For effective management of sediment-related diffuse pollution, it is of utmost importance to estimate spatial variation of sediment transport processes within a catchment. A mathematical model can play a critical role in estimating sediment transport processes at the catchment scale provided that the model structure is appropriate for representing major sediment transport processes of the catchment of interest. This paper introduces a distributed catchment model River Basin Water Quality Simulator (RBWQS) and presents some results of its application to a small rural catchment in Korea. The model has been calibrated and validated for a wet period using hourly hydrographs and sediment concentrations observed at the catchment outlet. Based on the model simulation results, the spatial variation of sediment transport processes across the catchment and the effects of paddy fields and small reservoirs on hydrology and sediment transport have been analyzed at the catchment scale.
Power spectral analysis for $PM_{10}$ observed at 10 cities in the Korean Peninsula from 2004 to 2010 was carried out to examine the spatial and temporal features of $PM_{10}$ evolution cycle. The power spectrum analysis proposed 9 typical cycles (0.5 day, 1day, 5.4day, 8~10day, 19~21day, 26day, 56day, 180day and 365day) for $PM_{10}$ evolution and the cycles are strongly associated with dilution and transportation due to the meterological influence. The spectrum intensity of 5.4day and 26day $PM_{10}$ evolution cycles mainly depend on the advection cycles of synoptic pressures system and long-term variation of climatological forcing, respectively. The intensity of $PM_{10}$ evolution with longer temporal cycles than one day tends to be stronger in La ni$\tilde{n}$a period in comparison with that in El ni$\tilde{n}$o period. Mean of typical intensity of $PM_{10}$ evolution in La ni$\tilde{n}$a period estimated to be 30% larger than El ni$\tilde{n}$o period. Thus the global scale meteorological phenomena such as El ni$\tilde{n}$o and La ni$\tilde{n}$a also can influence the variation of wind system in the Korean Peninsula and $PM_{10}$ evolution. but global scale forcing tends to influence different manner for $PM_{10}$ evolution in accordance with its temporal cycles.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.21
no.E3
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pp.95-105
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2005
The concentrations of sulfur dioxide ($SO_{2}$) were measured from seven major cities and nine provinces in Korea for the period covering 1998 to 2003. Its concentration data were analyzed to explore the possible influences of spatial and temporal factors on the $SO_{2}$ distribution characteristics. Examination of spatial trends of $SO_{2}$ distribution and behavior indicated several interesting features. Although its annual trends appeared to be affected by the changes in the surrounding environmental conditions (e.g., regulation on the use of S-containing fuels), the seasonal trends indicated a cyclic and systematic pattern that may be characterized as: a gradual decrease in concentrations across winter, spring, fall, and summer. The results showed the generally enhanced mean concentrations of $SO_{2}$ from Ulsan, Busan, and Daegu with 12.8, 10.1, and 8.80 ppb, respectively. On the other hand, notably reduced $SO_{2}$ concentrations were seen from Gwangju and Jeju sites with its mean values of 5.43 and 3.88 ppb, respectively. The overall results of our study indicate that a decrease in $SO_{2}$ concentration levels continued through time, while its spatial distribution appears to be affected most sensitively by such factor as city scale and industrial activities.
In this paper, we describe an effective method to enhance the color night images with spatio-temporal multi-scale retinex focused to the Intelligent Transportation System (ITS) applications such as in the single CCD based Electronic Toll Collection System (ETCS). The basic spatial retinex is known to provide color constancy while effectively removing local shades. However, it is relatively ineffective in night vision enhancement. Our proposed method, STMSR, exploits the iterative time averaging of image sequences to suppress the noise in consideration of the moving vehicles in image frame. In the STMSR method, the spatial term makes the dark images distinguishable and preserves the color information day and night while the temporal term reduces the noise effect for sharper and clearer reconstruction of the contents in each image frame. We show through representative simulations that incorporating both terms in the modeling produces the output sequential images visually more pleasing than the original dim images.
This presentation introduces Korea's SNIPE (Small scale magNespheric and Ionospheric Plasma Experiment) mission, formation flying CubeSat constellation. Observing particles and waves on a single satellite suffers from inherent space-time ambiguity. To observe spatial and temporal variations of the micro-scale plasma structures on the topside ionosphere, four 6U CubeSats (~ 10 kg) will be launched into a polar orbit of the altitude of ~500 km in 2021. The distances of each satellite will be controlled from 10 km to more than 100 km by formation flying algorithm. The SNIPE mission is equipped with identical scientific instruments, solid-state telescope, magnetometer, and Langmuir probe. All the payloads have a high temporal resolution (sampling rates of about 10 Hz). Iridium modules provide an opportunity to upload changes in operational modes when geomagnetic storms occur. SNIPE's observations of the dimensions, occurrence rates, amplitudes, and spatiotemporal evolution of polar cap patches, field-aligned currents (FAC), radiation belt microbursts, and equatorial and mid-latitude plasma blobs and bubbles will determine their significance to the solar wind-magnetosphere-ionosphere interaction and quantify their impact on space weather.
The currently operating NASA/GFZ Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission is designed to measure small mass changes over a large spatial scale, including the mapping of continental water storage changes and other geophysical signals in the form of monthly temporal gravity field. The European Space Agency's Gravity field and steady state Ocean Circulation Explorer (GOCE) space gravity gradiometer (SGG) mission is anticipated to determine the mean Earth gravity field with an unprecedented geoid accuracy of several cm (rms) with wavelength of 130km or longer. In this paper, we present a summary of present GRACE studies for the recovery of hydrological signals in the Amazon basin using alternative processing and filtering techniques, and local inversion to enhance the temporal and spatial resolutions by two-folds or better. Simulation studies for the potential GRACE detection of slow deformations due to Nazca-South America plate convergence and glacial isostatic adjustment (GIA) signals show that these signals are at present difficult to detect without long-term data averaging and further improvement of GRACE measurement accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3598-3614
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2020
With the increase of motor vehicles and tourism demand, some traffic problems gradually appear, such as traffic congestion, safety accidents and insufficient allocation of traffic resources. Facing these challenges, a model of Spatio-Temporal Dilated Convolutional Network (STDGCN) is proposed for assistance of extracting highly nonlinear and complex characteristics to accurately predict the future traffic flow. In particular, we model the traffic as undirected graphs, on which graph convolutions are built to extract spatial feature informations. Furthermore, a dilated convolution is deployed into graph convolution for capturing multi-scale contextual messages. The proposed STDGCN integrates the dilated convolution into the graph convolution, which realizes the extraction of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data, as well as features of road occupancy. To observe the performance of the proposed model, we compare with it with four rivals. We also employ four indicators for evaluation. The experimental results show STDGCN's effectiveness. The prediction accuracy is improved by 17% in comparison with the traditional prediction methods on various real-world traffic datasets.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
Daily time series of longshore sea surface temperature (SST) data at 3 stations, sea surface SST data at 58 stations in the eastern coast of the Korean Peninsular from 2001 to 2005 were used in order to study the temporal and spatial variations of the upwelling coastal cold water occurred in summer season. When the cold water occurred, SST has been decreased more than $-5^{\circ}C$ in a day. The cold water occurred frequently in the eastern coastal areas of Korea such as Ulgi, Kampo, Jukbyun. Daily variations of cold water temperature were quantified using remote control buoy system at Kijang in the southeastern coastal water from July to August in 2004. Hourly variations of SST occurred around $\pm3^{\circ}C$ when cold water disappeared at Kijang. There were close relationship between the strength of East Korean Warm Current, North Korean Cold Water and the scale of spatio-temporal cold water variations in summer season.
In this study, the future expected discharges are analyzed for Daecheong and Yongdam Dam Watershed in Geum River watershed using A1B scenario based RCM with 27 km spatial resolutions from Korea Meteorological Agency and SWAT model. The direct use of GCM and RCM data for water resources impact assessment is practically hard because the spatial and temporal scales are different. In this study, the problems of spatial and temporal scales were settled by the spatial and temporal downscaling from watershed scale to weather station scale and from monthly to daily of RCM grid data. To generate the detailed hydrologic scenarios of the watershed scale, the multi-site non-stationary downscaling method was used to examine the fluctuations of rainfall events according to the future climate change with considerations of non-stationary. The similarity between simulation and observation results of inflows and discharges at the Yongdam Dam and Daecheong Dam was respectively 90.1% and 84.3% which shows a good agreement with observed data using SWAT model from 2001 to 2006. The analysis period of climate change was selected for 80 years from 2011 to 2090 and the discharges are increased 6% in periods of 2011~2030. The seasonal patterns of discharges will be different from the present precipitation patterns because the simulated discharge of summer was decreased and the discharge of fall was increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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