Climate changes may cause substantial changes in spatial patterns and distribution of vector-borne diseases (VBD's), which will result in a significant threat to humans and emerge as an important public health problem that the international society needs to solve. As global warming becomes widespread and the Korean peninsula characterizes subtropical climate, the potentials of climate-driven disease outbreaks and spread rapidly increase with changes in land use, population distributions, and ecological environments. Vector-borne diseases are typically infected by insects such as mosquitoes and ticks, and infected hosts and vectors increased dramatically as the habitat ranges of the VBD agents have been expanded for the past 20 years. Medical geography integrates and processes a wide range of public health data and indicators at both local and regional levels, and ultimately helps researchers identify spatiotemporal mechanism of the diseases determining interactions and relationships between spatial and non-spatial data. Spatial epidemiology is a new and emerging area of medical geography integrating geospatial sciences, environmental sciences, and epidemiology to further uncover human health-environment relationships. An introduction of GIS-based disease monitoring system to the public health surveillance system is among the important future research agenda that medical geography can significantly contribute to. Particularly, real-time monitoring methods, early-warning systems, and spatial forecasting of VBD factors will be key research fields to understand the dynamics of VBD's.
The temperature change patterns of climatic solar terms and their climatic fitness were analyzed. Harmonic analysis based on thirty-year(1981-2010) time-series data from sixty one weather stations across South Korea showed that the central peaks of the extreme heat had shifted toward start of autumn with increasing mean temperature. The overall climatic fitness of solar terms, such as major heat, frost descent, major snow, and major cold, was low, and it showed significant regional variations. The actual meteorological phenomenon representing each climatic solar term was observed much later than the day of the solar term at most weather stations. The number of observations, where an actual meteorological condition for each climatic solar term was recorded within ${\pm}1$ week from the day of that solar term, ranged only from 7.7% to 40.4% of the entire data. Study results also showed that the climatic fitness of major heat, frost descent, and major snow gradually changed in the east-west direction. Major cold, a solar term with higher climatic fitness, was influenced more strongly by latitude than longitude. Considering geographically uneven magnitude and trends in temperature changes, rearrangement and adjustment of time intervals between the solar terms may help us improve their applicability as realistic indicators of seasonal changes.
Waterbirds using rice fields has increased due to a decline of natural wetlands. The rice field is an essential habitat to supports the waterbird population. Although use of rice field by waterbirds has been widely documented, little information is available on distribution patterns of waterbirds under the pesticide use in rice fields. The current study conducted to understand the relationship between habitat use by waterbirds and pesticide applicatioins in rice fields. We monitored the distribution of waterbirds at Daeho reclaimed area in July 2013 to June 2014 and September 2014 to August 2015. As a results, three heron species (Black-crowned Night Heron Nycticorax nycticorax, Eastern Cattle Egret Bubulcus coromandus and Intermediate Egret Egretta intermedia) are more sensitive to pesticides use than other waterbird species in rice fields. Future studies are necessary to explore the relationship between bird's distribution and management practices including pesticide use at different spatiotemporal scales.
Recently, the spatiotemporal patterns of flood disasters have become more complex and unpredictable due to climate change. Flood hazard map including information on flood risk level has been widely used as an unstructured measure against flooding damages. In order to product a high-precision flood hazard map by combination of hydrologic and hydraulic modeling, huge digital information such as topography, geology, climate, landuse and various database related to social economic are required. However, in some areas, especially in developing countries, flood hazard mapping is difficult or impossible and its accuracy is insufficient because such data is lacking or inaccessible. Therefore, this study suggests a method to delineate large scale flood-prone area based on topographic factors produced by linear binary classifier and ROC (Receiver Operation Characteristics) using globally-available geographic data such as ASTER or SRTM. We applied the proposed methodology to five different countries: North Korea Bangladesh, Indonesia, Thailand and Myanmar. The results show that model performances on flood area detection ranges from 38% (Bangladesh) to 78% (Thailand). The flood-prone area detection based on the topographical factors has a great advantage in order to easily distinguish the large-scale inundation-potent area using only digital elevation model (DEM) for ungauged watersheds.
Accelerated soil erosion due to extreme climate change, such as increased rainfall intensity, and human-induced environmental changes, is a widely recognized problem. Existing soil erosion models are generally based on the gross erosion concept to compute annual upland soil loss in tons per acre per year. However, such models are not suitable for event-based simulations of erosion and deposition in time and space. Recent advances in computer geographic information system (GIS) technologies have allowed hydrologists to develop physically based models, and the trend in erosion prediction is towards process-based models, instead of conceptually lumped models. This study aims to propose an effective and robust distributed rainfall-sediment yield-runoff model consisting of basic element modules: a rainfall-runoff module based on the kinematic wave method for subsurface and surface flow, and a runoff-sediment yield-runoff model based on the unit stream power method. The model was tested on the Cheoncheon catchment, upstream of the Yongdam dam using hydrological data for three extreme flood events due to typhoons. The model provided acceptable simulation results with respect to both discharge and sediment discharge even though the simulated sedigraphs were underestimated, compared to observations. The spatial distribution of erosion and deposition demonstrated that eroded sediment loads were deposited in the cells along the channel network, which have a short overland flow length and a gentle local slope while the erosion rate increased as rainfall became larger. Additionally, spatially heterogeneous rainfall intensity, dependant on Thiessen polygons, led to spatially-distinct erosion and deposition patterns.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.4
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pp.298-306
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2010
In this study, we evaluated the performance of Korea Land Data Assimilation System (KLDAS) for the estimation of evapotranspiration (ET) by comparing the modeled against the observed ET at Gwangneung deciduous forest of KoFlux site (GDK) from 2006 to 2008. Although the magnitudes of ET by KLDAS overestimated the observed ET, the seasonal patterns of KLDAS ET were comparable with the correlation coefficient of 0.78. The difference between the KLDAS ET and the observed ET was larger in spring and summer due to rapid plant growth and frequent rainfalls with high cloud cover, respectively. Compared to the ET estimated by NASA Global Land Data Assimilation System (GLDAS) with $0.25^{\circ}$ and $1^{\circ}$ resolution, the ET by KLDAS with 10 km resolution showed better agreement with the observation at the GDK site. Albeit further improvement is necessary, our results suggest that KLADS can be used as a practical tool to map ET and to examine its spatiotemporal variability over the Korean Peninsula.
The purpose of this study was to examine the effects of rhythmic auditory stimulation (RAS) on gait parameters, with and without the presence of a melody, for adolescents with traumatic brain injury (TBI). Three adolescents with TBI received a total of ten individual RAS training sessions. At pre and posttest, spatiotemporal parameters including cadence, velocity and kinematic parameters were measured using the VICON 370 Motion Analysis System. The results showed no significant difference in gait velocity between the two conditions, thus the presence of the melody condition did not impact the outcome of RAS gait training. On the other hand, all participants showed improvement in gait function after RAS training. The cadence, velocity, stride length, and symmetry were increased and the stride time was reduced after training. The motion analysis demonstrated that the movement patterns of hip and knee joints improved, as they were more similar to normal gait, which indicates that the walkings tance became more stable. The research findings indicate that rhythm is the primary factor in mediating gait functions via RAS training. This study also supports that RAS training can effectively improve the gait function for adolescents with TBI.
Kim, Dae-Jun;Kang, DaeGyoon;Park, Joo-Hyeon;Kim, Jin-Hee;Kim, Yongseok
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.424-433
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2021
Recent climate change has caused abnormal weather phenomena all over the world and a lot of damage in many fields of society. Particularly, a lot of recent damages were due to extreme precipitation, such as torrential downpour or drought. The objective of this study was to analyze the temporal and spatial changes in the precipitation pattern in South Korea. To achieve this objective, this study selected some of the precipitation indices suggested in previous studies to compare the temporal characteristics of precipitation induced by climate change. This study selected ten ASOS observatories of the Korea Meteorological Administration to understand the change over time for each location with considering regional distribution. This study also collected daily cumulative precipitation from 1951 to 2020 for each point. Additionally, this study generated high-resolution national daily precipitation distribution maps using an orographic precipitation model from 1981 to 2020 and analyzed them. Temporal analysis showed that although annual cumulative precipitation revealed an increasing trend from the past to the present. The number of precipitation days showed a decreasing trend at most observation points, but the number of torrential downpour days revealed an increasing trend. Spatially, the number of precipitation days and the number of torrential downpour days decreased in many areas over time, and this pattern was prominent in the central region. The precipitation pattern of South Korea can be summarized as the fewer precipitation days and larger daily precipitation over time.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.27
no.2
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pp.49-70
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2022
Sea Surface Temperature (SST), one of the ocean features, has a significant impact on climate, marine ecosystem and human activities. Therefore, SST prediction has been always an important issue. Recently, deep learning has drawn much attentions, since it can predict SST by training past SST patterns. Compared to the numerical simulations, deep learning model is highly efficient, since it can estimate nonlinear relationships between input data. With the recent development of Graphics Processing Unit (GPU) in computer, large amounts of data can be calculated repeatedly and rapidly. In this study, Short-term SST will be predicted through Convolutional Neural Network (CNN)-based U-Net that can handle spatiotemporal data concurrently and overcome the drawbacks of previously existing deep learning-based models. The SST prediction performance depends on the seasonal and interannual SST variabilities around the southern coast of Korea. The predicted SST has a wide range of variance during spring and summer, while it has small range of variance during fall and winter. A wide range of variance also has a significant correlation with the change of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) index. These results are found to be affected by the intensity of the seasonal and PDO-related interannual SST fronts and their intensity variations along the southern Korean seas. This study implies that the SST prediction performance using the developed deep learning model can be significantly varied by seasonal and interannual variabilities in SST.
Jin-Hwan Choi;Seongho Yun;Mi-Jin Hong;Ki-Ho Kang;Who-Seung Lee
Korean Journal of Environmental Biology
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v.40
no.1
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pp.25-53
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2022
In this study, trends in research methods and topics of seabird and marine fish migration were examined. Based on the framework of existing animal migration studies, future research directions were proposed in relation to the migration of seabirds and fish. In terms of research methodology, with the development of science and technology, tracking techniques using radio telemetry, acoustic telemetry, RFID (radio-frequency identification), satellite tracking, and geolocators are widely used to study seabird and fish migration. Research is also conducted indirectly through a population survey and the analysis of substances in the body. Research contents are largely classified into extrinsic factors that affect migration(such as environmental variables and interspecific competition), intrinsic factors such as hormones, anthropogenic activities including fishery and offshore wind farm, and the effect of global climate change. In future studies, physiological factors that influence or cause migration and dispersal should be identified concerning intrinsic factors. For the analysis of migration ability, it is necessary to study effects of changes in the magnetic field on the migration ability of seabirds and fish, interspecific differences in spatiotemporal migration ability, and factors that influence the migration success rate. Regarding extrinsic factors, research studies on effects of anthropogenic disturbances such as fishery and offshore wind farm and global climate change on the migration and dispersal patterns of marine animals are needed. Finally, integrated studies on the migration of seabirds and fish directly or indirectly affecting each other in various ecological aspects are required.
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