A method for identifying the released region and time of Asian dust using the long-range inverse transport model that traces the wind field in the backward direction from positions where Asian dust was observed is described. Initial conditions for the inverse transport simulation were obtained from the time variation of the density distribution of the suspended particulate matter (SPM) in the air measured at various places in Japan. Based on a concentration of trajectories of the air mass computed by the inverse transport model, the source region of Asian dust clouds observed at meteorological stations in Japan on March 17 to 18, 2002 was estimated. As a result, it was found that dust particles were released at about 6h on March 15 in the neighborhood of Inner Mongolian Autonomous Region.
Diverse researches using vegetation index have been carried out to monitor spring droughts that have frequently occurred since 2000. The strength of the drought monitoring using vegetation index lies in that it can reflect characteristics of satellite images: large area coverage, cyclicity, and promptness. However, vegetation index involve uncertainly caused by diverse factors that affect vegetation stress. In this study, multi-temporal vegetation index is compared with the most representative meteorological drought indices like PSDI, SPI. Based on the results from analyses, usability of vegetation index as a tool of drought analysis is proposed.
Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.
The purpose of this study is to investigate climatological variations from the sea surface temperature (SST), chlorophyll-a concentration (Chl-a), and phytoplankton size class (PSC), using NOAA AVHRR, SeaWiFS, and MODIS data in the South Sea of Korea (SSK) and East China Sea (ECS). 26-year monthly SST and 13-year monthly Chl-a and PSC data, separated by whole and nine-different areas, were used to understand seasonal and inter-annual variations. SST and Chl-a clearly showed seasonal variations: higher SST and Chl-a were observed during the summer and spring, and lower values occurred during the winter and summer. The annual and monthly SST over 26 years increased by $0.2{\sim}1.0^{\circ}C$. The annual and monthly Chl-a concentration over 13 years decreased by $0.2{\sim}1.1mg/m^3$. To determine more detailed spatial and temporal variations, we used the combined data with monthly SST, Chl-a, and PSC. Between 1998 and 2010, the inter-annual trend of Chl-a decreased, with decreasing micro- and nano-size plankton, and increasing pico-size plankton. In regional analysis, the west region of the study area was spatially and temporally correlated with the area dominated by decreasing micro-size plankton; while the east region was less sensitive to coastal and land effects, and was dominated by increasing pico-size plankton. This phenomenon is better related to one or more forcing factors: the increased stratification of ocean driven by changes occurring in spatial variations of the SST caused limited contributions of nutrients and changed marine ecosystems in the study area.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.1
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pp.184-196
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2012
Biomass burning activities(BBA) are caused by both natural and anthropogenic origins. Due to emissions of greenhouse gases and atmospheric aerosols during the burning process, BBA has been known to be one of important sources of atmospheric pollution and the climate change. However, the monitoring of BBA and its effects on atmospheric environment are not simple. This study evaluates the trends of BBA and its impact on atmospheric environment by using earth observing satellite. The results show that the most BBA were found over ever green, green vegetation types, and irrigated land cover types in study region. The trends of BBA and aerosol optical thickness which represents relative aerosol loading in the atmosphere, show similar pattern. Aerosol increases caused by BBA highlight the effectiveness of these mechanisms and would affect the regional atmospheric environment and climate change.
Climate change has a significant impact on vegetation growth and terrestrial ecosystems. In this study, the possibility of ecological drought was investigated using satellite remote sensing data. First, the Vegetation Health Index was estimated from the Normalized Difference Vegetation Index and Land Surface Temperature provided by MODIS. Then, a joint probability model was constructed to estimate the possibility of vegetation-related drought in various precipitation/evaporation scenarios in forest areas around 60 major ASOS sites of the Meteorological Administration located throughout Korea. The results of this study show the risk pattern of drought related to forest vegetation under conditions of low atmospheric moisture supply or high atmospheric moisture demand. It also identifies the sensitivity of drought risks associated with forest vegetation under various meterological drought conditions. These findings provide insights for decision makers to assess drought risk and develop drought mitigation strategies related to forest vegetation in a warming era.
Land Surface Temperature (LST) is the radiological surface temperature which observed by satellite. It is very important factor to estimate condition of the Earth such as Global warming and Heat island. For these reasons, many countries operate their own satellite to observe the Earth condition. South Korea has many landcovers such as forest, crop land, urban. Therefore, if we want to retrieve accurate LST, we would use high-resolution satellite data. In this study, we made LSTs with 4 LST retrieval algorithms which are used widely with Landsat-8 data which has 30 m spatial resolution. We retrieved LST using equations of Price, Becker et al. Prata, Coll et al. and they showed very similar spatial distribution. We validated 4 LSTs with Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data to find the most suitable algorithm. As a result, every LST shows 2.160 ~ 3.387 K of RMSE. And LST by Prata algorithm show the lowest RMSE than others. With this validation result, we choose LST by Prata algorithm as the most suitable LST to South Korea.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.58
no.3
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pp.281-287
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2022
The distributions of common minke whales observed in the East Sea in ten surveys in May of 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2010, 2012, 2015, 2016 and 2020 were investigated using satellite sea surface temperature (SST) derived from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS). Most of the minke whales were observed in the waters off the Korean Peninsula at 36-38.5° N, which is expected as the highly productive coastal upwelling area. Yet, no minke whale was observed in 2006 when a relatively larger scale coastal upwelling occurred with SST at 11℃. In 2016 and 2020, the warm water higher than 17℃ extended widely in the area, and the minke whales were observed in the offshore waters, deeper than 1,000 m. 87.5% of minke whales observed in May appeared in the SST from 13 to 16℃, and they seemed to avoid relatively high temperatures. This suggests that optimum habitat water temperature of minke whales in May is 13-16℃. The SST in the area had risen 1.67℃ from 2003 to 2021, and it was remarkably higher than in other parts of the surrounding areas. The future temperature rising may change the route and timing of the migration of minke whales in the study area.
Time-series data of Normal Difference Vegetation Index (NDVI) obtained by the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) satellite imagery gives a waveform that reveals the characteristics of the phenology. The waveform can be decomposed into harmonics of various periods by the Fourier transformation. The resulting $n^{th}$ harmonics represent the amount of NDVI change in a period of a year divided by n. The values of each harmonics or their relative relation have been used to classify the vegetation species and to build a vegetation map. Here, we propose a method to estimate the annual amount of carbon absorbed on the forest from the $1^{st}$ harmonic NDVI value. The $1^{st}$ harmonic value represents the amount of growth of the leaves. By the allometric equation of trees, the growth of leaves can be considered to be proportional to the total amount of carbon absorption. We compared the $1^{st}$ harmonic NDVI values of the 6220 sample points with the reference data of the carbon absorption obtained by the field survey in the forest of South Korea. The $1^{st}$ harmonic values were roughly proportional to the amount of carbon absorption irrespective of the species and ages of the vegetation. The resulting proportionality constant between the carbon absorption and the $1^{st}$ harmonic value was 236 tCO2/5.29ha/year. The total amount of carbon dioxide absorption in the forest of South Korea over the last ten years has been estimated to be about 56 million ton, and this coincides with the previous reports obtained by other methods. Considering that the amount of the carbon absorption becomes a kind of currency like carbon credit, our method is very useful due to its generality.
Satellite-retrieved data on Aerosol Optical Depth (AOD) and ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m exponent (AE) using a Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) were used to analyze large-scale distributions of atmospheric aerosols in East Asia. AOD was relatively high in March ($0.44{\pm}0.25$) and low in September ($0.24{\pm}0.21$) in the East Asian region in 2009. Sandstorms originating from the deserts and dry areas in Northern China and Mongolia were transported on a massive scale during the springtime, thus contributing to the high AOD in East Asia. Although $PM_{10}$ with diameters ${\leq}10{\mu}m$ was the highest in February at Anmyon, Cheongwon and Ulleung, which is located leeward about half-way through the Korean Peninsula, AOD rose to a high in May. The growth of hygroscopic aerosols moving with increases in relative humidity prior to the Asian monsoon season contributed to a high AOD level in May. AE typically reaches its highest value ($1.30{\pm}0.37$) in August due to anthropogenic aerosols originating from industrial areas in Eastern China, while AOD stays low in summer due to the removal process caused by rainfall. The linear correlation coefficients of the MODIS AOD and ground-based mass concentrations of $PM_{10}$ at Anmyon, Cheongwon and Ulleung were 0.4-0.6. Four cases (six days) of mineral dustfall from sandstorms and six cases (twelve days) of anthropogenically polluted particles were observed in the central area of the Korean Peninsula in 2009. $PM_{10}$ mass concentrations increased at both Anmyon and Cheongwon in the cases of mineral dustfall and anthropogenically polluted particles. Cases of dustfall from sandstorms and anthropogenic polluted particles, with increasing $PM_{10}$ mass concentrations, exhibited higher AOD values in the Yellow Sea region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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