The sensitivity analysis is a method to quantify to what extent the output of a model changes with the values of input parameters. This will lead to increase model accuracy through measurement validation. Three line source air quality models, HIWAY 2, PAL, and CALINE 3 were selected for this study. The input parameters analysed included wind speed, wind direction, stability, emission rate, mixing height, receptor distance, initial dispersion coefficient, surface roughness, and averaging time. It turned out that PAL model generally showed higher concentration than other two models, and that between CALINE 3 and HIWAY 2, CALINE 3 showed higher concentration than HIWAY 2 model near the line sources, but beyond a certain downwind distances HIWAY 2 model showed higher concentration. The modesl were very sensitive to wind speed especially in the range of 0 $\sim$ 1 m/s and to wind direction near the parallel wind to streets. In case of emission rate, the output concentration was directly proportional to these input parameters. And the sensitivity of the input parameters such as stability, mixing height, initial dispersion coefficient, surface roughness, and averaging time were not very significant.
Statistical forecast models for the prediction of the summertime Changma precipitation have been developed in this study. As effective predictors for the Changma precipitation, the springtime sea surface temperature (SST) anomalies over the North Atlantic (NA1), the North Pacific (NPC) and the tropical Pacific Ocean (CNINO) has been suggested in Lee and Seo (2013). To further improve the performance of the statistical prediction scheme, we select other potential predictors and construct 2 additional statistical models. The selected predictors are the Northern Indian Ocean (NIO) and the Bering Sea (BS) SST anomalies, and the spring Eurasian snow cover anomaly (EUSC). Then, using the total three statistical prediction models, a simple ensemble-mean prediction is performed. The resulting correlation skill score reaches as high as ~0.90 for the last 21 years, which is ~16% increase in the skill compared to the prediction model by Lee and Seo (2013). The EUSC and BS predictors are related to a strengthening of the Okhotsk high, leading to an enhancement of the Changma front. The NIO predictor induces the cyclonic anomalies to the southwest of the Korean peninsula and southeasterly flows toward the peninsula, giving rise to an increase in the Changma precipitation.
The changes in the Hadley circulation during the second half of the 20th century were examined using observations and the 20C3M (Twentieth Century Climate in Coupled Models) simulations by the 21 IPCC AR4 models. Multi-model ensemble (MME) mean shows that the mean features of the Hadley circulation, such as the intensity, magnitude, and the seasonal variations, are very realistically reproduced, compared to the ERA40 reanalysis. But the long-term trends of the Hadley circulation in 20C3M MME are quite different to those of observations. The observed intensity of the Hadley cell is persistently enhanced, particularly during boreal winter. In comparison, the meridional overturning circulations reproduced in the MME mean remains invariant in time, and even weakened in boreal summer. This discrepancy between the ERA40 and 20C3M MME is consistently shown in the overall structure of the Hadley circulations, such as mass streamfunction, the velocity potential, the vertical shear of meridional wind, and the vertical velocity in the tropical region. This results indicate that the current climate models are skill-less to capture the long-term trend of Hadley circulation yet, and should be improved in simulation of the large-scale features to enhance the confidence level of future climate change projection.
The objective of this work is the air quality modeling according to the practical roughness length using the building information as surface boundary conditions. As accurate wind and temperature field are required to produce realistic urban air quality modeling, comparative simulations by various roughness length are discussed. The prognostic meteorological fields and air quality field over complex areas of Seoul, Korea are generated by the PSU/NCAR mesoscale model (MM5) and the Third Generation Community Multi-scale Air Quality Modeling System (Models-3/CMAQ), respectively. The simulated $O_3$ concentration on complex terrain and their interactions with the weak synoptic flow had relatively strong effects by the roughness length. A comparison of the three meteorological fields of respective roughness length reveals substantial localized differences in surface temperature and wind folds. Under these conditions, the ascended mixing height and weakened wind speed at night which induced the stable boundary stronger, and the difference of simulated $O_3$ concentration is $2{\sim}6\;ppb$.
Since the atmospheric clearness index is main factor for evaluating atmosphere environment, it is necessary to estimate its characteristics all over the major cities in Korea Peninsula. We have begun collecting clearness index data since 1982 at 16 different cities in South Korea and estimated using empirical forecasting models at 21 different stations over the North Korea from 1982 to 2006. This considerable effort has been made for constructing a standard value from measured data at each city. The new clearness data for global-dimming analysis will be extensively used by evaluating atmospheric environment as well as by solar PV application system designer or users. From the results, we can conclude that 1) Yearly mean 63.5% of the atmospheric clearness index was evaluated for clear day all over the 37 cities in Korea Peninsula, 2) Clear day's atmospheric clearness index of spring and summer were 64.6% ana 64.8%, and for fall and winter their values were 63.3% and 61.3% respectively in Korea Peninsula.
The atmospheric turbulence characteristics measured at a meteorological station in northwest part of the Czech Republic are presented for selected time periods in the year 2017. The terrain of this region is influenced by surface coal mining and the related industry. The datasets used in this study were measured using four ultrasonic anemometers installed on an 80 m high meteorological mast at heights of 20, 40, 60 and 80 m, respective. From the primary high-frequency datasets, time intervals in order of hours were selected and integral turbulence characteristics (ITCs), turbulence intensities and turbulence spectra were analyzed. The time intervals were selected with respect to atmospheric stability parameter, known as Obukhov number. We concentrated on the days with higher wind velocity and neutral atmospheric stratification. The wind characteristics investigated in this study include the wind speed, wind direction and its histograms, turbulence intensity, friction velocity and wind power spectra. The ITCs and spectral characteristics were compared with the theoretical models and values from the literature. The resulting ITCs showed the values for urban locations similar to those found in other studies and can be used in practical design. The computed turbulence spectra followed the shape of theoretical spectra of turbulence for both horizontal and vertical velocity components. The computed integral length scales have shown to be unsuitable for further use due to their highly scattered values.
Gaussian dispersion model is the most widely used tool for the ground level air pollution simulation. Though in spite of the convenience there are important problems on the Pasquill- Gifford' stability classification scheme which was used to define the turbulent state of the atmosphere or to describe the dispersion capabilities of the atmosphere which was each covers a broad range of stability conditions, and that they were very site specific, and the vertical dispersion calculation formula on the case of the unstable atmospheric condition. This paper was carried out to revise the Gaussian dispension model for the purposed of increase the modeling performance and propose the revised model, which was composed of the turbulent characteristics in the unstable atmospheric conditions. The proposed models in this study were composed of the profile method, Monin-Obukhove length, the probability density function model and the lateral dispersion function which was composed of the turbulent parameters, $u_*$(friction velocity), $w_*$(convective velocity scale), $T_L$(lagrangian time scale) for the model specific. There were very good performance results compare with the tracer experiment result on the case of the short distance (<1415m) from the source, but increase the simulation error(%) to stand off the source in the all models. In conclusion, the revised Gaussian dispersion model using the turbulent characteristics may be a good contribution for the development of the air pollution simulation model.
RTTOV와 CRTM은 복사관측자료에 대한 관측연산자로 수치예보에 활용되고 있는 빠른 속도의 복사전달모델이다. 본 연구에서는 두 모델의 기본구조 및 입력자료를 비교했다. 또한, 다양한 파장대를 가진 AMSU-A 마이크로파 센서에 대해 구름에 대한 정보를 포함할 때와 포함하지 않을 때 두 모델로부터 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도를 해양에 대해 비교했다. AMSU-A의 탐측채널(5-14)에 대해서는 두 모델로부터 계산된 밝기온도 값에 큰 차이가 존재하지 않았으나, 대기의 창 채널 및 지표근처의 탐측채널에서는 RTTOV로부터 계산된 밝기온도 값이 관측과 더 가까워 CRTM에 비해 상대적으로 작은 초기추정오차를 보였다. 한편 UM으로부터 제공된 구름물과 얼음의 정보를 추가적으로 활용하였을 때 두 모델로부터 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차이가 감소함을 확인할 수 있었고, 특히 CRTM의 31.4 GHz와 89 GHz 채널에서 모의된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차이가 크게 감소했다.
This paper describes methodology verifying near-surface predictability of numerical weather prediction models against the surface synoptic weather station network (SYNOP) observation. As verification variables, temperature, wind, humidity-related variables, total cloud cover, and surface pressure are included in this tool. Quality controlled SYNOP observation through the pre-processing for data assimilation is used. To consider the difference of topographic height between observation and model grid points, vertical inter/extrapolation is applied for temperature, humidity, and surface pressure verification. This verification algorithm is applied for verifying medium-range forecasts by a global forecasting model developed by Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems to measure the near-surface predictability of the model and to evaluate the capability of the developed verification tool. It is found that the verification of near-surface prediction against SYNOP observation shows consistency with verification of upper atmosphere against global radiosonde observation, suggesting reliability of those data and demonstrating importance of verification against in-situ measurement as well. Although verifying modeled total cloud cover with observation might have limitation due to the different definition between the model and observation, it is also capable to diagnose the relative bias of model predictability such as a regional reliability and diurnal evolution of the bias.
The Bidirectional Reflectance Distribution (BRD) effect is critical to interpret the surface information using remotely sensed data. This effect was caused by geometric relationship between sensor, target and solar that is inevitable effect for data of optical sensor. To remove the BRD effect, semi-empirical BRDF models are widely used. It is faster to calculate than physical models and demanded less observation than empirical models. In this study, Ross-Li kernel and Roujean kernel were used respectively in National Aeronautics and Space Administration (NASA) and European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT) that are used to compare each other. The semi-empirical model consists of three parts which are isotropic, geometric and volumetric scattering. Each part contained physical kernel and empirical coefficients that were calculated by statistical method. Red and NIR channel of SPOT/VEGETATION product were used to compute Nadir BRDF Adjusted Reflectance (NBAR) over East Asia area from January 2009 to December 2009. S1 product was provided by VITO that was conducted atmospheric correction using Simplified Method of Atmospheric Correction (SMAC). NBAR was calculated using corrected reflectance of red and NIR. Previous study has revealed that Roujean geometric kernel had unphysical values in large zenith angles. We extracted empirical coefficients in three parts and normalized reflectance to compare both BRDF models. Two points located forest in Korea peninsular and bare land in Gobi desert were selected for comparison. As results of time series analysis, both models showed similar reflectance change pattern and reasonable values. Whereas in case of empirical coefficients comparison, different changes pattern of values were showed in isotropic coefficients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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