This study aimed to assess the causality of different climate variables on the production of whole crop maize (Zea mays L.; WCM) in the central inland region of the Korea. Furthermore, the effect of these climate variables was also determined by looking at direct and indirect pathways during the stages before and after silking. The WCM metadata (n = 640) were collected from the Rural Development Administration's reports of new variety adaptability from 1985-2011 (27 years). The climate data was collected based on year and location from the Korean Meteorology Administration's weather information system. Causality, in this study, was defined by various cause-and-effect relationships between climatic factors, such as temperature, rainfall amount, sunshine duration, wind speed and relative humidity in the seeding to silking stage and the silking to harvesting stage. All climate variables except wind speed were different before and after the silking stage, which indicates the silking occurred during the period when the Korean season changed from spring to summer. Therefore, the structure of causality was constructed by taking account of the climate variables that were divided by the silking stage. In particular, the indirect effect of rainfall through the appropriate temperature range was different before and after the silking stage. The damage caused by heat-humidity was having effect before the silking stage while the damage caused by night-heat was not affecting WCM production. There was a large variation in soil surface temperature and rainfall before and after the silking stage. Over 350 mm of rainfall affected dry matter yield (DMY) when soil surface temperatures were less than 22℃ before the silking stage. Over 900 mm of rainfall also affected DMY when soil surface temperatures were over 27℃ after the silking stage. For the longitudinal effects of soil surface temperature and rainfall amount, less than 22℃ soil surface temperature and over 300 mm of rainfall before the silking stage affected yield through over 26℃ soil surface temperature and less than 900 mm rainfall after the silking stage, respectively.
NASA와 독일 DLR의 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)는 편대비행을 하는 두 개의 저궤도 위성을 이용하여 지구중력장을 측정하는 연구이다. 주요 관측 장비는 위성 사이의 거리를 측정하기 위한 초단파 거리측정기와 비중력 가속도를 측정하기 위한 정전기 방식의 3축 가속도계이다. 기본설계 및 허용오차 분석 등에 활용하기 위하여 정밀한 관측기 시뮬레이션 모델을 개발하였는데, 본 논문에서는 이러한 모델링 기법과 이를 적용한 궤도 및 중력장 추정기법에 관해 살펴보았다.
Background: This study examines whether employee perceptions of supervisor behavioral integrity for safety moderates the relationship between top-management safety climate and safety performance (i.e., safety compliance and safety participation) and the mediated relationships through safety motivation. Methods: Data collected from 389 blue-collar employees were analyzed using latent moderated structural equation modeling. Results: The results indicate that the relationship between top-management safety climate and safety behavior, and the mediating role of safety motivation were replicated. Moreover, the results show that the mediated relationships between top-management safety climate and safety behaviors through safety motivation were stronger for employees who report high supervisor behavioral integrity for safety. Conclusion: The study findings suggest the role of supervisor behavioral integrity for safety in clarifying how the employee perceptions of top-management safety climate transfer to the employee safety behaviors through the motivational pathway.
Some basic summer precipitation features over East Asia during the $20^{th}-21^{st}$ century as simulated / projected by the 22 coupled climate models under the IPCC AR4 program are investigated. Keeping in view that these are climate runs without prescribed SSTs, models perform well in simulating the regional annual cycle, spatial patterns (not shown) and the inter-annual variability. The projections under the 1% increase in $CO_2$ compounded until reaching double and held constant thereafter reveal that (a) Precipitation is likely to increase in all the months in particular during the summer monsoon (JJA) months. (b) The mean summer monsoon rainfall can increase from 4.2 to 13.5% and its variability is also likely to increase in the warming world due to increase in $CO_2$ (c) Extreme excess and deficient seasonal monsoons are likely to become more intense (not shown here) (d) Once the increase in $CO_2$ is cut-off, the system will reach a state of equilibrium, and then the rate of increase in precipitation is also expected to remain constant.
Tae Ho Woo;Kyung Bae Jang;Chang Hyun Baek;Jong Du Choi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권11호
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pp.4095-4101
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2022
Following the climate-related disasters considered by several efforts, the nuclear capacity needs to double by 2050 compared to 2015. So, it is reasonable to investigate global warming incorporated with the fuzzy set theory for nuclear energy consumption in the aspect of fuzziness and nonlinearity of temperature variations. The complex modeling is proposed for the enhanced assessment of climate change where simulations indicate the degree of influence with the Boolean values between 0.0 and 1.0 in the designed variables. In the case of OIL, there are many 1.0 values between 20th and 60th months in the simulations where there are 10 times more for a 1.0 value in influence. Hence, the temperature variable can give the effective time using this study for 100 months. In the analysis, the 1.0 value in NUCLEAR means the highest influence of the modeling as the temperature increases resulting in global warming. In detail, the first influence happens near the 8th month and then there are four times more influences than effects in the early part of the temperature mitigation. Eventually, in the GLOBAL WARMING, the highest peak is around the 20th month, and then it is stabilized.
본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.
2012년 상반기 미국의 옥수수 생산량은 재배면적의 증가 등으로 20% 이상 증가할 것으로 예측되었다. 하지만 2012년 봄 미국의 폭염과 가뭄이 발생하였고, 그 현상이 지속될 것으로 예측되면서 많은 경제학자들, 국제곡물수급 관련 전문가들은 미국의 옥수수 생산량이 감소할 것으로 예측했다. 실제로, 2013년 미국 농무부 (USDA)의 작물생산 총 보고서에서 2012년 미국 폭염과 가뭄으로 미국의 2012년 옥수수 생산량은 2011년에 비해 20% 감소했다고 발표했다. 많은 연구에서 곡물 생산량을 예측하지만 기상이변과 함께 작물의 생물학적 반응뿐 아니라 경제모형이 결합된 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 기상이변과 작물모형, 경제모형을 결기상합하여 미국의 최대 옥수수 생산지역의 옥수수 생산량을 예측하고 생산량의 변화가 개발도상국의 식량안보에 어떤 영향을 줄 것인가를 예측하였다. 기상이변 시나리오를 재현하기 위해 미국 NOAA의 NCDC에서 미국의 폭염 발생 연도의 정보를 획득하고 해당 연도에 대하여 미국 전역의 기상관측소에서 6월부터 8월까지의 월별 일 기상자료 (최고 및 최저기온, 강수량)를 수집하였으며 기준연도 (1950-2000)에 산술평균 방법으로 폭염/가뭄 정보를 적용했다. 미래 시나리오 (2050)는 CGIAR의 CCAFS에서 $CO_2$ emission scenario에 따라 A1B와 B1, 전지구 모형에 따라 CSIRO-MK 3와 MIROC 3.2를 다운로드하였으며, 해상도는 5 arc-minutes (적도에서 10km)이다. 작물모형 (CERES-Maize)으로부터 출력된 옥수수의 생물리학적 결과는 경제모형의 단위 (FPU)로 다시 정리되어 사회경제, 정책과 농업생산을 예측하기 위해 글로벌 경제모형 (IMPACT2)에 입력되었다. 작물모형에서 기준연도에 비해 미국 폭염과 가뭄에 의한 옥수수 생산량은 29% 감소할 것으로 예측되었다. 미래 시나리오 B1의 CSIRO-MK 3과 MIROC 3.2에서는 36% 감소할 것으로 예측되었으며, A1B의 CSIRO-MK 3에서는 38%, MIROC 3.2에서는 58% 감소할 것으로 나타났다. 미국의 기상이변으로 인한 옥수수 생산량의 감소는 전세계 옥수수 시장에 부정적 영향을 끼칠 것으로 예상되면서 세계 옥수수 소비의 감소로 이어질 것으로 예측되었다. 사하라 사막 이남 아프리카 (SSA)의 나라들에서 가장 많은 기아인구가 발생하고 그 외 남아시아와 라틴 아메리카, Caribbean 지역의 나라들에서 기아와 함께 식량 불안이 증가할 것으로 나타났다. 옥수수를 매일 섭취하는 사람들은 옥수수 생산량 감소에서 비롯된 옥수수 소비 감소에 즉각적으로 반응하지 못함으로써 영양불균형에 처하는 등 식량수급의 불안정은 이러한 개발도상국 지역에서 계속 악화될 것으로 나타났다.
Water resources management depends on dealing inherent uncertainties stemming from climatic and hydrological inputs and models. Dealing with these uncertainties remains a challenge. Streamflow forecasts basically contain uncertainties arising from model structure and initial conditions. Recent enhancements in climate forecasting skill and hydrological modeling provide an breakthrough for delivering improved streamflow forecasts. However, little consideration has been given to methodologies that include coupling both multiple climate and multiple hydrological models, increasing the pool of streamflow forecast ensemble members and accounting for cumulative sources of uncertainty. The approach here proposes integration and coupling of global climate models (GCM), multiple regional climate models, and numerous hydrological models to improve streamflow forecasting and characterize system uncertainty through generation of ensemble forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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