This study aimed to investigate the perception of earth system thinking of science gifted students in future problem solving (FPS) in relation to climate changes. In order to this study, the research problem associated with climate changes was developed through a literature review. The thirty seven science gifted students participated in lessons. The ideas in problem solving process of science gifted students were analyzed using the semantic network analysis method. The results are as follows. In the problem solving processes, science gifted students are 'changes of the sunlight by water layer', 'changes of the Earth's temperature', 'changes of the air pressure', ' change of the wind and weather' were represented in order. On other hand, regard to earth system thinking for climate changes, while science gifted students were used sub components related to atmospheres frequently, they were used sub components related to biosphere, geosphere, and hydrosphere a little. But, the analytical results of the structural relationship between the sub components related to earth system, they were recognised that biosphere, geosphere, and hydrosphere used very important in network structures. In conclusion, science gifted students were understood well that components of the earth system are influencing each other.
The earth's environmental problems have attracted serious attention worldwide. Various kinds of environmental data, such as remote sensing data, have become available for examining. Although this data is crucial to understanding such problems, there has become an over-abundance in variety of size, format, and filetype which makes it difficult for researchers to handle. We feel that earth environmental researchers should not be burdened by such cumbersome tasks. Therefore, we are developing a digital library for earth environmental information and a VRML based data visualization system for it. Even now, content-based image retrieval systems have many problems attributed to the degree of difficulty in implementing them. Thus, we are trying to visualize this data so that researchers can utilize it more efficiently, effectively, and easily. A great advantage for VRML users is that people can see environmental data from any perspective above the earth and with any resolution easily. Also by using MPEG-movie, users can observe the changes of data drawn from time series files.
Jiang, Shan;Sun, Dongsong;Han, Yuli;Han, Fei;Zhou, Anran;Zheng, Jun
Current Optics and Photonics
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v.3
no.5
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pp.466-472
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2019
A system for continuous-wave coherent Doppler lidar (CW lidar), made up of all-fiber structures and a coaxial transmission telescope, was set up for wind measurement in Hefei (31.84 N, 117.27 E), Anhui province of China. The lidar uses a fiber laser as a light source at a wavelength of $1.55{\mu}m$, and focuses the laser beam on a location 80 m away from the telescope. Using the CW lidar, radial wind measurement was carried out. Subsequently, the spectra of the atmospheric backscattered signal were analyzed. We tested the noise and obtained the lower limit of wind velocity as 0.721 m/s, through the Rayleigh criterion. According to the number of Doppler peaks in the radial wind spectrum, a classification retrieval algorithm (CRA) combining a Gaussian fitting algorithm and a spectral centroid algorithm is designed to estimate wind velocity. Compared to calibrated pulsed coherent wind lidar, the correlation coefficient for the wind velocity is 0.979, with a standard deviation of 0.103 m/s. The results show that CW lidar offers satisfactory performance and the potential for application in wind measurement.
Jiang, Wei W.;Park, S.W.;Park, Jeong-Ho;Lee, Cahng-Won;Kim, Duk-Jin;So, Byung-Han;So, C. S.;Moon, Wooil M.
Proceedings of the KSRS Conference
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1999.11a
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pp.158-164
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1999
This paper investigated and evaluated the NASA's Shuttle Imaging Radar-C (SIR-C) multiple frequency SAR data for differential backscattering effects of microwave from the surface geological materials overlying the skarn type mineralization. Although an integrated approach in mineral exploration is more cost effective and is well in use, there are still many technical and scientific issues to be further investigated and researched. In this study we have reprocessed several sets of previously surveyed exploration data and experimented with fuzzy logic digital fusion of the preprocessed data with respect to chosen exploration targets. Among the numerous fuzzy logic operators, which are currently available for a data driven integrated exploration strategy, we used varying combinations of fuzzy MIN, fuzzy MAX, and fuzzy SUM operators along with Gamma operator for fusion of exploration data, including the contact metamorphic zone information. The final exploration target tested was a skarn type W-Mo-F mineralization in the study area. The fuzzy logic derived mineral potential anomaly almost exactly matched the differential backscattering anomalies on the C-band and L-band SIR_C data when overlaid on each other. Although this high degree of correlation between these two data sets is remarkable, the differential backscattering anomaly over the skarn type W-Mo-F mineralization in the study area requires further investigation.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea from March to July except for May. This study uses remote sensing (RS) data for the monitoring of sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided a valuable information for the occurrence of steam and advection fogs as a ground truth. The RS data used in this study were GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and shortwave IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to detect sea fog. The results showed that DCD, texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind data was used to provide the wind speed criteria for a fog event. The laplacian computation was designed for a measurement of the homogeneity. A new combined method, which includes DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian computation, was applied to the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian are -2.0 K, $8m\;s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation results showed that the new combined method slightly improves the detection of sea fog compared to DCD method: improvements of the new combined method are $5{\sim}6%$ increases in the Heidke skill score, 10% decreases in the probability of false detection, and $30{\sim}40%$ increases in the odd ratio.
Recently, star sensors have been successfully used as main attitude sensors for attitude control in many satellites. This research presents the star visibility analysis for star trackers and the goal of this analysis is to make sure that the star tracker implementation is suitable to the mission profile and scenario and satisfies the requirement of attitude orbit control system. As a main optical attitude sensor imaging stars, accomodations of a star tracker should be optimized in order to improve the probability of the usage by avoiding the blinding (the unavailability) by the Sun and the Earth. For the analysis, a statistical approach and a time simulation approach are used. The statistical approach is based on the generation of numerous cases, to derive relevant statistics about Earth and Sun proximity probabilites for different lines of sight. The time simulation approach is performed for one orbit to check the statistical result and to refine the statistical result and accomodations of star trackers. In order to perform simulations first of all, an orbit and specific mission profiles of a satellite are set, next the earth proximity probability and the sun proximity probability are calculated by considering the attitude maneuvers and the geometry of the orbit, and then finally the unavailability positions are estimated. As a result, the optimized accomodations of two star trackers are suggested for the low earth orbit satellite.
Gadolinium, commonly used as a contrast agent for magnetic resonance imaging (MRI), is discharged into aquatic environments without removal after treatment in wastewater treatment plants (WWTPs) because of its high stability. In this study, we collected water samples from Suyeong WWTP, Busan, to investigate the dissolved rare earth element (REE) removal capacity of each wastewater treatment process and to evaluate the discharge of anthropogenic Gd (Gdanth) from effluents. As wastewater passed through each stage of treatment, the concentrations of light REEs (La-Eu) decreased, whereas those of heavy REEs (Tb-Lu) were relatively consistent. Negative Sm anomalies (<1) were observed in several samples, indicating that Sm can be removed by adsorption onto particles or phosphate during the biological removal process. Positive Gd anomalies (149±50, n=9) were observed in all samples. The ratios of Gdanth concentrations to measured Gd concentrations in all wastewater treatment processes were higher than 97%. This indicates that Gdanth was discharged to the Suyeong River without removal during the wastewater treatment process. Considering the daily treatment capacity in each process, the total flux of Gdanth was estimated to be 259 mmol/day. Our results suggest that mid- and/or long-term monitoring of Gd is needed because Gdanth is continuously discharged into Suyeong Bay through WWTPs.
Wildfires in North Korea can have a directly or indirectly affect South Korea if they go south to the Demilitarized Zone. Therefore, this study calculates the regional optimized Forest Fire Danger Index (FFDI) based on Local Data Assessment and Prediction System (LDAPS) weather data to obtain forest fire risk in North Korea, and applied it to the cases in Goseong-gun and Cheorwon-gun, North Korea in April 2022. As a result, the suitability was confirmed as the FFDI at the time of ignition corresponded to the risk class Extreme and Severe sections, respectively. In addition, a qualitative comparison of the risk map and the soil moisture map before and after the wildfire, the correlation was grasped. A new forest fire risk index that combines drought factors such as soil moisture, Standardized Precipitation Index (SPI), and Normalized Difference Water Index (NDWI) will be needed in the future.
Progresses in numerical prediction of weather and climate have been in parallel with those of computing resources, especially the development of supercomputers. Advanced techniques in numerical modeling, computational schemes, and data assimilation cloud not have been practically achieved without the aid of supercomputers. With such techniques and computing powers, the accuracy of numerical forecasts has been tremendously improved. Supercomputers are also indispensible in constructing and executing the synthetic Earth system models. In this study, a brief overview on numerical weather / climate prediction, Earth system modeling, and the values of supercomputing is provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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