Industrial integration is the innovative embodiment of regional economic theory. The promotion of industrial integration is conducive to improving the scale effect and spillover effect of the industry. Also, it has the power to radiate, drive, and lead the innovation and development of the whole industrial cluster. The purpose of this paper was to identify the most suitable development pattern of the ice-snow sports tourism industry in Zhangjiakou, one of the host cities of the 2022 Winter Olympics. This study combs the characteristics of the development of the ice-snow sports industry, and analyzes the current situation of the industry in Zhangjiakou based on the SWOT-AHP method. This paper argues that the integrated industry is the most suitable development pattern for the promotion of the ice-snow culture industry in Zhangjiakou. The following content will present effective countermeasures to accelerate the development of the ice-snow culture industry integration in Zhangjiakou from three aspects: industrial resource integration, industrial chain layout, and scientific and technological innovation. The IT live simulation technique facilitates identifying some vital elements during the data collection.
The purpose of this study is to develop snow and sea ice detection algorithm in Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) meteorological data processing system. Since COMS has only five channels, it is not affordable to use microwave or shortwave infrared data which are effective and generally used for snow detection. In order to estimate snow and sea ice coverage, combinations between available channel data(mostly visible and 3.7 ${\mu}m$) are applied to the algorithm based on threshold method. As a result, the COMS snow and sea ice detection algorithm shows reliable performance compared to MODIS products with channel limitation. Specifically, there is partial underestimation over the complicated vegetation area and overestimation over the area of high level clouds such as cirrus. Some corrections are performed by using water vapor and infrared channels to remove cloud contamination and by applying NDVI to detect more snow pixels for the underestimated area.
This study describes measurements of fast ice recorded on May 23, 2009, in Kongsfjorden (translated as 'Kongs Fjord'), an inlet on the west coast of Spitsbergen in the Svalbard Archipelago. Seasonal fast ice is an important feature for Svalbard fjords, both in relation to their physical environment and also the local ecosystem, since it grows seaward from the coast and remains in place throughout the winter. Ice thickness, snow, ice properties, and wind speed were measured, while SAR (Synthetic Aperture Radar) data was observed simultaneously observed two times from ALOS-PALSAR (L-band). Measured ice thickness was about 25-35 cm while the thickness of ice floe broken from fast ice was measured as 10-15 cm. Average salinity was 1.9-2.0 ppt during the melting period. Polarimetric data was used to extract H/A/alpha-angle parameters of fast ice, ice floe, snow and glacier, which was classified into 18 classes based on these parameters. It was established that the area of fast ice represents surface scattering which indicates low and medium entropy surface scatters such as Bragg and random surfaces, while fast ice covered with snow belongs to a zone of low entropy surface scattering similar to snow-covered land surfaces. The results of this study will contribute to various interpretations of interrelationships between H/A/alpha parameters and the wave scattering Phenomenon of sea ice.
Blue-ice area is a glacial ice field in ice sheet, ice shelf and glaciers where snow ablation and sublimation is larger than snowfall. As the blue-ice area has large influences on the meteorite concentration mechanism and ice mass balance, it is required to quantify the concentration of blue-ice. We analyzed spectral reflectance characteristics of blue-ice, snow and cloud by using MODIS images obtained over blue-ice areas in McMurdo Dry Valleys, East Antarctica, from 2007 to 2012. We then developed Normalized Difference Blue-ice Index (NDBI) algorithm which quantifies the concentration of blue-ice. Snow and cloud have a high reflectance in visible and near-infrared (NIR) bands. Reflectance of blue-ice is high in blue band, while that lowers in the NIR band. NDBI is calculated by dividing the difference of reflectance in the blue and NIR bands by the sum of reflectances in the two bands so that NDBI = (Blue-NIR)/(Blue + NIR). NDBI calculated from the MODIS images showed that the blue-ice areas have values ranging from 0.2 to 0.5, depending on the exposure and concentration of blue-ice. It is obviously different from that of snow and cloud that has values less than 0.2 or rocks with negative values. The change of NDBI values in the blue-ice area has higher correlation with snow depth ($R^2=0.699$) than wind speed ($R^2=0.012$) or air temperature ($R^2=0.278$), all measured at a meteorological station installed in McMurdo Dry Valleys. As the snow depth increased, the NDBI value decreased, which suggests that snow depth can be estimated from NDBI values over blue-ice areas. The NDBI algorithm developed in this study will be useful for various polar research fields such as meteorite exploration, analysis of ice mass balance as well as the snow depth estimation.
A dynamical seasonal prediction system for boreal winter utilizing cryospheric information was developed. Using the Community Atmospheric Model, version3, (CAM3) as a modeling system, newly developed snow depth initialization method and sea ice concentration treatment were implemented to the seasonal prediction system. Daily snow depth analysis field was scaled in order to prevent climate drift problem before initializing model's snow fields and distributed to the model snow-depth layers. To maximize predictability gain from land surface, we applied one-month-long training procedure to the prediction system, which adjusts soil moisture and soil temperature to the imposed snow depth. The sea ice concentration over the Arctic region for prediction period was prescribed with an anomaly-persistent method that considers seasonality of sea ice. Ensemble hindcast experiments starting at 1st of November for the period 1999~2000 were performed and the predictability gain from the imposed cryospheric informations were tested. Large potential predictability gain from the snow information was obtained over large part of high-latitude and of mid-latitude land as a result of strengthened land-atmosphere interaction in the modeling system. Large-scale atmospheric circulation responses associated with the sea ice concentration anomalies were main contributor to the predictability gain.
Isotopic compositions of snow or ice have been used to reconstruct paleoclimate and to calculate contribution to streamwater using isotopic hydrograph separation as an end member. During freezing and melting of snow or ice, isotopic fractionation occurs between snow or ice and liquid water. Isotopic evolution during melting process has been studied by field, melting experiments and modeling works, but that during freezing has not been well studied. In this review, isotopic fractionation during equilibrium freezing is discussed using the linear relationship between two stable water isotopes (oxygen and hydrogen) and the Rayleigh fractionation. Snow, evaporated from nearby ocean and condensated, follows the Global Meteoric Water Line (slope of 8), but the melting and freezing of snow affect the linear relationship (slope of 19.5/3.1~6.3). The isotopic evolution of liquid water by freezing observed in the open system during Rayleigh fractionation is also seen in the closed system. The isotopic evolution of snow or ice in the open system where the snow or ice is continuously removed becomes more enriched than the residual liquid water by the fractionation factor. The isotopic evolution of snow or ice in the closed system eventually equals the original isotopic compositions of liquid water. It is expected the understanding of isotopic evolution of snow or ice by freezing to increase the accuracy of the paleoclimate studies and hydrograph separation.
When trains run over a snow-covered track at high speed, the snow accereted under car bodies may drop during train running. The dropped snow/ice lumps scatter the ballast on the track damaging the car body and the environment along the track in snowy regions. In this study, the snow-fall condition in winter around the Seoul-Busan high-speed line has been investigated to yield the countermeasure for the high-speed line. The climate near Japanese and French high-speed line as well as the relationship between the climate and countermeasure has also been investigated and the direction of countermeasure for Seoul-Busan high-speed line has been deduced. Consequently, the amount and frequency of snow-fall near Seoul-Busan high-speed line is less than that of Japan and France, so the speed restriction could be the fundamental countermeasure for Seoul-Busan high-speed line, and additional measure on rolling stock and infrastructure should be followed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.5
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pp.843-851
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2022
This paper was conducted to study the conditions for the manufacture and operation of artificial snow removal and ice-making test facilities so that the test equipment can be tested in a low-temperature environment using the polar environment performance test facility. The polar environment performance test Facility is designed to artificially simulate extreme environments up to -65 ℃, and is a mid-to-large low-temperature environment test facility that can perform performance tests on offshore plant equipment, ships, leisure, and offshore structures. To verify the safety of deck work of ships operating in polar environments, artificial snow removal and artificial ice making devices were manufactured, and we conducted research on various operating environments using these facilities. For the efficient operation of artificial snow and ice making facilities, it is important to continuously supply dry air, and it has been found that installing an additional heater at the tip of the nozzle is effective in preventing freezing.
In recent several years, East Asia, Europe and North America have suffered successive cold winters and a number of historical records on the extreme weathers are replaced with new record-breaking cold events. As a possible explanation, several studies suggested that cryospheric conditions of Northern Hemisphere (NH), i.e. Arctic sea-ice and snow cover over northern part of major continents, are changing significantly and now play an active role for modulating midlatitude atmospheric circulation patterns that could bring cold winters for some regions in midlatitude. In this study, a dynamical seasonal prediction system for NH winter is newly developed using the snow depth initialization technique and statistically predicted sea-ice boundary condition. Since the snow depth shows largest variability in October, entire period of October has been utilized as a training period for the land surface initialization and model land surface during the period is continuously forced by the observed daily atmospheric conditions and snow depths. A simple persistent anomaly decaying toward an averaged sea-ice condition has been used for the statistical prediction of sea-ice boundary conditions. The constructed dynamical prediction system has been tested for winter 2012/13 starting at November 1 using 16 different initial conditions and the results are discussed. Implications and a future direction for further development are also described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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