This study aims to investigate the change of seasonal trend appeared in the daily normals of wintertime daily mean temperature of Seoul for 1941~1970 and 1971~2000 and the factors to affect it. The lowest temperature in wintertime is appeared in the period of the first and second ten-days of January in the daily normals for 1941~1970 and in the third ten-days of January and the first ten-days of February for 1971~2000. This means seasonal trend was changed. This change is due to the fact average temperature from 27 December to 20 January is rising much more than the wintertime mean temperature and average temperature from 21 January to 9 February less than that for two daily normals. This features are notable after 1971. The Siberian high and norther wind around the Korean Peninsula are weakened remarkably recently, so mean temperature of Seoul from 27 December to 20 January is warming much more. On the other hand, the Siberian high from 21 January to 9 February is weakened and the Aleutian low is strengthened recently and northerly is not change obviously, so temperature of Seoul is not warming so much.
Early warning services for crop diseases are valuable when they provide timely forecasts that farmers can utilize to inform their disease management decisions. In South Korea, collaborative disease controls that utilize unmanned aerial vehicles are commonly performed for most rice paddies. However, such controls could benefit from seasonal disease early warnings with a lead time of a few months. As a first step to establish a seasonal disease early warning service using seasonal climate forecasts, we developed the EPIRICE Daily Risk Model for rice blast by extracting and modifying the core infection algorithms of the EPIRICE model. The daily risk scores generated by the EPIRICE Daily Risk Model were successfully converted into a realistic and measurable disease value through statistical analyses with 13 rice blast incidence datasets, and subsequently validated using the data from another rice blast experiment conducted in Icheon, South Korea, from 1974 to 2000. The sensitivity of the model to air temperature, relative humidity, and precipitation input variables was examined, and the relative humidity resulted in the most sensitive response from the model. Overall, our results indicate that the EPIRICE Daily Risk Model can be used to produce potential disease risk predictions for the seasonal disease early warning service.
The impact of the interannual climatic variability on the vegetation sensitively appears in the timing of phenological events such as green-up, mature, and senescence. Therefore, an accurate and temporally high-resolution NDVI dataset will be required for analysis on the interannual variability of the climate-vegetation relationship. We constructed a daily 8km NDVI dataset over Eurasia based on the 8km tiled data of Pathfinder A VHRR Land (PAL) Global daily product. Cloud contamination was successfully reduced by Temporal Window Operation (TWO), which is a method to find optimized upper envelop line of the NDVI seasonal change. Based on the daily NDVI time series from 1982 to 2000, an accurate (daily) interannual change of the phenological events will be analyzed.
Daily and seasonal variations of the ambient gamma ray exposure rates were measured by using a pressurized ion chamber from January 2003 to December 2005 in the CheongJu Regional Radiation Monitoring Post and the patterns of the distributions were studied. The annual average of the daily variation of the exposure rate was $\sim0.17{\mu}R/h$. The exposure rate was found to be maximum during 8:00 am to 9:00 am and minimum during 8:00 pm to 10:00 pm. For the annual data, the exposure rate was the minimum during the month of February. The exposure rate increased from February to mid-October (except during the period from May to July with no change) and decreased from October to February. The seasonal variation was found to be about $1{\mu}R/h$. Most of the measured values (96%) of the exposure rates fell under the normal distribution with a deviation of less than 4.8% and the remaining 4% had large fluctuations caused mainly by the rainfalls.
For the future energy-mix policy for carbon neutrality, demand for the capability of load-follow operation has emerged in nuclear power plants in order to accommodate the intermittency of renewable energy. The short-term decay heat analysis is also required to evaluate the decay heat level varied by the power level change during the load-follow operation, which is a very important parameter in terms of short-term decay heat removal during a grace time. In this study, the short-term decay heat level for 10 days after the shutdown was evaluated for both seasonal and daily load-follow cases. Additionally, the nuclide-wise contribution to the accumulated decay heat for 10 days was analyzed for further understanding of the short-term decay heat behavior. The result showed that in the seasonal case, the decay heat level was mainly determined by the power level right before the shutdown and the amount of each nuclide was varied with the power variation due to the long variation interval of 90 days. Whereas, in the daily case, the decay heat level was strongly impacted by the average power level during operation and meaningful mass variations for those nuclides were not observed due to the short variation interval of 0.5 days.
Various urban transport policies have an effect on urban transit riderships. This study reports variations of metropolitan subway travel patterns affected by an enormous change in bus routes and transfer discount policy between subway and bus mode conducted by Seoul city in July 1st of 2004. In an effort to see the difference between the before and the after policies, two datasets are prepared. Firstly, on a daily bassis, an origin-destination trip table of May of 2004 is used. Secondly, on a daily bassis, an origin-destination trip table of August-September of 2004 is used as a counter measure. Even if seasonal variation was not considered. there were increasing riderships of about 0.25 million on a daily basis. Subway line 2 and 7 have an important role in changes. The effects or system changes, however. largely varied on location and subway line numbers.
This experiment was carried out to examine the seasonal changes in feed intake and feeding behavior in Korean spotted deer under farmed condition to obtain basic information for efficient feeding management. The seasonal daily gain was the highest (p<0.05) in summer and the lowest (p<0.05) in winter. Dry matter intake (DMI) was the highest (p<0.05) in spring (2,685 g/day) and the lowest in winter (1,929 g/day). Intake of roughage in the DMI was the greatest in spring and that in winter was significantly lower (p<0.05) than in spring. Also DMI, expressed in terms of metabolic body weight ($kgW^{0.75}$), was 85.5 g, 70.6 g, 70.9 g and 65.1 g for spring, summer, autumn and winter, respectively, and thus was the highest in spring and the lowest in winter (p<0.05). Deer exhibited similar eating patterns, comparatively short and frequent periods, in all seasons. They showed comparatively intensive patterns of rumination during midnight for autumn and winter and relatively continuous patterns of chewing activity during spring and summer. There were no significant differences in seasonal eating time and ruminating time. However, exercise time was the greatest for winter and the lowest for summer and there was a significant difference (p<0.05) between summer and winter. Although not significant, eating time per 100 gDM ingested tended to be short in spring and summer and long in autumn and winter. Ruminating time per 100 gDM ingested was the shortest (p<0.05) in spring compared with in other seasons. The conclusion can be drawn that since deer have seasonal differences in feed intake and feeding habits, it is necessary to establish and develop an efficient feeding system for deer.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.118-118
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2020
This study investigates the change of flow characteristics over 10 Asian river basins in the past 30 years (1976-2005). The variation is estimated from The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model outputs based on reanalysis data which was bias-corrected for Asian monsoon reagion. The model was firstly calibrated and validated using observed data for daily streamflow. Four statistical criteria were applied to evaluate the model performance, including Coefficient of determination (R2), Nash - Sutcliffe model efficiency coeffi cient (NSE), Root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), and Percentage Bias (PBIAS). Then parameters of the model were applied for the historical period 1976-2005. The estimates show a temporal non-considerable increasing rate of daily streamflow in most of the basins over the past 30 years. The difference of monthly discharge becomes more significant during the months in the wet season (June to September) in all basins. The seasonal runoff shows significant difference in Summer and Autumn, when the rainfall intensity is higher. The line showing averaged runoff/rainfall ratio in all basins is sharp, presenting high variation of seasonal runoff/rainfall ratio from season to season.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.10
no.3
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pp.278-289
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2017
The purpose of this study is to investigate the effect of science writing heuristic class on 'seasonal change' on elementary school students' science learning motivation and scientific attitude. In order to carry out this study, 49 students from 6 grade of elementary school in P metropolitan city were selected and 24 students in one class were selected as experimental group and 25 students in the other class were selected as the comparative group. The experimental group was taught science writing heuristic in 10 times classes related to the 'seasonal change' and the general classes related to the 'seasonal change' were conducted in the comparative group. Based on the results of this study, the conclusions are as follows. First, the science writing heuristic class about 'seasonal change' showed a significant effect on elementary school students' science learning motivation for science class. This is analyzed as a result of the students being more familiar with their science class through science writing heuristic class. Second, the science writing heuristic class about 'seasonal changes' showed a significant effect on elementary school students' scientific attitude. This is because the science writing heuristic class offered elementary school students an opportunity to combine their experiences in daily life with the contents of the class. Third, students' participation, satisfaction, and interest in the science writing heuristic class applied in this study were high. Therefore, it seems to be effective if the science writing heuristic class is used for science class for elementary school students.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.372-372
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2021
The agriculture sector plays a vital role in the economy of Pakistan by contributing about 20% of the GDP and 42% of the labor force. Rivers from the top of Himalayas are the major water resources for this agriculture sector. Recent reports have found that Pakistan is one of the most vulnerable country to climate change that can cause water scarcity which is a big challenge to the communities. Previous studies have investigated the impact of climate change on the trend of streamflow, but the understanding of seasonal change in the regional hydrologic regimes remained limited. Therefore, a better understanding of the seasonal hydrologic change will help cope with the future water scarcity issue. In this study, we used the daily stream flow data for four major river basins of Pakistan (Chenab, Indus, Jhelum and Kabul) over 1962 - 2019. Utilizing these daily river discharge data, we calculated the winter-spring center time and the summer-autumn center times. In this study Winter-spring center time (WSCT) is defined as the day of the calendar year during which half of the total six months (Jan-Jun) discharge volume was exceeded. Results show that the four river basins experienced a statistically significant decreasing trend of WSCT, that is the center time keeps coming earlier compared to the past. We further used the Climate Research Unit (CRU) climate data comprising of the average temperature and precipitation for the four basins and found that the increasing average temperature value causes the early melting of the snow covers and glaciers that resulted in the decreasing of 1st center time value by 4 to 8 days. The findings of this study informs an alarming situation for the agriculture sector specifically.
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