To determine the peripheral mechanisms involved in thermal sweating during the hot summers in July before acclimatization and after acclimatization in September, we evaluated the sweating response of healthy subjects (n=10) to acetylcholine (ACh), a primary neurotransmitter involved in peripheral sudomotor sensitivity. The quantitative sudomotor axon reflex test (QSART) measures sympathetic C fiber function after iontophoresed ACh evokes a measurable reliable sweat response. The QSART, at 2 mA for 5 min with 10% ACh, was applied to determine the directly activated (DIR) and axon reflex-mediated (AXR) sweating responses during ACh iontophoresis. The AXR sweat onset-time by the axon reflex was $1.50{\pm}0.32$ min and $1.84{\pm}0.46$ min before acclimatization in July and after acclimatization in September, respectively (p<0.01). The sweat volume of the AXR(l) [during 5 min 10% iontophoresis] by the axon reflex was $1.45{\pm}0.53\;mg/cm^2$ and $0.98{\pm}0.24\;mg/cm^2$ before acclimatization in July and after acclimatization in September, respectively (p<0.001). The sweat volume of the AXR(2) [during 5 min post-iontophoresis] by the axon reflex was $2.06{\pm}0.24\;mg/cm^2$ and $1.39{\pm}0.32\;mg/cm^2$ before and after acclimatization in July and September, respectively (p<0.001). The sweat volume of the DIR was $5.88{\pm}1.33\;mg/cm^2$ and $4.98{\pm}0.94\;mg/cm^2$ before and after acclimatization in July and September, respectively (p<0.01). These findings suggest that lower peripheral sudomotor responses of the ACh receptors are indicative of a blunted sympathetic nerve response to ACh during exposure to hot summer weather conditions.
Kim, Do-Hyoung;Lee, Seung-Wook;Jeong, Hyeong-Se;Park, Sung-Hwa;Kim, Yeon-Hee
Atmosphere
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v.32
no.3
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pp.179-189
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2022
The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.
Habitat observation, cultural experience of old and present plantation, weather factors in relation to crop stand and water physiology of root and leaf were reviewed. According to habitat observation ginseng plants love water but plate wit talus well grow at drained place with high moisture content in air and soil while ginseng plants were not found in dry or wet place. According to cultivation experience ginseng plants require abundant water in nursery and main field but most old planters believe that ginseng plaints are draught-loving thus require little water. The experience that rain especially in summer i.e unfavorable might be due to mechanical damage of leaves arid leaf disease infection, or severe leaf fall which is caused by high air temperature and coinsided with rain. According to crop stand observation in relation to weather factors abunsant water increased each root weight but decreased total yield indicating tile increase of missing root rate. Rain in summer was unfavorable too. Though rain in June was favorable for high yield general experience that cloudy day and rain were unfavorable might be due to low light intensity under shade. Present leading planters also do loot consider the importance of water in main field. Water content is higher in top than in root and highest in central portion of root and in stem of top. For seedling the heavier the weight of root is tile higher the water content while it reveries from two years old. Water potential of intact root appeared to be -2.89 bar suggesting high sensitivity to water environment. Under water stress water content severly decreased only in leaf. Water content of leaf appeared to be 78% for optimum, below 72% for functional damage and 68% for perm anent wilting. Transpiration or curs Principally through stomata in lower side of leaf thus contribution of upper side transpiration decreased with the increase of intensity. Transpiration is greater in the leaves grown under high light intensity. Thus water content is lower with high light inte nsity under field condition indicating that light is probable cause of water stress in field. Transpiration reached maximum at 10K1ut The decrease of transpiration at higher temperature seems to be due to the decrease of stomata aperture caused by water stress. Severe decrease of photosynthesis under water stress seems to be principally due to functional damage which is not caused by high temperature and Partly due to poor CO2 supply. Water potential of leaf appeared to be -16.8 bar suggesting weakness in draught tolerance. Ginseng leaves absorb water under high humidity. Water free space of leaf disc is %mailer than that of soybean leaf and water uptake appears to be more than two steps.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.15
no.1
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pp.17-25
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2013
In this paper we interpreted the changes in wind field over complex mountainous terrains. The results of our study can be applied for predicting the direction of fire spread and for establishing strategies for fire prevention. The study area is bounded by $12{\times}12$ km domains of the Samcheok's long-term ecological research (LTER) site located in the east coast, in which a large-fire had occurred from 7 to 13 April 2000. Because of the area's complex topography, we compared the result of the Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model with those observed by four automated weather stations. The WRF simulation overestimated the wind speed by 5 to 8 m/s (~200%) in comparison with those from four automated weather stations. The wind directions observed by the AWSs were from various directions whereas those from WRF model were mostly west wind at all stations. Overall, the simulations by the WRF mesoscale models were not appropriate for the estimation of microscale wind fields over complex mountainous areas. To overcome such inadequacy of reproducing the wind fields, we employed the ENVI-met model over Samcheok's LTER site. In order to test the model's sensitivity with the terrain effects, experimental simulations were conducted with various initial conditions. The simulation results of the ENVI-met model showed a reasonable agreement in wind speeds (about 70% accuracy) with those of the four AWSs. Also, that the variations in wind directions agreed reasonably well with changes in terrain effect. We concluded that the ENVI-met model is more appropriate in representing the microscale wind field over complex mountain terrains, which is required to predict fire spread and to establish strategies for forest fire prevention.
Radiosonde is an observation equipment that measures pressure (geopotential height), temperature, relative humidity and wind by being launched up from the ground. Radiosonde data which serves as an important element of weather forecast and research often causes a bias in a model output due to accuracy and sensitivity between the different manufacturers. Although Korean Meteorological Administration (KMA) and several institutes have conducted routine and intensive radiosonde observations, very few studies have been done before on the characteristics of radiosonde performance. Analyzing radiosonde observation data without proper understanding of the unique nature of those sensors may lead to a significant bias in the analysis of results. To evaluate performance and reliability of radiosonde, we analyzed the differences between two sensors made by the different manufacturers, which have been used in the campaign of Experiment on Snow Storm At Yeongdong (ESSAY). We improved a couple of methods to launch the balloon being attached with the sensors. Further we examined cloud-layer impacts on temperature and humidity differences for the analysis of both sensors' performance among various weather conditions, and also compared daytime and nighttime profiles to understand temporal dependence of meteorological sensors. The overall results showed that there are small but consistent biases in both temperature and humidity between different manufactured sensors, which could eventually secure reliable precisions of both sensors, irrespective of accuracy. This study would contribute to an improved sounding of atmospheric vertical states through development and improvement of the meteorological sensors.
We examine the effects of the sea surface temperature (SST) distribution on heavy snowfall over the Yellow Sea using high-resolution SST products and WRF (Weather Research and Forecasting) model simulations in 30 December 2010. First, we evaluate the model by comparing the simulated and observed fresh snowfall over the Korean peninsula (Ho-Nam province). The comparison shows that the model reproduces the distributions and magnitudes of the observed snowfall. We then conduct sensitivity model simulations where SST perturbations by ${\pm}1.1^{\circ}C$ relative to baseline SST values (averaged SST for $5{\sim}15^{\circ}C$) are uniformly specified over the region of interest. Results show that ${\pm}1.1^{\circ}C$ SST perturbation simulations result in changes of air temperature by $+0.37/-0.38^{\circ}C$, and by ${\pm}0.31^{\circ}C$ hPa for sea level pressure, respectively, relative to the baseline simulation. Atmospheric responses to SST perturbations are found to be relatively linear. The changes in SST appear to perturb precipitation variability accounting for 10% of snow and graupel, and 18% of snowfall over the Yellow Sea and Ho- Nam province, respectively. We find that anomalies of air temperature, pressure, and hydrometeors due to SST perturbation propagate to the upper part of cloud top up to 500 hPa and show symmetric responses with respect to SST changes.
Orographic effect is one of the important factors to induce Local circulations and to make atmospheric turbulence, so it is necessary to use the exact topographic data for prediction of local circulations. In order to clarify the sensitivity of the spatial resolution of topography data, numerical simulations using several topography data with different spatial resolution are carried out under stable and unstable synoptic conditions. The results are as follows: 1) Influence of topographic data resolution on local circulation tends to be stronger at simulation with fine grid than that with coarse grid. 2) The hight of mountains in numerical model become mote reasonable with high resolution topographic data, so the orographic effect is also emphasized and clarified when the topographic data resolution is higher. 2) The higher the topographic resolution is, the stronger the mountain effect is. When used topographic data resolution become fine, topography in numerical model becomes closer to real topography. 3) The topographic effect tends to be stronger when atmospheric stability is strong stable. 4) Although spatial resolution of topographic data is not fundamental factor for dramatic improvement of weather prediction accuracy, some influence on small scale circulation can be recognized, especially in fluid dynamic simulation.
In this study, we examined the new ensemble training approach to reduce the systematic error and improve prediction skill of wind by using the Short-range Ensemble prediction system (SENSE), which is the mesoscale multi-model ensemble prediction system. The SENSE has 16 ensemble members based on the MM5, WRF ARW, and WRF NMM. We evaluated the skill of surface wind prediction compared with AWS (Automatic Weather Station) observation during the summer season (June - August, 2006). At first stage, the correction of initial state for each member was performed with respect to the observed values, and the corrected members get the training stage to find out an adaptive weight function, which is formulated by Root Mean Square Vector Error (RMSVE). It was found that the optimal training period was 1-day through the experiments of sensitivity to the training interval. We obtained the weighted ensemble average which reveals smaller errors of the spatial and temporal pattern of wind speed than those of the simple ensemble average.
Combined sewer system (CSS) has been built in the most urban areas across the nation. During dry weather conditions, CSS works fine. But during heavy rain storms, combined sewage frequently overflows into the stream. This study simulated the hydrologic cycle and pollutant loads (BOD, SS, TN and TP) in the Mokgamcheon watershed considering combined sewer overflows (CSOs). PC storm water management model (PCSWMM) was used for continuous simulation and CSOs are considered using the flow divider. Sensitivity analysis, calibration and verification for water quantity and quality are carried out. To verify CSOs, field measurements of CSOs are compared with simulated results. As a result, 41.3% of precipitation flows into the stream directly and 1.1% of water supply flows into stream as CSOs. 6.5% of BOD total loads, 12.0% of SS, 13.6% of TP, and 29.2% of TN are from CSOs. This result will be effective to the integrated watershed management for sustainability.
Kim, Tae-Sung;Kim, Jeong-Haw;Kim, Jung-Bun;Jang, Suk-Woo
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.114-114
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2017
The aim of this research is to improve Korean lettuce varieties in terms of Fusarium wilt, bolting under hot weather and nutritional function applying genomics approaches. To find related gene/molecular markers, we selected 96 lettuce varieties which are popular in domestic fresh vegetable markets. To construct frame works of the genomic approaches, we exploited GBS(Genotyping by Sequencing) and found total 61,407 SNPs from lettuce whole genomes (MAF>0.02). We observed that Three SNPs array per 100kb of lettuce genome. Average LD decay is expected to expand up to 3.9M(million)bp. Thus, we concluded that about 104 SNPs exist within a LD, which is sufficient to use GWAS(Genome-wide Association Study) to explore the useful gene/molecular markers. In addition, we optimized mass screening method to evaluate disease resistance levels against Fusarium wilt and are testing the bolting sensitivity during summer growing season for those lettuce allele mining set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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