December to March, monthly minimum air temperature in January, monthly minimum air temperature from April to May, Warmth Index were considered as major influencing factors on the crop growth. Climatic factors were computed from monthly air temperature and precipitation of climatological normal year (1981~2010) at 1 km grid cell estimated from a geospatial climate interpolation method. The agroclimatic zones using k-means cluster analysis method were classified into 6 zones.
Precision agriculture attempts to improve cropping efficiency by variable application of crop treatments such as fertilizers and pesticides, within field on a point-by-point basis. Therefore, a more complete understanding of the relationships between yield and soil properties is of critical importance in precision agriculture. In this study, the functional relationships between measured soil properties and rice yield were investigated. A supervised back-propagation neural network model was employed to relate soil chemical properties and rice yields on a point-by point basis, within individual site-years. As a results, a positive correlation was found between practical yields and predicted yields in 1999, 2000, 2001, and 2002 are 0.916, 0.879, 0.800 and 0.789, respectively. The results showed that significant overfitting for yields with only the soil chemical properties occurred so that more of environmental factors, such as climatological data, variety, cultivation method etc., would be required to predict the yield more accurately.
Data quality and climate forecasting performance deteriorates because of long climate data contaminated by non-climatic factors such as the station relocation or new instrument replacement. For a trusted climate forecast, it is necessary to implement data quality control and test inhomogeneous data. Before the inhomogeneity test, a reference series was created by $d$ index to measure the temperature series relationship between the candidate and surrounding stations. In this study, a inhomogeneity test to each season and climatological station was performed on the daily mean temperatures, daily minimum temperatures and daily maximum temperatures. After comparing two inhomogeneity tests, the traditional and the adjusted SNHT method, we found the adjusted SNHT method was slightly superior to the traditional one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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