Watershed area can be submerged due to constructions and management of dams, and these change can impact not only on ecosystem and environment of river basin area but also on local climate. This study is conducted to construct and classify climate zones of Andong Dam watershed where the area is submerged due to the construction of the dam. By applying Principal Components Analysis (PCA) and Getis-Ord $Gi^*$ statistics, three climate zones were classified for the result. Each zone was then analyzed and validated with climatic and geological features including topography, land cover, and forest type map. As a result of the analysis, there was a difference in temperature, elevation, precipitation and tree species distribution among the zones. Also, an analysis of land cover map showed that there were more agricultural land near Andong Reservoir. This study on the climatic classification is considered to be useful as the basis for decision-making or policy enforcement regarding ecosystem, environmental management or climate change response.
The Ministry of Environment will enforce air quality standards for $PM_{2.5}$ in 2015 because it affects human health as well as climate change and brings about other adverse effects. Until recently, even though a number of researches have reported $PM_{2.5}$ emissions according to sources, they have not precisely considered the emission factors correspondent to each source for emission estimation. For the sake of establishing $PM_{2.5}$ emission inventories, this study was undertaken using activity data of each source taken from CAPSS (Clean Air Policy Support System) multiplied by each emission factor of U.S. EPA Speciate or EEA CORINAIR. The 2008's total annual $PM_{2.5}$ emission (73.971 ton/yr) can be apportioned into five sources, such as fuel combustion facilities (62.2%), mobiles (33.8%), production processes (3.2%), fires (0.4%), and waste treatments (0.3%). The results show that fuel combustion facilities and mobiles are the predominant sources of $PM_{2.5}$, and they should be taken into great account in establishing $PM_{2.5}$ standards. In addition, it is necessary and urgent to develop effective measures for reduction of $PM_{2.5}$ emissions from those two main sources as well.
이 연구는 경안천 토양에서 기후 조건의 차이, 식물의 유무, 질소 농도의 차이에 따른 토양의 생물학적 유기물 분해속도의 변화가 대기 중 온실가스($CH_4$, $CO_2$) 발생에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구 결과, 유기물 분해속도와 $CH_4$, $CO_2$ flux 모두 환경 조건이 동시에 변화하는 경우에 영향을 받음을 알 수 있었다. 유기물 분해 속도는 기후 조건의 차이와 질소농도의 차이, 기후 조건 차이와 식물의 유무가 있는 경우에 영향을 받음을 알 수 있었다. $CH_4$ flux는 기후 조건 차이와 질소 농도의 차이, 기후 조건 차이와 식물의 유무, 식물의 유무와 질소 농도의 차이가 있는 경우에 영향이 있었으며 $CO_2$ flux는 기후 조건 차이와 식물의 유무, 식물의 유무와 질소 농도의 차이가 있는 경우에 영향이 있음을 통해 기후 조건 차이와 식물의 유무, 질소 농도의 차이가 유기물 분해속도에 영향을 주어 대기 중 온실가스 발생에 영향을 줄 수 있음을 알 수 있었다. 기후 조건 차이는 토양의 분해를 증진시켜 대기로 방출되는 온실가스 또한 가중시킬 수 있다고 알려져 있으나, 본 연구를 통해 기후변화가 유기물의 분해와 대기로의 온실가스 방출을 감소시킬 수 있다는 결과를 도출할 수 있었으며 기후 조건 차이 외의 질소가 유입될 경우, 순영향(positive effect)을 주게 됨을 알 수 있었다. 그러나 식물의 영향이 작용할 경우 질소의 유입으로 인한 순영향을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었으며, 이에 따른 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
The Environmental Impact Assessment (EIA) plays a pivotal role in predicting the potential environmental impacts of proposed developments and planning appropriate mitigation measures to minimize effects on species. However, as concerns over biodiversity loss rise, there's ongoing debate about the efficacy of these mitigation plans. In this study, we utilized data from EIAs and post-environmental impact surveys to understand the trends in biodiversity during construction and operation phases. By examining 30 urban development projects, we categorized species richness indices of mammals, birds, amphibians, and reptiles into pre-construction, during construction, and post-construction operational stages. The biodiversity trends were analyzed based on the rate of change in these indices. The results revealed three distinct biodiversity change patterns: (A) An initial increase in biodiversity indices post-development, followed by a gradual decline over time; (B) a sustained increase in biodiversity as a result of mitigation measures; and (C) a continuous decline in biodiversity post-development. Furthermore, all species exhibited a higher rate of biodiversity decline during the construction phase compared to the operational phase, with mammals showing the most significant rate of change. Notably, the biodiversity change rate during operation was generally lower than during construction. In particular, mammals seemed to be most influenced by mitigation measures, displaying the smallest rate of change. This study provides empirical evidence on the efficacy of mitigation measures and deliberates on ways to enhance their effectiveness in minimizing the adverse impacts of urban development on biodiversity. These findings can serve as foundational data for addressing terrestrial biodiversity reduction.
Korea's researchers have recently studied the prediction of forest change, but they have not considered landuse/cover change compared to distribution of forest vegetation. The purpose of our study is to predict forest vegetation based on landuse/cover change on the Korean Peninsula in the 2090's. The methods of this study were Multi-layer perceptrom neural network for Landuse/cover (water, urban, barren, wetland, grass, forest, agriculture) change and Multinomial Logit Model for distribution prediction for forest vegetation (Pinus densiflora, Quercus Spp., Alpine Plants, Evergreen Broad-Leaved Plants). The classification accuracy of landuse/cover change on the Korean Peninsula was 71.3%. Urban areas expanded with large cities as the central, but forest and agriculture area contracted by 6%. The distribution model of forest vegetation has 63.6% prediction accuracy. Pinus densiflora and evergreen broad-leaved plants increased but Quercus Spp. and alpine plants decreased from the model. Finally, the results of forest vegetation based on landuse/cover change increased Pinus densiflora to 38.9% and evergreen broad-leaved plants to 70% when it is compared to the current climate. But Quercus Spp. decreased 10.2% and alpine plants disappeared almost completely for most of the Korean Peninsula. These results were difficult to make a distinction between the increase of Pinus densiflora and the decrease of Quercus Spp. because of they both inhabit a similar environment on the Korean Peninsula.
According to IPCC fourth assessment report in 2007, global mean temperatures have risen by 0.74 degrees Celsius over the past 100 years. Moreover, in the recent 25 years, global mean temperatures have risen by 0.45 degrees Celsius, which is 2.4-times larger than those in the past 100 years. The evidences for climate change, such as sea level rise, arctic glacier melt, and desertification in Asia, have occurred and increased over the globe. In Korea, because regional climate has been changed, types of agriculture and fishery should be replaced. And as precipitation pattern behave differently from the past decades, water management would be more difficult, furthermore, atmospheric environment, related to concentrations for ozone, sulfate, etc., could be worse. Nevertheless, we have only focused on greenhouse gas reduction duty for the Convention of Climate Change. Fortunately, in the fourth plan on climate change, we have planned to manage climate change more actively since 2007. In Korea, the emission of carbon dioxide has increased about 1.9-times more, from 311million ton in 1990 to 591million ton in 2004. And also about 2 ppm rise every year for concentrations of carbon dioxide in the atmosphere. As a result, ecosystem, quality of water and atmosphere would be affected. Here, the emission of greenhouse gases over the globe is examined, and the effect of greenhouse gases for climate change is reviewed from the results of previous studies. In addition, the countermeasures of mitigation and adaptation on climate change were discussed for the understanding.
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
Increase in greenhouse gas emissions during the last century has led to remarkable changes in our environment and climate system. Many policy measures have been developed to reduce greenhouse gas emissions across the world, many of which require our lifestyle changes from energy-intensive to energy-saving. One of the changes in our living patterns is to consider food miles. A food mile is the distance food travels from where it is produced to where it is consumed. Providing information of food miles will help people choose low mileage food, helping promote a "green consumption" action and lead to a low carbon society with emission reduction systems. In this study, 10 items are selected from 23 Harmonized commodity description and 2-digit coding system (HS) to estimate their food miles, and $CO_2$ emissions released in the transportation of imported food. For the estimation, four countries are chosen-Korea, Japan, United Kingdom (UK) and France, with Korea and Japan's 2001, 2003, and 2007 trade statistics and UK and France's 2003 and 2007 trade statistics used. As a result, Korea showed in 2007 the highest level of food miles and $CO_2$ emissions per capita among 4 countries. That suggests that Korea should make an effort to purchase local food to reduce food miles and use low-carbon vehicles for food transport, contributing to reducing greenhouse gas emissions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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