한반도 주변의 정규적인 해양관측 효시는 1910년대로부터 시작된다. 1915년 6월부 터 원산, 부산 등 12개 항구의 중앙부에서 10일 간격으로 해양관측이 시작되었으며, 1916년 7월부터는 거문도 해야 어청도 등 10개 등대관측소에서 연안정지관측을 역일로 시작했고, 1917년 5월부터 정선해양관측이 이루어 졌는데 이들은 총독부 수산과에서 수산시험조사사업의 일환으로 수행되었고 1921년부터 총독부수산 시험장에서 이들을 더욱 발전다. 1930년대에는 정선해양관측이 매월 초순 각 도별로 수항되어 가장 훌륭 한 관측결과가 생산되었다. 1961년부터는 항구관측을 폐지하고 연안정지관측과 정선해 양관측만 이루어 지고 있으며 해양조사선을 20여개로 수정하여 2개월마다 조사에 임하 고 있다. 이들은 기본적으로 해양생물자원의 경제적 획득에 목적을 두고 있으나 자료 를 널리 공개하여 전세계의 어느 해양연구자들도 이용할 수 있도록 하고 있다. 1960년 부터는 우리 나라 연안의 조석관측도 연속적으로 수행되고 있다. 1990년 현재 21개 정 선해양관측자료와 42개의 연안정지관측자료, 매일의 표면수온분포도 21개의 평균해면 자료가 공개적으로 이용가능하다. 앞으로 유명한 연구소일수록 해양관측자료를 공개하 여 공동이용할 수 있어야 하며 해양관측의 활성화를 위해 첫째 해양관측기구를 소모품 으로 취급할 것이 요구되고, 둘째 관측선 요원의 정당한 처우가 이루어져야 하며, 셋 째 세계적인 해양조사 사업은 국가기관에서 더욱 성실히 수행될 수 있도록 여건을 조 성할 필요가 있다. 과거에는 어업활동을 위해 해양조사가 현재에는 기후변동연구에 중 요한 자료로도 이용되고 있으므로 우리는 우리주변의 해양관측을 미래학문의 기초자료 로 끊임없이 수행해야 할 중차대한 임무를 지니고 있다.는 대체로 Weddell Sea쪽에서 남동쪽으로 가면서 증가하며, 영 양염 농도가 낮은 얼음 녹은 물의 유입이 얼룩소 a의 농도를 감소시키는 것으로 사료 된다.되어, 경기만에서 출현하는 식물플랑크톤이 서해 중동부 연안수역에서 출현하는 식물 플랑크톤보다 상대적으로 낮은 광에 적응되어 있었다. the most important in the global optimum analysis because small variation of it results in the large change of the objective function, the sum of squares of deviations of the observed and computed groundwater levels. 본 논문에서는 가파른 산사면에서 산사태의 발생을 예측하기 위한 수문학적 인 지하수 흐름 모델을 개발하였다. 이 모델은 물리적인 개념에 기본하였으며, Lumped-parameter를 이용하였다. 개발된 지하수 흐름 모델은 두 모델을 조합하여 구성되어 있으며, 비포화대 흐름을 위해서는 수정된 abcd 모델을, 포화대 흐름에 대해서는 시간 지체 효과를 고려할 수 있는 선형 저수지 모델을 이용하였다. 지하수 흐름 모델은 토층의 두께, 산사면의 경사각, 포화투수계수, 잠재 증발산 량과 같은 불확실한 상수들과 a, b, c, 그리고 K와 같은 자유모델변수들을 가진다. 자유모델변수들은 유입-유출 자료들로부터 평가할 수 있으며, 이를 위해서 본 논문에서는 Gauss-Newton 방법을 이용한 Bard 알고리즘을 사용하였다. 서울 구로구 시흥동 산사태 발생 지역의 산사면에 대하여 개발된 모델을 적용하여 예제 해석을 수행함으로써, 지하수 흐름 모델이 산사태 발생 예측을 위하여 이용할 수 있음을 입증하였다.
Atmospheric nitrogen dioxide (NO2) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO2 concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO2 concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO2 concentrations based on two linear-regression methods(i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO2 concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO2 concentrations and other parameters in urban areas.
The changes in contents of chlorophyll and free proline in the seedling leaves of ten rice cultivars as affected by salt stress were checked in order to obtain the basic information on the judgement of the degrees of salt injury. The difference in salt injury among the cultivars was clearly observed about 25 days after 6% salt treatment. Chlorophyll content was decreased in both Gayabyeo and Taebaegbyeo for 14 days after different salt treatment as salt concentration was increased and the decreased tendency was much higher in Taebaegbyeo than in Gayabyeo over 0.4% salt concentration. Chlorophyll content in Gayabyeo after 0.6% salt treatment was decreased slowly, while in Taebaegbyeo, deminished very rapidly as time progressed, therefore it decreased by about 16% in Gayabyeo and 67% in Taebaebyeo compared to the control at 20 days, respectively. The relationship between chlorophyll content and the degrees of salt injury in ten rice cultivars showed significant negative correlation at 10 day after 0.6% salt treatment. Free proline content in Gayabyeo was increased gradually for 14 days after different salt treatment as salt became higher, while in Taebaebyeo, it was increased rapidly under 0.6% but rather decreased under 0.8% salt concentration. Particularly, it was much higher Taebaegbyeo than in Gayabyeo under salt concentration from 0.4 to 0.6%. Free proline content in Gayabyeo after 0.6% salt treatment was increased from 15 days, on the other hand in Taebaegbyeo, it was increased from 5 days, but rather decreased from 20 days, and it was 6 times higher in Taebaegbyeo than in Gayabyeo at 10 days. There was significant positive correlation between free proline content and the degrees of salt injury in ten rice cultivars at 10 days after 0.6% salt treatment. From the above results, chlorophyll and free proline content may be used as an indicative character of intensity of salt stress as well as varietal difference in resistance to salt stress in the seedling stage.
This study provides a definition of heat waves, which indicate the conditions of strong sultriness in summer, appropriate to Korea and intends to clarify long term(1973-2006) averaged spatial and temporal patterns of annual frequency of heat waves with respect to their intensity. Based on examination of the Korean mortality rate changes due to increase of apparent temperature under hot and humid summer conditions, three consecutive days with at least $32.5^{\circ}C,\;35.5^{\circ}C,\;38.5^{\circ}C,\;and\;41.5^{\circ}C$ of daily maximum Heat Index are defined as the Hot Spell(HS), the Heat Wave(HW), the Strong Heat Wave(SHW), and the Extreme Heat Wave(EHW), respectively. The annual frequency of all categories of heat waves is relatively low in high-elevated regions or on islands adjacent to seas. In contrast, the maximum annual frequency of heat waves during the study period as well as annual average frequency are highest in interior, low-elevated regions along major rivers in South Korea, particularly during the Changma Break period(between late July and mid-August). There is no obvious increasing or decreasing trend in the annual total frequency of all categories of heat waves for the study period However, the maximum annual frequencies of HS days at each weather station were recorded mainly in the 1970s, while most of maximum frequency records of both the HW and the SHW at individual weather stations were observed in the 1990s. It is also revealed that when heat waves occur in South Korea high humidity as well as high temperature contributes to increasing the heat wave intensity by $4.3-9.5^{\circ}C$. These results provide a useful basis to help develop a heat wave warning system appropriate to Korea.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.4
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pp.366-377
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2016
Water use efficiency (WUE) is considered as an important ecological indicator which may provide information on the process-structure relationships associated with energy-matter-information flows in ecosystem. The WUE at ecosystem-level can be defined as the ratio of gross primary productivity (GPP) to evapotranspiration (ET). In this study, KoFlux's long-term (2007-2015) eddy covariance measurements of $CO_2$ and water vapor fluxes were used to examine the WUE of needle fir plantation in Korea National Arboretum. Our objective is to ascertain the seasonality and inter-annual variability in WUE of this needle fir plantation so that the results may be assimilated into the development of a holistic ecological indicator for resilience assessment. Our results show that the WUE of needle fir plantation is characterized by a concave seasonal pattern with a minimum ($1.8-3.3g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$) in August and a maximum ($5.1-11.4g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$) in February. During the growing season (April to October), WUE was on average $3.5{\pm}0.3g\;C\;(kg\;H_2O)^{-1}$. During the dormant seasons (November to March), WUE showed more variations with a mean of $7.4{\pm}1.0g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$. These values are in the upper ranges of WUE reported in the literature for coniferous forests in temperate zone. Although the growing season was defined as the period from April to October, the actual length of the growing season (GSL) varied each year and its variation explained 62% of the inter-annual variability of the growing season WUE. This is the first study to quantify long-term changes in ecosystem-level WUE in Korea and the results can be used to test models, remote-sensing algorithms and resilience of forest ecosystem.
With increasing interest, there have been studies on LiDAR(Light Detection And Ranging)-based DEM(Digital Elevation Model) to acquire three dimensional topographic information. For producing LiDAR DEM with better accuracy, Filtering process is crucial, where only surface reflected LiDAR points are left to construct DEM while non-surface reflected LiDAR points need to be removed from the raw LiDAR data. In particular, the changes of input values for filtering algorithm-constructing parameters are supposed to produce different products. Therefore, this study is aimed to contribute to better understanding the effects of the changes of the levels of GroundFilter Algrothm's Mean parameter(GFmn) embedded in FUSION software on the accuracy of the LiDAR DEM products, using LiDAR data collected for Hwacheon, Yangju, Gyeongsan and Jangheung watershed experimental area. The effect of GFmn level changes on the products' accuracy is estimated by measuring and comparing the residuals between the elevations at the same locations of a field and different GFmn level-produced LiDAR DEM sample points. In order to test whether there are any differences among the five GFmn levels; 1, 3, 5, 7 and 9, One-way ANOVA is conducted. In result of One-way ANOVA test, it is found that the change in GFmn level significantly affects the accuracy (F-value: 4.915, p<0.01). After finding significance of the GFmn level effect, Tukey HSD test is also conducted as a Post hoc test for grouping levels by the significant differences. In result, GFmn levels are divided into two subsets ('7, 5, 9, 3' vs. '1'). From the observation of the residuals of each individual level, it is possible to say that LiDAR DEM is generated most accurately when GFmn is given as 7. Through this study, the most desirable parameter value can be suggested to produce filtered LiDAR DEM data which can provide the most accurate elevation information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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