Bottlenose dolphins are the only cetaceans regularly observed in the northern Adriatic Sea, but they survive at low densities and are exposed to significant threats. This study investigates some of the factors that influence habitat use by the animals in a largely homogeneous environment by combining dolphin data with hydrological and physiographical variables sampled from oceanographic ships. Surveys were conducted year-round between 2003 and 2006, totalling 3,397 km of effort. Habitat modelling based on a binary stepwise logistic regression analysis predicted between 81% and 93% of the cells where animals were present. Seven environmental covariates were important predictors: oxygen saturation, water temperature, density anomaly, gradient of density anomaly, turbidity, distance from the nearest coast and bottom depth. The model selected consistent predictors in spring and summer. However, the relationship (inverse or direct) between each predictor and dolphin presence varied among seasons, and different predictors were selected in fall. This suggests that dolphin distribution changed depending on seasonal forcing. As the study area is relatively uniform in terms of bottom topography, habitat use by the animals seems to depend on complex interactions among hydrological variables, caused primarily by seasonal change and likely to determine shifts in prey distribution.
Paradigm depending only on fossil fuel for building heat source is rapidly changing. Accelerating the change, as it has been known, is obligation for reducing green house gas coming from use of fossil fuel, i.e. reaction to United Nations Framework Convention on Climate Change. In addition, factors such as high oil price, unstable supply, weapon of petroleum and oil peak, by replacing fossil fuel, contributes to advance of environmental friendly renewable energy which can be continuously reusable. Therefore, current new energy policies, beyond enhancing effectiveness of heat using equipments, are to make best efforts for national competitiveness. Our country supports 11 areas for new renewable energy including sun light, solar heat and wind power. Among those areas, ocean thermal energy specifies tidal power generation using tide of sea, wave and temperature differences, wave power generation and thermal power generation. But heat use of heat source from sea water itself has been excluded as non-utilized energy. In the future, sea water heat source which has not been used so far will be required to be specified as new renewable energy. This research is to survey local heating system in Europe using sea water, central solar heating plants, seasonal thermal energy store and to analyze large scale central solar heating plants in German. Seasonal thermal energy store necessarily need to be equipped with large scale thermal energy store. Currently operating central solar heating system is a effective method which significantly enhances sharing rate of solar heat in a way that stores excessive heat generating in summer and then replenish insufficient heat for winter. Construction cost for this system is primarily dependent on large scale seasonal heat store and this high priced heat store merely plays its role once per year. Since our country is faced with 3 directional sea, active research and development for using sea water heat as cooling and heating heat source is required for seashore villages and building units. This research suggests how to utilize new energy in a way that stores cooling heat of sea water into seasonal thermal energy store when temperature of sea water is its lowest temperature in February based on West Sea and then uses it as cooling heat source when cooling is necessary. Since this method utilizes seasonal thermal energy store from existing central solar heating plant for heating and cooling purpose respectively twice per year maximizing energy efficiency by achieving 2 seasonal thermal energy store, active research and development is necessarily required for the future.
Changes in a marine environment have a broad socioeconomic implication on fisheries and their relevant industries so that there has been a growing demand for the medium-range (months to years) prediction of the marine environment Using a medium-range ocean prediction model (Ocean Mid-range prediction System, OMIDAS) for the northwest Pacific, this study attempted to assess seasonal difference in the mid-range predictability of the sea surface temperature (SST), focusing on the Korea seas characterized as a complex marine system. A three-month re-forecast experiment was conducted for each of the four seasons in 2016 starting from January, forced with Climate Forecast System version 2 (CFSv2) forecast data. The assessment using relative root-mean-square-error was taken for the last month SST of each experiment. Compared to the CFSv2, the OMIDAS revealed a better prediction skill for the Korea seas SST, particularly in the Yellow sea mainly due to a more realistic representation of the topography and current systems. Seasonally, the OMIDAS showed better predictability in the warm seasons (spring and summer) than in the cold seasons (fall and winter), suggesting seasonal dependency in predictability of the Korea seas. In addition, the mid-range predictability for the Korea seas significantly varies depending on regions: the predictability was higher in the East Sea than in the Yellow Sea. The improvement in the seasonal predictability for the Korea seas by OMIDAS highlights the importance of a regional ocean modeling system for a medium-range marine prediction.
In Korea, cooling power load, which occupies about 20% of peak load in 2000 and fluctuates depending on the popular usage of air conditioning systems, has been recently the focus of the load management. The first work of KEPCO (Korea Electric Power Corporation) to regulate cooling load as low as possible was to estimate its approximate scale and to develop the indirect methods to estimate it from the available time series data for the average hourly loads. However, KEPCO would like to have their methods improved both theoretically and practically. In this paper, we analyze their current indirect methods and detect their faults to design better indirect estimation methods. Under one of the assumptions of "no cooling load in April or May", the linear relationship between basic loads and GDP's, and the normalized seasonal factors of the Winters' multiplicative seasonal model, we provide ten indirect estimation methods in total and suggest the estimated cooling load(1988-1999) based on our various indirect methods.
Kim, Do-Yong;Oh, Jai-Ho;Kim, Jin-Young;Sen, Pumendranath;Kim, Tae-Kook
Environmental Engineering Research
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v.14
no.2
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pp.88-94
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2009
In this study an attempt has been made to predict the annual foggy days over Gyeongsangbuk-do of Korea, using the regional mesoscale model (MM5). The annual meteorological conditions are simulated, and the annual and seasonal foggy days are predicted from the simulated results based on the seasonal and spatial information of the observed meteorological characteristics for fog occurrence such as wind speed, relative humidity, and temperature. Most of observed inland fog over Gyeongsangbuk-do occurs in autumn under the meteorological conditions such as a cairn, a high temperature range (above $10^{\circ}C$), and a high relative humidity (above 85%). The predicted results show the various foggy days, about 10${\sim}$60 days, depending on the season and the site locations. The predicted annual foggy days at inland sites are about 30${\sim}$60 days, but at coastal sites, about 10${\sim}$20 days. Also, a higher frequency of fog occurrence at inland sites is shown in autumn (about 60% of the annual foggy days). Otherwise, a higher frequency of fog occurrence at coastal sites is shown in summer (about 60% of the annual foggy days), unlike the inland. These annual foggy days and their seasonal variations agree reasonably well with the observed values. It can be concluded that it is possible to predict the occurrence of annual or seasonal foggy days by MM5.
Jin Sik Choi;Jae Wook Kim;Han Young Joo;Joo Hyun Moon
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.1
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pp.261-269
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2023
During a nuclear power plant (NPP) accident, radioactive material may be released into the surrounding environment in the form of a radioactive plume. The behavior of the radioactive plume is influenced by meteorological factors such as wind direction and speed. If the residents are evacuated to a shelter in the direction of the flow of the radioactive plume, the radiation exposure of the residents may increase, contrary to the purpose of the evacuation. To avoid such an undesirable outcome, this paper applies a big data analysis to evaluate the suitability of the shelter locations near 5 NPPs in the Republic of Korea in terms of the seasonal wind direction frequency in those areas. To this end, the wind data measured around the NPPs from 2016 to 2020 were analyzed to derive the seasonal wind direction frequency using a big data analysis. These analyses results were then used to determine how many shelters around NPPs locate in areas with prevailing wind direction per season. Then, suggestions were made on the direction for residents not to evacuate, if possible, that is, the prevailing seasonal wind directions for 5 NPPs, depending on the season in which the accident occurs.
Seasonal forecast is growing in demand, as it provides valuable information for decision making and potential to reduce impact on weather events. This study examines how operational climate prediction systems can be reliable, producing the probability forecast in seasonal scale. A reliability diagram was used, which is a tool for the reliability by comparing probabilities with the corresponding observed frequency. It is proposed for a method grading scales of 1-5 based on the reliability diagram to quantify the reliability. Probabilities are derived from ensemble members using hindcast data. The analysis is focused on skill for 2 m temperature and precipitation from climate prediction systems in KMA, UKMO, and ECMWF, NCEP and JMA. Five categorizations are found depending on variables, seasons and regions. The probability forecast for 2 m temperature can be relied on while that for precipitation is reliable only in few regions. The probabilistic skill in KMA and UKMO is comparable with ECMWF, and the reliabilities tend to increase as the ensemble size and hindcast period increasing.
This study has analyzed applicable characteristics on big data of the meteorology and climate depending on press releases in the media. As a result, more than half of them were conducted by governmental departments and institutions (26.9%) and meteorological administration (25.0%). Most articles were written by journalists, especially the highest portion stems from straight articles focusing on delivering simple information. For each field, the number of cases had listed in order of rank to be exposed to the media; information service, business management, farming, livestock, and fishing industries, and disaster management, but others did rank far behind; insurance, construction, hydrology and energy. Application of big data about meteorology and climate differed depending on the seasonal change, it was directly related to temperature information during spring, to weather phenomenon such as monsoon and heat wave during summer, to meteorology and climate information during fall, and to weather phenomenon such as cold wave and heavy snow during winter.
The study objects were to analyze long-term and seasonal variations of nutrients (N, P), suspended solids, N:P ratios, algal chlorophyll, and trophic state along with general water quality parameters in four sampling sites including two intake tower sites supplying drinking water in Daechung Reservoir. For the analysis, we used water quality long-term data sampled during 1998~2007 by the Ministry of Environment, Korea. Interannual and seasonal trends in inflow and discharge near the intake tower facilities over the ten years were directly influenced by rainfall pattern. The distinct difference between wet year (2003) and dry year (2001) produced marked differences in water temperature, pH, dissolved oxygen, organic matter contents, nutrients, and these variables influenced algal biomass and trophic state. Values of TP varied depending on the year and locations sampled, but monthly mean TP always peaked during July~August when river inflow and precipitation were maxima. In contrast, TN varied little compared to TP, indicating lower influence by seasonal flow compared to phosphorus. The number of E. coli were highest in Site 2 (Chudong intake tower) and varied largely, whereas at other sites, the numbers were low and low variations. Contents of chlorophyll-${\alpha}$ (CHL), as an estimation of primary productivity, varied largely depending on the year and season. The maximum of CHL occurred at Muneu intake tower (S4) during 2006 when the precipitation and inflow were lowest. In contrast, another CHL peak was observed in Site 2 (Chudong intake tower) in 2006 when one of the largest typoons (Ewinia) occurred and river runoff were maximum. So the CHL maxima were associated with both wet year (high flow, high nutrient supply) and dry year (low flow, nutrient supply by littoral zone). Such conditions influenced trophic states, based on Trophic State Index of nutrients and CHL. Based on all analyses, we can provide some clues for management and protection strategies of two intake tower sites.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.14
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pp.131-148
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1987
The Yi-Dynasty published the calendars printed by means of woodblock and typeprinting for the purpose of informing its people of four seasonal changes and appropriate time for farming. The printing types were used to publish the calendars in those days varied depending upon the kinds of the calendars, but all those types are known as only one name: Kwansanggam Type. This is because there have been little studies on the different kinds of printing types. As a result, there are many cases where the libraries make erroneous notes in their catalogues. This study points up the fact that four different kinds of Kwansanggam Type were used depending upon the nature of the calendars. For classification purpose, I call these types Daetongryokja, Naeyongsamsoja, Myongsiryokja, and Chiljongryokja. What has not been revealed in this study can be further explained as the more calendars of those days are found out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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