This study was conducted to investigate the association of the occurrence of pediatric diseases with environmental, seasonal and atmospheric factors. The data were collected at 5 pediatric clinics in Seoul and the Department of Pediatrics of Yongin Severance Hospital from May 1986 to April 1987. The results were as follows: 1. Vacation periods had a great influence upon the occurrence of pediatric diseases. 2. The majority of pediatric diseases occurred mainly in spring and autumn, not in summer and winter. 3. The higher the average relative humidity was, the less diseases occurred : and the higher the maximum change of daily temperature, the more diseases occurred. 4. In summer, the pattern of diseases varied along with the environmental factors(eg., toilet).
The purpose of this study was to analyze the monthly and seasonal PM10 data using the Autoregressive Error (ARE) model at the southern part of the Gyeonggi-Do, Pyeongtaek monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, relative humidity, rainfall, and global radiation. The four air pollution variables are sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), carbon monoxide (CO), and ozone ($O_3$). The result shows that monthly ARE models explained about 17~49% of the PM10 concentration. However, the ARE model could be improved if we add the more explanatory variables in the model.
$Holstein\;{\times}\;indigenous$ multiparous dairy cows were offered diets with increasing roughage neutral detergent fiber (NDF) contents to determine the effects on intake, milk yield and compositions. Roughage NDF contents were 15, 18, 21 and 24% dry matter (DM), and concentrate NDF content was 10% DM. Experimental treatments were isonitrogenous and isocaloric diets. Maximum and minimum temperature humidity index during the experimental period were 85.9 and 76, respectively. Intakes of DM, crude protein and net energy, 4% fat corrected milk, milk protein and average daily gain decreased with increasing roughage NDF contents (p<0.05). Intakes of ether extract (p<0.01) and dietary NDF (p>0.05) and milk fat (p<0.01) increased with increasing roughage NDF contents. The results support the conclusion that higher DM intake, optimal milk yield and compositions can be maintained with lower roughage NDF diets for dairy cows under tropical conditions.
We considered that characteristics of SO$_2$, concentration level and relations of the meteorological parameters and high pollution concentration from the data measured 7 air quality continuous monitoring stations during 4 years, from 1990 to 1993 in Pusan. The SO$_2$ concentration level showed decreasing trend yearly, it was maximum in Winter, minimum in Summer. The time of SO$_2$ peak concentration lagged from seashore to land because of break-down of the nocturnal inversion layer and seabreeze. Ihe correlations of daily SO$_2$, value between various air quality continuous monitoring stations were highest between Beomcheondong and Meongryundong, lowest between Daeyeondong and Sinpyeongdong because of difference of air Pollution emission sources characteristic. The meteorological parameters affecting SO$_2$ concentration level were minimum temperature, relative humidity, wind speed and air pressure. The SO$_2$ high pollution($\geq$95ppb) occurred almost in Winter, particulaly in such day showing lower wind speed and higher air pressure. Elementary SO$_2$ high Pollution Predictor were high pressure system and stability of lower atmosphere.
지구온난화에 따른 "춥지 않은 겨울" 현상 속에서도 온대과수의 동해발생 건수는 오히려 증가하는 기현상이 보고되고 있다 (원예연구소, 2003). 휴면중인 과수는 내동성이 매우 크지만 겨울에서 봄으로 이행하면서 점차 약해진다. 내동성이 매우 큰 사과 품종 Haralson의 경우 한 겨울에 -50도에서도 생존이 가능하지만 봄에는 치사온도가 -8도로 급상승하는데 (Faust, 1989), 그 이유는 혹한에 적응해온 추운 지역 토착품종들은 생육기간을 확보하기 위해 기온이 상승하면 바로 휴면을 깨고 생장을 시작하는 습성을 갖고 있기 때문이다.(중략) 때문이다.(중략)
To predict rice blast, many machine learning methods have been proposed. As the quality and quantity of input data are essential for machine learning techniques, this study develops three artificial neural network (ANN)-based rice blast prediction models by combining two ANN models, the feed-forward neural network (FFNN) and long short-term memory, with diverse input datasets, and compares their performance. The Blast_Weathe long short-term memory r_FFNN model had the highest recall score (66.3%) for rice blast prediction. This model requires two types of input data: blast occurrence data for the last 3 years and weather data (daily maximum temperature, relative humidity, and precipitation) between January and July of the prediction year. This study showed that the performance of an ANN-based disease prediction model was improved by applying suitable machine learning techniques together with the optimization of hyperparameter tuning involving input data. Moreover, we highlight the importance of the systematic collection of long-term disease data.
The drought is one of the extreme natural disasters observed in any climate zone and it is due to the deficiency in moisture. The flash drought is identified recently as a subdivision of drought and it is an extreme event distinguished by sudden onset and rapid intensification of drought conditions with severe impacts. The main cause for the flash drought is coupled situation due to precipitation deficit and high evapotranspiration. Hence, heat waves plays major role in identification of flash drought. Therefore, this study focused on identifying changes in distribution of heat waves for Korean Peninsula. The daily maximum and minimum temperature data were used in this study. The heat wave, heat wave intensity and heat wave intensity index were derived. The results of the study would be an input for the future studies on identification of flash drought in Korean Peninsula.
1987년부터 1995년까지 전남 고흥군의 농가포장에서 감자의 주요특성과 재배기간중 관측된 기상자료를 이용하여 생육 및 수량과 기상요인과의 상관관계, 분석 및 수량추정식을 유도한 결과는 다음과 같다. 1.기상요인 중 변이가 큰 것은 3월과 4월의 최저기온으로서 변이계수는 각각 368.0%, 126.0%였으며 5, 6월의 평균기온, 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적 었다. 2. 생육 및 수량형질의 변이계수에서 수량은 3.7%로 매우 낮아 품종고유의 유전특성의 지배를 많이 받는 반면, 경장은 14.3%, 경수는 9.3%로 높아서 어느정도 환경요인에 영 향을 받는것으로 나타났다. 3. 4월의 강수량 및 6월의 평균기온과 수량간에는 부의 상관으로 나타났다. 4. 생육 및 수량간에 는 모두가 정의 상관으로 유의성이 인정되었으며 4월의 강수량을 이용하여 경장을 추정한 결과 $Y_1$: 82.47-0.11X ($R^2$=0.3959)의 직선 회귀식을 유도할 수 있었고, 역시 4월의 강수량을 이용하여 수량을 추정한 결과 $Y_2$: 2003.61-0.94X ($R^2$=0.5418)의 직선 회귀식을 얻을 수 있었으며 이들에 대한 분산분석에서도 유의성이 인정되었기에 수량에 대한 추정식을 이용하여 이론적 수량과 실제 수량의 오차를 구한 결과 값이 같아서 잘 적중되었다.
본 연구는 방풍망이 설치된 사과원 주변에 자동기상관측장비를 설치하고, 이로부터 수집한 온 습도와 풍속 등 기상 관측자료를 분석하여, 방풍망을 설치한 사과원 내부의 풍속저감 효과와 군락미기상의 변화 등의 기상학적 특성을 평가하고자 수행하였다. 2012년 10월 26일부터 2013년 10월 21일까지 약 1년간 수집한 기상자료를 토대로 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 방풍망 내부의 일평균기온은 외부보다 $0.1{\sim}0.2^{\circ}C$ 낮았고, (2) 방풍망 내부의 일평균습도는 외부보다 0.7~1.7% 범위로 높았으며, (3) 북풍계열 바람의 방풍망 내부의 일최대풍속은 외부보다 2m와 4m의 높이에서 각각 $0.7{\sim}1.5ms^{-1}$(30.4~65.2%)와 $0.3{\sim}0.7ms^{-1}$(10.3~24.1%) 범위로 감풍되는 것으로 조사되었다.
본 연구의 목적은 운영 중인 콘크리트 지하구조물에서 발생하는 누수를 유도배수하기 위하여 시공성, 차수 및 유도배수 성능을 향상시킨 유도배수시스템을 제안하는 것이다. 기존 유도배수시스템에서 제기된 유도배수관의 시공성 및 누수를 개선하였다. 개선된 유도배수관을 적용한 유도배수시스템은 시공성, 차수 및 유도배수 성능에 대한 현장평가를 위하여 재래식 콘크리트 라이닝 터널에서 시험 시공되었다. 재령 3주, 6주, 9주, 11주, 14주, 17주 및 23주차에 개선된 유도배수시스템 배면에 약 1,000 ml 이상의 붉은색 물을 주입하여 유도배수시스템의 차수와 유도배수 성능을 평가하였다. 현장 성능평가 실험이 진행된 6개월 동안 터널이 위치한 지역의 일일 평균 온도는 $-12.4{\sim}19.7^{\circ}C$이며 일일 최저 온도는 $-17.2^{\circ}C$이고 일일 최고 온도는 $26.7^{\circ}C$였다. 현장 성능평가 실험이 진행되는 6개월 동안 개선된 유도배수시스템에서는 누수가 발생하지 않았다. 또한 개선된 유도배수관에서도 누수가 발생하지 않았다. 개선된 유도배수시스템은 누수가 발생하는 다양한 콘크리트 지하구조물에서 적용가능하며 계절적 영향도 거의 받지 않는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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