Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.1
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pp.18-33
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2018
A new eddy covariance-based flux tower has been established since June 2016 in a dry direct-seeding rice paddy field in southwestern Korea - Haenam Paddy field KoFlux site (HPK). To assess the competitiveness of direct-seeding agricultural technique in the context of climate-smart agriculture, we have been monitoring the $CO_2$, $CH_4$ and energy fluxes continuously. In this communication, we (1) introduce the HPK site and (2) explain the structure and processes of the HPK-specific data processing and quality control. The latter consists of 10-steps data processing and quality control procedures following the KoFlux standardized protocol and explained each step in layman's term. The final data produced during the data processing were stored in NCAM-DAPS (National Center for AgroMeteorology-Data Acquisition and Processing System, http://daps.ncam.kr). We hope that the introduction of new HPK KoFlux site would serve as a platform to facilitate transdisciplinary efforts in the research and education associated with climate-smart agriculture toward sustainability.
순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.2
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pp.94-100
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2003
Soil $CO_2$ emission is one of the primary components in carbon balance of terrestrial ecosystems. To accurately assess their net ecosystem exchange of $CO_2$ and net primary production, measurement of soil $CO_2$ efflux is required along with that of canopy $CO_2$ flux. In this paper, soil $CO_2$ flux measurement technique using closed dynamic chamber systems is briefly reviewed. Preliminary results on soil $CO_2$ exchange and inter-comparison of different measurement systems currently used in Korean regional network of tower flux measurement sites (KoFlux) are also reported.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.265-276
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2018
Observation and data analysis techniques have been developed for observational blind areas in the lower atmosphere that are difficult to be monitored with fixed equipment on the ground. The vertical data of temperature and relative humidity are remotely collected by the UHF radiosonde installed on UAV and compared with the data measured in the 10 m weather tower. From the validated vertical profile, extrapolated surface temperature and the bulk transfer method were used to estimate the sensible heat flux depending on the atmospheric stability. Compared with the sensible heat flux measured by the 3-dimensional ultrasonic anemometer on the ground, the error of the sensible heat flux estimated was 23% that is less than the range of 30% allowed in the remote sensing. Estimated atmospheric boundary layer height from UAV sensible heat fluxes can provide useful data for air pollution diffusion models in real time and economically.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.34-34
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2021
본 연구에서는 격자기반 분포형 수문모델링을 통해 하천갈수량을 추정하고자 한다. 분포형 수문모형은 단방향흐름 알고리즘에 의한 토양 물수지식을 기반으로 개발되었으며 운동파(kinematic wave) 이론을 적용하여 지표 및 지표하 유출을 모의한다. 또한, 격자별로 수문학적 물수지요소인 차단량, 증발산량, 침투 및 침루량, 지하수충전량 등을 계산하며, 댐·보 방류량을 해당 지점 격자의 물수지에 적용할 수 있도록 개발하였다. 본 모형은 2개의 다목적댐과 3개의 다기능보가 위치한 금강유역(9,645.5 km2)에 적용하였으며, 유역 면적과 하천 유속을 고려하여 1 km × 1 km 격자를 구성하고 10분 간격으로 2013년부터 2020년까지 수문모의를 진행하였다. 모형의 입력자료로 유역 인근의 12개 기상관측소로부터 시단위 기상자료를 구축하였으며, 모형의 검보정은 일단위 관측유량(Q), 플럭스 타워 증발산량, 실측 토양수분 및 지하수위 자료를 구축하여 활용하였다. 댐 및 보 지점에 대해 Q와 1/Q로 검보정을 수행한 결과, 평균 결정계수(R2)는 댐 지점에서 0.53~0.65, 보 지점에서 0.46~0.69의 값을 나타냈으며, Nash-Shtcliffe efficiency(NSE)는 댐 지점에서 0.46~0.55, 보 지점에서 0.31~0.65의 값을 나타냈다. 공간 보정을 위해 증발산량, 토양수분, 지하수위에 대한 검보정을 수행할 예정이며, 유황곡선을 활용하여 하천차수, 토양속성 및 토지이용에 따른 하천갈수량을 분석할 예정이다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.1
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pp.29-41
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2019
Terrestrial Gross Primary Production (GPP) is the largest global carbon flux, and forest ecosystems are important because of the ability to store much more significant amounts of carbon than other terrestrial ecosystems. There have been several attempts to estimate GPP using mechanism-based models. However, mechanism-based models including biological, chemical, and physical processes are limited due to a lack of flexibility in predicting non-stationary ecological processes, which are caused by a local and global change. Instead mechanism-free methods are strongly recommended to estimate nonlinear dynamics that occur in nature like GPP. Therefore, we used the mechanism-free machine learning techniques to estimate the daily GPP. In this study, support vector machine (SVM), random forest (RF) and artificial neural network (ANN) were used and compared with the traditional multiple linear regression model (LM). MODIS products and meteorological parameters from eddy covariance data were employed to train the machine learning and LM models from 2006 to 2013. GPP prediction models were compared with daily GPP from eddy covariance measurement in a deciduous forest in South Korea in 2014 and 2015. Statistical analysis including correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE) and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of models. In general, the models from machine-learning algorithms (R = 0.85 - 0.93, MSE = 1.00 - 2.05, p < 0.001) showed better performance than linear regression model (R = 0.82 - 0.92, MSE = 1.24 - 2.45, p < 0.001). These results provide insight into high predictability and the possibility of expansion through the use of the mechanism-free machine-learning models and remote sensing for predicting non-stationary ecological processes such as seasonal GPP.
탄소함유 에너지원의 고갈과 가격상승, 이들 에너지 사용에 수반되는 지구 온난화 문제들로 세계는 새로운 에너지원을 도입하고자 노력하고 있다. 그 중 풍력에너지는 자원이 풍부하고 끊임없이 재생되며 광범위한 지역에 분포되어 있고, 운전 중에 온실가스의 배출이 없다는 점에서 가장 경제성이 있고 유용한 에너지원으로 인식되고 있다. 풍력발전기는 선진 국가에서부터 꾸준히 성장해 왔으며, 그 성능을 개선시키기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 풍력발전기를 설치하여 발전단지를 조성함에 있어서 발전량을 예측하기 위해서 발전기가 세워질 모든 지점에 허브높이의 실측타워를 세워 풍황데이터를 측정하여야 하지만 이런 방법은 재정적인 부담이 매우 크다. 따라서 본 논문에서는 서산기상대에서 측정된 기상데이터를 이용하여 태안해안국립공원내 만리포해수욕장 지역의 풍황 및 발전량을 예측하였다. 이 때 풍황 및 발전량 예측은 풍력단지 설계를 목적으로 사용되고 있는 WindPRO Basic과 WAsP-Interface 모듈을 이용하였다. 이렇게 예측된 풍황을 이용하여 발전단지를 조성하고, PARK 모듈을 사용하여 발전단지의 에너지를 계산하였으며, WindBANK 모듈을 이용하여 단지의 경제성을 평가하였다.
Kim, Daeun;Yang, Jeong-Seok;Kim, Il-Hwan;Lee, Jae-Beom;Choi, Minha
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.324-324
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2018
지구 온난화로 인한 기후변화로 점차 가속됨에 따라 이로 인한 수자원 관리의 취약성이 증가되고 있는 전망이다. 물수지 순환에서 지하수와 증발산은 수자원 총량에서 많은 부분을 차지하고 있는 인자로써, 두 인자의 정량적인 분석은 지표와 대기 시스템의 분석에서 필수적이라고 할 수 있다. 지구의 담수 중 약 30%를 차지하고 있는 것이 지하수로써 이는 토양의 수원으로도 작용할 수 있으며, 특히 지하수면이 토양과 가까울수록 토양수분에 상당한 영향을 미칠 뿐만 아니라 증발산의 변동성과도 밀접하게 연결되어 있다. 지하수위 및 수문인자의 변화는 지하수를 활용하는 농업 및 수자원 관리와도 연계되어 있으므로 지하수와 증발산의 연관성에 대한 정량적인 변화의 비교/분석이 필수적이다. 또한 식생의 종류에 따른 지하수 및 증발산의 거동이 달라지게 됨으로 이에 대한 영향 또한 고려해야 한다. 그러나 지하수와 증발산의 직접적인 관계를 규명하는 선행연구가 아직 미흡하며, 국내 수자원분야에서의 두 인자간의 직접적인 연관성에 대하여 밝힌 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 플럭스 타워 관측 지점 중 다른 지표 특성 및 식생 조건을 가진 지역을 선정하여 각 다른 특성의 관측 지점에서의 분석을 실시하고자 한다. 관측된 수문기상인자인 증발산, 강수량과 관측 지점에서 가장 가까운 지하수 측정망으로부터 획득된 지하수 자료를 활용하여 각 인자들 사이의 연관성을 비교/분석을 실시하여 수문순환에서의 이들 간의 영향 정도를 파악할 예정이다.
The distributions of planktonic and periphytic algae were studied from April 2003 to February 2004 at Gwangju Stream. A total of 274 species, belongs to 8 classes, 19 orders, 6 suborders, 35 families, 4 subfamilies, 79 genera, was identified as algal flora of Gwangju Stream. The most diverse phytoplankton flora was observed at Bangrim bridge and Yangdong market sites with 137 species, and followed by Yuchon bridge site (118 species). The richness of phytoplankton fluctuated throughout the studied period from all the sampled sites. The precipitation was a major factor affected the richness of phytoplankton. The diatoms predominated the phytoplankton of Gwangju Stream with 57.7~77.0% of total phytoplankton. The maximum cells of phytoplankton was observed at Yuchon bridge site with 23,792 cells $mL^{-1}$ in August 2003, and minimum at Jeungsimsa site with 82 cells $mL^{-1}$ in April 2003. The periphyton of Gwangju Stream was predominated by the diatoms. In February 2004, all the periphyton of Yuchon bridge site were diatoms. Other sites also showed the predominance of diatoms throughout the studied period. The standing crops of phytoplankton were highly correlated with chlorophyll-a concentration with R=0.795. TN and TP also showed high relationships with phytoplankton standing crops in Yangdong market site with R=0.796 and R=0.760, respectively. The rains of 7-days ago showed high relationships with phytoplankton standing crop at Dongsan tower site with R=0.810. However, other climatic factors showed no clear relationships with phytoplankton cells.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.2
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pp.70-80
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2003
We report the first direct measurement of $CO_2$ flux over Kwangneung broadleaf deciduous forest, one of the tower flux sites in KoFlux network. Eddy covariance system was installed on a 30 m tower along with other meteorological instruments from June to August in 2002. Although the study site was non-ideal (with valley-like terrain), turbulence characteristics from limited wind directions (i.e., 90$\pm$45$^{\circ}$) was not significantly different from those obtained at simple, homogeneous terrains with an ideal fetch. Despite very low rate of data retrieval, preliminary results from our analysis are encouraging and worthy of further investigation. Ignoring the role of advection terms, the averaged net ecosystem exchange (NEE) of $CO_2$ ranged from -1.2 to 0.7 mg m$^{-2}$ s$^{-1}$ from June to August in 2002. The effect of weak turbulence on nocturnal NEE was examined in terms of friction velocity (u*) along with the estimation of storage term. The effect of low uf u* NEE was obvious with a threshold value of about 0.2 m s$^{-1}$ . The contribution of storage term to nocturnal NEE was insignificant; suggesting that the $CO_2$ stored within the forest canopy at night was probably removed by the drainage flow along the hilly terrain. This could be also an artifact of uncertainty in calculations of storage term based on a single-level concentration. The hyperbolic light response curves explained >80% of variation in the observed NEE, indicating that $CO_2$ exchange at the site was notably light-dependent. Such a relationship can be used effectively in filling up the missing gaps in NEE data through the season. Finally, a simple scaling analysis based on a linear flow model suggested that advection might play a significant role in NEE evaluation at this site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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