The objectives of this study are to develop a real-time drought monitoring and prediction system on the East Asia domain and to evaluate the performance of the system by using past historical drought records. The system is mainly composed of two parts: drought monitoring for providing current drought indices with meteorological and hydrological conditions; drought outlooks for suggesting future drought indices and future hydrometeorological conditions. Both parts represent the drought conditions on the East Asia domain (latitude $21.15{\sim}50.15^{\circ}$, longitude $104.40{\sim}149.65^{\circ}$), Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$) and South Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$), respectively. The observed meteorological data from ASOS (Automated Surface Observing System) and AWS (Automatic Weather System) of KMA (Korean Meteorological Administration) and model-driven hydrological data from LSM (Land Surface model) are used for the real-time drought monitoring, while the monthly and seasonal weather forecast information from UM (Unified Model) of KMA are utilized for drought outlooks. For the evaluation of the system, past historical drought records occurred in Korea are surveyed and are compared with the application results of the system. The results demonstrated that the selected drought indices such as KMA drought index, SPI (3), SPI (6), PDSI, SRI and SSI are reasonable, especially, the performance of SRI and SSI provides higher accuracy that the others.
This study is conducted to estimate the air temperature decreasing effects by restoring urban streams using WRF/CALMET coupled system. The types of land use on covered streams are constructed with the land cover map from Korea ministry of environment. Restoring covered streams changes the types of land use on covered areas to water. Two different types of land use(CASE 1 and CASE 2) are inputted to the WRF/CALMET coupled system in order to calculate the temperature difference. The results of the WRF/CALMET coupled system are similar to the observed values at automatic weather stations(AWS) in Busan area. Restoring covered streams causes temperature to be decreased by about $0.34{\sim}2^{\circ}C$ according to the locations of streams and the regions that temperature is reduced are widely distributed over the restored area. Reduction of temperature is increased rapidly from morning and maximus at 13LST. Natural restoration of streams will reduce the built-up area within urban. With this, temperature reductions which are the cause to weaken the urban heat island appear. Relief of urban heat island will help to improve the air quality such as accumulation of air pollutants in within urban area.
In this study, we examined the new ensemble training approach to reduce the systematic error and improve prediction skill of wind by using the Short-range Ensemble prediction system (SENSE), which is the mesoscale multi-model ensemble prediction system. The SENSE has 16 ensemble members based on the MM5, WRF ARW, and WRF NMM. We evaluated the skill of surface wind prediction compared with AWS (Automatic Weather Station) observation during the summer season (June - August, 2006). At first stage, the correction of initial state for each member was performed with respect to the observed values, and the corrected members get the training stage to find out an adaptive weight function, which is formulated by Root Mean Square Vector Error (RMSVE). It was found that the optimal training period was 1-day through the experiments of sensitivity to the training interval. We obtained the weighted ensemble average which reveals smaller errors of the spatial and temporal pattern of wind speed than those of the simple ensemble average.
Park, Gwang-Su;Nam, Won-Ho;Mun, Young-Sik;Yang, Mi-Hye;Lee, Hee-Jin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.330-330
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2022
우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.
Kang, Misun;Lim, Yun-Kyu;Cho, Changbum;Kim, Kyu Rang;Park, Jun Sang;Kim, Baek-Jo
Journal of the Korean earth science society
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v.36
no.6
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pp.567-579
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2015
The accurate simulation of micro-scale weather phenomena such as fog using the mesoscale meteorological models is a very complex task. Especially, the uncertainty arisen from initial input data of the numerical models has a decisive effect on the accuracy of numerical models. The data assimilation is required to reduce the uncertainty of initial input data. In this study, the limitation of the mesoscale meteorological model was verified by WRF (Weather Research and Forecasting) model for a summer fog event around the Nakdong river in Korea. The sensitivity analyses of simulation accuracy from the numerical model were conducted using two different initial and boundary conditions: KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) and LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data. In addition, the improvement of numerical model performance by FDDA (Four-Dimensional Data Assimilation) using the observational data from AWS (Automatic Weather System) was investigated. The result of sensitivity analysis showed that the accuracy of simulated air temperature, dew point temperature, and relative humidity with LDAPS data was higher than those of KLAPS, but the accuracy of the wind speed of LDAPS was lower than that of KLAPS. Significant difference was found in case of relative humidity where RMSE (Root Mean Square Error) for LDAPS and KLAPS was 15.7 and 35.6%, respectively. The RMSE for air temperature, wind speed, and relative humidity was improved by approximately $0.3^{\circ}C$, $0.2m\;s^{-1}$, and 2.2%, respectively after incorporating the FDDA.
낙뢰란 뇌운 속에서 분리 축적 된 음 (-)과 양 (+)의 전하 사이 또는 뇌운 속의 전하와 지면에 유도되는 전하 사이에서 발생하는 불꽃 방전을 말한다. 뇌운 안에는 이 불꽃 방전을 반복하기에 충분한 전하의 분리가 계속 일어나고 있는데, 그 결과 양전하 (+)는 구름의 상부에 넓게 분산되어 분포하고, 음전하 (-)는 주로 구름 하부에 분포한다. 이 때 음전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 부극성 (-)낙뢰, 양전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 정극성 (+)낙뢰라 한다. 낙뢰의 약 80%는 구름 내부 또는 구름 대 구름 사이에서 발생하고, 약 20%만이 구름과 지면 사이에서 발생하는데, 이러한 구름-지면 낙뢰 (Cloud-to-ground lightning)는 가장 위험하고 그 피해도 크다. 우리나라는 동아시아 몬순 기후의 영향으로 여름철에 대기가 불안정하여 낙뢰가 집중적으로 발생하며, 복잡한 지형과 해양의 영향으로 낙뢰현상의 공간적 변동도 크게 나타난다. 이러한 낙뢰는 최근으로 올수록 강도가 증가하고 있어 그 피해의 증가가 우려되기 때문에 낙뢰 발생 특성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 낙뢰자료와 강수자료, 그리고 시 공간 분해능이 뛰어난 MTSAT-1R (Multi-functional Transport SATellite - 1 Replacement) 정지궤도 위성의 휘도온도를 이용하여 낙뢰 발생 시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하고자 한다. 이러한 연구는 대류활동에 대한 정보 제공 뿐 아니라, 낙뢰 예측성 향상 및 재해 경감에도 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2001년 기상청에 도입되어 운영 중인 신 낙뢰관측 시스템 (Total Lightning Detection System, TLDS)에서 관측된 낙뢰자료와 MTSAT-1R 위성에서 관측된 휘도온도 자료, 그리고 자동기상관측장비 (Automatic Weather System, AWS)에서 관측된 강수자료를 사용하였으며, 세 자료의 출처는 모두 기상청이다. 분석 기간은 2006년부터 2007년까지이며 우리나라에서 낙뢰발생 빈도가 여름철에 집중되어 나타나는 것을 고려하여 여름철 (6~8월) 낙뢰에 대해서만 분석하였다. 또한 낙뢰 발생 사례에 대하여 관측 효율이 90% 이상으로 알려진 위도 $33{\sim}39^{\circ}N$, 경도 $124{\sim}130^{\circ}E$ 영역에서 낙뢰발생시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하였다. 사례는 낙뢰 발생 횟수가 많은 날을 중심으로 먼저 적외영상과 낙뢰영상을 정성적으로 분석한 후 뇌우의 지속시간이 긴 9개 사례를 선정하였다. MTSAT-1R 위성과 낙뢰자료 및 강수자료는 관측주기와 공간규모가 서로 다르기 때문에 세 자료를 함께 사용하기 위해서는 시 공간을 일치시키는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위성자료 관측시간(00분, 33분)과 AWS 지점 위 경도를 시 공간 일치를 위한 기준으로 사용하였다.
KIM, Hoe-Ryul;KIM, Dong-Gyu;KUM, Jong-Soo;CHUNG, Yong-Hyun;PARK, Sung-Chul
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.21
no.2
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pp.269-277
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2009
Ventilation equipment performs a central role to maintain comfort subway environment. So ventilation equipment of Busan subway line No.1 is required to improve thermal environment. In this study, conditions of thermal environment are presented to improve ventilation equipment at existing subway station platforms by measuring thermal environment of platforms operated ventilation equipment at 14 stations of Busan subway line No.1. AWS of data in comparison with the neighbouring platforms and thermal environment analysis. Thermal environment status of subway platform analysis results are as follows. 1)Daytime platform temperature was higher than outdoor temperature, but night time platform temperature was lower than outdoor temperature. 2)Train wind had effect on improving thermal comfort in platform. 3)When outdoor temperature is below $24^{\circ}C$, inlet air is able to lower than platform temperature. 4)Considering existing ventilation system, night purge systems is useful to improving platform thermal environment.
The weighing precipitation gauge with auto-empting capability was developed in the R&D project organized by the Research Agency for Climate Science (RACS) and supported by the Korea Meteorological Administration (KMA). This project was initiated in line with the KMA's plan executed since 2010 to introduce the weighing precipitation gauges partly into of their Automatic Weather Station (AWS) network in order to upgrade the quality of precipitation data. The innovative feature of this research is that the auto-empting in weighing precipitation gauge is realized by abrupt rotation of receiving container. The prototype was tested in compliance with the relevant standards of KMA. The results of performance test on rainfall measurement in laboratory verified that the accuracies for 20 mm and 100 mm reference rainfall amount were 0.1 mm and 0.4 mm, respectively in both conditions of auto-empting and no-empting. During the rotation of container for auto-empting, the data was extrapolated smoothly by applying the same precipitation intensity of the previous 10 sec. Consequently, it was found that the auto-empting precipitation gauge developed in this research is quite enough to be used for the operational purpose of accurate measurement with 0.1 mm resolution, regardless of the precipitation intensity.
본 논문에서는 레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 Arc-SAR의 설계안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 살펴보면, 밴형 차량의 상부에 원형레일을 설치하고 마이크로파 송, 수신 안테나를 탑재한 후 레일 위를 1mm 이내의 정밀도로 이동시키며, 자료를 획득하게 된다. 이때 안테나에 연결된 동축 케이블은 차량 내부의 송, 수신장치에 연결되는데 RF대역에서 완벽히 작동하는 슬립링이 없기 때문에 내부 송, 수신 장치를 턴 테이블위에 장착하여 외부 안테나의 이동과 동일한 각도로 회전하여, 동축 케이블의 꼬임을 방지하게 된다. 송, 수신 장치의 구성은 벡터 네트워크 분석기를 기반으로 마이크로파 앰프, 마이크로파 스위치로 구성되며, 통합 제어 소프트웨어를 통해 외부 안테나의 이동과 함께 제어된다. 한편, Arc-SAR 영상의 구현은 원형레일을 따라 얻어지는 합성구경의 기하학적인 특수성을 감안하여 최초로 시도될 것이다. 이 시스템은 RTK-GPS를 장착하여 지반변형 모니터링 시 차량 이동 오차를 최소화 하고자 하며, 이외에 고정형 산란체를 이용하여 차량 이동 오차를 보정하고자 한다. 또한 AWS (Automatic Weather System)을 장착하여 위상의 대기보정을 동시에 수행할 것이다. 이 시스템은 차량 탑재에 의한 기동성의 확보로 침수나 침하 등 긴급 재난 지역에 즉각적인 대응이 가능하며, 대형 구조물의 주기적인 변형 모니터링 등에 활용성이 클 것이다.
In order to clarify characteristics of variation in wind energy over a long-term period, an investigation was carried out at Seoguang site on Jeju island. The wind data for 10 years from Automatic Weather System (AWS) were analyzed for each year. The variation in the annual energy production (AEP) for the 2 MW wind turbine was estimated through statistical work. The result shows that the range of the yearly average wind speed at 15 m above ground level for 10 years was from -22.6% to +13.7%, which is wider range than that in Japan. The coefficient of variation for the AEP was 22.7%, which is about twice of that for the yearly average wind speed. Therefore, for estimating the wind energy potential accurately at a given site, the wind data should be analyzed over a long-term period based on the data from the meteorological station.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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