A ground source heat pump (GSHP) system can stable system operation by using underground heat source and has high reliability for energy production. However, wide-spread of the GSHP system is delayed to high initial investment costs. In previous studies, horizontal and unit-type ground heat exchanger (GHX) have developed to overcome disadvantages such as high initial cost. However, these performances of GHXs are greatly influenced by climate and weather conditions. It is necessary to analyze the performance of GHX according to the ground temperature change in the installation site. In this study, the ground temperature of each installation site confirmed and performance of unit-type GHX quantitatively analyzed by numerical analysis. As the result, the performance of the unit type GHX was 33.9 W/m in Seoul, 34.2 W/m in Daejeon, and 37.2 W/m in Busan.The result showed the difference performance of GHX according to local climate was maximum of 9.7%.
In this study, a comparative analysis between an electric heat pump cooling system and a hybrid desiccant cooling system is conducted. Desiccant cooling is a thermal driven system with potentially lower electric power consumption than electric heat pump. Hybrid desiccant cooling system simulation includes components such as a desiccant rotor, direct and indirect evaporative coolers, heat exchangers, fans, and a heat pump system. Using dynamic simulations by climate conditions, house cooling temperatures and power consumption for both systems are analyzed for 16 days period in the summer season under climate scenarios for the year 2100 prediction. The results reveal that the hybrid desiccant cooling system exhibits a 5-18% reduction in electric consumption compared to the heat pump system.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.3
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pp.57-69
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2016
In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.
It is only possible by Physical based Water Balance Models such as $BROOK_{TOP}$ developed by me to estimate regional water balances caused by changes of regional ecosystem, which result in climate change, change of vegetation due to climate change, artificial landuse change, etc. This study estimates regional water balances of mid-north agricultural and forest regions in Germany using $BROOK_{TOP}$-Water Balance Model with climate change scenarios developed by PIK in Germany and GCM Scenarios developed by Praha University in Czech. Developing Water Resource Change Estimation System such as this study for global warming with considering climate, surface and underground conditions provides the basis of system development for surface-, groundwater-, cultivation-, ecosystem-, natural emergency-management, landuse and regional planing.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.252-252
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2011
Rainfall-runoff models are calibrated and validated by using a same data set such as observations. The past climate change effects the present rainfall pattern and also will effect on the future. To predict rainfall-runoff more preciously we have to consider the climate change pattern in the past, present and the future time. Thus, in this study, the climate change represents changes in mean precipitation and standard deviation in different patterns. In some river basins, there is no enough length of data for the analysis. Therefore, we have to generate the synthetic data using proper distribution for calculation of precipitation based on the observed data. In this study, Kajiyama model is used to analyze the runoff in the dry and the wet period, separately. Mean and standard deviation are used for generating precipitation from the gamma distribution. Twenty hypothetical scenarios are considered to show the climate change conditions. The mean precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% for the data generation with keeping the standard deviation constant in the wet and the dry period respectively. Similarly, the standard deviations of precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% keeping the mean value of precipitation constant for the wet and the dry period sequentially. In the wet period, when the standard deviation value varies then the mean NSE ratio is more fluctuate rather than the dry period. On the other hand, the mean NSE ratio in some extent is more fluctuate in the wet period and sometimes in the dry period, if the mean value of precipitation varies while keeping the standard deviation constant.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.4
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pp.220-237
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2001
Over the 20th century global temperature increase has been 0.6$^{\circ}C$. The globally averaged surface temperature is projected to increase by 1.4 to 5.8$^{\circ}C$ over the period 1990 to 2100. Nearly all land areas will have higher maximum temperature and minimum temperature, and fewer cold days and frost days. More intense precipitation events will take plate over many areas. Over most mid-latitude continental interiors will have increased summer continental drying and associated risk of drought. By 2100, if the annual surface temperature increase is 3.5$^{\circ}C$, we will have 15.9$^{\circ}C$ from 12.4$^{\circ}C$ at present. Also the annual precipitation will range 1,118-2,447 mm from 972-1,841 mm at present in Korea. Consequently the average crop periods for summer crops will be 250 days that prolonged 32 days than at present. In the case of gradual increase of global warming, an annual crop can be adapted to the changing climate through the selection of filial generations in breeding process. The perennial crops such as an apple should be shifted the chief producing place to northern or high latitude areas where below 13.5$^{\circ}C$ of the annual surface temperature. If global warming happens suddenly over the threshold atmospheric greenhouse gases, then all ecosystems will have tremendous disturbance. Agricultural land-use plan, which state that farmers decide what to plant, based on their climate-based advantages. Therefore, farmers will mitigate possible negative imparts associated with the climate change. The farmers will have application to use agricultural meteorological information system, and agricultural long-range weather forecast system for their agroecosystems management. The ideal types of crops under $CO_2$ increase and climate change conditions are considered that ecological characteristics need indispensable to accomplish the sustainable agriculture as the diversification of genetic resources from yield-oriented to biomass-oriented characteristics with higher potential of $CO_2$ absorption and primary production. In addition, a heat-and-cold tolerance, a pest resistance, an environmental adaptability, and production stability should be also incorporated collectively into integrated agroecosystem.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.969-977
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2016
Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.154-154
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2018
To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.
In this study, the regional climate model, RegCM4.0 (25 km), with the HadGEM2-AO data as boundary conditions, was used to simulate the mean climate changes in the mid and late 21st century for CORDEX Phase 2 East Asian region. 122 years (1979~2100) of simulation were performed, and RCP 4.5 and RCP 8.5 were used for the simulation of future climate. In the mid-21st century, the temperature is expected to increase by about 0.5 to $3.0^{\circ}C$ in all regions of East Asia, regardless of season and scenario. The increase in temperature is greater in summer and winter, especially in the northern part of simulation domain. Interannual variability (IAV) is expected to decrease by 25% in summer for RCP 8.5, while it is expected to increase by more than 30% in autumn for both scenarios. Regardless of the scenario, the precipitation in South Korea is expected to increase in late June but decrease in mid-July, with an increase in precipitation greater than $100mm\;day^{-1}$. In RCP 4.5 of the late 21st century, relatively uniform temperature increase ($1.0{\sim}2.5^{\circ}C$) is expected throughout the continent, while RCP 8.5 shows a very diverse increase ($3.0{\sim}6.0^{\circ}C$) depending on season and geographical location. In addition, the IAV of temperature is expected to decrease by more than 35% in both scenarios in the summer. In most of the Northwest Pacific region, precipitation is expected to decrease in all seasons except for the summer, but in South Korea, it is projected to increase by about 10% in all seasons except autumn.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.33-44
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2019
Due to the recent climate change realization (timing, rainfall pattern changes), the flow regime is changing according to the watershed. The long-term change of flow regime is causing a significant change in structure and function of aquatic ecosystems. However, there is no analysis from the viewpoint of the aquatic ecosystem including flow rate alteration and ecological characteristics as well as the climate change connection in Korea yet. Therefore, We quantitatively assessed the impact of present-future flow regime alteration due to climate change on the Pseudopungtungia nigra habitat in the Mankyung river and floodplain area. As a result, it was confirmed that extreme hydrological conditions such as flood and drought are intensified in the future than the present. Especially, the changes of flow regime characteristics were clarified by comparing and analyzing the magnitude, frequency, duration, rate of change, and by linking flow regime characteristics with physical habitat analysis, it could be suggested that climate change would significantly increase the risk of future ecological changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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