본 연구는 대표적인 아고산식물인 동일속 식물 구상나무와 분비나무의 기후변화 민감성 평가에 목적이 있다. 이를 위해 종 분포 모형을 이용하여 현재 및 미래의 종 분포 확률을 예측하였고 기후변화 민감성 평가를 하였다. MTSS를 기준으로 예측된 잠재 분포지는 분비나무가 구상나무보다 감소율이 많았으며, 스칼라 민감도를 이용한 평가에서는 구상나무의 민감도가 분비나무보다 높았다. 본 연구와 같은 종 분포 모형을 이용한 연구에서는 위치자료 및 환경변수에 따라 종 분포 확률이 달라질 수 있으므로 연구 대상종의 생태 환경에 대한 면밀한 조사가 선결되어야 하며, 본 연구를 기초로 하여 국내에 적용 가능한 기후변화민감성 평가 방법이 개발된다면 기후변화와 생물 다양성 적응 정책의 중요한 의사결정 수단이 될 것으로 기대한다.
The research was carried out in order to find climate factors which determine the distribution of Neolitsea sericea, and the potential habitats (PHs) under the current climate and three climate change scenario by using species distribution models (SDMs). Four climate factors; the minimum temperature of the coldest month (TMC), the warmth index (WI), summer precipitation (PRS), and winter precipition (PRW) : were used as independent variables for the model. Three general circulation models under A1B emission scenarios were used as future climate scenarios for the 2050s (2040~2069) and 2080s (2070~2099). Highly accurate SDMs were obtained for N. sericea. The model of distribution for N. sericea constructed by SDMs showed that minimum temperature of the coldest month (TMC) is a major climate factor in determining the distribution of N. sericea. The area above the $-4.4^{\circ}C$ of TMC revealed high occurrence probability of the N. sericea. Future PHs for N. sericea were projected to increase respectively by 4 times, 6.4 times of current PHs under 2050s and 2080s. It is expected that the potential of N. sericea habitats is expanded gradually. N. sericea is applicable as indicator species for monitoring in the Korean Peninsula. N. sericea is necessary to be monitored of potential habitats.
It is now generally known that dynamical climate modeling outputs include systematic biases in reproducing the properties of atmospheric variables such as, preciptation and temerature. There is thus, general consensus among the researchers about the need of bias-correction process prior to using climate model results especially for hydrologic applications. Among the number of bias-correction methods, distribution (e.g., cumulative distribution fuction, CDF) mapping based approach has been evaluated as one of the skillful techniques. This study investigates the uncertainty of using various CDF mapping-based methods for bias-correciton in assessing regional climate change Impacts. Two different dynamicailly-downscaled Global Circulation Model results (CCSM and GFDL under ARES4 A2 scenario) using Regional Spectial Model for retrospective peiod (1969-2000) and future period (2039-2069) were collected over the west central Florida. Total 12 possible methods (i.e., 3 for developing distribution by each of 4 for estimating biases in future projections) were examined and the variations among the results using different methods were evaluated in various ways. The results for daily temperature showed that while mean and standard deviation of Tmax and Tmin has relatively small variation among the bias-correction methods, monthly maximum values showed as significant variation (~2'C) as the mean differences between the retrospective simulations and future projections. The accuracy of raw preciptiation predictions was much worse than temerature and bias-corrected results appreared to be more significantly influenced by the methodologies. Furthermore the uncertainty of bias-correction was found to be relevant to the performance of climate model (i.e., CCSM results which showed relatively worse accuracy showed larger variation among the bias-correction methods). Concludingly bias-correction methodology is an important sourse of uncertainty among other processes that may be required for cliamte change impact assessment. This study underscores the need to carefully select a bias-correction method and that the approach for any given analysis should depend on the research question being asked.
Gross Primary production (GPP) and evapotranspiration (ET) are the two critical components of carbon and water cycle respectively, linking the terrestrial surface and ecosystem with the atmosphere. The ratio between GPP to ET is called ecosystem water use efficiency (EWUE) and its quantification at the forest site helps to understand the impact of climate change due to large scale anthropogenic activities such as deforestation and irrigation. This study was conducted at the FLUXNET forest site CN-Qia (2003-2005) using Community land model (CLM 5.0). We simulated carbon and water fluxes including GPP, ecosystem respiration (ER), and ET using climatic variables as forcing dataset for 30 years (1981-2010). Model results were validated with the FLUXNET tower observations. The correlation showed better performance with values of 0.65, 0.77, and 0.63 for GPP, ER, and ET, respectively. The model underestimated the results with minimum bias of -0.04, -1.67, and -0.40 for GPP, ER, and ET, respectively. Effect of climate 'CLIM' and '$CO_2$' were analyzed based on EWUE and its trend was evaluated in the study period. The positive trend of EWUE was observed in the whole period from 1981-2010, and the trend showed further increase when simulated with rising $CO_2$. The time period were divided into two parts, from 1981-2000 and from 2001 to 2010, to identify the warming effect on EWUE. The first period showed the similar increasing trend of EWUE, but the second period showed slightly decreasing trend. This might be associated with the increase in ET in the wet temperate forest site due to increase in climate warming. Water use efficiency defined by transpiration (TR) (TWUE), and inherent-TR based WUE (IT-WUE) were also discussed. This research provides the evidence to climate warming and emphasized the importance of long term planning for management of water resources and evaporative demand in irrigation, deforestation and other anthropogenic activities.
Black ices on road surfaces in winter tend to cause severe and terrible accidents. It is very difficult to detect black ice events in advance due to their localities as well as sensitivities to surface and upper meteorological variables. This study develops a methodology to detect the road sections vulnerable to black ice with the use of road surface temperature data obtained from a mobile road weather observation vehicle. The 7 experiments were conducted on the route from Nam-Wonju IC to Nam-Andong IC (132.5 km) on the Jungang Expressway during the period from December 2020 to February 2021. Firstly, temporal road surface temperature data were converted to the spatial data with a 50 m resolution. Then, the spatial road surface temperature was normalized with zero mean and one standard deviation using a simple normalization, a linear de-trend and normalization, and a low-pass filter and normalization. The resulting road thermal map was calculated in terms of road surface temperature differences. A road ice index was suggested using the normalized road temperatures and their horizontal differences. Road sections vulnerable to black ice were derived from road ice indices and verified with respect to road geometry and sky view, etc. It was found that black ice could occur not only over bridges, but also roads with a low sky view factor. These results are expected to be applicable to the alarm service for black ice to drivers.
Zulkifli Djunaidi;Mufti Wirawan;Indri H. Susilowati;Agra M. Khaliwa;Shellena A. Kanigara
Safety and Health at Work
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제15권3호
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pp.292-299
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2024
Background: The aim of this research is to analyze the transformation of workers perceptions of the safety climate in an oil and gas company in Indonesia when they experience a change in ownership from a multinational to a national company. Methods: This cross-sectional study used questionnaires distributed offline and online in three periods of ownership of Company X. Data analysis was carried out descriptively by comparing workers perception scores regarding the safety climate at Company X when managed by the multinational holder, transition period, and national holder. Results: Workers perceptions of the safety climate in Company X when it experienced a change in ownership from a multinational company to a national company has a trend of decreasing scores (from 8.07 to 7.48). Overall, a decreasing trend in scores occurred in several sub-variables of safety climate, namely management commitment (8.33 to 7.56), communication (8.10 to 7.64), safety priority (8.55 to 7.68), personal appreciation of risk (8.25 to 5.48), involvement (7.50 to 7.36), and personal priority and need for safety (8.25 to 5.48). Conclusions: Ownership changes cause a trend of decrease in employee perceptions of the safety climate at Company X. Company's priority on safety related to production target factors is decreasing due to the change of ownership. On the other hand, the national period had a higher score in supportive environments and work environments, compared to the multinational period.
This study examined the characteristics of the relationship of HOME, socio-demographic variables and children's intellectual and social abilities. The subjects of this study were 80 children at age four and their mothers. Instruments included inventory of home stimulation (HOME) and the inventory of socio-demographic variables and K-Binet scale, social naturation scale, and the social-emotional developmental rating scale. The results obtained from this study were as follows: 1. HOME, socio-demographic variables had a significant positive correlation (.37∼..66) with children's intellectual ability. 2. HOME, Socio-demographic variables had a significant positive correlation(.26∼..67) with children's social ability. 3. The variables that significantly predicted children's intellectual ability were play materials, breadth of experience and quality of langage environment. 4. The variables that significantly predicted children's social ability were play materials, economic status of the home and parent education. 5. The results of the causal model showed that the kind of variables that affected children's intellectual ability directly were direct stimulation, parent's education, indirect stimulation, and the emotional climate of the home. 6. The results of the analysis of the causal model showed that the kind of variables that affected children's social ability directly were direct stimulation, parent's education, economic status of the home.
A study on the IR(InfraRed) signature of a naval ship has been performed using well known IR signature analysis software, ShipIR/NTCS. Variations of the IR signature radiated from skins of a naval ship have been investigated according to the monthly averaged marine climate conditions. An unclassified destroyer model with and without applying the washdown system was applied to compare the influence on the signature under the background changes. The marine background models were created from the observed data by a buoy of Korea Meterological Administration(KMA). The sensitivity of the ship signature against the climate variables such as air temperature, sea temperature, relative humidity has been studied as well. The seasons which show extreme(max, min) skin signature change by whether the washdown is applied or not. The sensitivities of the air temperature and the sea temperature for a dry-ship reversed by applying the washdown on the ship surfaces.
Soil moisture content is generally accepted as an important factor to understand the process of crop growth and is the basis of earth system models for analysis and prediction of the crop condition. To continuously monitor soil moisture changes at kilometer scale, it is demanded to create high resolution data from the current, several tens of kilometers. In this paper we described a downscaling method for Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Soil Moisture Content (SMC) from 10 km to 30 m resolution using a soil texture and field measurements that have a high correlation with the SMC. As a result, the soil moisture variations of both data (before and after downscaling) were identical, and the Root Mean Square Error (RMSE) of SMC exhibited the low values. Also, time series analyses showed that three kinds of SMC data (field measurement, original AMSR2, and downscaled AMSR2) had very similar temporal variations. Our method can be applied to downscaling of other soil variables and can contribute to monitoring small-scale changes of soil moisture by providing high resolution data.
Significant warming by anthropogenic influences over Korea is analyzed using CMIP5 projections (monthly mean, maximum and minimum temperatures) from RCP 8.5, 4.5, and 2.6 scenarios. Time of emergence (TOE) in JJA and DJF is chosen as the year when the magnitude of warming against the natural climate variability satisfies S/N>2 in 80% of the models in this study. Significant emergence in JJA is expected to appear in 2030s in three RCP scenarios, earlier than TOE in DJF. In DJF, TOE is expected to be 2040s in RCP 8.5 and is delayed in 2060s, 2080s in RCP 4.5, 2.6, respectively. Later emergence in low emission scenarios implies an importance of climate change mitigation consistent with previous studies. Maximum and minimum temperatures show similar results to the case of mean temperature. ToE is found to be affected by the amplitude of natural variability by season, variables and model spread, which requires further understanding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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