Since 2018, due to climate change, heat waves and cold waves have caused gradual damage to social infrastructure. Since the damage caused by cold weather has increased every year due to climate change in recent 4 years, the damage that was limited to a specific area is now appearing all over the country, and a lot of efforts are being concentrated from experts in various fields to minimize this. However, it is not easy to study real-time observation of sudden abnormal low temperature in existing studies to reflect local characteristics in discontinuously measured data. In this study, based on the weather-related data that affects the occurrence of cold-weather damage, we developed an algorithm pattern that can identify the time when abnormal cold temperatures occurred after searching for weather patterns at the time of cold-weather damage. The results of this study are expected to be of great help to the related field in that it is possible to confirm the time when the abnormal low temperature occurs due to the data generated in real time without relying on the past data.
Kim, Kyeong Nam;Lee, Sun Jeoung;Kim, Raehyun;Son, Yeong Mo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.16
no.4
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pp.336-342
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2014
This study was conducted to estimate of the greenhouse gas inventory on forest land at provincial level. The greenhouse gas emissions are calculated according to the K-MRV guidance. We collected activity data from statistical yearbook of forestry and used default emission factors. The annual total $CO_2$ emission in forest land was -58,711Gg $CO_2eq.$ and the annual $CO_2$ emission in loss such as fellings, fuelwood and fire was 19,896Gg $CO_2eq.$ in 2011. The results showed the removals of carbon dioxide in the forest land, it's amount was -38,815Gg $CO_2eq.$ in 2011. Annual net $CO_2$ removal of local forest was highest in Kangwon province in 2011. Our study did not use the many statistics due to exclusion of double counting. There are need complementary activity data and emission factors, and then we will find a way to calculate the greenhouse gas emissions/removals in the near future.
Recently Flood damage volume has increased as heavy rain has frequently occurred. Especially urban areas are a vulnerability to flooding damage because of densely concentrated population and property. A local government is preparing to mitigate flood damage through the heavy rain warning issued by Korea Meteorological Administration. This warning classification is identical for a national scale. However, Seoul has 25 administrative districts with different regional characteristics such as climate, topography, disaster prevention state, and flood damage severity. This study considered the regional characteristics of 25 administrative districts to analyze the flood vulnerability using entropy weight and Euclidean distance. The rainfall classification was derived based on probability rainfall and flood damage rainfall that occurred in the past. The result shows the step 2 and step 4 of rainfall classification was not significantly different from the heavy rain classification of the Korea Meteorological Administration. The flood vulnerability is high with high climate exposure and low adaptability to climate change, and the rainfall classification is low in the northern region of Seoul. It is possible to preemptively respond to floods in the northern region of Seoul based on relatively low rainfall classification. In the future, we plan to review the applicability of rainfall forecast data using the rainfall classification of results from this study. These results will contribute to research for preemptive flood response measures.
When making urban planning, it is important to understand climate effect caused by urban structural changes. Seoul city applies UPIS(Urban Plan Information System) which provides information on urban planning scenario. Technology for analyzing climate effect resulted from urban planning needs to developed by linking urban planning scenario provided by UPIS and climate analysis model, CAS(Climate Analysis Seoul). CAS develops for analyzing urban climate conditions to provide realistic information considering local air temperature and wind flows. Quantitative analyses conducted by CAS for the production, transportation, and stagnation of cold air, wind flow and thermal conditions by incorporating GIS analysis on land cover and elevation and meteorological analysis from MetPhoMod(Meteorology and atmospheric Photochemistry Meso-scale model). In order to reflect land cover and elevation of the latest information, CAS used to highly accurate raster data (1m) sourced from LiDAR survey and KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) satellite image(4m). For more realistic representation of land surface characteristic, DSM(Digital Surface Model) and DTM(Digital Terrain Model) data used as an input data for CFD(Computational Fluid Dynamics) model. Eight inflow directions considered to investigate the change of flow pattern, wind speed according to reconstruction and change of thermal environment by connecting green area formation. Also, MetPhoMod in CAS data used to consider realistic weather condition. The result show that wind corridors change due to reconstruction. As a whole surface temperature around target area decreases due to connecting green area formation. CFD model coupled with CAS is possible to evaluate the wind corridor and heat environment before/after reconstruction and connecting green area formation. In This study, analysis of climate impact before and after created the green area, which is part of 'Connecting green network across the north and south in Seoul' plan, one of the '2020 Seoul master plan'.
Choi, Won Jun;Kim, Yong Seok;Shim, Kyo Moon;Hur, Jina;Jo, Sera;Kang, Mingu
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.366-373
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2021
This study attempted to establish a field data-based write analysis standard by analyzing field observation data, which is non-linear data of southern garlic. Five regions, including Goheung, Namhae, Sinan, Changnyeong, and Haenam, were selected for analysis. Observation values for each observation station were extracted from the temperature data of farmland in the region through inverse distance weighted. Southern-type garlic production and temperature data were collected for 10 years, from 2010 to 2019. Local regression analysis (Kernel) of the obtained data was performed, and growth temperatures were analyzed, such as 0.8 (18.781℃), 0.9 (18.930℃), 1.0 (19.542℃), 1.1 (20.165℃), and 1.2 (21.042℃) depending on the bandwidth. The analyzed optimum temperature and the grown temperature (4℃/25℃) were applied to extract the growth temperature for each temperature by using the temperature response model analysis. Regression analysis and correlation analysis were performed between the analyzed growth temperature and production data. The coefficient of determination(R2) was analyzed as 0.325 to 0.438, and in the correlation analysis, the correlation coefficient of 0.57 to 0.66 was analyzed at the significance probability 0.001 level. Overall, as the bandwidth increased, the coefficient of determination was higher. However, in all analyses except bandwidth 1.0, it was analyzed that all variables were not used due to bias. The purpose of this study is to accommodate all data through non-linear data. It was analyzed that bandwidth 1.0 with a high coefficient of determination while accepting modeling as a whole is the most suitable.
Background: Despite the increasing role of dry forests in climate change adaptation and mitigation, these versatile resources has got less attention in the national and regional planning, their potential to enhance the local and national economy has been overlooked, and their contribution to sustainable environmental management has not been recognized. Hence, the objective of this study was to assess the socioeconomic contribution of dry forests and forest products to climate change adaptation in the Liben Woreda, Southern Oromia region of Ethiopia. Methods: For this study, an integrated qualitative and quantitative approach was used. A total of 74 households from villages in the Bulbul, Boba, and Melka-Guba kebeles were randomly selected for the household survey. Results: Results showed that 75% of the respondents in the area indicated that climate change has become their major sources of vulnerability, where drought has been manifested in the form of crops failure and massive death of livestock particularly cattle species. The main income strategies of the study households include livestock, crop, forests such as gum and resins, firewood and charcoal and non-farm activities such as in the form of petty trade, wage and aid. The average total household income was ETB 11,209.7. Out of this, dry forest income constituted 15% of the total income. In addition to using dry forests as rangeland for livestock, the communities collect wood for construction, fodder, traditional medicine, and forest food both for subsistence and for sale. On the other hand, dry forest products could be considered as less vulnerable, rather resilient livelihood strategies to climate- and environment-related risks compared to livestock and crop production such as in the face of drought periods. More than 48.6% of the households argued that the income generated from dry forests increased substantially due to increment in the level of engagement of family members in forest based income activities. On the other hand, 35.8% of the households responded that livestock production, particularly camels and goats, have been making the livelihood strategies of the respondents more resilient indicating the shift made from grazers browsers to livestock. In general trends show that, the trends of livelihood dependency on dry forest were highly increasing indicating the importance of dry forest income in responsse to frequent droughts. Conclusions: Dry forest income has been becoming crucial livelihood staretgy in response to frequent droughts in the study area and hence, it is important to improve the management of dry forests for livelihood enhancement, while also securing their long-term ecological functions.
Aircraft Measurements of gaseous pollutants($SO_2$, NOx and $O_3$) in the Yellow Sea area, were carried out on 1997-2007. Main measurement site in 124$^{\circ}$-127$^{\circ}$E, 35$^{\circ}$-37$^{\circ}$N (in the Yellow Sea), have been done along the paths classified vertically and zonally. To understand how the air stream affects Long-range transboundary pollutants in Northease Asia (LTP), the tracks of pollutants in northeast Asia have been analyzed by dividing into 6 different regions(regions I-V and L). Compared with Korea's local sources and western north Pacific influenced by the Yellow Sea, when the air stream from region II is dominant, the $SO_2$ concentrations are 3-6times higher. In region II and III, $SO_2$ concentrations are represented highest at 25.0 and 14.7 ppb, respectively. However, in other regions, $SO_2$ concentration was recorderd the highest at 1.1-3.8 ppb, which is 7-15% higher then the highest one over the region II and III. During 1997-2007, the mean amount of incoming pollutants is 0.162 $ton/km{\cdot}hr$ exceeding about 5-times mean amount of outgoing pollutants over the West Sea. During the observed period, the amount of incoming and outgoing $SO_2$ over the Yellow Sea is the highest in winter, at 0.224 $ton/(km{\cdot}hr)$ and 0.120 $ton/(km{\cdot}hr)$, respectively.
Even though the increase of greenhouse gases such as $CO_2$ is thought to be the main cause for global warming, its impact on global climate has not been revealed clearly in rather quantitative manners. However, researches using Genral Circulation Model(GCM) has shown that the accumulation of greenhouse gases increases the global mean temperature, which in turn impacts on the global water circulation pattern. A climate predictive capability is limited by lack of understanding of the different process governing the climate and hydrologic systems. The prediction of the complex responses of the fully coupled climate and hydrologic systems can be achieved only through development of models that adequately describe the relevant process at a wide range of spatial and temporal scales. These models must ultimately couple the atmospheres, oceans, and lad and will involve many submodels that properly represent the individual processes at work within the coupled components of systems. So far, there are no climate and related hydrologic models except local rainfall-runoff models in Korea. The purpose of this research is to predict the change of temperature in Korean Peninsula using regional scale model(IRSHAM96 model) and GCM data obtained from the increasing scenarios of $CO_2$ Korean Peninsula increased by $2.5^{\circ}C$ and the duration of Winter in $lxCO_2$ condition would be shorter the $2xCo_2$ condition due to global warming.
This study was carried out to develop assessment model for the optimal site prediction of Dendropanax morbifera, Evergreen broad-leaved trees in warm temperate zone according to climate change. It was created criterion for assessment model of the optimal site prediction by quantification method to possible analysis of quantitative and qualitative data, through study relationship between growth of tree and site environmental factors. A program of the optimal site prediction was developed using program version 3.2, an Avenue and Dialog Designer tool of ESRI as GIS(geographic information system) engine. Developed program applied to test accuracy of the optimal site prediction in study area of Wando, Jeollanam-do, having a various evergreen broad-leaved trees of warm temperate zone. In the results from analysis of the optimal site prediction on Dendropanax morbifera, the characteristics of optimal site were analyzed site environmental features with 401~500m of altitude, $15^{\circ}$ of slope, hillside of local topography, alluvium of deposit type, convex of slope type and south of aspect. The mapping area per grade of the optimal site prediction in the Dendropanax morbifera showed 1,487.2ha(25.4%) of class I, 1,020.3ha(17.4%) of class II, 2,231.8ha(38.2%) of class III and 1,110.5ha(19.0%) of class IV.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.4
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pp.313-320
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2018
In the spring of 2018, opened-flowers of fruit trees were frozen to death due to abnormal low temperature around Jeonbuk Province and southern Gyeonggi Province areas. In the 2000s, abnormal weather is observed all over the world very frequently. As a consequence, various sectors of the society suffer from economic damage and negative effects of the abnormal weather. Moreover, recent global climate change is believed to increase the incidence of extreme weathers, which are out of the normal range of the local climate. It is necessary to identify these abnormal weather phenomena accurately and analyze the effects of them on crops in order to understand the effects of them on crop yields. This study projected the trend of the low-temperature occurrence in the future by predicting the changes in future flowering dates and quantifying the temperature distribution after flowering using climate change scenarios. This study targeted areas actually producing a major portion of pear, peach, and apple in South Korea. The results of this study predicted that the flowering dates of these fruits will be approximately 20 days earlier than the current normal year in the future (2071-2100) for the study area. Moreover, it was found that the distribution of low temperature would vary by fruit type and region to some degree. The results of this study present only a portion of fruit trees cultivars grown in South Korea. It was expected that, when this approach is applied to various crops and fruit trees, it will be possible to contribute to preparing countermeasures for climate change in the agricultural sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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