Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.9
no.5
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pp.32-40
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2006
This study's objects are to suggest effective forest community-level management measures by identifying the vulnerable forest vegetation communities types to climate change through a comparative analysis with present forest communities identified and delineated in the Actual Vegetation Map. The methods of this study are to classify the climatic life zones based on the correlative climate-vegetation relationship for each forest vegetation community, the Holdridge Bio-Climate Model was employed. This study confirms relationship between forest vegetation and environmental factors using Pearson's correlation coefficient analysis. Then, the future distribution of forest vegetation are predicted derived factors and present distribution of vegetation by utilizing the multinomial logit model. The vulnerability of forest to climate change was evaluated by identifying the forest community shifts slower than the average velocity of forest moving (VFM) for woody plants, which is assumed to be 0.25 kilometers per year. The major findings in this study are as follows : First, the result of correlative analysis shows that summer precipitation, mean temperature of the coldest month, elevation, soil organic matter contents, and soil acidity (pH) are highly influencing factors to the distribution of forest vegetation. Secondly, the result of the vulnerability assessment employing the assumed velocity of forest moving for woody plants (0.25kmjyear) shows that 54.82% of the forest turned out to be vulnerable to climate change. The sub-alpine vegetations in regions around Mount Jiri and Mount Seorak are predicted to shift the dominance toward Quercus mongolica and Pinus densiflora communities. In the identified vulnerable areas centering the southern and eastern coastal regions, about 8.27% of the Pinus densiflora communities is likely to shift to sub-tropical forest communities, and 3.38% of the Quercus mongolica communities is likely to shift toward Quercus acutissima communities. In the vulnerable areas scattered throughout the country, about 8.84% of the Quercus mongolica communities is likely to shift toward Pinus densiflora communities due to the effects of climate change. The study findings concluded that challenges associated with predicting the future climate using RCM and the assessment of the future vulnerabilities of forest vegetations to climate change are significant.
In this study, the 1D apparent shear stress model for vegetated compound open-channel flows was suggested. To consider the effect of momentum exchange between main channel and floodplain, the eddy viscosity concept was used in the present model. The interfacial eddy viscosity in the interface of main channel and floodplain was determined from the 3D Reynolds stress model. The evaluated interfacial eddy viscosity appears to be good agreement with those proposed previously. To investigate the effect of interfacial eddy viscosity, sensitive analysis was carried out. the computed backwater profiles are nearly identical with respect to the value of the interfacial eddy viscosity. However, the discharge conveyed by the floodplain changes is proportional to the interfacial eddy viscosity. Finally, the changes of the interfacial eddy viscosity due to the vegetation density and vegetation height were examined. The computed results of interfacial eddy viscosity are in proportion to the vegetation density and vegetation height, and the interfacial eddy viscosity has a range of $(2-5)\;{\times}\;10^{-4}$.
Park, Yong-Ho;Jung, Myoung-Won;Han, Il-Tak;Pack, Jeong-Ki
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2005.11a
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pp.163-168
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2005
Attenuation in vegetation is important, for both terrestrial and earth-space systems. However, the wide range of conditions and types of foliage makes it difficult to develop a generalized prediction procedure. Currently, there is also a lack of suitably prediction model and measured experimental data for vegetation loss. So in this paper, vegetation loss data for four different tree-species, including Dawn-redwood tree, Plane tree, Pine tree and Fir tree are obtained by measurement in the frequency range of 1.0 $\sim$ 6.0 GHz. The through or scattered component is calculated using a model based upon the theory of RET(Radiative Energy Transfer) and RET modeling parameters are extracted from the measured data.
In-stream vegetation is an essential element of a stream channel. Vegetation plays an important role in flood control and the natural environment in stream channels. This research investigates the relationship between in-stream vegetation and stream changes. This study investigates the distribution characteristic of vegetation in some rivers of Korea. Although there are many physical factors that cause changes to streams, this research verified that in-stream vegetation caused sediment deposition. A hydraulic model experiment was conducted. Tests were conducted in a simulated gravel bed stream (bed slope 1/200) with Phragmites japonica. The average diameter of the bed load used was 0.3 mm and 27 kg were uniformly supplied for 1 hour under same hydraulic conditions. The deposition and scouring as well as the change of flow differed according to the density and arrangement of the Phragmites japonica. In-stream vegetation and stream channel change are closely related because deposition and scouring affects the distribution of vegetation.
The specification of surface vegetation is essential for simulating actual evapotranspiration of water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the specification of surface vegetation easier. The spatial resolution of hydrologic models rarely matches the spatial scales of the vegetation data needed, and remotely collected vegetation data often are upscaled up to conform to the hydrologic model scale. In this study, the effects of the grid scale of of surface vegetation on the results of actual evapotranspiration were examined. The results show that the coarser resolution causes larger error in relative terms and that a more realistic description of area-averaged vegetation nature and characteristics needs to be considered when calculating actual evapotranspiration.
In this study, we simulated a carbon flux model, so called Vegetation Integrated Simulator for Trace gases (VISIT) using Spatio-temporal Environmental Information, to estimate carbon budgets of vegetation ecosystem in South Korea. As results of the simulation, the model estimated that the annual-average gross primary production (GPP), net primary production (NPP) for 10 years were $91.89Tg\;C\;year^{-1}$, and $40.16Tg\;C\;year^{-1}$, respectively. The model also estimated the vegetation ecosystems in South Korea as a net carbon sink, with a value of $3.51Tg\;C\;year^{-1}$ during the simulation period. Comparing with the anthropogenic emission of South Korea, vegetation ecosystems offsets 3.3% of human emissions as a net carbon sink in 2007. To estimate the carbon budget more accurately, it is important to prepare reliable input datasets. And also, model parameters should be calibrated through comparing with various independent method. The result of this study, however, would be helpful for devising ecosystem management strategies that may help to mitigate global climate change.
The Weather Research and Forecasting (WRF) model and Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (VPRM) were coupled to simulate atmospheric $CO_2$ concentrations. The performance of the WRF-VPRM to simulate regional scale $CO_2$ concentration was estimated over coastal basin areas. Either Hestia 2011(HST) or Vulcan 2002(VUL) anthropogenic $CO_2$ emission data were used in two numerical experiments for the study regions. Simulated meteorological variables were validated with ground and background $CO_2$ measurement data, and the results show that the model captured temporal variations of $CO_2$ concentration on a daily basis. $CO_2$ directional analysis revealed that the dominant $CO_2$ emission sources are located S and SW. The simulated Net Ecosystem Exchange (NEE) agreed relatively well with measured $CO_2$ fluxes at each vegetation class site, showing approximately 40% at max improvement at shrub areas.
As impervious area increases due to urbanization, rainfall on the impervious area does not infiltrate into the ground, and stormwater drains quickly. Low impact development (LID) practices have been suggested as alternatives to infiltrate and store water in soil layers. The practices in South Korea is applied to urban development projects, urban renewal projects, urban regeneration projects, etc., it is required to perform literature research, watershed survey, soil quality, etc. for the LID practices implementation. Prior to the LID implementation at fields, there is a need to simulate its' effect on watershed hydrology, and Storm Water Management Model (SWMM) provides an opportunity to simulate LID practices. The LIDs applied in South Korea are infiltration-based practices, vegetation-based practices, rainwater-harvesting practices, etc. Vegetation-based practices includes bio-retention cell and rain garden, bio-retention cells are mostly employed in the model, adjusting the model parameters to simulate various practices. The bio-retention cell requires inputs regarding surface layer, soil layer, and drain layer, but the inputs for the drain layer are applied without sufficient examination, while the model parameters or inputs are somewhat influential to the practice effects. Thus, the approach to simulate vegetation-based LID practices in SWMM uses was explored and suggested for better LID simulation in South Korea.
In this study, the numerical simulation regarding the process and characteristics of topography change due to the vegetation recruitment and growth was carried out by adding the vegetation growth model to two-dimensional flow and sediment transport models. The vegetation introduction and recruitment on the condition for developing an alternate bar reduced the bar migration. The vegetated area and channel width changes were more significantly influenced by changes in upstream discharge rather than the duration of low flow. When the upstream discharge decreased, the vegetation area increased and the channel width decreased. The vegetation introduction and recruitment on the condition for developing a braided channel significantly influenced the characteristics of topography changes. In the braided channel, vegetation reduced the braided index, and when the upstream discharge decreased significantly, the channel topography was changed from the braided channel to the single channel. The vegetation area decreased as the upstream discharge increased. The channel width decreased significantly after the vegetation was introduced and it also decreased as the upstream discharge decreased. It was confirmed through the numerical simulation that a decrease in flood discharge accelerated the vegetation introduction and recruitment in the channel and this allowed to confirm its influence on the characteristics of topography changes qualitatively.
For consistent vegetation monitoring, it is necessary to generate time-series vegetation index datasets at fine temporal and spatial scales by fusing the complementary characteristics between temporal and spatial scales of multiple satellite data. In this study, we quantitatively and qualitatively analyzed the prediction accuracy of time-series change information extracted from spatio-temporal fusion models of multiple satellite data for vegetation monitoring. As for the spatio-temporal fusion models, we applied two models that have been widely employed to vegetation monitoring, including a Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) and an Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM). To quantitatively evaluate the prediction accuracy, we first generated simulated data sets from MODIS data with fine temporal scales and then used them as inputs for the spatio-temporal fusion models. We observed from the comparative experiment that ESTARFM showed better prediction performance than STARFM, but the prediction performance for the two models became degraded as the difference between the prediction date and the simultaneous acquisition date of the input data increased. This result indicates that multiple data acquired close to the prediction date should be used to improve the prediction accuracy. When considering the limited availability of optical images, it is necessary to develop an advanced spatio-temporal model that can reflect the suggestions of this study for vegetation monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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