The objective of this study is to evaluate TOPLATS land surface model performance through comparison of results of water and energy balance analysis. The study area is selected Nakdong river basin and high resolution hydrometeorological components of which spatio-temporal resolution is 1 hr and 1 km are simulated during 2003 to 2013. The simulated daily and monthly depth of flows are well fitted with the observed one on Andong and Hapcheon dam basin. In results of diurnally analysis of energy components, change pattern throughout the day of net radiation, latent heat, sensible heat, and ground heat under energy balance analysis have higher accuracy than ones under water balance analysis at C3 and C4 sites. Especially, root mean square errors of net radiation and latent heat at C4 site are shown very low as 22.18 $W/m^2$ and 7.27 $W/m^2$, respectively. Mean soil moisture and evapotranspiration in summer and winter are simulated as 36.80%, 33.08% and 222.40 mm, 59.95 mm, respectively. From this result, when we need high resolution hydrometeorological components, energy balance analysis is more reasonable than water balance analysis. And this results will be used for monitor and forecast of weather disaster like flood and draught using spatial hydrometeorological information.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.4
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pp.305-316
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2018
As the urbanization ratio increases, the heat environment in cities is becoming more important due to the urban heat island. In this study, the heat island spatial analysis was calculated and conducted for analysis of urban thermal environment of Sejong city, which was launched in 2012 and has been developed rapidly. To analyze the ratio and change rate of urban area, a multi temporal land cover map (2013 to 2015 and 2017) of study area is generated based on Landsat-8 OLI/TIRS (Operational Land Imager / Thermal Infrared Sensor) satellite imagery. Then, we select an TIR (Thermal Infrared) band from the two TIR bands provided by the Landsat-8, which is used for calculating the heat island potential, through the accuracy evaluation of the brightness temperature and AWS (Automatic Weathering Station) data. Based on the selected band and surface emissivity, land surface temperature is calculated and the estimated heat island potential change is analyzed. As a result, the land surface temperature of the high ratio and change rate of urban area was significantly higher than the surrounding area around $3^{\circ}C$ to $4^{\circ}C$, and the heat island potential was also higher around $4^{\circ}C$ to $5^{\circ}C$. However, the heat island phenomenon was alleviated in urban areas with high rate of change that also show high green area ratio. Therefore, we demonstrated that dense urban area increases the possibility of inducing heat island, but it can mitigate the heat island through green areas.
In these days, rapid advances of the computer system and the high speed network have made the multimedia services popularized among various applications and services in the internet. Internet live broadcasting, a part of multimedia services, makes it possible to provide not only existing broadcasting services including audio and video but also interactive communications which also expand application scopes by freeing from both temporal and spatial limitation. In the Paper, an interned Personal-live broadcasting server system is developed by allowing individual users to actively create or join live-broadcasting services with such basic multimedia devices as a PC camera and a sound card. As the number of broadcasters and participants increases, concurrent multiple channels are established and groups are to be expanded. The system should also guarantee High Availability (HA) for continuous services even in the presence of partial failure of the cluster. Furthermore, a transmission mode switching is supported to consider network environments in the user system.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.2
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pp.47-56
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2020
Decline of pine forests happens in Korea due to various disturbances such as insect pests, forest fires and extreme climate, which may further continue with ongoing climate change. For conserving and reestablishing pine forests, understanding climate-induced future shifts of pine tree distribution is a critical concern. This study predicts future geographical distribution of Pinus densiflora, using Maximum Entropy Model (MaxEnt). Input data of the model are locations of pine tree stands and their environmental variables such as climate were prepared for the model inputs. Alternative future projections for P. densiflora distribution were conducted with RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. As results, the future distribution of P. densiflora steadily decreased under both scenarios. In the case of RCP 8.5, the areal reductions amounted to 11.1% and 18.7% in 2050s and 2070s, respectively. In 2070s, P. densiflora mainly remained in Kangwon and Gyeongsang Provinces. Changes in temperature seasonality and warming winter temperature contributed primarily for the decline of P. densiflora., in which altitude also exerted a critical role in determining its future distribution geographic vulnerability. The results of this study highlighted the temporal and spatial contexts of P. densiflora decline in Korea that provides useful ecological information for developing sound management practices of pine forests.
Satellite data play a major role in supporting knowledge about forest fire by delivering rapid information to map areas damaged. This study, we used 7 Sentinel-2A images to detect change area in forests of Sokcho on April 4, 2019. The process of classify forest fire severity used 7 levels from Sentinel-2A dNBR(differenced Normalized Burn Ratio). In the process of classifying forest fire damage areas, the study selected three areas with high regrowth of vegetation level and conducted a detailed spatial analysis of the areas concerned. The results of dNBR analysis, regrowth of coniferous forest was greater than broad-leaf forest, but NDVI showed the lowest level of vegetation. This is the error of dNBR classification of dNBR. The results of dNBR time series, an area of forest fire damage decreased to a large extent between April 20th and May 3rd. This is an example of the regrowth by developing rare-plants and recovering broad-leaf plants vegetation. The results showed that change area was detected through the change detection of danage area by forest category and the classification errors of the coniferous forest were reached through the comparison of NDVI and dNBR. Therefore, the need to improve the precision Korean forest fire damage rating table accompanied by field investigations was suggested during the image classification process through dNBR.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.23
no.1
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pp.32-48
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2018
The mechanisms of $CH_4$ uptake into and release from the ocean are not well understood due mainly to complexity of the biogeochemical cycle and to lack of regional-scale and/or process-scale observations in the marine boundary layers. Without complete understanding of oceanic mechanisms to control the carbon balance and cycles on a various spatial and temporal scales, however, it is difficult to predict future perturbation of oceanic carbon levels and its influence on the global and regional climates. High frequency, high precision continuous measurements for carbon isotopic compositions from dissolved $CH_4$ in the surface ocean and marine atmosphere can provide additional information about the flux pathways and production/consumption processes occurring in the boundary of two large reservoirs. This paper introduces recent advances on optical instruments for real time $CH_4$ isotope analysis to diagnose potential applications for in situ, continuous measurements of carbon isotopic composition of dissolved $CH_4$. Commercially available, three laser absorption spectrometers - quantum cascade laser spectroscopy (QCLAS), off-axis integrated cavity output spectrometer (OA-ICOS), and cavity ring-down spectrometer (CRDS) are discussed in comparison with the conventional isotope ratio mass spectrometry (IRMS). Details of functioning and performance of a CRDS isotope instrument for atmospheric ${\delta}^{13}C-CH_4$ are also given, showing its capability to detect localized methane emission sources.
This study was conducted to test the green-tide mitigation technique in the lower part of the Sook Stream (Chusori) of Daecheong Reservoir from June 27 to August 24, 2014. And the effects were compared with weekly monitoring result of the watching station of the algae alert system (AAS) as well as test beds reach. The green-tide in a test bed was begun from the upstream, and it was gradually transferred and spread toward the downstream by the hydrological factors. The total amount of algae removed by algae removal device during the test period was 33,920 kg, and solids dewatered by natural gravity was 8,480 kg. Also chlorophyll-a content was 2.83 kg, the number of blue-green algae cells was equivalent to $78.6{\times}10^{14}$ cells. Compared with the results of the watching station of AAS, the pre-concentrate removal work in the outbreak waters was able to suggest the possibility of green-tide mitigation. In addition, an effective management of the green-tide was required spatial and temporal occurrence information and practical device technology. Particularly, the optimal timing of algae removal in the river-reservoir hybrid system was recommended at times before the monsoon rainy season and reached the lowest water level.
Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.
Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
Remote sensing technique has offered better understanding of our environment for the decades by providing useful level of information on the landcover. In many applications using the remotely sensed data, digital image processing methodology has been usefully employed to characterize the features in the data and develop the models. Random field models, especially Markov Random Field (MRF) models exploiting spatial relationships, are successfully utilized in many problems such as texture modeling, region labeling and so on. Usually, remotely sensed imagery are very large in nature and the data increase greatly in the problem requiring temporal data over time period. The time required to process increasing larger images is not linear. In this study, the methodology to reduce the computational cost is investigated in the utilization of the Markov Random Field. For this, multiresolution framework is explored which provides convenient and efficient structures for the transition between the local and global features. The computational requirements for parameter estimation of the MRF model also become excessive as image size increases. A Bayesian approach is investigated as an alternative estimation method to reduce the computational burden in estimation of the parameters of large images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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