As the global warming has influenced on various sectors including agriculture, forestry, fisheries and health, it is essential to project more accurate future climate for an assessment of climate change impact and adaptation strategy. This study examines spatial distribution of onset dates and durations of season decomposed by applying a lowpass filtering using observed 30-year (1971-2000) data and projected 2090s data based on the IPCC SRES A1B emission scenario in South Korea. In general, the distributions of spring and winter onset date are affected by latitudes, topography and proximity to oceans. However, onset dates of summer and autumn are a little affected by proximity to oceans and topography than by latitudes. In the 2090s (2091-2100), the onset dates of spring begin about 40 days earlier and the onset dates of summer begin 25-30 days earlier as compare with present time. On the other hand, the onset dates of winter begin about 50 days later in the southern and eastern coastal area and in the southern inland. The onset dates of autumn begin about 20 days later. In the 2090s, summer duration is longer and winter duration is shorter as compare with present time at southern and eastern coastal area.
The volume of the world's container transportation has been increasing. To serve this transportation need, the size of the container carrier is getting larger. The global ports are required to deepen the waterways as well as to prepare infrastructure to serve these super-size container carriers. However, few ports around the world could meet the requirements. To solve these difficulties, the concept of the Mobile Harbor has been developed. An onboard Automatic Storage and Retrieval System(AS/RS) has been proposed for the B1 type Mobile Harbor to maximize the container throughput within the limited space of the Mobile Harbor. A scenario of operations and freight movements of the B1 type Mobile Harbor is prepared and the storage size of the B1 type Mobile Harbor through the computer simulation is estimated. The size of the Mobile Harbor and the size of the AS/RS has also been estimated. The optimized size of the Mobile Harbor could be proposed.
This study examines long-term trends of onset dates and durations of season decomposed by applying a lowpass filtering using observed 80-year(1921-2000) data and projected 2040s and 2090s data based on the IPCC SRES A1B emission scenario in South Korea. As recent climate changes on seasonal cycles in South Korea, the onset dates of spring and summer began earlier after 1970s. But onset dates of autumn and winter were delayed. Winter duration was more shortened during the post-1990 period. Summer duration is longer and winter duration is shorter at southern and eastern coastal area. The different of summer duration and winter duration in coastal area was longer than over the inland. The reduction in winter duration in South Korea agrees with results in overall global warming trends as a climate change signal. Future model output data predict that winter will disappear in Gangneung, Busan and Mokpo in the 2090s
This repeated cross-sectional study with two independent sample populations compared the antibody response to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 vaccines in Albania in July-August 2021 and 2022. In 2021, it found higher anti-spike-1 seropositivity and antibody levels in fully vaccinated individuals, especially with BNT162b2 and ChAdOx1 and to a lesser degree with CoronaVac. By 2022, all single-dose recipients showed high antibody responses, suggesting natural infection-enhanced immunity. The study indicates a significant evolution in the antibody response to different coronavirus disease 2019 vaccines and suggests that a single vaccine dose, coupled with natural infection, might suffice to maintain adequate immunity levels in an endemic scenario.
As the global warming has been influenced on various sectors including agriculture, fisheries and health, it is essential to project more accurate future climate for an assessment of climate change impact and adaptation strategy. The purpose of this study is to examine the boundary changes in the subtropical climate region in South Korea using observed 30-year(1971-2000) data and projected 100-year data based on the IPCC SRES A1B emission scenario. We have selected Trewartha's climate classification among various climate classification, defining the subtropical climate region as the region with monthly mean temperature $10^{\circ}C$ or higher during 8-12 months. By observed data, the subtropical climate region was only limited in Jeju-do and the farmost southern coastal area(Busan, Tongyeong, Geoje, Yeosu, Wando, Mokpo) of South Korea. The future projected climate region for the period of 2071-2100 included have shown that subtropical climate region extended to most of stations except for the ares of Taebaeksan and Sobaeksan Mountains.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.809-818
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2018
In this paper, in order to evaluate the impact of future climate change in North Korea, we collected the climate data of each station in North Korea provided by WMO and expanded the lack of time series data. Using the RCP climate change scenario, And the impact of climate change on disasters using local vulnerability to disasters in the event of a disaster. In order to evaluate this, the 11 cities in North Korea were evaluated for Design Rainfall Load, human risk index (HRI), and disaster impact index (DII) at each stage. As a result, Jaffe increased from C grade to B grade in the Future 1 period. At Future 2, North Hwanghae proved to be dangerous as it was, and Gangwon-do and Hwanghae-do provincial grade rose to C grade. In the case of Future 3, Pyongyang City dropped from C grade to D grade, Hamgyong and Gyeongsang City descend from B grade to C grade, Gangwon-do and Jagangdo descend from C grade to D grade and Pyongyang city descend from C grade to D grade. Respectively.
Recently, climate change around the world due to global warming has became an important issue and damages by climate change have a bad effect on human life. Changes of Sea Surface Temperature(SST) is associated with natural disaster such as Typhoon and El Nino. So we predicted daily future SST using Statistical Downscaling Method and CGCM 3.1 A1B scenario. 9 points of around Korea peninsular were selected to predict future SST and built up a regression model using Multiple Linear Regression. CGCM 3.1 was simulated with regression model, and that comparing Probability Density Function, Box-Plot, and statistical data to evaluate suitability of regression models, it was validated that regression models were built up properly.
This study presents development of the ANN simulator for well placement of infill drilling in gas fields. The input data of the ANN simulator includes the production time, well location, all inter well distances, boundary inter well distance, infill well position, productivity potential, functional links, reservoir pressure. The output data includes the bottomhole pressure in addition to the production rate. Thus, it is possible to calculate the productivity and bottomhole pressure during production period simultaneously, and it is expected that this model could replace conventional simulators. Training for the 20 well placement scenarios was conducted. As a result, it was found that accuracy of ANN simulator was high as the coefficient of correlation for production rate was 0.99 and the bottomhole pressure 0.98 respectively. From the resultes, the validity of the ANN simulator has been verified. The term, which could produce Maximum Daily Quantity (MDQ) at the gas field and the productivity according to the well location was analyzed. As a result, the MDQ could be maintained for a short time in scenario C-1, which has the three infill wells nearby aquifer boundary, and a long time in scenario A-1. In conclusion, it was found that scenario A maintained the MDQ up to 21% more than those of scenarios B and C which include parameters that might affect the productivity. Thus, the production rate can be maximized by selecting the location of production wells in comprehensive consideration of parameters that may affect the productivity. Also, because the developed ANN simulator could calculate both production rate and bottomhole pressure, respectively, it could be used as the forward simulator in a various inverse model.
Rao, R. Srinivasa;Kumar, Abhay;Gupta, S.K.;Lele, H.G.
Nuclear Engineering and Technology
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v.44
no.7
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pp.807-816
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2012
The Three Mile Island Unit 2 (TMI-2) accident has been studied extensively, as part of both post-accident technical assessment and follow-up computer code calculations. The models used in computer codes for severe accidents have improved significantly over the years due to better understanding. It was decided to reanalyze the severe accident scenario using current state of the art codes and methodologies. This reanalysis was adopted as a part of the joint standard problem exercise for the Atomic Energy Regulatory Board (AERB) - United States Regulatory Commission (USNRC) bilateral safety meet. The accident scenario was divided into four phases for analysis viz., Phase 1 covers from the accident initiation to the shutdown of the last Reactor Coolant Pumps (RCPs) (0 to 100 min), Phase 2 covers initial fuel heat up and core degradation (100 to 174 min), Phase 3 is the period of recovery of the core water level by operating the reactor coolant pump, and the core reheat that followed (174 to 200 min) and Phase 4 covers refilling of the core by high pressure injection (200 to 300 min). The base case analysis was carried out for all four phases. The majority of the predicted parameters are in good agreement with the observed data. However, some parameters have significant deviations compared to the observed data. These discrepancies have arisen from uncertainties in boundary conditions, such as makeup flow, flow during the RCP 2B transient (Phase 3), models used in the code, the adopted nodalisation schemes, etc. In view of this, uncertainty and sensitivity analyses are carried out using simulation based techniques. The paper deals with uncertainty and sensitivity analyses carried out for the first three phases of the accident scenario.
In order to use as basic data of adaptation, this study focused on a 'Water management vulnerability estimation' in Korea. Vulnerability is estimated dividing into flood mitigation and water resource management. Temporal resolution is 2000 year and the future 2020 year, 2050 year, 2100 year via A1B scenario. Time series data was normalized. Then weight that is gotten through delphi investigation was multiplied. Vulnerability is calculated through this process. In flood mitigation vulnerability, it was estimated to adaptation ability affect relatively biggest influence. In future, some area of Gangwon-do was analyzed that the flood mitigation vulnerability increases. In water resource management, it was estimated to climate exposure affect relatively biggest influence. At 2020 yr, there is a trend toward increased in the Chungcheongbuk-do and DaeJeon, Daegu, some area of Gyeongsangnamdo. Because this study evaluate relative vulnerability of whole country and analyzed spatial distribution, when local government establishes climate change adaptation details enforcement countermeasure, this study can give help to grasp whether should invest more in some field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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