The continuous urbanizations by a rapid economic growth and a steady increase in population are expected to have a possible impact on meteorology in the downwind region. Long-term (1972~2007) trends of precipitation have been examined in the mid-Korean peninsula for the westerly condition only, along with the sensitivity simulations for a golden day (11 February 2009). During the long-term period, both precipitation amount (PA) and frequency (PF) in the downwind region (Chuncheon, Wonju, Hongcheon) of urban area significantly increased for the westerly and light precipitation ($PA{\leq}1mm\;d^{-1}$) cases, whereas PA and PF in the mountainous region (Daegwallyeong) decreased. The enhancement ratio of PA and PF for the downwind region vs. urban region remarkably increased, which implies a possible urbanization effect on downwind precipitation. In addition, the WRF simulation applied for one golden day demonstrates enhanced updraft and its associated convergence in the downwind area (about 60 km), leading to an increase in the cloud mixing ratio. The sensitivity experiments with the change in surface roughness demonstrates a slight increase in cloud water mixing ratio but a negligible effect on precipitation in the upwind region, whereas those with the change in heat source represents the distinctive convergence and its associated updraft in the downwind region but a decrease in liquid water, which may be attributable to the evaporation of cloud droplet by atmospheric heating induced by an increase in an anthropogenic heat. In spite of limitations in the observation-based analysis and one-day simulation, the current result could provide an evidence of the effect of urbanization on the light precipitation in the downwind region.
Electrocoalescence is an active technique in petroleum industry, formation of raindrop in cloud, and digital microfluidics. In the present work, electrocoalescence of two droplets under the constant electric potential in air was studied. Through this experiment, we found that the electrocoalescence process could be divided three phases; deformation, formation of liquid bridge, and merging. And the condition for formation of liquid bridge between two droplets was obtained. For the connection of experimental result in constant potential condition with general case in constant charge condition, relationship of charge and potential difference was deduced by numerical computation. In high electric potential case, flat interfaces after recoiling were observed. It was interpreted through a numerical simulation of electric field.
Descriptions are provided of the automated aerosol-type classification and mass concentration calculation algorithm for real-time data processing and aerosol products in Korea Aerosol Lidar Observation Network (KALION, http://www.kalion.kr). The KALION algorithm provides aerosol-cloud classification and three aerosol types (clean continental, dust, and polluted continental/urban pollution aerosols). It also generates vertically resolved distributions of aerosol extinction coefficient and mass concentration. An extinction-to-backscatter ratio (lidar ratio) of 63.31 sr and aerosol mass extinction efficiency of $3.36m^2g^{-1}$ ($1.39m^2g^{-1}$ for dust), determined from co-located sky radiometer and $PM_{10}$ mass concentration measurements in Seoul from June 2006 to December 2015, are deployed in the algorithm. To assess the robustness of the algorithm, we investigate the pollution and dust events in Seoul on 28-30 March, 2015. The aerosol-type identification, especially for dust particles, is agreed with the official Asian dust report by Korean Meteorological Administration. The lidar-derived mass concentrations also well match with $PM_{10}$ mass concentrations. Mean bias difference between $PM_{10}$ and lidar-derived mass concentrations estimated from June 2006 to December 2015 in Seoul is about $3{\mu}g\;m^{-3}$. Lidar ratio and aerosol mass extinction efficiency for each aerosol types will be developed and implemented into the KALION algorithm. More products, such as ice and water-droplet cloud discrimination, cloud base height, and boundary layer height will be produced by the KALION algorithm.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.7
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pp.445-454
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2022
Ice accretion on the aircraft components, such as wings, fuselage, and empennage, can occur when the aircraft encounters a cloud zone with high humidity and low temperature. The prevention of ice accretion is important because it causes a decrease in the aerodynamic performance and flight stability, thus leading to fatal safety problems. In this study, a shape design optimization of a multi-element airfoil is performed to minimize the amount of ice accretion on the high-lift device including leading-edge slat, main element, and trailing-edge flap. The design optimization framework proposed in this paper consists of four major parts: air flow, droplet impingement and ice accretion simulations and gradient-free optimization algorithm. Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) simulation is used to predict the aerodynamic performance and flow field around the multi-element airfoil at the angle of attack 8°. Droplet impingement and ice accretion simulations are conducted using the multi-physics computational analysis tool. The objective function is to minimize the total mass of ice accretion and the design variables are the deflection angle, gap, and overhang of the flap and slat. Kriging surrogate model is used to construct the response surface, providing rapid approximations of time-consuming function evaluation, and genetic algorithm is employed to find the optimal solution. As a result of optimization, the total mass of ice accretion on the optimized multielement airfoil is reduced by about 8% compared to the baseline configuration.
Twelve-hour size-resolved atmospheric aerosols were measured to determine size distributions of water-soluble organic carbon(WSOC) during daytime and nighttime, and to investigate sources and formation pathways of WSOC in individual particle size classes. Mass, WSOC, ${NO_3}^-$, $K^+$, and $Cl^-$ at day and night showed mostly bimodal size distributions, peaking at the size range of $0.32-0.55{\mu}m$(condensation mode) and $3.1-6.2{\mu}m$(coarse mode), respectively, with a predominant condensation mode and a minor coarse mode. While ${NH_4}^+$ and ${SO_4}^{2-}$ showed unimodal size distributions which peaked between 0.32 and $0.55{\mu}m$. WSOC was enriched into nuclei mode particles(< $0.1{\mu}m$) based on the WSOC-to-mass and WSOC-to-water soluble species ratios. The sources and formation mechanisms of WSOC were inferred in reference to the size distribution characteristics of inorganic species(${SO_4}^{2-}$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, and $Cl^-$) and carbon monoxide. Nuclei mode WSOC was likely associated with primary combustion sources during daytime and nighttime. Among significant sources contributing to the condensation mode WSOC were homogeneous gas-phase oxidation of VOCs, primary combustion emissions, and fresh(or slightly aged) biomass burning aerosols. The droplet mode WSOC could be attributed to aqueous oxidation of VOCs in clouds, cloud-processed biomass burning aerosols, and small contributions from primary combustion sources. From the correlations between WSOC and soil-related particles, and between WSOC and sea-salt particles, it is suggested that the coarse mode WSOC during daytime is likely to condense on the soil-related particles($K^+$ and $Ca^{2+}$), while the WSOC in the coarse fraction during nighttime is likely associated with the sea-salt particles($Na^+$).
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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