Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.1
no.1
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pp.86-98
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1998
In order to provide an information as input data of possible storm surges in advance, the typhoon center and maximum wind position analysis scheme must be developed for the initialization of pressure and wind field.This study proposes a semi-automatical and objective analysis method and a procedure on a real time basis using the satellite TBB data of the GMS IR1, NOAA satellite CH4 and CH5, and shows the result of an experimental analysis. It includes a simple method of determining the parameters of the typhoon using minimum top temperature of the convective cloud near the inner eyewall. The method analyzing the isotropic cross sectional variation of TBB gradient from center to environment was developed to determine the center of Rmax of typhoon. This position of intense eyewall from typhoon center can be considered as the position of maximum wind. The results of estimation of typhoon center show very good agreement to the results of synoptic analysis. It is found that the Rmax is approximately 50-200km. From the comparison of the GMS and NOAA IR TBB data, it is found that the Rmax from NOAA data tends to be longer than those from GMS data.
AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) on NOAA satellite provides data in five spectral, one in visible range, one in near infrared and three in thermal range. In this paper, application of NOAA/AVHRR data is studied for environment monitoring such as cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index, forest fire, flood, snow cover and so on. The analyses for cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index and forest fire showed reasonable agreement. But monitoring for flood and snow cover was uneasy due to the limitations such as cloud contamination, low spatial resolution. So this research had only simple purpose to identify well-defined waterbody for dynamic monitoring of flood. Based on development of these basic algorithms, we have a plan to further reseach for environment monitoring using AVHRR data.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.6
no.6
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pp.467-473
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2001
BMS(Battery Management System) in EV system(Electric Vehicle) senses voltage, temperature and the charging or discharging current of batteries. The main roles of BMS are to estimate SOC(State OF Charge) of batteries and optimally monitor them according to the operation state of EV system which is motoring mode or charging mode. In this paper, we propose the proper algorithm about BMS's roles and operation which is suitable to EV system and illustrate validity and effectiveness through the experiments which were performed in the condition of Vehicle road test and charging test.
The sea fog occurs frequently in the west coast of Korea in spring and summer. This study focused on the detection of sea fog using MODIS satellite images. We presented a method for sea fog detection based on the homogeneity level between low stratus and sea fog, which was that the top surface of sea fog had a homogeneous aspect while that of low stratus had a heterogenous aspect. The results showed that the both homogeneity of $11{\mu}m$ brightness temperature (BT) and brightness temperature difference (BTD, $BT_{3.7{\mu}m}-BT_{11{\mu}m}$) were available to discriminate sea fog from low stratus. The frequency of difference between BT in fog/stratus area and BT in clear area provided reasonable result. In addition, the threshold values of standard deviations of BT and BTD in the fog/stratus area were applicable to differentiate fog from low stratus.
The feasibility of cloud seeding in Korea is presented from analyses of precipitation, cloud amount, satellite data, and upper air data. The daily mean precipitation over Dae-Kwan-Ryong is the largest(~4.5 mm/day), while the intensity of precipitation (amount of yearly rainfall divided by the frequency of rain days) over Southern area is above 14 mm/day, which shows the largest in Korea. Both the daily mean and the intensity of precipitation over Andong area are the smallest with values of ~2.7 mm/day and ~11 mm/day, respectively. In the meanwhile, the occurrence frequency of appropriate cloud top temperature (-10'~-30') for cloud seeding over the region has a large value (~130 days/year). The precipitation patterns of the region vary with wind direction and intensity calculated from 43 AWSs(Automatic Weather Station) and the additional 7 rain guages which were installed along Northern and Southern part of the Sobaek mountain. The Sc(Stratocumulus) cloud type over Andong is frequently observed, and Cirrus and Altostratus next. From the results, it is estimated that the feasibility of cloud seeding over the area would be high if a proper strategy of cloud seeding is set up. LCL (Lifting Condensation Level) and CCL (Convective Condensation Level) have the most frequency in 1000-950 hPa being occupied 4/9 of total analysis period and in 400-500 hPa, respectively, with both small variations from season to season. The correlation between vapor mixing ratio and CCL is the highest in Summer and the lowest in Winter. It means that the height of cumulus in Summer is high with an abundant water vapor but vice versa in Winter, and that the strategy of cloud seeding should be different with seasons.
The purpose of this study is to improve the calibration matrixes of 2-D and 3-D convective rainfall rates (CRR) using the brightness temperature of the infrared $10.8{\mu}m$ channel (IR), the difference of brightness temperatures between infrared $10.8{\mu}m$ and vapor $6.7{\mu}m$ channels (IR-WV), and the normalized reflectance of the visible channel (VIS) from the COMS satellite and rainfall rate from the weather radar for the period of 75 rainy days from April 22, 2011 to October 22, 2011 in Korea. Especially, the rainfall rate data of the weather radar are used to validate the new 2-D and 3-DCRR calibration matrixes suitable for the Korean peninsula for the period of 24 rainy days in 2011. The 2D and 3D calibration matrixes provide the basic and maximum CRR values ($mm\;h^{-1}$) by multiplying the rain probability matrix, which is calculated by using the number of rainy and no-rainy pixels with associated 2-D (IR, IR-WV) and 3-D (IR, IR-WV, VIS) matrixes, by the mean and maximum rainfall rate matrixes, respectively, which is calculated by dividing the accumulated rainfall rate by the number of rainy pixels and by the product of the maximum rain rate for the calibration period by the number of rain occurrences. Finally, new 2-D and 3-D CRR calibration matrixes are obtained experimentally from the regression analysis of both basic and maximum rainfall rate matrixes. As a result, an area of rainfall rate more than 10 mm/h is magnified in the new ones as well as CRR is shown in lower class ranges in matrixes between IR brightness temperature and IR-WV brightness temperature difference than the existing ones. Accuracy and categorical statistics are computed for the data of CRR events occurred during the given period. The mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean squire error (RMSE) in new 2-D and 3-D CRR calibrations led to smaller than in the existing ones, where false alarm ratio had decreased, probability of detection had increased a bit, and critical success index scores had improved. To take into account the strong rainfall rate in the weather events such as thunderstorms and typhoon, a moisture correction factor is corrected. This factor is defined as the product of the total precipitable waterby the relative humidity (PW RH), a mean value between surface and 500 hPa level, obtained from a numerical model or the COMS retrieval data. In this study, when the IR cloud top brightness temperature is lower than 210 K and the relative humidity is greater than 40%, the moisture correction factor is empirically scaled from 1.0 to 2.0 basing on PW RH values. Consequently, in applying to this factor in new 2D and 2D CRR calibrations, the ME, MAE, and RMSE are smaller than the new ones.
A heavy (93 mm hr-1) rainfall event accompanied by lightning occurred over Gangneung in the Yeongdong region of South Korea on August 6, 2018. This study investigated the underlying mechanism for the heavy rainfall event by using COMS satellite cloud products, surface- and upper-level weather charts, ECMWF reanalysis data, and radiosonde data. The COMS satellite cloud products showed rainfall exceeding 10 mm hr-1, with the lowest cloud-top temperature of approximately -65℃ and high cloud optical thickness of approximately 20-25. The radiosonde data showed the existence of strong vertical wind shear between the upper and lower cloud layers. Furthermore, a strong inversion in the equivalent potential temperature was observed at a pressure altitude of 700 hPa. In addition, there was a highly developed cloud layer at a height of 13 km, corresponding with the vertical analysis of the ECMWF data. This demonstrated the increased atmospheric instability induced by the vertical differences in equivalent potential temperature in the Yeongdong region. Consequently, cold, dry air was trapped within relatively warm, humid air in the upper atmosphere over the East Sea and adjacent Yeongdong region. This caused unstable atmospheric conditions that led to rapidly developing convective clouds and heavy rainfall over Gangneung.
In this study, 14 heavy snow events in Yeongdong area which are local phenomena are analyzed using MODIS cloud products provided from NASA/GSFC. The clouds of Yeongdong area at observed at specific time by MODIS are classified into A, B, C Types, based on the characteristic of cloud properties: cloud top temperature, cloud optical thickness, Effective Particle Radius, and Cloud Particle Phase. The analysis of relations between cloud properties and precipitation amount for each cloud type show that there are statistically significant correlations between Cloud Optical Thickness and precipitation amount for both A and B type and also significant correlation is found between Cloud Top Temperature and precipitation amount for A type. However, for C type there is not any significant correlations between cloud properties and precipitation amount. A-type clouds are mainly lower stratus clouds with small-size droplet, which may be formed under the low level cold advection derived synoptically in the East sea. B-type clouds are developed cumuliform clouds, which are closely related to the low pressure center developing over the East sea. On the other hand, C-type clouds are likely multi-layer clouds, which make satellite observation difficult due to covering of high clouds over low level clouds directly related with Yeongdong heavy snow. It is, therefore, concluded that MODIS cloud products may be useful except the multi-layer clouds for understanding the mechanism of heavy snow and estimating the precipitation amount from satellite data in the case of Yeongdong heavy snow.
Quality control methods for the first G-band vapor radiometer (GVR) mounted on a weather aircraft in Korea were developed using the GVR Precipitable Water Vapor (PWV). The aircraft attitude information (degree of pitch and roll) was applied to quality control to select the shortest vertical path of the GVR beam. In addition, quality control was applied to remove a GVR PWV ≥20 mm. It was found that the difference between the warm load average power and sky load average power converged to near 0 when the GVR PWV increased to 20 mm or higher. This could be due to the high brightness temperature of the substratus and mesoclouds, which was confirmed by the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) data (cloud type, cloud top height, and cloud amount), cloud combination probe (CCP), and precipitation imaging probe (PIP). The GVR PWV before and after the application of quality control on a cloudy day was quantitatively compared with that of a local data assimilation and prediction system (LDAPS). The Root Mean Square Difference (RMSD) decreased from 2.9 to 1.8 mm and the RMSD with Korea Local Analysis and Precipitation System (KLAPS) decreased from 5.4 to 4.3 mm, showing improved accuracy. In addition, the quality control effectiveness of GVR PWV suggested in this study was verified through comparison with the COMS PWV by using the GVR PWV applied with quality control and the dropsonde PWV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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