In this study, the Slab Ocean Model (SOM) is coupled with an Atmospheric General Circulation Model (AGCM) which developed in University of Kangnung based on the land surface model of Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS). The purposes of this study are to understand radiative role of clouds considering of the atmospheric feedback, and to compare the Clouds Radiative Forcing (CRF) come from the analyses using the clear-cloud sky method and CGCM. The new CGCM was integrated by using two sets of the clouds with radiative role (EXP-A) and without radiative role (EXP-B). Clouds in this two cases show the negative effect $-26.0\;Wm^{-2}$ of difference of radiation budget at top of atmosphere (TOA). The annual global means radiation budget of this simulation at TOA is larger than the estimations ($-17.0 Wm^{-2}$) came from Earth Radiation Budget Experiment (ERBE). The work showed the surface negative effect with $-18.6 Wm^{-2}$ in the two different simulations of CRF. Otherwise, sensible heat flux in the simulation shows a great contribution with positive forcing of $+24.4 Wm^{-2}$. It is found that cooling effect to the surface temperature due to radiative role of clouds is about $7.5^{\circ}C$. From this study it could make an accurate of the different CRF estimation considering either feedback of EXP-B or not EXP-A under clear-sky and cloud-sky conditions respectively at TOA. This result clearly shows its difference of CRF $-11.1 Wm^{-2}$.
적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 ($11{\mu}m\;-\;3.7{\mu}m$)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다.
GMS 적의영상 자료와 적외 파장의 휘도온도(TBB)자료를 이용하여 태풍의 중심 위치와 강도를 예측하는 기법을 개발하 였다. 먼저 TBB의 각 온도대 별로 색을 주어 분석한 구름 패턴과 구름 밴드의 특이한 형태를 이해함으로써 태풍의 중심 위치를 결정하였다. 다음으로 태풍의 강도를 예측하기 위하여 태풍 중심 주위의 TBB값과 태풍 중심기압(혹은 최대풍속)과의 상관관계를 구하여 보았다. 그 결과 두 변 수 사이에는 일정한 시간타(24시간)를 수반하는 상관관계가 있음을 알았다. 특히 태풍 중심으로부터 300 km 이내 영역의 TBB의 평균값이 24시간 후의 태풍 중심기압(혹은 최대풍속)과 밀접한 관련이 있음이 밝혀졌다. 이러한 관계로부터 태풍 중심기압(혹은 최대풍속)을 예측할 수 있는 회귀식을 산출하였다.
Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
Self-blast circuit breakers utilize the energy dissipated by the arc itself to create the required conditions for arc quenching during the current zero. The high-current simulation provides information about the mixing process of the hot PTFE cloud with $SF_6$ gas which is difficult to access for measurement. But it is also hard to simulate flow phenomenon because the flow in interrupter with high current, $SF_6$-PTFE mixture vapor and complex physical behavior including radiation, calculation of electric field. Using a commercial computational fluid dynamics(CFD) package, the conservation equation for the gas and temperature, velocity and electric fields within breaker can be solved. Results show good agreement between the predicted and measured pressure rise in the thermal chamber.
This study was conducted to investigate the characteristics of surface ozone concentration and occurrence of high ozone concentration using hourly ozone, nitrogen dioxide and meteorological data for 1997~1998 in Pusan coastal area. Monthly mean ozone concentration was the highest at Dongsamdong in Spring(35.4ppb), at Kwangbokdong in Fall(25.1ppb) and the lowest Dongsamdong(22.2ppb) and Kwangbokdong(16.0ppb) in Winter. Relative standard deviation indicating clearness of observation site was 0.42 at Dongsamdong and 0.49 at Kwangbokdong that is similar to urban area. The diurnal variation of ozone concentration of Dongsamdong and Kwangbokdong showed maximum at 1500~1600LST and minimum 0700~0800LST that typical pattern of ozone concentration. In ozone episode period(Sept. 10~15, 1998), diurnal change of ozone concentration was very high, and ozone concentration was related to meteorological parameters such as temperature, relative humidity, wind speed, cloud amount and radiation on a horizontal surface. During the episode days peak ozone concentrations are much higher than the normal values, wind speeds are always lower, and solar radiation is high with the exception of the September episode.
This study was conducted to investigate the characteristics of surface ozone concentration and occurrence of high ozone concentration using hourly ozone and meteorological data of 1997~1998 in Pusan coastal area. Monthly mean ozone concentration was highest in Spring(35.4ppb) and lowest in Winter(22.2ppb). Relative standard deviation indicating clearness of observation site was 0.42 that is similar to urban area. The diurnal variation of ozone concentration of Dongsamdong showed maximum at 15~16LST and minimum 07~08LST that typical pattern of ozone concentration. In ozone episode period(May 18~23, 1998), diurnal change of ozone concentration was very high, and ozone concentration was related to meteorological parameters such as temperature, relative humidity, wind speed, cloud amount and radiation on a horizontal surface.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.296-298
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1999
Five institutions, which are very active in data utilization of environmental satellites NOAA and GMS, are connected via high speed networks to construct the databases based on the observations of A AVHRR (Advanced very High Resolution Radiometer) of NOAA satellite and VISSR (Visible and Infrared Scanning Radiometer) of GMS (Geostationary Meteorological Satellite) and to create scientific data sets for land, ocean and ,atmosphere. And vegetation index, sea surface temperature, cloud distribution maps and so on are generated by high speed and huge volume data Processing for studies on long term variations of land, ocean and atmosphere in Asia. In this paper the concept of this project and the activities at the Science University of Tokyo are briefly introduced
The purpose of this study was to analyze the monthly and seasonal PM10 data using the Autoregressive Error (ARE) model at the southern part of the Gyeonggi-Do, Pyeongtaek monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, relative humidity, rainfall, and global radiation. The four air pollution variables are sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), carbon monoxide (CO), and ozone ($O_3$). The result shows that monthly ARE models explained about 17~49% of the PM10 concentration. However, the ARE model could be improved if we add the more explanatory variables in the model.
Calculation of the damage impact of chemical accidents is an important element in site, and the initial isolation distance and the protective action distances are significant factors in coping the chemical accident. In this study, three major cities that represent each Province were selected, and the safety distances were calculated considering regional climate conditions. The results were compared with the prescribed values in Emergency Response Guidebook. It is concluded that the regional meteorological conditions such as temperature, vapour pressure, relative humidity, wind speed, and cloud cover should be reflected in estimating the initial isolation distance and the protective action distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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