The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.
Surface ozone concentrations are highly sensitive to meteorological variability. Therefore, in order to reveal the long-term changes in ozone due to the changes in precursor emissions, we need to remove the effects of meteorological fluctuations on the annual distribution of surface ozone. In this paper, the meteorologically adjusted trends of daily maximum surface ozone concentrations in two major Korean cities (Seoul and Busan) are investigated based on ozone data from 11 (Seoul) and 6 (Busan) sites over the period 1992 ∼ 2000. The original time series consisting of the logarithm of daily maximum ozone concentrations are splitted into long-term, seasonal and short-term component using Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter. Meteorological effects are removed from filtered ozone series using multiple linear regression based on meteorologcial variables. The long-term evolution of ozone forming capability due to changes in precursor emission can be obtained applying the KZ filter to the residuals of the regression. The results indicated that meteorologically adjusted long-term daily maximum ozone concentrations had a significant upward trend (Seoul: + 3.02% yr$^{-1}$ , Busan: + 3.45% yr$^{-1}$ ). These changes of meteorologically adjusted ozone concentrations represent the effects of changing background ozone concentrations as well as the more localized changes in emissions.
We used long time series of hydrographic and biological variables to examine the ecosystem consequences of a rare, anomalous event in the south sea of Korea. The highest zooplankton biomass in 36 years of sampling occurred in April 1997. Zooplankton biomass exceeded 2 times than the long-term mean at 35% of the stations. Copepod abundance was low in April and June and also failed to show a seasonal peak in 1997. Mackerel (Scomber japonicus) catches were very low in spring 1997 and 1999, in spite of a positive correlation between zooplankton biomass and mackerel catches at lags of 0, 12 and 24 months. It was discussed that a high zooplankton biomass with low copepod abundance in April 1997 resulted from unusual high temperature and salps abundance. Water temperatures were ca. $2^{\circ}C$ higher than the long-term mean at the surface. Salps and doliolids (thaliaceans), especially the warm-water species Doliolum nationalis, dominated the zooplankton. An unusual incursion of the Tsushima Warm Current may have transported the thaliaceans into the area and/or produced favorable conditions for a bloom. This study suggested that taxonomic composition of zooplankton was important to decide mackerel catches.
Supply chains for agricultural commodities with their various constraints such as production lead time, seasonal production, and methods of storage are limited in the extent to which techniques like Just-in-Time (JIT) inventory management can be applied. It is beyond the ability of producers to control harvest time and many agricultural products are perishable so that they can incur exceptional losses in storage if they are not handled correctly. This is a source of additional costs and inefficiency in supply chain management. The purpose of this study is to reduce or eliminate such sources of loss and inefficiency and to identify success factors for the JIT inventory management system where it can be applied for agricultural products. Where JIT techniques can be applied in supply chain management for agricultural products, costs such as transportation, inventory, and storage losses can be reduced with concurrent increases in efficiency. In the paper, some of the problems associated with applying JIT inventory control methods in supply chain management for agricultural commodities will be reported through a series of case studies.
Supply chains for agricultural commodities with their various constraints such as production lead time, seasonal production, and methods of storage are limited in the extent to which techniques like Just-in-Time (JIT) inventory management can be applied. It is beyond the ability of producers to control harvest time and many agricultural products are perishable so that they can incur exceptional losses in storage if they are not handled correctly. This is a source of additional costs and inefficiency in supply chain management. The purpose of this study is to reduce or eliminate such sources of loss and inefficiency and to identify success factors for the JIT inventory management system where it can be applied for agricultural products. Where ]IT techniques can be applied in supply chain management for agricultural products, costs such as transportation, inventory, and storage losses can be reduced with concurrent increases in efficiency. In the paper, some of the problems associated with applying ]IT inventory control methods in supply chain management for agricultural commodities will be reported through a series of case studies.
연안 도시인 목포는 시 면적의 약 70%가 바다를 매립하여 이루어진 도시로(Kim et al., 2005) 매립에 의한 지반침하 현상이 지속적으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 ALOS PALSAR L-band 위성에서 얻어진 영상을 이용하여 2006년부터 2010년까지 목포시 일원에서 발생한 지반침하를 관측하였고, 2010년부터 2012년까지 획득된 GPS 현장 자료의 시계열 분석을 통해 지반침하의 양상을 비교, 분석하였다. GPS 자료처리 결과 일정한 주기를 가지고 지표의 상승과 하강이 반복되는 양상이 나타났다. 따라서 이를 제외한 정확한 지반침하량만을 계산하기 위해서 시계열 분석을 수행하였다. 분석결과 GPS 자료로부터 계산된 지반침하 속도는 3.89cm/yr이고, 같은 지점에서 SAR 영상으로부터 관측된 지반침하 속도는 2.65cm/yr로 관측되었다. SAR와 GPS 자료처리 결과가 매우 유사하게 나타났으며 이를 바탕으로 두 자료를 통합하여 새로운 지반침하 모델링이 가능함을 시사한다. 또한 지반침하가 관측된 곳은 간척지에 해당하며, 2012년까지 지반침하가 지속적으로 발생했음을 확인하였다.
To determine the effect of air pollution reduction policies, the long-term trend of air pollutants should be analyzed. Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter is a low-pass filter, produced through repeated iterations of a moving average to separate each variable into its temporal components. The moving average for a KZ(m, p) filter is calculated by a filter with window length m and p iterations. The output of the first pass subsequently becomes the input for the next pass. Adjusting the window length and the number of iterations makes it possible to control the filtering of different scales of motion. To break down the daily mean $PM_{10}$ into individual time components, we assume that the original time series comprises of a long-term trend, seasonal variation, and a short-term component. The short-term component is attributable to weather and short-term fluctuations in precursor emissions, while the seasonal component is a result of changes in the solar angle. The long-term trend results from changes in overall emissions, pollutant transport, climate, policy and/or economics. The long-term trend of the daily mean $PM_{10}$ decreased sharply from $59.6ug/m^3$ in 2002 to $44.6ug/m^3$ in 2015. This suggests that there was a long-term downward trend since 2005. The difference between the unadjusted and meteorologically adjusted long-term $PM_{10}$ is small. Therefore, we can conclude that $PM_{10}$ is unaffected by the meteorological variables (total insolation, daily mean temperature, daily mean relative humidity, daily mean wind speed, and daily mean local atmospheric pressure) in Busan.
최근 반복되고 있는 녹조는 수질관리에 가장 큰 과제로서 대두되고 있다. 현재 환경부에서는 7일 단위의 선행수질예측을 통한 수질예보를 수행하고 있으나, 선제적인 조치를 위해서 좀 더 장기간의 수질예측이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 수질예보의 보완자료로서 대청호의 Chl-a 농도를 3개월 선행예측하기 위한 방법론을 제안하고 그 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위하여 대청호의 수질자동측정망 자료와 ECMWF의 수문기상예측자료를 수집하였으며 각 시계열 자료의 특성을 분석하였다. 대청호의 Chl-a 농도와의 상관 및 웨이블릿 분석을 바탕으로 수문기상입력인자를 결정하고 지연시간을 가지는 NARX모형을 이용하여 대청호의 Chl-a에 대한 3개월 선행예측 모형을 구축하였으며, 결과에 대한 비교분석을 통하여 모형의 적용성을 제시하였다.
In the coastal areas of Jeju Island, composed of volcanic rocks, saltwater intrusion occurs due to excessive pumping and geological characteristics. Groundwater level and electrical conductivity (EC) in multi-depth monitoring wells in coastal areas were characterized from 2005 to 2019. During the period of the lowest monthly precipitation, from November 2017 until February 2018, groundwater level decreased by 0.32-0.91 m. During the period of the highest monthly precipitation, from September 2019 until October 2019, groundwater level increased by 0.46-2.95 m. Groundwater level fluctuation between the dry and wet seasons ranged from 0.79 to 3.73 m (average 1.82 m) in the eastern area, from 0.47 to 6.57 m (average 2.55 m) in the western area, from 0.77 to 8.59 m (average 3.53 m) in the southern area, and from 1.06 to 12.36 m (average 5.92 m) in the northern area. In 2013, when the area experienced decreased annual precipitation, at some monitoring wells in the western area, the groundwater level decreased due to excessive groundwater pumping and saltwater intrusion. Based on EC values of 10,000 ㎲/cm or more, saltwater intrusion from the coastline was 10.2 km in the eastern area, 4.1 km in the western area, 5.8 km in the southern area, and 5.7 km in the northern area. Autocorrelation analysis of groundwater level revealed that the arithmetic mean of delay time was 0.43 months in the eastern area, 0.87 months in the northern area, 10.93 months in the southern area, and 17.02 months in the western area. Although a few monitoring wells were strongly influenced by nearby pumping wells, the cross-correlation function of the groundwater level was the highest with precipitation in most wells. The seasonal autoregressive integrated moving average model indicated that the groundwater level will decrease in most wells in the western area and decrease or increase in different wells in the eastern area.
For an efficient railroad operations the demand forecasting is required. Time series models can quickly forecast the future demand with fewer data. As well as the accuracy of forecasting is excellent compared to other methods. In this study is proposed the intervention ARIMA model for forecasting methods of KTX passenger demand. The intervention ARIMA model may reflect the intervention such as the Kyongbu high-speed rail project second phase. The simple seasonal ARIMA model is predicted to overestimate the KTX passenger demand. However, intervention ARIMA model is predicted the reasonable results. The KTX passenger demands were predicted to be a week units separated by the weekday and weekend.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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