Monitoring the global Gross Primary Pproduction (GPP) is relevant to understanding the global carbon cycle and evaluating the effects of interannual climate variation on food and fiber production. GPP, the flux of carbon into ecosystems via photosynthetic assimilation, is an important variable in the global carbon cycle and a key process in land surface-atmosphere interactions. The Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is one of the primary global monitoring sensors. MODIS GPP has some of the problems that have been proven in several studies. Therefore this study was to solve the regional mismatch that occurs when using the MODIS GPP global product over Korea. To solve this problem, we estimated each of the GPP component variables separately to improve the GPP estimates. We compared our GPP estimates with validation GPP data to assess their accuracy. For all sites, the correlation was close with high significance ($R^2=0.8164$, $RMSE=0.6126g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$, $bias=-0.0271g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$). We also compared our results to those of other models. The component variables tended to be either over- or under-estimated when compared to those in other studies over the Korean peninsula, although the estimated GPP was better. The results of this study will likely improve carbon cycle modeling by capturing finer patterns with an integrated method of remote sensing.
Climate change is known to affect both natural and managed ecosystems, and will likely impact on the terrestrail carbon balance. This paper reports the effects of climate change on spatial-temporal changes in carbon reductions in South Korea's during 2000-2100. Future carbon (C) stock distributions are simulated for the same period using various spatial data sets including land cover, net primary production(NPP) and leaf area index (LAI) obtained from MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), and climate data from Data Assimilation Office(DAO) and Korea Meteorological Administration(KMA). This study attempts to predict future NPP using multiple linear regression and to model dependence of soil respiration on soil temperature. Plants store large amounts of carbon during the growing periods. During 2030-2100, Carbon accumulation in vegetation was increased to $566{\sim}610gC/m^2$/year owing to climate change. On the other hand, soil respiration is a key ecosystem process that releases carbon from the soil in the form of carbon dioxide. The estimated soil respiration spatially ranged from $49gC/m^2$/year to $231gC/m^2$/year in the year of 2010, and correlating well with the reference value. This results include Spatial-Temporal C reduction variation caused by climate change. Therefore this results is more comprehensive than previous results. The uncertainty in this study is still large, but it can be reduced if a detailed map becomes available.
To construct the wind map for mainland Korea, the well designed atmospheric numerical modeling system was used. Three nest domains were construced with spatial resolutions between $10{\times}10km$ up to the hightest resolution of $1{\times}1km$. Parameterization schemes like MRF(PBL), RRTM(radiation), Grell(cumulus) were chosen since wind data simulated is in better agreement with the observed wind data. High-resolution atmospheric numerical model was applied to simulate the motion of the atmosphere and to produce the wind map around the South Korea. The results of several simulations were improved compare to the past system, because of using the fine geographical data, such as terrain height and land-use data, and the meteorological data assimilation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.194-194
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2017
Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.2
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pp.165-172
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2015
The extreme weather conditions become frequent and severe with global warming. To prevent and cope forest disaster like a forest fire, we need an accurate micrometeorological prediction system for mountainous regions. This study addressed the forest fires occurred at Bonghwa and Gangneung in March, 2013. We constructed and optimized the prediction system that were required to interpret and simulate the forest micrometeorology. At first, we examined WRF physical sensitivity. Subsequently, KMA AWS observation data were assimilated using three-dimensional variation data assimilation method. The effectiveness of the assimilation was examined by using AWS observations enhanced with the Forest Research Institute observations. Finally, The 100 meters spatial resolution wind data were obtained by using the MUKLIMO for the given wind vector from WRF.
Based on the soil moisture data assimilation suggested in the first paper (I), we estimated root zone soil moisture and evaluated drought severity using remotely sensed (RS) data. We tested the impacts of various spatial resolutions on soil moisture variations, and the model outputs showed that resolutions of more than 2-3 km resulted in over-/under-estimation of soil moisture values. Thus, we derived the 2 km resolution-scaled soil moisture dynamics and assessed the drought severity at the study sites (Chungmi-cheon sites 1 and 2) based on the estimated soil/root parameters and weather forcings. The drought indices at the sites were affected mainly by precipitation during the spring season, while both the precipitation and land surface characteristics influence the spatial distribution of drought during the rainy season. Also, the drought severity showed a periodic cycle, but additional research on drought cycles should be conducted using long-term historical data. Our proposed approach enabled estimation of daily root zone soil moisture dynamics and evaluation of drought severity at various spatial scales using MODIS data. Thus, this approach will facilitate efficient management of water resources.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.18
no.1
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pp.17-44
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2015
This paper aims at elucidating the characteristics of immigration path and residential location, and analyzing the factors influencing housing ownership structure and preference of residential location factors of Korean immigrants in Los Angeles. The main results of this study are as follows. Firstly, immigration paths of Korean Immigrants are divided by spatial assimilation type and network of mainstream society oriented type. Secondly, according to the results of binomial logistic regression analysis, Korean town as a current residential location is selected by low-income class, aged migrants group, housing non-owner group and longer migration period group. Thirdly, migrants tend to retain detached housings in residential area of mainstream society while migration period go beyond 10 years and incomes exceed $60,000. Finally, according to ANOVA tests on the preferences of residential location factors. high-income and home owers groups more prefer location factors such as economics, natural environment, housing interior facilities, network of mainstream society.
This paper is the result of the researches and the field surveys of the villages and the dwellings of Korean immigrants in Yien-Pien area, north-eastern China. This study aims to persue both of the origin and the process of development of their settlements and dwelling types from late 19C to the present. Their processes are too complex to analysis by single view-point. I have eyes to interprete them from three pionts; 1)correspondences between the dwelling types and the econo-political history of their region, 2)cultural assimilation with the native dwelling types, and 3)the direction of their modernization with the economical development of modern China. Three village types have been pioneered; 1)the villages of indivisual immigration, 2)the villages of planned group immigration, and 3)the villages of socilistic reform villages of 1) were composed of organic village patterns and various shaped dwelling lots on the sloped site; villages both of 2) and 3), gird patterns and uniformed lots on open fields. Historically, villages of 1) were pioneered before 1931; villages of 2), 1936-1945; villages of 3), from 1945. Each of dwelling types had strong relations with the village types to which it belonged. Before 1931, dwellings were built up based on so called "Ham-buk dwelling type" which was dominent in north-eastern Korea. In the era of gruop-immigration, various dwelling types were flew into Yen-Pien from southern Korea. In modern China, their southern types were changed into Yen-Pien type as similar as Ham-book type. After 1945, with the Great leap Forward and the Cultural Revolution, as communization of indivisual properties and reorganization of rural communities, each of dwellings became smaller and simpler in aspects of scales as well as functions. There are two types in Yen-Pien dwellings, those are 'single-file' and 'double-file' type. Three sub-types of latter arc 'six-bays', 'eight-bays', and rarely 'ten-bays'. The most common element of all types is Chong-ju-k'an; which is large room with heated floor, openig to kitchen. Now, modern dwellings of Korean immigrants are changing their spatial compositions, materials, and structures. With cultural assimilation as well as modernization, especially in urban areas, they are compelled to accept the elements of Chinese dwellings. But the spatial element of "Chong-ju-k'an", which is the core element of Yen-Pien dwelling type, never fade away nor is changed.
Wildfires in North Korea can have a directly or indirectly affect South Korea if they go south to the Demilitarized Zone. Therefore, this study calculates the regional optimized Forest Fire Danger Index (FFDI) based on Local Data Assessment and Prediction System (LDAPS) weather data to obtain forest fire risk in North Korea, and applied it to the cases in Goseong-gun and Cheorwon-gun, North Korea in April 2022. As a result, the suitability was confirmed as the FFDI at the time of ignition corresponded to the risk class Extreme and Severe sections, respectively. In addition, a qualitative comparison of the risk map and the soil moisture map before and after the wildfire, the correlation was grasped. A new forest fire risk index that combines drought factors such as soil moisture, Standardized Precipitation Index (SPI), and Normalized Difference Water Index (NDWI) will be needed in the future.
Snow is an essential climate factor that affects the climate system and surface energy balance, and it also has a crucial role in water balance by providing solid water stored during the winter for spring runoff and groundwater recharge. In this study, statistical analysis of Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), and ERA5-Land snow depth data were used to evaluate the applicability in South Korea. The statistical analysis between the Automated Synoptic Observing System (ASOS) ground observation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and the reanalysis data showed that LDAPS and ERA5-Land were highly correlated with a correlation coefficient of more than 0.69, but LDAPS showed a large error with an RMSE of 0.79 m. In the case of MERRA-2, the correlation coefficient was lower at 0.17 because the constant value was estimated continuously for some periods, which did not adequately simulate the increase and decrease trend between data. The statistical analysis of LDAPS and ASOS showed high and low performance in the nearby Gangwon Province, where the average snowfall is relatively high, and in the southern region, where the average snowfall is low, respectively. Finally, the error variance between the four independent snow depth data used in this study was calculated through triple collocation (TC), and a merged snow depth data was produced through weighting factors. The reanalyzed data showed the highest error variance in the order of LDAPS, MERRA-2, and ERA5-Land, and LDAPS was given a lower weighting factor due to its higher error variance. In addition, the spatial distribution of ERA5-Land snow depth data showed less variability, so the TC-merged snow depth data showed a similar spatial distribution to MERRA-2, which has a low spatial resolution. Considering the correlation, error, and uncertainty of the data, the ERA5-Land data is suitable for snow-related analysis in South Korea. In addition, it is expected that LDAPS data, which is highly correlated with other data but tends to be overestimated, can be actively utilized for high-resolution representation of regional and climatic diversity if appropriate corrections are performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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