In order to analyze the sensitivity of carbon dioxide flux by soil temperature in the grassplot, carbon dioxide flux and soil temperature were observed 24 times from March, 2010 to March, 2011 at nine sites in the grassplot. The average of $CO_2$ in the grassplot is $2.2{\sim}36.7^{\circ}C$, the highest in August, the lowest in January, and the average of carbon dioxide flux is $12{\sim}1479mgCO_2{\cdot}m^{-2}{\cdot}hr^{-1}$, and the carbon dioxide emission from the grassplot to the atmosphere was 10 times higher in summer than in winter. The temperature response coefficient estimated by the exponential function of carbon dioxide flux according to soil temperature was ranged from 0.1065 to 0.1274, and the increase tendency of $CO_2$ flux with soil temperature was linear at $0{\sim}20^{\circ}C$ and exponential at $20{\sim}40^{\circ}C$. The $Q_{10}$ values for each of nine observation sites on the grassplot was in the range of 2.901 ~ 3.575, and the $Q_{10}$ value using the total data observed in the lawn was estimated to be 3.374. In the homogeneous grassplot area, the average of $Q_{10}$ values by observation point and the $Q_{10}$ value by the total data were estimated similarly.
We studied the distribution of air temperature using the high density urban climate observation network data of Daegu. The observation system was established in February 2013. We used a total of 38 air temperature observation points (23 thermometers and 18 AWSs). From the distribution of monthly averaged air temperatures, air temperatures at the center of Daegu were higher than in the suburbs. The daily minimum air temperature was more than or equal to $25^{\circ}C$ and the daily maximum air temperature was more than or equal to $35^{\circ}C$ at the elementary school near the center of Daegu. Also, we compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas were faster than in urban areas. This is mainly due to the difference in surface heat capacity. These results indicate the influence of urbanization on the formation of the daily minimum temperature in Daegu.
This study Analyzed four of seven runoffs which had happened in 2012 in comparison with the runoffs shown in Kalesto data, using the fixed surface image velocimetry (FSIV) installed at Oedo stream, Jeju Island. As a result of identifying a runoff curve graph, it was analyzed that the flood runoffs calculated with two observation devices were almost equivalent. As the differences in peak flows were 10 $m^3/s$, 0.7 $m^3/s$ and 3 $m^3/s$, the very similar result values were calculated. Even though there were errors in RMSE(Root Mean Square Error) made by two observation devices according to the degree of the peak flow, the values of $R^2$ by flood event were 0.89, 0.87, 0.86 and 0.82, showing the result values almost close to 1. Therefore, there was a very high correlation in flood runoffs calculated with two observation devices. This research method was considered to be a very suitable method to measure unexpected flood runoffs which could happen in the island area such as Jeju island during bad weather.
우리나라 서해안 다섯 개 관측점에서 취득된 파랑자료를 분석하여 겨울철 서해에서 발생한 고파의 특성을 분석하였다. 고파가 발생하였던 네 시기를 선별하여 그 기간 동안의 파랑 및 기상자료를 함께 분석에 이용하였다. 이들 관측 기간 중 유의파고의 최대값은 2005년 12월 4일에 관측된 6.42 m였다. 분석 결과로부터 온대성저기압이 급속하게 발달할 때 서해상에 형성되는 강한 바람장에 의해 고파가 발생함을 확인하였다. 파랑 관측점에서의 파고의 시간적 변화는 인근 기상관측점에서의 풍속의 시간적 변화와 밀접한 관련을 나타냈으며, 이는 서해상에서 생성된 고파가 풍파의 성격이 지배적임을 나타낸다.
In counterfire warfare, it is important to detect and attack enemy targets faster than the enemy using sensing The grided environmental data is usually provided by the numerical simulation coupled with a data assimilation technique and various inter- or extrapolation algorithms, both of which are based on the observation spanning from simple equipments to satellites. In order to employ the gridded environmental data in the M&S system frequently cutting area and changing its resolution, interpolation algorithms such as linear, cubic spline, IDW, and Kriging methods are necessary to apply. These methods, however, require much time in the M&S system. This paper introduces a technic to reduce time to change the resolution of data. using the binary search method, which finds a point to interpolate quickly and interpolate data in the vicinity of. We also show the efficiency of proposed methods by way of measuring the respective elapsed times.
Objectives: Time location data are critical for accurately estimating personal exposures. This review papers summarized various measurement methods of time location pattern for air pollution exposure assessment. Methods: Forty manuscripts (papers, books and reports) were reviewed to comprehensively describe time location measurement methods. Results: This review included traditional methods such as time activity diary, questionnaire, observation, focus group and newly developed technical methods including global positioning system, web, radio frequency identification and ultrasound detection. Some research applied a combination of methods. Conclusion: Although various methods have been used to collect time location data, further development of accurate measurement methods for time location data is needed.
Moving average precipitation provides periodic precipitation patterns by solving precipitation irregularities. However, due to uncertain moving average periods, excessive data smoothing occurs, which limit the possibility to analyze groundwater levels in the short term. Nonetheless, groundwater level fluctuation can compensate these limitations as it can calculate appropriately for unit time and verify the effect of precipitation penetrated into groundwater in a short time period. In this study, the characteristics of groundwater level were evaluated using groundwater level fluctuation to compensate for limitations of groundwater level analysis using moving average precipitation. In addition, the groundwater quality was investigated using the electrical conductivity fluctuation. The study site was Hyogyo-ri, Yesan-si, Chungcheongnam-do. Four observation wells and an automated weather system were used. The correlation between groundwater level fluctuation and precipitation (Case 1) and the correlation between groundwater level and moving average precipitation (Case 3) were compared. In the analysis for 1 hour data, the correlation coefficient of Case 1 was higher than that of Case 3, and in the analysis for 1 day data, the correlation coefficient of Case 3 was higher than that of Case 1.
There is still large uncertainty in estimating aerosol indirect effect despite ever-escalating efforts and virtually exponential increase in published studies concerning aerosol-cloud-precipitation interactions (CAPI). Probably most uncertainty comes from a wide range of observational scales and different platforms inappropriately used, and inherent complex chains of CAPI. Therefore, well-designed field campaigns and data analysis are required to address how to attribute aerosol signals along with clouds and precipitation to the microphysical effects of aerosols. Basically, aerosol influences cloud properties at the microphysical scales, "process scale", but observations are generally made of bulk properties over a various range of temporal and spatial resolutions, "analysis scale" (McComiskey & Feingold, 2012). In the most studies, measures made within the wide range of scales are erroneously treated as equivalent, probably resulting in a large uncertainty in associated with CAPI. Therefore, issues associated with the disparities of the observational resolution particular to CAPI are briefly discussed. In addition, the dependence of CAPI on the cloud environment such as stability and adiabaticity, and observation characteristics with varying situations of CAPI are also addressed together with observation framework optimally designed for the Korean situation. Properly designed and observation-based CAPI studies will likely continue to accumulate new evidences of CAPI, to further help understand its fundamental mechanism, and finally to develop improved parameterization for cloud-resolving models and large scale models.
Wuyi, Yu;Wentong, Dong;Jianjun, Guo;Xiaoping, Qi;Werle, Dirk;Bruce, Grant;Boivin, Tom
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.1390-1392
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2003
The arid regions of western China are currently the focus of extensive exploration and development. This paper reports on recent experience gained by Chinese and Canadian project team members in the use of a variety of Earth observation satellite imagery for oil exploration and environmental assessment exercises in the Kuche area of Xinjiang. Through careful archival data selection and more recent data acquisition schemes, we have established several time series of MODIS, Landsat and Radarsat imagery in order to obtain a better understanding for daily, seasonal as well as decadal changes of the natural environment as well as man-made environmental features.
Eight years (2014-2021) of climate data were collected from an automatic weather observation system installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using these data, we investigated local bio-climatological indices (warmth index, WI; coldness index, CI; and effective accumulated temperature, EAT) of the mountain region adjacent to the Keimyung Dongyeong forest. The study area's WI and CI were 109.3℃ and -11.3℃ per month, respectively, averaged across 8 years. These values are indicative of an evergreen broad-leaved forest in the warm temperate climate zone, suitable for cultivating sweet persimmons and figs. Additionally, EAT in Dongyeong was 2,113.7℃, averaged across 8 years, suitable for growing crops such as corn, soybean, and potato.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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