Growing complexity in ecosystem structure and functions, under impacts of climate and land-use changes, requires interdisciplinary understandings of processes and the whole-system, and accurate estimates of the changing functions. In the last three decades, observation networks for biodiversity, ecosystems, and ecosystem functions under climate change, have been developed by interested scientists, research institutions and universities. In this paper we will review (1) the development and on-going activities of those observation networks, (2) some outcomes from forest carbon cycle studies at our super-site "Takayama site" in Japan, and (3) a few ideas how we connect in-situ and satellite observations as well as fill observation gaps in the Asia-Oceania region. There have been many intensive research and networking efforts to promote investigations for ecosystem change and functions (e.g., Long-Term Ecological Research Network), measurements of greenhouse gas, heat, and water fluxes (flux network), and biodiversity from genetic to ecosystem level (Biodiversity Observation Network). Combining those in-situ field research data with modeling analysis and satellite remote sensing allows the research communities to up-scale spatially from local to global, and temporally from the past to future. These observation networks oftern use different methodologies and target different scientific disciplines. However growing needs for comprehensive observations to understand the response of biodiversity and ecosystem functions to climate and societal changes at local, national, regional, and global scales are providing opportunities and expectations to network these networks. Among the challenges to produce and share integrated knowledge on climate, ecosystem functions and biodiversity, filling scale-gaps in space and time among the phenomena is crucial. To showcase such efforts, interdisciplinary research at 'Takayama super-site' was reviewed by focusing on studies on forest carbon cycle and phenology. A key approach to respond to multidisciplinary questions is to integrate in-situ field research, ecosystem modeling, and satellite remote sensing by developing cross-scale methodologies at long-term observation field sites called "super-sites". The research approach at 'Takayama site' in Japan showcases this response to the needs of multidisciplinary questions and further development of terrestrial ecosystem research to address environmental change issues from local to national, regional and global scales.
As the need for PM type observation increases, Surface Particulate Matter Network (SPARTAN), PM samplers analyzes aerosol samples for PM mass concentration and chemical composition, were recently installed at two sites: Yonsei University at Seoul and Ulsan Institute of Science and Technology (UNIST) at Ulsan. These SPARTAN filter samplers and nephelometers provide the PM2.5 mass concentration and chemical speciation data with aerosol type information. We introduced the overall information and installation of SPARTAN at the field site in this study. After installation and observation, both Seoul and Ulsan sites showed a similar time series pattern with the daily PM2.5 mass concentration of SPARTAN and the data of Airkorea. In particular, in the case of high concentrations of fine particles, daily average value of PM2.5 was relatively well-matched. During the Yonsei University observation period, high concentrations were displayed in the order of sulfate, black carbon (BC), ammonium, and calcium ions on most measurement days. The case in which the concentration of nitrate ions showed significant value was confirmed as the period during which the fine dust alert was issued. From the data analysis, SPARTAN data can be analyzed in conjunction with the existing urban monitoring network, and it is expected to have a synergetic effect in the research field. Additionally, the possibility of being analyzed with optical data such as AERONET is presented. In addition, the method of installing and operating SPARTAN has been described in detail, which is expected to help set the stage for the observation system in the future.
This paper describes methodology verifying near-surface predictability of numerical weather prediction models against the surface synoptic weather station network (SYNOP) observation. As verification variables, temperature, wind, humidity-related variables, total cloud cover, and surface pressure are included in this tool. Quality controlled SYNOP observation through the pre-processing for data assimilation is used. To consider the difference of topographic height between observation and model grid points, vertical inter/extrapolation is applied for temperature, humidity, and surface pressure verification. This verification algorithm is applied for verifying medium-range forecasts by a global forecasting model developed by Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems to measure the near-surface predictability of the model and to evaluate the capability of the developed verification tool. It is found that the verification of near-surface prediction against SYNOP observation shows consistency with verification of upper atmosphere against global radiosonde observation, suggesting reliability of those data and demonstrating importance of verification against in-situ measurement as well. Although verifying modeled total cloud cover with observation might have limitation due to the different definition between the model and observation, it is also capable to diagnose the relative bias of model predictability such as a regional reliability and diurnal evolution of the bias.
Air pollution in urban areas has become a serious problem in the recent years. Especially, high concentrations of particulate matter (PM) cause negative effects on human health. Several studies suggest urban forest as a tool for improving air quality because of the capability of forests in reducing PM concentrations through deposition and adsorption using leaf area. For this reason, the National Institute of Forest Science plans to install in-situ observation stations for PM and biogenic volatile organic compounds (BVOCs) on a national scale to verify the net effect of forests on urban air pollution. To measure the quantitative change of PM concentrations due to the urban forest, stations should be located within and outside the forest area with respect to atmospheric circulation. In this study, we analyze the wind direction at the potential measurement sites to assess suitable locations for detecting the effect of urban forests on air quality in five cities (i.e. Gwangju, Daegu, Busan, Incheon, and Ilsan). This technical note suggests effective locations of in-situ measurements by considering main wind direction in the five cities of this study. A measurement station network created in the future based on the selected locations will allow quantitative measurements of PM concentration and BVOCs emitted from the urban forest and help provide a comprehensive understanding of the forest capabilities of reducing air pollution.
The Chah-Nimeh reservoirs, which are a sort of natural lakes located in the border of Iran and Afghanistan, are the main drinking and agricultural water resources of Sistan arid region. Considering the occurrence of intense seasonal wind, locally known as levar wind, this study aims to explore the possibility to provide a TSM (Total Suspended Matter) monitoring model of Chah-Nimeh reservoirs using multi-temporal satellite images and in-situ wind speed data. The results show that a strong correlation between TSM concentration and wind speed are present. The developed empirical model indicated high performance in retrieving spatiotemporal distribution of the TSM concentration with R2=0.98 and RMSE=0.92g/m3. Following this observation, we also consider a machine learning-based model to predicts the average TSM using only wind speed. We connect our in-situ wind speed data to the TSM data generated from the inversion of multi-temporal satellite imagery to train a neural network based mode l(Wind2TSM-Net). Examining Wind2TSM-Net model indicates this model can retrieve the TSM accurately utilizing only wind speed (R2=0.88 and RMSE=1.97g/m3). Moreover, this results of this study show tha the TSM concentration can be estimated using only in situ wind speed data independent of the satellite images. Specifically, such model can supply a temporally persistent means of monitoring TSM that is not limited by the temporal resolution of imagery or the cloud cover problem in the optical remote sensing.
수문순환의 이해와 효율적 수자원 관리의 측면에서 토양수분의 중요성이 조명되고 있으나, 국내에는 양질의 지점 토양수분 자료의 부재로 그 활용도가 매우 낮은 실정이다. 때문에 인공위성 기반의 토양수분을 적용할 때에도, 기준자료가 되는 지상 관측자료가 없어 객관적인 평가 및 교정이 어려운 실정이다. 코즈믹 레이 중성자 탐지센서(cosmic-ray neutron probe, CRNP)를 활용한 토양수분 관측소는 위성 자료의 검보정을 위한 기준 자료 생산에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. CRNP는 비침습식으로 설치가 가능하여 토양층 교란과 식생 환경의 피해를 최소화할 수 있고, 공간 대표성을 가진 중간 규모의 관측 범위를 가지고 있다는 장점이 있다. 이러한 특징은 지형이 복잡하고 식생이 우거진 지형이 많은 우리나라에서의 활용이 용이하다는 장점으로 이어진다. 따라서 본 연구는 한국형 코즈믹 레이 토양수분 관측 시스템(Korean cOsmic-ray Soil Moisture Observing System, KOSMOS) 구축의 일환으로, CRNP를 활용한 토양수분 관측소의 국내 적용성을 평가하고자 수행되었다. CRNP 관측소는 전력 및 설치 부지 확보의 용이성과 추후 타 수문기상 인자와의 효율적 활용을 고려하여, 한강홍수통제소의 홍천군 군업리 관측소에 병행 설치되었다. CRNP 토양수분 자료의 평가를 위해 12개소의 지점 토양수분 센서를 추가로 설치하였으며, 시간 안정성 분석을 통해 공간적 대표성을 평가하였다. CRNP에서 생성되는 중성자는 평균 1,087 counts per hour 정도로 설마천 관측소에 비해 낮게 나타나 홍천 관측소의 환경이 더 습윤한 환경임을 알 수 있었다. 관측된 중성자 자료의 중성자 보정과 초기교정을 통해 토양수분을 산정하였으며, 산정된 토양수분 자료는 짧은 교정 기간에도 지점 자료와의 검증에서 r=0.82로 높은 상관성을 보여주었고, root mean square error=0.02 m3/m3의 높은 정확도를 보여주었다. 추후 계절성을 반영할 수 있도록 연간 자료가 축적된 후 재교정을 수행하면 보다 높은 정확도를 보여줄 것으로 판단된다. 이러한 결과는 CRNP 토양수분 자료의 우수성을 검증한 선행연구들과 더불어, KOSMOS 구축 시 양질의 토양수분 자료를 생산할 수 있음을 시사한다.
We derive the geometric albedo of a near-Earth asteroid, (4179) Toutatis, to investigate its surface physical conditions. The asteroid has been studied rigorously not only via ground-based photometric, spectrometric, polarimetric, and radar observations but also via in situ observation by the Chinese Chang'e-2 space probe; however, its geometric albedo is not well understood. We conducted V-band photometric observations when the asteroid was at opposition in April 2018 using the three telescopes in the southern hemisphere that compose the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet). The observed time-variable cross section was corrected using the radar shape model. We find that Toutatis has a geometric albedo $p_V=0.185^{+0.045}_{-0.039}$, which is typical of S-type asteroids. We compare the geometric albedo with archival polarimetric data and further find that the polarimetric slope-albedo law provides a reliable estimate for the albedo of this S-type asteroid. The thermal infrared observation also produced similar results if the size of the asteroid is updated to match the results from Chang'e-2. We conjecture that the surface of Toutatis is covered with grains smaller than that of the near-Sun asteroids including (1566) Icarus and (3200) Phaethon.
본 연구에서는 Cosmic-ray 토양수분량 관측시스템 구축 시 필요한 검증 네트워크 설계 기법 개발에 목적을 두고 유전율식(dielectric constant) 장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR)와 연계하여 Cosmic-ray 검증시스템을 구축 운영하였다. Cosmic-ray 검증시스템 평가에 필요한 시범지역은 기존 계측 장비와의 연계성과 다양한 수문자료의 활용성을 고려하여 설마천 유역에 구축하였다. 시범지역은 Cosmic-ray 장비와 FDR 센서(10개소)로 구축하였으며 2018년 7월부터 현재까지 운영되고 있다. 본 연구에서는 검증시스템의 신뢰도를 높이기 위해 코어법(soil core sampling method)을 통해 산출한 용적수분함량(volumetric water content)을 유전율식 장비와 정기적으로 검증하였다. 연구기간 중 수행한 코어법과 FDR 센서를 검증한 결과, 두 자료의 통계량이 $bias=-0.03m^3/m^3$과 $RMSE=0.03m^3/m^3$의 유의한 값을 보였다. 또한 연구기간 동안 FDR 센서의 시계열 특성은 모든 강우에 정상적으로 반응하였다. 그러나 일부 지점에서는 낙엽 및 캐노피의 차단과 상부사면의 유출 등으로 인해 상이한 특성을 보였다. Cosmic-ray 영향원(influence line) 내 FDR 센서의 대표성 분석은 시간 안정성 해석법(temporal stability analysis, TSA)을 이용하여 토심별(10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm)로 분석하였다. 10개소에 대한 토심별 토양수분량의 대표성을 TSA로 분석한 결과, 토심 10 cm에서는 FDR 5, 토심 20 cm에서는 FDR 8, 토심 30 cm에서는 FDR 2, 토심 40 cm에서는 FDR 1에서 가장 우수한 대표 특성을 보였다. 본 연구의 시범지역 운영 기간이 짧다는 한계는 있지만 지금까지의 분석 결과를 토대로 하여 볼 때, Cosmic-ray 관측시스템 구축 시에는 검증 장비로는 유전율식을 활용하고, Cosmic-ray 영향원 내 토양수분량의 대표성 분석은 TSA 방법으로 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.
The toxic, Harmful Algal Blooms (HABs) caused by the Cochlodinium polykrikoides have a serious impact on the coastal waters of Korea. In this study, the acoustic detection system was developed for rapid HABs detection, based on the acoustic backscattering properties of the C. polykrikoides. The developed system was mainly composed of a pulser-receiver board, a signal processor board, a control board, a network board, a power board, ultrasonic sensors (3.5 and 5.0 MHz), an environmental sensor, GPS, and a land-based control unit. To evaluate the performance of the system, a trail was done at a laboratory, and two in situ trials were conducted: (1) when there was no red tide, and (2) when there was red tide. In the laboratory evaluation, the system performed well in accordance with the number of C. polykrikoides in the received level. Second, under the condition when there was no red tide in the field, there was a good correlation between the acoustic data and sampling data. Finally, under the condition when there was red tide in the field, the system successfully worked at various densities in accordance with the number of C. polykrikoides, and the results corresponded with the sampling data and monitoring result of NFRDI (National Fisheries Research & Development Institute). From the laboratory and field evaluations, the developed acoustic detection system for early detecting HABs has demonstrated that it could be a significant system to monitor the occurrence of HABs in coastal regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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