Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.18
no.6
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pp.1-13
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2015
This study was conducted to develop an environmental index for assessing the vulnerability of areas with invasive alien plants. To that end, "Regional Vulnerability Numerical Index" (RVNI) was developed with a spatial statistical technique and applied to Seoul and Gyeonggi-do area first. The results are as follows. First, RVNI was high in stream areas. Second, RVNI was lowest in mountain areas. It indicates that stream areas are vulnerable to invasive alien plants. In terms of regions, Guri City is most vulnerable and Gapyeong-gun is the least vulnerable. To expand and manage the invasive alien plants, a control protocol should be developed by considering the physiology and ecology by invasive alien plant. Also, related policies should be pursued based on the results. Thus, the findings of this study can be used as baseline data for setting policies for invasive alien species management.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.176-176
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2018
This study presents a regional, probabilistic framework for estimating streamflow via spatial scaling in the Great Lakes basin, which is the largest lake system in the world. The framework follows a two-fold strategy including (1) a quadratic-programming based optimization model a priori to explore the model structure, and (2) a time-varying hierarchical Bayesian model based on insights found in the optimization model. The proposed model is developed to explore three innovations in hierarchical modeling for reconstructing historical streamflow at ungaged sites: (1) information of physical characteristics is utilized in spatial scaling, (2) a time-varying approach is introduced based on climate information, and (3) heteroscedasticity in residual errors is considered to improve streamflow predictive distributions. The proposed model is developed and calibrated in a hierarchical Bayesian framework to pool regional information across sites and enhance regionalization skill. The model is validated in a cross-validation framework along with four simpler nested formulations and the optimization model to confirm specific hypotheses embedded in the full model structure. The nested models assume a similar hierarchical Bayesian structure to our proposed model with their own set of simplifications and omissions. Results suggest that each of three innovations improve historical out-of-sample streamflow reconstructions although these improvements vary corrsponding to each innovation. Finally, we conclude with a discussion of possible model improvements considered by additional model structure and covariates.
Most of global citizens in the globalization era want to live peacefully in the symbiotic relationship among each region or locality with its identity. From this perspective, the new regionalist models of development such as new industrial districts, industrial clusters, regional innovation systems, and global city-regions isn't helpful to most of regions because they were developed to increase the global competitiveness of industrial region from a few advanced industrial areas. This study attempts to develop 'regional differential development' as an alternative regional development theory. This theory puts emphasis on the truth that the difference or differential industry between regions in the real world connotes two essential values of development like the symbiosis of global citizens and the regional identity. Regional differential development seeks the development of regional differential industry on the basis of geographical elements with differential advantage, and hence it reviews significantly geographical elements including location, natural environment(landform, soil, climate, etc.), natural resources, population, transportation, culture, and landscape which appear substantially differently among regions. And to realize regional differential development successfully, it is crucial that actors(government, company, related institutions, and regional residents) actively participate and play each complementary role in the relationship of cooperation and conflict. Further study needs to secure the universal validity of this theory through many empirical studies.
Park, Man Ho;Kim, Honam;Ju, Munsol;Kim, Hee Jong;Kim, Jae Young
Journal of Korea Society of Waste Management
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v.35
no.8
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pp.777-784
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2018
Since climate change increases the risk of extreme rainfall events, concerns on flood management have also increased. In order to rapidly recover from flood damages and prevent secondary damages, fast collection and treatment of flood debris are necessary. Therefore, a quick and precise estimation of flood debris generation is a crucial procedure in disaster management. Despite the importance of debris estimation, methodologies have not been well established. Given the intrinsic heterogeneity of flood debris from local conditions, a regional-scale model can increase the accuracy of the estimation. The objectives of this study are 1) to identify significant damage variables to predict the flood debris generation, 2) to ascertain the difference in the coefficients, and 3) to evaluate the accuracy of the debris estimation model. The scope of this work is flood events in Ulsan city region during 2008-2016. According to the correlation test and multicollinearity test, the number of damaged buildings, area of damaged cropland, and length of damaged roads were derived as significant parameters. Key parameters seems to be strongly dependent on regional conditions and not only selected parameters but also coefficients in this study were different from those in previous studies. The debris estimation in this study has better accuracy than previous models in nationwide scale. It can be said that the development of a regional-scale flood debris estimation model will enhance the accuracy of the prediction.
Spatial models suitable for describing the evolving random fields in climate and environmental systems have been developed by many researchers. In general, rainfall in South Korea is highly variable in intensity and amount across space. This study characterizes the monthly and regional variation of rainfall fields using the spatial modeling. The main objective of this research is spatial prediction with the Bayesian hierarchical modeling (kriging) in order to further our understanding of water resources over space. We use the Bayesian approach in order to estimate the parameters and produce more reliable prediction. The Bayesian kriging also provides a promising solution for analyzing and predicting rainfall data.
The spatial distribution of snow cover area is a crucial input to models of hydrology and climate in alpine and other seasonally snow covered areas.The objective in our study is to develop a rapidly automatic and high accuracy snow cover mapping algorithm applicable for the Tibetan Plateau which is the most sensitive about climatic change. Monitoring regional snow extent reqires higher temoral frequency-moderate spatial resolution imagery.Our algorithm is based AVHRR and MODIS data and will provide long-term fraction snow cover area map.We present here a technique is based on the multiple endmembers approach and by taking advantages of current approaches, we developed a technique for automatic selection of local reference spectral endmembers.
Kim, Kijin;Lee, Junkyu;Albis, Manuel Leonard;Ang, Ricardo III B.
East Asian Economic Review
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v.25
no.1
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pp.3-31
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2021
This paper estimates the effects of transport (road and rail) & energy and ICT infrastructure (telephone, mobile, and broadband) on GDP growths in neighboring countries as well as own countries. We confirm positive direct contributions of infrastructure, access to Internet, and human capital on economic growth. The spatial panel regression models indicate that there exist positive externalities of the broadband infrastructure and human capital, and these results are robust regardless of the choice of spatial weight matrices. Our findings on spillover effects of infrastructure suggest the key role of neighboring countries' infrastructure on own country's economic growth.
Empirical erosion models like Universal Soil Loss Equation (USLE) models have been widely used to make spatially distributed soil erosion vulnerability maps. Even if the models detect vulnerable sites relatively well utilizing big data related to climate, geography, geology, land use, etc within study domains, they do not adequately describe the physical process of soil erosion on the ground surface caused by rainfall or overland flow. In other words, such models are still powerful tools to distinguish the erosion-prone areas at large scale, but physics-based models are necessary to better analyze soil erosion and deposition as well as the eroded particle transport. In this study a physics-based soil erosion modeling system was developed to produce both runoff and sediment yield time series at watershed scale and reflect them in the erosion and deposition maps. The developed modeling system consists of 3 sub-systems: rainfall pre-processor, geography pre-processor, and main modeling processor. For modeling system validation, we applied the system for various erosion cases, in particular, rainfall-runoff-sediment yield simulation and estimation of probable maximum sediment (PMS) correlated with probable maximum rainfall (PMP). The system provided acceptable performances of both applications.
In the year 2000 we culminated a successful five year investigation of climate change by completing a preliminary east-west transect across Mongolia. An earlier tree-ring study at Tarvagatay Pass, Mongolia indicated unusual warming during the 20th century similar to other paleo-investigations of the northern hemisphere. This record had represented one of the few tree-ring records for central Asia. New data from several sites in western Mongolia confirmed the preliminary temperature. The highest twenty-year growth period for the composite record is from 1973-1994. The western Mongolian record was significantly correlated with the Taimyr Peninsula and two northern hemisphere temperature reconstructions reflecting large-scale temperature patterns while showing some important regional differences. These differences should prove useful for climate models. We have also developed a millennial length temperature-sensitive record at the Solongotyin Davaa site (formerly Tarvagatay Pass) using relict wood and living trees. Conspicuous features over the last 1000 years are a century scale temperature decline punctuated by the end of the Little Ice Age in the late-1800s and 20th century warming. The record also shows a cold period early in the 12th century and warm intervals late in the 10th, early in the 15th and at end of the 18th centuries. Despite a limited sample size before 900 AD, the long Solongotyin Davaa record is useful in indicating severe cold events and suggests some cold intervals nearly as severe. These tree ring series, spanning much of the circumpolar northern treeline, have been compiled to create a long-term reconstruction of the Earth's temperature over centuries. The new chronology, in addition to its value as a detailed record of Mongolian climate, provides independent corroboration for such hemispheric and global reconstructions and their indications of unusual warming during the 20th century.
Park, Jiyeon;Jung, Il Won;Kwon, Ji Hye;Kim, Wonsul
Journal of Wetlands Research
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v.21
no.spc
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pp.149-156
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2019
Assessing the hydrological safety of existing dams against climate change and providing appropriate adaptation measures are important in terms of sustainable water supply and management. Korean major dams ensure their safety through periodic inspections and maintenance according to 'Special Act on the safety control and maintenance of establishments'. Especially when performing a full safety examination, principal engineer must assess the hydrological safety and prepare for potential risks. This study employed future probable maximum precipitation (PMP) estimated using outputs of regional climate models based on RCP4.5 and RCP8.5 greenhouse-gas emission scenarios to assess climate change impact on existing dam's future hydrological safety. The analysis period was selected from 2011 to 2040, from 2041 to 2070, and from 2071 to 2100. Evaluating the potential risk based on the future probable maximum flood (PMF) for four major dams (A, B, C, I) showed that climate change could induce increasing the overflow risk on three dams (A, B, I), although there are small differences depending on the RCP scenarios and the analysis periods. Our results suggested that dam managers should consider both non-structural measures and structural measures to adapt to the expected climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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