Accurate understanding of land surface is essential to analyze energy exchanges between earth surface and atmosphere. For the quantization of energy fluxes, the various researches about Land Surface Model(LSM) have been progressed. Among the various LSMs, the researches using Common Land Model(CLM) and Variable Infiltration Capacity(VIC) model are performed briskly. The CLM which is advanced LSM can calculate realistic results with few user defined parameters. The VIC model which is also typical LSM is widely used for estimation of energy fluxes and runoff in various fields. In this study, the energy fluxes which are net radiation, sensible heat flux, and latent heat flux were estimated using CLM and VIC model at Southern Sierra-Critical Zone Observatory(SS-CZO) site in California, United States. In case of net radiation and sensible heat flux, both models showed good agreement with observations, however, the CLM showed underestimated patterns of net radiation and sensible heat flux during precipitation period. In case of latent heat flux, the CLM represented better estimation of latent heat flux than VIC model which underestimated the latent heat flux. Through the estimation of energy fluxes and analysis of models' pros and cons, the applicability of CLM and VIC models and need of multi-model application were identified.
Lee, Yong Gwan;Jung, Chung Gil;Cho, Young Hyun;Kim, Seong Joon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.1
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pp.11-20
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2017
This study is to estimate the spatial soil moisture using multiple linear regression model (MLRM) and 15 minutes interval Land Surface Temperature (LST) data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). For the modeling, the input data of COMS LST, Terra MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), daily rainfall and sunshine hour were considered and prepared. Using the observed soil moisture data at 9 stations of Automated Agriculture Observing System (AAOS) from January 2013 to May 2015, the MLRMs were developed by twelve scenarios of input components combination. The model results showed that the correlation between observed and modelled soil moisture increased when using antecedent rainfalls before the soil moisture simulation day. In addition, the correlation increased more when the model coefficients were evaluated by seasonal base. This was from the reverse correlation between MODIS NDVI and soil moisture in spring and autumn season.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2001.06a
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pp.151-152
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2001
A common problem of the model simulations of the land surface - atmosphere interaction is to choose the appropriate spatial scale and resolution at which the simulations are to be performed. The accuracy of energy and water exchange predictions between the land surface and the atmosphere in regional and global scale atmospheric models is mainly influenced by: model simplifications applied to describe the spatial heterogeneity of land surface properties within individual grid cells; ignoring the variability of sub-grid properties (e.g. relief, vegetation, soils), and; lacks of necessary input meteorological and biophysical data.(omitted)
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.18
no.6
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pp.453-463
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2002
Prognostic meteorological model, MM5V3 (Mesoscale Model 5 Version 3) was used to assess the effects of the land-use modifications on spatial variations of temperature and wind fields in Busan during the selected period of summer season in 2000. We first examined sensitivity analysis for temperature between MM5V3 predictions and meteorological data observed at 4 AWS (Automatic Weather System) stations in Busan, which exhibited low structural and accurate errors (Mean Bias Error, MBE: 0.73, Root Mean Square Error, RMSE: 1.18 on maximum). The second part of this paper, MMSV3 simulations for the modification of land-use was performed with 1 km resolution in target domain, 46$\times$46 $\textrm{km}^2$ area around city of Busan. It was found that modification result from change of surface land-use in central urban area altered spatial distributions of temperature and wind. In particular, heat island core moved slightly to the seaward at 1300 LST. This results may imply that modification of surface land-use leads to change the thermal environments; in addition, it has a significant effect on local wind circulations and dispersions of air pollutants.
Land-use types should be included in air pollutant diffusion model because a complex mixture of various land-use patterns with computational grid can make errors in calculation of several parameters. However, the air pollutant diffusion model has generally been treated with a uniform component with land-use type in each mesh because of the complexity of the simulation. This study presents a numerical simulation of the horizontal distribution of $O_3$dry deposition velocity during summertime in Busan metropolitan city. The calculation of the meteorological field was conducted using the land cover data. Simulation has been performed by the following two scenarios : (1) one with current land cover data, and (2) the other with only land and sea for the surface characteristics. The results from each scenario reveals considerable differences on the meteorological fields and these differences can cause changes in the calculation values of $O_3$deposition velocity.
Urban expansion results in raising the temperature in the city, which can cause social, economic and physical damage. In order to prevent the urban heat island and reduce the urban land surface temperature, it is important to quantify the cooling effect of the features of the urban space. Therefore, in order to understand the relationship between each object of land cover and the land surface temperature in Seoul, the land cover map was classified into 6 classes. And the correlation and multiple regression analysis between land surface temperature and the area of objects, perimeter/area, and normalized difference vegetation index was analyzed. As a result of the analysis, the normalized difference vegetation index showed a high correlation with the land surface temperature. Also, in multiple regression analysis, the normalized difference vegetation index exerted a higher influence on the land surface temperature prediction than other coefficients. However, the explanatory power of the derived models as a result of multiple regression analysis was low. In the future, if continuous monitoring is performed using high-resolution MIR Image from KOMPSAT-3A, it will be possible to improve the explanatory power of the model. By utilizing the relationship between such various land cover types considering vegetation vitality of green areas with that of land surface temperature within urban spaces for urban planning, it is expected to contribute in reducing the land surface temperature in urban spaces.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.5
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pp.54-66
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2002
A grid-based hydrological model, CELTHYM, capable of estimating base flow and surface runoff using only readily available data, was used to assess hydrologic impacts caused by land use change on Little Eagle Creek (LEC) in Central Indiana. Using time periods when land use data are available, the model was calibrated with two years of observed stream flow data, 1983-1984, and verified by comparison of model predictions with observed stream flow data for 1972-1974 and 1990-1992. Stream flow data were separated into direct runoff and base flow using HYSEP (USGS) to estimate the impacts of urbanization on each hydrologic component. Analysis of the ratio between direct runoff and total runoff from simulation results, and the change in these ratios with land use change, shows that the ratio of direct runoff increases proportionally with increasing urban area. The ratio of direct runoff also varies with annual rainfall, with dry year ratios larger than those for wet years shows that urbanization might be more harmful during dry years than abundant rainfall years in terms of water yield and water quality management.
As long as the effective contributions of satellite images in the continuous monitoring of the wide area and long range of time period, Landsat TM and Landsat ETM+ satellite images are surveyed. After quantization and classification of the deviations between TM and ETM+ images based on approved thresholds such as gains and biases or offsets, a correlation analysis method for the compared calibration is suggested in this paper. Four time points of raster data for 15 years of the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation of the Kunsan city Chollabuk_do Korea located beneath the Yellow sea coast, are observed and analyzed their correlations for the change detection of urban land cover. This experiment based on proposed algorithm detected strong and proportional correlation relationship between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index which exceeded R=(+)0.9478, so the proposed Correlation Analysis Model between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index will be able to give proof an effective suitability to the land cover change detection and monitoring.
Soil moisture, through its dominance in the exchange of energy and moisture between the land and atmosphere, plays a crucial role in influencing atmospheric circulation. To identify the crucial role, it is a common agreement that knowledge of land surface processes and development of remote sensing techniques are of great important scientific issues. This research uses TRMM satellite C band (10.65 GHz) data to retrieve soil moisture on the Tibetan Plateau in Mainland China. Two retrieval schemes that are implemented include the t-(J) model and the R model. The latter one is developed based on a land surface process and radiobrightness (R) model for bare soil and vegetated terrain. Compared with the in situ ground measurements, the soil moisture retrieved from the R model and the t-(J) model with vegetation information obviously appear more accurate than that derived from bare soil model. Retrieved soil moisture contents from the two inversion models, R model and t-(J) model, have a similar trend, but the former appears to be superior in terms of correlation coefficient and bias compared with in situ data. In the future, we will apply the R model with the TRMM 10.65 GHz brightness temperature to monitor long-term soil moisture variation over Tibet Plateau.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.4
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pp.429-438
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2011
LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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