Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.195-195
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2020
이 연구는 기후변화 위험에 노출되어 있는 북한에 대한 잠재증발산량의 미래 변화를 전망하였다. 이를 위해 IPCC AR5의 RCP 기후변화 시나리오로부터 모의된 미래 기온자료를 APCC (APEC Climate Center) Integrated Modeling (AIMS)를 사용하여 25개 관측 지점에 대해서 상세화하여, McGuinness-Borne 방법으로 잠재증발산량을 추정하였다. 6개의 성능 지표와 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)로 27개 GCMs 간의 과거 기후 재현성을 비교하여, 관측 지점 규모에서 적정 GCM을 선정하였다. 마지막으로 각 지점에서 선정된 대표 시나리오(representative climate change scenarios, RCCS)로 북한 지역의 잠재증발산량의 미래 변화를 3개의 구간(F1: 2011-2040; F2: 2041-2070; F3: 2071-2100)에서 all CCS(climate change scenario)와 비교하고, 미래 변화를 정량적으로 제시하였다. 그 결과 공간 해상도가 더 높은 GCM이 RCCS로 선정되었으며, 미래로 갈수록 잠재증발산량이 증가하리라 전망되었다. 또한, 여름철 잠재증발산량의 모델 간 변동성은 미래 구간에 따라 점진적으로 증가되었고, 연 평균 증발산량은 과거 기후대비 1.4배(F1), 2.0배(F2) 및 2.6배(F3) 증가하였다.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2014.10a
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pp.1-24
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2014
This study uses geo-spatial crop modeling to quantify the biophysical impact of weather extremes. More specifically, the study analyzes the weather extreme which affected maize production in the USA in 2012; it also estimates the effect of a similar weather extreme in 2050, using future climate scenarios. The secondary impact of the weather extreme on food security in the developing world is also assessed using trend analysis. Many studies have reported on the significant reduction in maize production in the USA due to the extreme weather event (combined heat wave and drought) that occurred in 2012. However, most of these studies focused on yield and did not assess the potential effect of weather extremes on food prices and security. The overall goal of this study was to use geo-spatial crop modeling and trend analysis to quantify the impact of weather extremes on both yield and, followed food security in the developing world. We used historical weather data for severe extreme events that have occurred in the USA. The data were obtained from the National Climatic Data Center (NCDC) of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). In addition we used five climate scenarios: the baseline climate which is typical of the late 20th century (2000s) and four future climate scenarios which involve a combination of two emission scenarios (A1B and B1) and two global circulation models (CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2). DSSAT 4.5 was combined with GRASS GIS for geo-spatial crop modeling. Simulated maize grain yield across all affected regions in the USA indicates that average grain yield across the USA Corn Belt would decrease by 29% when the weather extremes occur using the baseline climate. If the weather extreme were to occur under the A1B emission scenario in the 2050s, average grain yields would decrease by 38% and 57%, under the CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2 global climate models, respectively. The weather extremes that occurred in the USA in 2012 resulted in a sharp increase in the world maize price. In addition, it likely played a role in the reduction in world maize consumption and trade in 2012/13, compared to 2011/12. The most vulnerable countries to the weather extremes are poor countries with high maize import dependency ratios including those countries in the Caribbean, northern Africa and western Asia. Other vulnerable countries include low-income countries with low import dependency ratios but which cannot afford highly-priced maize. The study also highlighted the pathways through which a weather extreme would affect food security, were it to occur in 2050 under climate change. Some of the policies which could help vulnerable countries counter the negative effects of weather extremes consist of social protection and safety net programs. Medium- to long-term adaptation strategies include increasing world food reserves to a level where they can be used to cover the production losses brought by weather extremes.
Yum, Jiwan;Kwak, Sang Won;Lee, Hyojin;Kim, Hyeon-Cheol
The Journal of the Korean dental association
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v.53
no.11
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pp.795-803
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2015
A questionnaire-based survey was done to evaluate the patients' perception on the use of Rubber Dam (RD) for the tooth isolation during dental treatment. Total 106 questionnaire were gathered and the data were analyzed according to the patients' gender, age, previous experience of RD. The 96% of total patients reported no experience of RD in their previous treatment. The first advantage of RD was selected as the protection of irrigant and medication into the oral cavity and the disadvantage was selected as saliva gathering during treatment. 98% of patients want to use RD for the next treatment and 99% remarked that the RD is essential for the dental treatment. Based on the surveyed data, majority of the patients highly satisfied with the RD use and they want to use RD and may consider the use of RD for the selection of dental clinic.
The sudden stratospheric warming (SSW), which is characterized by an abrupt increase of polar stratospheric temperature by several tens of degrees in a week, has been known to affect tropospheric weather and climate on sub-seasonal time scale in the boreal winter. Such downward coupling has been often examined in North Atlantic and Europe, but rarely examined in East Asia. In this study, by applying the two definitions of SSW to the reanalysis data, the possible impacts of the SSW events on the surface air temperature (SAT) and tropospheric circulation in East Asia are analyzed. It is found that Eurasian continent, including Siberia and the Northeast Asia, tends to experience anomalously cold SAT for up to sixty days after the SSW events. The resulting SAT anomalies largely resemble those associated with negative Artic Oscillation. However, over East Asia, SSW-related SAT change is weak and not statistically significant. Only during the extreme SSW events when the downward coupling between the stratosphere and troposphere is strong, East Asia exhibits significantly cold SAT anomalies. This relationship is presented by grouping SSW events into those followed by cold SAT anomalies over East Asia and those by warm anomalies for varying threshold values of the SSW events.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.49-60
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2021
BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.
Occurrence frequency of flood and drought tends to increase in last a few decades, leading to social and economic damage since the abnormality of climate changes is one of the causes for hydrologic facilities by exceedance its designed tolerance. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used in the study to estimate temporal variance of groundwater recharge and baseflow. It was limited to consider recession curve coefficients in SWAT model calibration process, thus the recession curve coefficient was estimated by the Baseflow Filter Program (BFLOW) before SWAT model calibration. Precipitation data were estimated for 2014 to 2100 using three models which are GFDL-ESM2G, IPSL-CM5A-LR, and MIROC-ESM with Representative Concentration Pathways (RCP) scenario. SWAT model was calibrated for the Soyang watershed with NSE of 0.83, and $R^2$ of 0.89. The percentage to precipitation of groundwater recharge and baseflow were 27.6% and 17.1% respectively in 2009. Streamflow, groundwater recharge, and baseflow were estimated to be increased with the estimated precipitation data. GFDL-ESM2g model provided the most large precipitation data in the 2025s, and IPSL-CM5A-LR provided the most large precipitation data in the 2055s and 2085s. Overall, groundwater recharge and baseflow displayed similar trend to the estimated precipitation data.
A three-dimensional linear model and the Advanced Regional Prediction System (ARPS) were used to simulate parabola-shaped disturbances and clouds in the lee of a bell-shaped mountain. The ARPS model was compared in the x-y plane against the linear model's analytic solution. Under similar conditions with the linear theory, the ARPS produced well-developed parabola-shaped mountain disturbances and confirmed the features are accounted for in the linear regime. A parabola-shaped cloud in the lee of an isolated bell-shaped mountain was successfully simulated in the ARPS after 6 hours of integration time with the prescribed initial and boundary conditions, as well as a microphysical scheme.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.148-148
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2015
기후와 인간 활동의 변화는 하천의 유량을 변화시키는 중요한 요소들 중 하나이다. 하천관리를 위해서는 이 요소들의 긍정적인 영향과 부정적인 영향이 하천에 얼마나 많은 영향을 끼치고 있는지 수치화하여 관리해야한다. 또한 상류에서의 기후와 인간 활동에 의해 변화된 유량은 하천 하류까지 전달되어 적지 않는 영향을 미치고 있다. 효과적인 하천관리를 위해서는 유역 내 기후와 인간 활동에 의해 변화된 유량과 하류하천에 미치는 영향을 정량화하여야 한다. 본 연구에서는 하천에서 기후와 인간 활동에 의한 유량 변화를 정량화 하고 그 요소들이 상류에서 하류에 얼마나 많이 전달이 되는지 분석하였다. 본 연구 결과 수리구조물이 설치되어 있는 하천에서는 인간 활동에 의한 유량변화량이 크게 나타났다. 상류의 수리구조물에 의한 영향은 하천 하류에도 크게 전달되는 것으로 분석되었다. 또한 기후적인 요인에 의해 유량의 변화가 큰 지역은 그 외 지역보다 자연 재해에 의한 피해 위험도가 높다고 판단된다. 본 연구의 결과는 미래의 효과적인 수자원관리를 결정하는데 중요한 정보를 제공해줄 수 있을 것이라 기대된다.
The CMIP5 climate change scenarios from 34 GCMs were analyzed to quantitatively assess future changes in temperature, precipitation, and solar radiation against the global region and the Northeast Asia region with a focus on South Korea, North Korea, or Japan. The resulting projection revealed that the Northeast Asia region is subjected to more increase in temperature and precipitation than the global means for both. In particular, temperature and precipitation in North Korea were projected to increase about $5.1^{\circ}C$ and 18%, respectively under the RCP 8.5 scenario, as compared to the historical means for 30 years (1971-2000), although a large uncertainty still exists among GCMs. For solar radiation, global mean solar radiation was predicted to decrease with time in all RCP scenarios except for the RCP 2.6 scenario. On the contrary, it was predicted that the amount of solar radiation in the Northeast Asia increases in the future period.
Kim, Tae-Jeong;Lee, Dong-Ryul;Jang, Sang-Min;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.1
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pp.17-28
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2017
A recent increase in extreme weather events and flash floods associated with the enhanced climate variability results in an increase in climate-related disasters. For these reasons, various studies based on a high resolution weather radar system have been carried out. The weather radar can provide estimates of precipitation in real-time over a wide area, while ground-based rain gauges only provides a point estimate in space. Weather radar is thus capable of identifying changes in rainfall structure as it moves through an ungauged basin. However, the advantage of the weather radar rainfall estimates has been limited by a variety of sources of uncertainty in the radar reflectivity process, including systematic and random errors. In this study, we developed an ensemble radar rainfall estimation scheme using the multivariate copula method. The results presented in this study confirmed that the proposed ensemble technique can effectively reproduce the rainfall statistics such as mean, variance and skewness (more importantly the extremes) as well as the spatio-temporal structure of rainfall fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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