This study aimed at analyzing the sensitivity of ozone simulation in accordance with the meteorological nudging for a high nocturnal ozone episode. To demonstrate the effectiveness of nudging methods (e.g., nudging techniques and application domains), the following six experiments were designed: (1) control without nudging, (2) experiment with application of observation nudging to all domains (domain 1~4), and (3)~(6) experiments with application of grid nudging to domain 1, domain 1~2, domain 1~3 and all domains, respectively. As a result, the meteorological nudging had a direct (improvement of input data) and indirect (estimate natural emission) effect on ozone simulation. Nudging effects during the daytime were greater than those during the nighttime due to low accuracy of wind direction during the nighttime. On comparison of the nudging techniques, the experiments in which grid nudging was applied showed more improved results than the experiments in which observation nudging was applied. At this time point, the simulated concentrations were generally similar to the observed concentrations due to the increase in the nudging effect when grid nudging was applied up to the sub-domain. However, for high nocturnal ozone uptakes, the experiment in which grid nudging was applied do domain 1~3 showed better results than the other experiments. This is because, when grid nudging was applied to the high resolution domain (e.g., domain 4 with 1 km), the local characteristics were removed due to the smoothing effects of meteorological conditions.
To propose an effective ensemble methods in predicting $PM_{10}$ concentration, six experiments were designed by different ensemble average methods (e.g., non-weighted, single weighted, and cluster weighted methods). The single weighted method was calculated the weighted value using both multiple regression analysis and singular value decomposition and the cluster weighted method was estimated the weighted value based on temperature, relative humidity, and wind component using multiple regression analysis. The effects of ensemble average methods were significantly better in weighted average than non-weight. The results of ensemble experiments using weighted average methods were distinguished according to methods calculating the weighted value. The single weighted average method using multiple regression analysis showed the highest accuracy for hourly $PM_{10}$ concentration, and the cluster weighted average method based on relative humidity showed the highest accuracy for daily mean $PM_{10}$ concentration. However, the result of ensemble spread analysis showed better reliability in the single weighted average method than the cluster weighted average method based on relative humidity. Thus, the single weighted average method was the most effective method in this study case.
의료시장 개방 등으로 의료시장이 확대되면서 일반 병원 뿐만 아니라 치과 병·의원에서도 고객 서비스 제공을 위한 다양한 시도를 하고 있다. 이 연구의 목적은 고등학생을 대상으로 치과병원 결정요인과 의료서비스 만족도에 관해 조사하고자 2019년 9월부터 10월 사이 편의표본추출 방법으로 일부지역 고등학교 재학생을 대상으로 조사하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 일반적인 특성에 따르면, 스케일링 경험, 교정 치료, 학교 생활에 대한 만족도, 주관적인 구강 건강 상태가 치과 병원의 만족도와 관련성이 있었다. 직원 서비스 만족도가 가장 중요한 병원결정요인이었고, 병원 결정 요인 중 시설, 타인의 추천, 사용 절차, 서비스 적절성, 직원 서비스 만족도가 의료 서비스 만족도와 유의 한 양의 상관 관계가 있었다. 치과 병원 만족도에 영향을 미치는 요인으로, 주관적인 구강 건강이 음의 관련성, 이용 절차와 직원 서비스 만족도는 양의 관련성을 나타냈다. 이 연구는 일부 지역 고등학생을 대상으로 도출된 결과이기에 일반화 할 수는 없겠지만 서비스 경쟁력을 높여 환자의 만족도를 높이는 것이 병원선택에 중요한 요인이라고 할 수 있겠다.
The removal procedure of particles in the atmosphere was simulated in the saturated and dry conditions to know the effect of the saturated atmosphere on the size distributions of particles. The particles were divided into 5 ranges, 0.0mm, 0.0∼0.65mm, 0.65∼2mm, 2∼10mm and more than 10mm, and the gases were classified into the smallest range for calculation. At the dry condition, particles grew only by the collision -coalescence and were removed by gravitation. The particles in the range of 2.0∼10mm fell mostly at the 30 km distance from the pollutant source because of gravitation. The particles larger than 10 pm were removed at the 10 km distance from the pollutant source because of their gravity. But the particles larger than 10pm appeared again at more than 30km distance. It is considered that they have been grown during the smaller particles had been advected and diffused at that distance, and it needed about 1 hour from the moment of release. At the saturated condition, particles grew by both the collision-coalescence and condensation. The model showed that the condensation makes more number of particles larger than 10mm and then the particles were removed due to their large gravity. Only a few particles existed at the range of 0.65∼10mm and larger thats 10mm. It is concluded that the saturated atmosphere is effective on removing PM-10.
We determined Asian dust days by constructing the standard of Asian dust using PM$_{10}$ concentrations ($\geq$150 $\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ , 24-hr average) and TOMS aerosol index ($\geq$0.7) for 5 years (1998-2002), and grouped Into long-lasted cases (LLCs, $\geq$4 days) and short-lasted cases (SLCs, $\leq$2 days) concerning the mean lasting time (about 3 days) of Asian dust. Further we performed the specific analyses associated with concentration variations and synoptic conditions by using PM$_{10}$ and TOMS data, weather maps during the dusty cases (LLCs and SLCs). As a result, the LLCs (9 cates) had large variations of PM$_{10}$ concentration as the mean of 131.1$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ and the maximum mean of 379.8$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ , and showed dominant features the continuous passage of deep trough caused by blocking effect and weak trough (56%, 5 cases) over Korea. The SLCs (11 cases) had relatively small variations of PM$_{10}$ concentration as the mean of 133.3$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ and the maximum mean of 247.2$\mu\textrm{g}$m$^{-3}$ , and showed passage of one weak trough (64%, 7 cases) over Korea. Thereafter, the case studies (April 7-13, 2002 of LLC and March 23-24, 2000 of SLC) performed by the simulation of MM5 with meteorological variables of the horizontal wind, potential temperature, isentropic potential vorticity, and helped to better understand the features of synoptic conditions in connection with the concentration variations for each case.
Objectives: This analysis seeks to evaluate the impact of environmental health factors (EHF; e.g. hospital beds per capita, employees of medical institutions) on extreme-heat vulnerability assessment in Busan Metropolitan City during 2006-2010. Methods: According to the vulnerability concept suggested by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), extreme-heat vulnerability is comprised of the categories of Exposure, Sensitivity, and Adaptive Capacity (including EHF). The indexes of the Exposure and Sensitivity categories indicate positive effects, while the Adaptive capacity index indicates a negative effect on extreme-heat vulnerability. Variables of each category were standardized by the re-scaling method, and then each regional relative vulnerability was computed with the vulnerability index calculation formula. Results: The extreme-heat vulnerability index (EVI) excepting EHF was much higher in urban areas than in suburban areas within the metropolitan area. When EHF was considered, the difference in the EVI between the two areas was reduced due to the increase of the Adaptive capacity index in urban areas. The low EVI in suburban areas was induced by a dominant effect of natural environmental factors (e.g. green area) within the Adaptive capacity category. Conclusions: To reduce the vulnerability to extreme heat in urban areas, which were more frequently exposed to extreme heat than others areas, public health and natural environments need to be improved in sensitive areas.
The characteristics of meteorological conditions relevant to Asian dust (AD) outbreaks and their occurrence frequencies were analyzed in four source regions (R1 to R4) during spring months (March to May) of 1995-2002. Moreover, the concentration variations of AD (e.g., $PM_{10}$) observed in Korea were investigated during the study period. In the relationship between AD outbreaks and three meteorological parameters (i.e., air temperature, wind speed, and aridity), the largest AD outbreaks in April (${\sim}250$ observations) mostly occurred in R2 when air temperature ranging from 10.0 to $15^{\circ}C$ and surface wind speed from 7 to $9m\;s^{-1}$ were recorded. Moreover, the aridity ($\geq4$) in April was significantly high in R2 with the maximum frequency of AD outbreaks (i.e., 206 observations). On the other hand, the number (percentage) of days belonging to AD events observed in five Korean cities were found to be 116 (44%), 121 (46%), and 26 days (10%) in March, April, and May, respectively. The mean $PM_{10}$ concentrations were found to range from 150 to 220, 150 to 200, and 95 to $120{\mu}g\;m^{-3}$ in March, April, and May, respectively. Consequently, this implied that the AD events in Korea were found to be gradually frequent in early spring and to be affected from the large AD outbreaks observed in the source regions.
The seasonal variations of sea surface winds and significant wave heights were investigated using the data observed from the marine meteorological buoys (nine stations) and Automatic Weather Stations (AWSs) in lighthouse (nine stations) around the Korean Peninsula during 2010~2012. In summer, the prevailing sea surface winds over the East/West Sea and the South Sea were northerly/southerly and easterly/westerly winds due to both of southeast monsoon and the shape of Korean Peninsula. On the other hand, the strong northerly winds has been observed at most stations near Korean marginal seas under northwest monsoon in winter. However, the sea surface winds at some stations (e.g. Galmaeyeo, Haesuseo in the West Sea) have different characteristics due to topographic effects such as island or coastal line. The significant wave heights are the highest in winter and the lowest in summer at most stations. In case of some lighthouse AWSs surrounded by islands (e.g. Haesuseo, Seosudo) or close to coast (e.g. Gangan, Jigwido), very low significant wave heights (below 0.5 m) with low correlations between sea surface wind speeds and significant wave heights were observed.
The effect of weather on disease was investigated based on results reported in academic papers. Weather-sensitive disease was selected by analyzing the frequency distributions of diseases and correlations between diseases and meteorological factors (e.g., temperature, humidity, pressure, and wind speed). Correlations between disease and meteorological factors were most frequently reported for myocardial infarction (MI) (28%) followed by chronic ischemic heart disease (CHR) (12%), stroke (STR) (10%), and angina pectoris (ANG) (5%). These four diseases had significant correlations with temperature (meaningful correlation for MI and negative correlations for CHR, STR, and ANG). Selecting MI, as a representative weather-sensitive disease, and summarizing the quantitative correlations with meteorological factors revealed that, daily hospital admissions for MI increased approximately 1.7%-2.2% with each $1^{\circ}C$ decrease in physiologically equivalent temperature. On the days when MI occurred in three or more patients larger daily temperature ranges ($2.3^{\circ}C$ increase) were reported compared with the days when MI occurred in fewer than three patients. In addition, variations in pressure (10 mbar, 1016 mbar standard) and relative humidity (10%) contributed to an 11%-12% increase in deaths from MI and an approximately 10% increase in the incidence of MI, respectively.
Meteo-tsunamis are tsunamis that are typically caused by strong atmospheric instability (e.g., pressure jumps) in low pressure systems, but some meteo-tsunamis in winter can be caused by local atmospheric instability in high pressure systems (e.g., the Siberian High). In this study, we investigated a meteo-tsunami event related to a high pressure system that occurred during winter on the Yellow Sea in 2005. Sea level data from tidal stations were analyed with a high-pass filter, and we also performed synoptic weather analyses by using various synoptic weather data (e.g., surface weather charts) collected during the winter season(DJF) of 2005. A numerical weather model (WRF) was used to analyze the atmospheric instability on the day of the selected event (21 Dec. 2005). On the basis of the results, we suggest that the meteo-tsunami triggered by the high pressure system occurred because of dynamic atmospheric instability induced by the expansion and contraction of the Siberian High.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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