Objectives: This analysis seeks to evaluate the impact of environmental health factors (EHF; e.g. hospital beds per capita, employees of medical institutions) on extreme-heat vulnerability assessment in Busan Metropolitan City during 2006-2010. Methods: According to the vulnerability concept suggested by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), extreme-heat vulnerability is comprised of the categories of Exposure, Sensitivity, and Adaptive Capacity (including EHF). The indexes of the Exposure and Sensitivity categories indicate positive effects, while the Adaptive capacity index indicates a negative effect on extreme-heat vulnerability. Variables of each category were standardized by the re-scaling method, and then each regional relative vulnerability was computed with the vulnerability index calculation formula. Results: The extreme-heat vulnerability index (EVI) excepting EHF was much higher in urban areas than in suburban areas within the metropolitan area. When EHF was considered, the difference in the EVI between the two areas was reduced due to the increase of the Adaptive capacity index in urban areas. The low EVI in suburban areas was induced by a dominant effect of natural environmental factors (e.g. green area) within the Adaptive capacity category. Conclusions: To reduce the vulnerability to extreme heat in urban areas, which were more frequently exposed to extreme heat than others areas, public health and natural environments need to be improved in sensitive areas.
The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.7
no.2
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pp.70-74
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2004
There is a need to have a dredging index for decision of contaminated sediments dredging. Some differences from nation to nation were found in sediment quality guideline being applied by several nations because of economic level, environmental nature, and multiple uses. Therefore, it is not reasonable to adapt one guideline to be applied to sediments dredging. In this study, we developed dredging index by combining four numerical sets of sediment quality judgement into a quadrodiagram for prudential decisions. This newly developed dredging index was applied to the data obtained from Masan Bay before and after the dredging process. The quadrodiagrams of DI give us a nice graphical comparison and numerical values to explain the relative dredging effect under the circumstances of continuous input loadings. When the guideline value of DI is determined for the judgement of dredging considering social and economic impacts on local community, the DI value will be a scientific and reasonable tool in deciding dredging area and dredging depth.
This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.
Yoo, Sin Yee;Song, Yoon Jin;Oh, Hee Joo;Kim, You Jin;Yoo, Ga Young
Journal of Climate Change Research
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v.7
no.3
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pp.351-356
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2016
The carbon capture and storage (CCS), which collects and stores carbon dioxide in a geological site, is a promising option to mitigate climate change. However, there is the possibility of carbon dioxide leakage from the soil in the steps of collecting, transporting, and storing. To ensure the feasibility of this technology, it is important to monitor the leakage of carbon dioxide and to assess the potential impacts. As plants are sensitive to the changes in carbon dioxide in the soil environment, we can utilize plant parameter to detect the carbon dioxide leakage. Currently, chlorophyll a content is a conventional index indicating the changes in plants, however, this method is labor intensive and it only utilizes a small portion of leaves. To overcome its limitations, a simple spectroscopic parameter, DGCI (dark green color index), was suggested as an easy and quick indicator. In this study, we compared the values of chlorophyll a contents with DGCI from the experiment investigating the impacts of high underground $CO_2$ on grape plants. Results suggest that DGCI had high correlation with chlorophyll a contents and it has high potential to be utilized as an easy indicator to monitor plants' responses to $CO_2$ treatment.
대기오염과 사망율과의 관련성을 평가하고자 미국내 23개 SMSA(Standard Metropolitan Statistical Areas) 지역에서 대기오염의 程度를 나타내는 指數인 PSI(Pollutant Standards Index), 氣象學的 變數 및 사회 경제적 변수를 이용하여 多變量 分析을 시도하였다. 그 결과 총사망율과의 관련성은 사회경제적변수가 영향이 큰 반면 PSI는 작은 것으로 示俊되었다. 대기오염과 사망율과의 연관성에 관한 평가는 많은 변수의 復雜性이 내포하고 있어 좀더 具體的이고 세밀한 분석이 기대된다.
Park, Sumin;Son, Bokyung;Im, Jungho;Lee, Jaese;Lee, Byungdoo;Kwon, ChunGeun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.6_3
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pp.1285-1298
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2019
Drought is one of the factors that can cause wildfires. Drought is related to not only the occurrence of wildfires but also their frequency, extent and severity. In South Korea, most wildfires occur in dry seasons (i.e. spring and autumn), which are highly correlated to drought events. In this study, we examined the relationship between wildfire occurrence and drought factors, and developed satellite-based new drought indices for assessing wildfire risk over South Korea. Drought factors used in this study were high-resolution downscaled soil moisture, Normalized Different Water Index (NDWI), Normalized Multi-band Drought Index (NMDI), Normalized Different Drought Index (NDDI), Temperature Condition Index (TCI), Precipitation Condition Index (PCI) and Vegetation Condition Index (VCI). Drought indices were then proposed through weighted linear combination and one-class support vector machine (One-class SVM) using the drought factors. We found that most drought factors, in particular, soil moisture, NDWI, and PCI were linked well to wildfire occurrence. The validation results using wildfire cases in 2018 showed that all five linear combinations produced consistently good performance (> 88% in occurrence match). In particular, the combination of soil moisture and NDWI, and the combination of soil moisture, NDWI, and precipitation were found to be appropriate for representing wildfire risk.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2003.05a
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pp.151-158
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2003
Recently, there has been considerable interest in the influence of El Nino/Southern Oscillation (ENSO) on a global scale. ENSO has been measured by a simple index called Southern Oscillation Index (SOI). The statistical characteristics of SOI have been also focused to reveal the influence of ENSO. The SOI trend shows that El Nino events are generally getting stronger and more frequently occurring than La Nina events. However, the variation of SOI has varied significantly in a long-term. The SOI values are computed using the mean value and its standard deviation of the base period from 1951 to 1980. In the present study, the different base periods are applied to compute the SOI values and the influence of the different base periods is investigated in detail to reveal the long-term variation of SOI From the results, we could conclude that the present SOI should be carefully considered as a criterion to judge whether the El Nino and La Nina events are occurring.
The coefficients of variation obtained from three typical vegetation indices of eight levels of multi-spatial resolution images in urban areas were employed to identify the optimum spatial resolution in terms of maintaining information quality. These multi-spatial resolution images were prepared by degrading 1 meter simulated, 16 meter ADEOS/AVNIR, and 30 meter Landsat-TM images. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI) and Soil Adjusted Ratio Vegetation Index (SARVI) were applied to reduce data redundancy and compare the characteristics of multi-spatial resolution image of vegetation indices. The threshold point on the curve of the coefficient of variation was defined as the optimum resolution level for the analysis with multi-spatial resolution image sets. Also, the results from the image segmentation approach of region growing to extract man-made features were compared with these multi-spatial resolution image sets.
Emergy is a measure of the processes required to produce something expressed in units of the same energy form. Emergy based indices can provide insights into the thermodynamic efficiency of the process, the quality of its output, and the interaction between the process and its surrounding environment. However, in an industrial system, the inputs are mostly nonrenewable, renewable energy source is nearly zero, ultimate purpose is pursuit of profits in economic activity. In study, we present two indices based on emergy - EEE(Ecological Economic Efficiency) and ERI(Environmental Responsibility Index). The EEE is taken into account real value of product in market economy. The ERI is shown to be a function of the net yield of the economy, its ‘load’ on the environment and ecological economic efficiency. Manufacturing industry of Korea produced the 30% of total GDP in 2001. We applied these indices to manufacturing industry for environmental management and further sustainable industry. As a results, the highest ERI is 0.34 in recycling industries, the lowest ERI is 0.01 in coke, refined petroleum products which is dominated by ELR. The higher ERI, the more friendly to environment. The suggested indices help us understand relative contributions of various alternatives in company's production and consumption activity, and provide a tool of decision-making for the rearrangement of future industries. Furthermore, they contribute to environmental friendly operation and consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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