Lee, Yong Hwan;Park, Jin Su;Oh, Jun;Choi, Jin Soo;Kim, Hyun Jae;Ahn, Joon Young;Hong, You Deog;Hong, Ji Hyung;Han, Jin Seok;Lee, Gangwoong
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.31
no.2
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pp.157-163
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2015
To establish National Reference Method (NRM) for $PM_{2.5}$, operational performance of 5 different commercial gravimetric-based $PM_{2.5}$ measuring instruments was assessed at Bulkwang monitoring station from January 23, 2014 to February 28, 2014. First, physical properties, design, and functional performance of the instruments were assessed. Evaluation was carried out to determine whether operating method for the instruments and levels of QA/QC activities meet the data quality objectives (DQOs). To verify whether DQOs were satisfied, reproducibility of QA/QC procedures, accuracy, relative sensitivity, limit of detection, margin of error, and coefficient of determination of the instruments were also evaluated. Results of flow rate measurement of 15 candidate instruments indicated that all the instruments met performance criteria with accuracy deviation of 4.0% and reproducibility of 0.6%. Comparison of final $PM_{2.5}$ mass concentrations showed that the coefficient of determination ($R^2$) values were greater than or equal to 0.9995, and concentration gradient ranged from 0.97 to 1.03. All the instruments satisfied criteria for NRM with the estimated precision of 1.47~2.60%, accuracy of -1.90~3.00%, and absolute accuracy of 1.02~3.12%. This study found that one particular type of measuring instrument was proved to be excellent, with overall evaluation criteria satisfied.
Uncertainty is central to energy and climate policy. A growing number of literature show that almost all components of energy and climate models are, to some extent, uncertain and that the effect of uncertainty on the model outputs, in turn policy recommendations, is significantly large. Most existing energy and climate-economy models developed and used in Korea, however, do not take uncertainty into account explicitly. Rather, many models conduct a deterministic analysis or do a simple (limited) sensitivity analysis. In order to help social planners to make more robust decisions (across various plausible situations) on energy and climate change issues, an uncertainty analysis should be conducted. As a first step, this paper reviews the theory of decision making under uncertainty and the method for addressing uncertainty of existing probabilistic energy and climate-economy models. In addition, the paper proposes a strategy to apply an uncertainty analysis to energy and climate-economy models used in Korea. Applying the uncertainty analysis techniques, this paper revises the FUND model and investigates the impacts of climate change in Korea.
The excessive axial load occurred in an immovable zone of continuous welded rail(CWR) tracks threatens the security of running trains due to the track buckling in extreme hot summer. The influence factors, such as rail temperature for compressive stress, ballast resistance for track stiffness and initial imperfection of track for tracks irregularity are uncertain track parameters that are randomly varied by climate conditions, operating conditions and maintenance of track etc. So, buckling of CWR tracks has very high uncertainties. Therefore, applying the probabilistic approach method is essential in order to rationally consider the uncertainty and randomness of the various parameters. In this study, buckling sensitivity analysis was carried out with respect to the characteristics of probability distribution of lateral ballast resistance using the buckling probability evaluation system of CWR tracks developed by our research team.
According to a study on improving ship survivability, an IR signature represents the contrast radiance intensity between the radiation signature from a ship and the background signature. It was found from applying stealth techniques to the process of ship development that the IR signature is remarkably sensitive and dependent on the environment. In this study, marine climate data for the sea near the Korean Peninsula were collected, and the marine meteorological environment in Korean waters was defined. Based on this data, a study on the sensitivity of the IR signature of target objects was performed using analytical methods. The results of the research indicated that clouds have important effects on the infrared signature, but the velocity of the wind and the humidity have only slight effects on the IR signature. In addition, the air and seawater temperatures had hardly any effect on the IR signature, but it is judged that additional study is needed.
Proceedings of the Korean Quaternary Association Conference
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2004.06a
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pp.24-25
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2004
It is well known that there is an inverse relationship between the strength of Indian summer monsoon Rainfall (ISMR) and extent of Eurasian snow cover/depth in the preceding season. Tibetan snow cover/depth also affects the Asian monsoon rainy season largely. The positive correlation between Tibetan sensible heat flux and southeast Asian rainfall suggest an inverse relationship between Tibetan snow cover and southeast Asian rainfall. Developments in Regional Climate Models suggest that the effect of Tibetan snow on the ISMR can be well studied by Limited Area Models (LAMs). LAMs are used for regional climate studies and operational weather forecast of several hours to 3 days in future. The Eta model developed by the National Center for Environmental Prediction (NCEP), the Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model (MM5) and Regional Climate Model (RegCM) have been used for weather prediction as well as for the study of present-day climate and variability over different parts of the world. Regional Climate Model (RegCM3) has been widely . used for various mesoscale studies. However, it has not been tested to study the characteristics of circulation features and associated rainfall over India so far. In the present study, Regional Climate Model (RegCM-3) has been integrated from 1 st April to 30th September for the years 1993-1996 and monthly mean monsoon circulation features and rainfall simulated by the model at 55km resolution have been studied for the Indian summer monsoon season. Characteristics of wind at 850hPa and 200hPa, temperature at 500hPa, surface pressure and rainfall simulated by the model have been examined for two convective schemes such as Kuo and Grell with Arakawa-Schubert as the closure scheme, Model simulated monsoon circulation features have been compared with those of NCEP/NCAR reanalyzed fields and the rainfall with those of India Meteorological Department (IMD) observational rainfall datasets, Comparisons of wind and temperature fields show that Grell scheme is closer to the NCEP/NCAR reanalysis, The influence of Tibetan snowdepth in spring season on the summer monsoon circulation features and subsequent rainfall over India have been examined. For such sensitivity experiment, NIMBUS-7 SMMR snowdepth data have been used as a boundary condition in the RegCM3, Model simulation indicates that ISMR is reduced by 30% when 10cm of snow has been introduced over Tibetan region in the month of previous April. The existence of Tibetan snow in RegCM3 also indicates weak lower level monsoon westerlies and upper level easterlies.
VRI(Vulnerability-Resilience Index), which is defined as a function of 3 variables: climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, has been quantified for the case of Typhoon which is one of the extreme weathers that will become more serious as climate change proceeds. Because VRI is only indicating the relative importance of vulnerability between regions, the VRI quantification is prerequisite for the effective adaptation policy for climate in Korea. For this purpose, damage statistics such as amount of damage, occurrence frequency, and major damaged districts caused by Typhoon over the past 20 years, has been employed. According to the VRI definition, we first calculated VRI over every district in the case of both with and without weighting factors of climate exposure proxy variables. For the quantitative estimation of weighting factors, we calculated correlation coefficients (R) for each of the proxy variables against damage statistics of Typhoon, and then used R as weighting factors of proxy variables. The results without applying weighting factors indicates some biases between VRI and damage statistics in some regions, but most of biases has been improved by applying weighting factors. Finally, due to the relations between VRI and damage statistics, we are able to quantify VRI expressed as a unit of KRW, showing that VRI=1 is approximately corresponding to 500 hundred million KRW. This methodology of VRI quantification employed in this study, can be also practically applied to the number of future climate scenario studies over Korea.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.119-136
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2012
The goal of this study is to apply the IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) concept of vulnerability to climate change and verify the use of a combination of vulnerability index and fuzzy logic to flood vulnerability analysis and mapping in Seoul using GIS. In order to achieve this goal, this study identified indicators influencing floods based on literature review. We include indicators of exposure to climate(daily max rainfall, days of 80mm over), sensitivity(slope, geological, average DEM, impermeability layer, topography and drainage), and adaptive capacity(retarding basin and green-infra). Also, this research used fuzzy model for aggregating indicators, and utilized frequency ratio to decide fuzzy membership values. Results show that the number of days of precipitation above 80mm, the distance from river and impervious surface have comparatively strong influence on flood damage. Furthermore, when precipitation is over 269mm, areas with scare flood mitigation capacities, industrial land use, elevation of 16~20m, within 50m distance from rivers are quite vulnerable to floods. Yeongdeungpo-gu, Yongsan-gu, Mapo-gu include comparatively large vulnerable areas. This study improved previous flood vulnerability assessment methodology by adopting fuzzy model. Also, vulnerability map provides meaningful information for decision makers regarding priority areas for implementing flood mitigation policies.
Recently, due to severe rainfall by the global climate change, natural disasters such as landslide had also been increased rapidly all over the world. Therefore, it has been very necessary to assess vulnerability of landslide and prepare adaptation measures to future climate change. In this study, we employed sensitivity, exposure and adaptative capacity as criteria for assessing the vulnerability of landslide due to climate change. Spatial database for the criteria was constructed using GIS technology. And vulnerability maps on the entire Korea of past and future were made based on the database. As a result, highly vulnerable area for landslide was detected in most area of Gangwon-do, the east of Gyeonggi-do, and southeast of Jeollanam-do, and the southwest of Gyeongsangnam-do. The result of landslide vulnerability depends on time shows that degree of very low class and low class were decreased and degree of moderate, high, and very high were increase from past to the future. Especially, these three classes above low class were significantly increased in the result of far future.
Han, Woo Suk;Sim, Ou Bae;Lee, Byoung Jae;Yoo, Jae Hwan
Journal of Climate Change Research
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v.3
no.1
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pp.25-37
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2012
This research proposes the direction for the assessment of local government infrastructure vulnerabilities relating to climate change driven flood and analyzes the assessment result. In this research, the local government infrastructures are evaluated by three indices such as exposure, infrastructure sensitivity, adaptive capacity and each index is calculated by selected alternative variable. Climate change scenario(A1B) developed on National Institute of Environmental Research is used to calculate present and future(2020, 2050, 2100s) exposure. As the result of infrastructure vulnerability assessment on present, the infrastructures in Seoul, Northern Gyeonggi-do, Gangwon-do, coastal area of Gyeongsangnam-do are vulnerable to flooding. For future, although the spatial pattern of flooding vulnerable infrastructure are similar, the flooding vulnerabilities of infrastructure in Gyeonggido and Ganwon-do would be increased as close to 2100s. It is expected that this research can be utilized as the preliminary analysis for climate change adaptation in local government infrastructure because this research propose the method for the assessment of local government infrastructure vulnerability relating to climate change driven flood and the result such as a trend of infrastructure vulnerability to flooding and the level of contribution of each index and alternative variable.
The objectives of this study were to measure ambient total gaseous mercury (TGM) concentrations in Seoul, to analyze the characteristics of TGM concentration, and to identify of possible source areas for TGM using back-trajectory based hybrid receptor models like PSCF (Potential Source Contribution Function) and RTWC (Residence Time Weighted Concentration). Ambient TGM concentrations were measured at the roof of Graduate School of Public Health building in Seoul for a period of January to October 2004. Average TGM concentration was $3.43{\pm}1.17\;ng/m^3$. TGM had no notable pattern according to season and meteorological phenomena such as rainfall, Asian dust, relative humidity and so on. Hybrid receptor models incorporating backward trajectories including potential source contribution function (PSCF) and residence time weighted concentration (RTWC) were performed to identify source areas of TGM. Before hybrid receptor models were applied for TGM, we analysed sensitivities of starting height for HYSPLIT model and critical value for PSCF. According to result of sensitivity analysis, trajectories were calculated an arrival height of 1000 m was used at the receptor location and PSCF was applied using average concentration as criterion value for TGM. Using PSCF and RTWC, central and eastern Chinese industrial areas and the west coast of Korea were determined as important source areas. Statistical analysis between TGM and GEIA grided emission bolsters the evidence that these models could be effective tools to identify possible source area and source contribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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