Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.13
no.2
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pp.101-108
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2011
Climate change could have a pronounced impact on natural and agricultural ecosystems. To assess the impact of climate change, projected climate data have been used as inputs to models. Because such studies are conducted occasionally, it would be useful to employ Cloud computing, which provides multiple instances of operating systems in a virtual environment to do processing on demand without building or maintaining physical computing resources. Furthermore, it would be advantageous to use open source geospatial applications in order to avoid the limitations of proprietary software when Cloud computing is used. As a pilot study, Amazon Web Service ? Elastic Compute Cloud (EC2) was used to calculate the number of days with rain in a given month. Daily sets of climate projection data, which were about 70 gigabytes in total, were processed using virtual machines with a customized database transaction application. The application was linked against open source libraries for the climate data and database access. In this approach, it took about 32 hours to process 17 billion rows of record in order to calculate the rain day on a global scale over the next 100 years using ten clients and one server instances. Here I demonstrate that Cloud computing could provide the high level of performance for impact assessment studies of climate change that require considerable amount of data.
Choi, Hanmin;Hyun, Junge;Kim, You Jin;Yoo, Gayoung
Journal of Climate Change Research
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v.10
no.3
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pp.237-242
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2019
Ammonia is main precursor gas of secondary particulate matter and contributes almost 78% of total ammonia emission from the agricultural sector in Korea. The current method of estimating ammonia emission from fertilizer application, which contributes 7% of the total emission, has high uncertainty and needs to be improved to better predict PM2.5 concentration. In this study, we suggest an improvement method for ammonia emission quantification from fertilizer application. The first improvement was in the emission factor of NPK fertilizer by conducting a field study to verify the currently used factor. The improved NPK emission factor of 52.2 kg NH ton-1N was confirmed by comparing with the value from the EEA (European Environment Agency) and adjusting the value for the Korean climate and soil conditions. We also improved the amount of fertilizer usage by including the sales amount to the fertilizer supply amount of the Korean Farmers Association, increasing total fertilizer usage by 39.8%. As the statistical data on fertilizer supply and sales are compiled yearly, we estimated monthly emission of ammonia by considering cultivated areas and timing of fertilization for each crop. In summary, we suggest a novel and practical method to improve estimation methodology of ammonia emission from the field of fertilizer application: 1) emission factor of NPK fertilizer was reconfirmed; 2) total amount of fertilizer use was revised considering fertilizer sales; and 3) monthly emission of ammonia was realized by considering different crop practices. A bottom-up approach to compile activity data is needed to increase the estimation accuracy of monthly emission of ammonia, which is very helpful for predicting PM2.5 concentration.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.2
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pp.125-138
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2016
Currently, there is increasing demand for weather information, however, providing meteorology and climate information is limited. In order to improve them, supporting the meteorology and climate big data platform use and training the meteorology and climate big data specialist who meet the needs of government, public agencies and corporate, are required. Meteorology and climate big data requires high-value usable service in variety fields, and it should be provided personalized service of industry-specific type for the service extension and new content development. To provide personalized service, it is essential to build the collaboration ecosystem at the national level. Building the collaboration ecosystem environment, convergence of marine policy and climate policy, convergence of oceanography and meteorology and convergence of R&D basic research and applied research are required. Since then, demand analysis, production sharing information, unification are able to build the collaboration ecosystem.
A seasonal outlook for crop insect pests is most valuable when it provides accurate information for timely management decisions. In this study, we investigated probable tele-connections between climatic phenomena and pest infestations in Korea using a statistical method. A rice insect pest, brown planthopper (BPH), was selected because of its migration characteristics, which fits well with the concept of our statistical modelling - utilizing a long-term, multi-regional influence of selected climatic phenomena to predict a dominant biological event at certain time and place. Variables of the seasonal climate forecast from 10 climate models were used as a predictor, and annual infestation area for BPH as a predictand in the statistical analyses. The Moving Window Regression model showed high correlation between the national infestation trends of BPH in South Korea and selected tempo-spatial climatic variables along with its sequential migration path. Overall, the statistical models developed in this study showed a promising predictability for BPH infestation in Korea, although the dynamical relationships between the infestation and selected climatic phenomena need to be further elucidated.
This study focused on the green peach aphid, Myzus persicae, as an indicator pest in Chinese cabbage cultivation to develop a genetic marker. We hypothesized that M. persicae gene flow is related to climate change. Genetic variation was analyzed using five local populations collected at different altitudes (157 m, 296 m, 560 m, 756 m and 932 m above sea level) in Hoengseong, Pyeongchang, and Gangneung areas, plus a laboratory strain used as an outgroup. There were no differences in ecological characteristics among strains. Esterase isozyme pattern and inter-simple sequence repeat (ISSR) PCR results showed significantly different bands between laboratory and wild, local populations. However, there was no difference among local populations. Partial fragments of ribosomal RNA (rRNA) and mitochondrial cytochrome oxidase I (mtCO I) were amplified and their nucleotide sequence was analyzed. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) were detected in internal transcribed spacer-2 (ITS-2) and mtCO I regions among the five local populations. These SNPs can be use to discriminate different populations of M. persicae to monitor gene flow.
Jung, Jong-Kook;Nam, Youngwoo;Kim, Dongsoo;Lee, Sang-Hyun;Lim, Jong-Hwan;Choi, Won Il;Kim, Eun-Sook
Korean journal of applied entomology
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v.59
no.4
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pp.409-410
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2020
This report describes the damage caused by gypsy moths (Lymantria dispar) and stick bugs (Ramulus mikado) to forests and host plants in 2020. Severe tree-crown defoliation was found in central parts of Korea, especially Gangwon (1,638 ha), Gyeonggi (1,134 ha), Chungbuk (726 ha) and Seoul (476 ha). Stick bug outbreaks occurred in hilly areas, such as Mt. Bongsan, located between Seoul and Goyang.
Aedes albopictus, a common species in the Republic of Korea, is internationally known as a major vector for various diseases, and it is well-adapted to urban environments. Recent insect outbreaks in urban areas, attributed to climate change and urban heat islands, have increased the necessity of researching the effects on mosquito populations. This study analyzed climate data from 25 Automatic Weather System (AWS) stations in Seoul, identifying urban areas with pronounced heat island effects and suburban areas with milder effects. Nine urban heat island conditions were established based on this analysis, under which the hatching rates of Ae. albopictus were examined. The results revealed an increase in hatching rates correlating with the intensity of the urban heat island effect. Regression analysis further indicated that this trend accelerates as the strength of the heat island effect increases. This study suggests that temperature variations resulting from urban heat island phenomena can significantly influence the hatching rates of Ae. albopictus.
The long-lived radionuclide, $^{10}Be$, is produced by cosmic-ray effects in the atmosphere of the earth as well as its surface and that of other planetary surfaces and atmospheres. Accelerator mass spectrometry (AMS) was developed in late 1970s, which made $^{10}Be$ terrestrial measurements more feasible. Since then, many research applications of $^{10}Be$ for both terrestrial and extraterrestrial applications have been developed, which parallel the wide range of radiocarbon ($^{14}C$) research applications. This paper summarizes production mechanisms of $^{10}Be$ both in the atmosphere and on the surface of terrestrial and extraterrestrial environments and also provides numerous $^{10}Be$ research applications in the fields of geomorphology, oceanography, archaeology, glaciology, cosmochemistry, climatology, and planetary science. We also review some $^{10}Be$ AMS research applications.
Yoo, Byoung Hyun;Lee, Kyu Jong;Lee, Byun Woo;Kim, Kwang Soo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.2
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pp.62-72
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2017
Spatio-temporal projection of evapotranspiration over croplands would be useful for assessment of climate change impact and development of adaptation strategies in agriculture. Potential evapotranspiration (PET) and dryness index (DI) during rice growing seasons were calculated using climate change scenario data provided by the National Institute of Meteorological Research (NIMR). A data processing tool for gridded climate data files, readGrADSWrapper, was used to calculate PET and DI during the current (1986-2005) and future (2006-2100) periods. Scripts were written to implement the formulas of PET and DI in R, which is an open source statistical data analysis tool. Evapotranspiration in rice fields ($PET_{Rice}$) was also determined using R scripts. The Spatio-temporal patterns of PET differed by regions in Korean Peninsula under current and future climate conditions. Overall, PET and $PET_{Rice}$ tended to increase throughout the $21^{st}$ century. Those results suggested that region-specific water resource managements would be needed to minimize the risk of water loss in the regions where considerable increases in PET would occur under the future climate conditions. For example, a number of provinces classified as a humid region were projected to become a sub-humid region in the future. The Spatio-temporal assessment of water resources based on PET and DI would help the development of climate change adaptation strategies for rice production in the 21st century. In addition, the studies on climate change impact would be facilitated using specialized data tools, e.g., readGrADSWrapper, for geospatial analysis of climate data.
The intensity of crop water stress caused by moisture deficit is affected by growth and heat conditions. For more accurate detection of crop water stress state using remote sensing techniques, it is necessary to select vegetation indices sensitive to crop response and to understand their changes considering not only soil moisture deficit but also heat conditions. In this study, we measured the MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) and chlorophyll/carotenoid index (CCI) under drought and heat wave conditions. The MTCI, sensitive to chlorophyll concentration, sensitively decreased on non-irrigation conditions and the degree was larger with heat waves. On the other hand, the CCI, correlated with photosynthesis efficiency, showed less sensitivity to water deficit but had decreased significantly with heat waves. After re-irrigation, the MTCI was increased than before damage and CCI became more sensitive to heat stress. These results are expected to contribute to evaluating the intensity of crop water stress through remote sensing techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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