The objective of this study is to describe the short-range forecast system of the Korea Air Force (KAF) and to verificate its performace in 2009 summer. The KAF weather prediction model system, based on the Weather Research and Forecasting (WRF) model (i.e., the KAF-WRF), is configured with a parent domain overs East Asia and two nested domains with the finest horizontal grid size of 2 km. Each domain covers the Korean peninsula and South Korea, respectively. The model is integrated for 84 hour 4 times a day with the initial and boundary conditions from National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) data. A quantitative verification system is constructed for the East Asia and Korean peninsula domains. Verification variables for the East Asia domain are 500 hPa temperature, wind and geopotential height fields, and the skill score is calculated using the difference between the analysis data from the NCEP GFS model and the forecast data of the KAF-WRF model results. Accuracy of precipitation for the Korean penisula domain is examined using the contingency table that is made of the KAF-WRF model results and the KMA (Korea Meteorological Administraion) AWS (Automatic Weather Station) data. Using the verification system, the operational model and parallel model with updated version of the WRF model and improved physics process are quantitatively evaluated for the 2009 summer. Over the East Aisa region, the parallel experimental model shows the better performance than the operation model. Errors of the experimental model in 500 hPa geopotential height near the Tibetan plateau are smaller than errors in the operational model. Over the Korean peninsula, verification of precipitation prediction skills shows that the performance of the operational model is better than that of the experimental one in simulating light precipitation. However, performance of experimental one is generally better than that of operational one, in prediction.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.4
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pp.305-316
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2018
As the urbanization ratio increases, the heat environment in cities is becoming more important due to the urban heat island. In this study, the heat island spatial analysis was calculated and conducted for analysis of urban thermal environment of Sejong city, which was launched in 2012 and has been developed rapidly. To analyze the ratio and change rate of urban area, a multi temporal land cover map (2013 to 2015 and 2017) of study area is generated based on Landsat-8 OLI/TIRS (Operational Land Imager / Thermal Infrared Sensor) satellite imagery. Then, we select an TIR (Thermal Infrared) band from the two TIR bands provided by the Landsat-8, which is used for calculating the heat island potential, through the accuracy evaluation of the brightness temperature and AWS (Automatic Weathering Station) data. Based on the selected band and surface emissivity, land surface temperature is calculated and the estimated heat island potential change is analyzed. As a result, the land surface temperature of the high ratio and change rate of urban area was significantly higher than the surrounding area around $3^{\circ}C$ to $4^{\circ}C$, and the heat island potential was also higher around $4^{\circ}C$ to $5^{\circ}C$. However, the heat island phenomenon was alleviated in urban areas with high rate of change that also show high green area ratio. Therefore, we demonstrated that dense urban area increases the possibility of inducing heat island, but it can mitigate the heat island through green areas.
Kang, Shin Gon;Jo, Hyun Wook;Kim, Ji Yung;Kim, Kyeong Dae;Lee, Bae Hun;Kim, Byong Wan;Sung, Kyung Il
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.41
no.1
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pp.56-61
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2021
This study was conducted to determine the possibility of estimating the daily mean temperature for a specific location based on the climatic data collected from the nearby Automated Synoptic Observing System (ASOS) and Automated Weather System(AWS) to improve the accuracy of the climate data in forage yield prediction model. To perform this study, the annual mean temperature and monthly mean temperature were checked for normality, correlation with location information (Longitude, Latitude, and Altitude) and multiple regression analysis, respectively. The altitude was found to have a continuous effect on the annual mean temperature and the monthly mean temperature, while the latitude was found to have an effect on the monthly mean temperature excluding June. Longitude affected monthly mean temperature in June, July, August, September, October, and November. Based on the above results and years of experience with climate-related research, the daily mean temperature estimation was determined to be possible using longitude, latitude, and altitude. In this study, it is possible to estimate the daily mean temperature using climate data from all over the country, but in order to improve the accuracy of daily mean temperature, climatic data needs to applied to each city and province.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.15
no.2
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pp.59-66
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2013
Among many factors, especially meteorological conditions can impact agricultural productivities. This study was conducted to analyze the relationships between crop yield and meteorological factors. We collected meteorological data (i.e., temperature and precipitation) from the Automated Weather System (AWS) of Korea Meteorological Administration (KMA) and the yield data of Chinese cabbage and Radish from local Nonghyup (NCAF:National Agricultural Cooperative Federation) and Farmers' Corporate Association. The agricultural data were classified into two groups. These groups are comprised of the farmers who produced a crop under 30 kg per $3.3m^2$ and over 30k g per $3.3m^2$ respectively. The daily meteorological data were calculated from the average value for ten days. Based on the regression analysis, we concluded that the yield of Chinese cabbage (Haenam) was related to average temperature, minimum temperature, precipitation, and number of days with precipitation, whereas that of Radish (Jeju) was related to average temperature, maximum temperature, and minimum temperature. The result suggests that these meteorological data can be used more effectively for the prediction of crop yield.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.3
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pp.136-149
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2011
The aim of this study is to develop future climate scenario by downscaling the regional climate model (RCM) from global climate model (GCM) based on IPCC A1B scenario. To this end, the study first resampled the KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model) from spatial resolution of 27km to 1km. Second, observed climatic data of temperature and rainfall through 1971-2000 were processed to reflect the temperature lapse rate with respect to the altitude of each meteorological observation station. To optimize the downscaled results, Co-kriging was used to calculate temperature lapse-rate; and IDW was used to calculate rainfall lapse rate. Fourth, to verify results of the study we performed correlation analysis between future climate change projection data and observation data through the years 2001-2010. In this study the past climate data (1971-2000), future climate change scenarios(A1B), KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model) results and the 1km DEM were used. The research area is entire South Korea and the study period is from 1971 to 2100. Monthly mean temperatures and rainfall with spatial resolution of 1km * 1km were produced as a result of research. Annual average temperature and precipitation had increased by $1.39^{\circ}C$ and 271.23mm during 1971 to 2100. The development of downscaling method using GIS and verification with observed data could reduce the uncertainty of future climate change projection.
The special observation using Radiosonde was performed to investigate precipitation events over the east coast of Korea during the winter season from 5 January to 29 February 2012. This analysis focused on the various indices to describe the characteristics of the atmospheric instability. Equivalent Potential Temperature (EPT) from surface (1000 hPa) to middle level (near 750 hPa) was increased when the precipitation occurred and these levels (1000~750 hPa) had moisture enough to cause the instability of atmosphere. The temporal evolution of Convective Available Potential Energy (CAPE) appeared to be enhanced when the precipitation fell. Similar behavior was also observed for the temporal evolution of Storm Relative Helicity (SRH), indicating that it had a higher value during the precipitation events. To understand a detailed structure of atmospheric condition for the formation of precipitation, the surface remote sensing data and Automatic Weather System (AWS) data were analyzed. We calculated the Total Precipitable Water FLUX (TPWFLUX) using TPW and wind vector. TPWFLUX and precipitation amount showed a statistically significant relationship in the north easterly winds. The result suggested that understanding of the dynamical processes such as wind direction be important to comprehend precipitation phenomenon in the east coast of Korea.
The effects of meteorological and reclaiming conditions on the reduction of suspended particles are investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model with the k-$\varepsilon$ turbulence closure scheme based on the renormalization group (RNG) theory. Twelve numerical experiments with different meteorological and reclaiming conditions are performed. For identifying the meteorological characteristics of the target area and providing the inflow conditions of the CFD model, the observed data from the automatic weather station (AWS) near the target area is analyzed. Complicated flow patterns such as flow distortion, horse-shoe vortex, recirculation zone, and channeling flow appeared due to the topography and buildings in the domain. Specially, the flow characteristics around the reclamation area are affected by the reclaiming height, reclaiming size and windbreak height. Reclaiming height affected the wind speed above the reclaiming area. Windbreak induces more complicated flow patterns around the reclaiming area as well as within the reclaiming area. In front of the windbreak, flow is distorted as it impinges on the windbreak. As a result, upward flow is generated there. Behind the windbreak, a secondary circulation, so called, a recirculation zone is generated and flow is reattached at the end of the recirculation zone (reattachment point). At the lower part of the recirculation zone, there is a reverse flow toward the windbreak. Flow passing to the reattachment point starts to be recovered. Total amounts of suspended particles are calculated using the frictional and threshold frictional velocities, erosion potential function, and the number of surface disturbance. In the case of a 10 m-reclaiming and northerly wind, the amount of suspended particles is largest. In the presence of 5 m windbreak, the friction velocity above the reclaiming area is largely reduced. As a result, the total amount of the suspended particles largely decreases, compared to the case with the same reclaiming and meteorological conditions except for the windbreak The calculated suspended particle amounts are used as the emission rate of the dispersion model simulations and the dispersion characteristics of the suspended particles are analyzed.
Kim, Dae-Jun;Park, Joo-Hyeon;Kim, Soo-Ock;Kim, Jin-Hee;Kim, Yongseok;Shim, Kyo-Moon
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.3
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pp.117-127
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2020
The Early Warning System for agrometeorological hazard of the Rural Development Administration (Korea) forecasts detailed weather for each farm based on the meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration, and estimates the growth of crops and predicts a meteorological hazard that can occur during the growing period by using the estimated detailed meteorological information. For verification of early warning system, automated weather observation network was constructed in the study area. Moreover, a real-time web display system was built to deliver near real-time weather data collected from the observation network. The meteorological observation system collected diverse meteorological variables including temperature, humidity, solar radiation, rainfall, soil moisture, sunshine duration, wind velocity, and wind direction. These elements were collected every minute and transmitted to the server every ten minutes. The data display system is composed of three phases: the first phase builds a database of meteorological data collected from the meteorological observation system every minute; the second phase statistically analyzes the collected meteorological data at ten-minutes, one-hour, or one-day time step; and the third phase displays the collected and analyzed meteorological data on the web. The meteorological data collected in the database can be inquired through the webpage for all data points or one data point in the unit of one minute, ten minutes, one hour, or one day. Moreover, the data can be downloaded in CSV format.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.16
no.4
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pp.339-354
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2010
In this study, diurnal and intra-seasonal variations of summertime temperature lapse rate (TLR) by synoptic weather conditions in a mountainous basin are examined based on hourly temperature data observed in 2009 summer at an Automatic Weather Station (AWS) network deployed in Haean basin (called Punch Bowl), Yanggu in the Republic of Korea. Summertime average TLR between the top and bottom of the basin is $-0.53^{\circ}C$/100m. Due to its diurnal variations, TLR shows the lowest by $-0.25^{\circ}C$/100m at 6AM, while it maximizes up to $-0.85^{\circ}C$/100m between 4PM~5PM. Comparisons of daily average TLRs by synoptic weather patterns reveal that the magnitude of TLRs is greatest in the order of rainy days ($-0.63^{\circ}C$/100m), heavy rainfall days ($-0.53^{\circ}C$/100m), partly cloudy days ($-0.47^{\circ}C$/100m), and sunny days ($-0.39^{\circ}C$/100m). At dawn on sunny days in summer, strong cooling pools accompanying temperature inversion layers are formed within the basin, while on heavy rainfall days, warming pools are observed due to relatively low TLRs associated with the reduction of surface radiation cooling by clouds.
In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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