The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.1
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pp.28-34
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2007
Recently, with the rapid growth of industry, environmental condition became worse. In addition to outdoor insulators in seashore are polluted due to salty wind. Also this pollution causes the flashover and failure of electric equipments. Especially the salt contaminant is one of the most representative pollutants, and known as the main source of the accident by contamination. As well known, the pollution has a close relation with meteorological factors such as wind velocity, wind direction, temperature, relative humidity, precipitation and so on. In this paper we have statistically analyzed the correlation between the pollution and the meteorological factors. The multiple regression analysis was used for the statistical analysis; daily measured equivalent salt deposit density(dependent variable) and the weather condition data(independent variable) were used. Also we have developed an expert program to predict the pollution deposit. A new prediction system using this program called SPPP(salt pollution prediction program) has been used to model accurately the relationship between ESDD with the meteorological factors.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.3
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pp.358-366
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2011
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.
Hourly data of PM10 concentration collected from nine automatic air quality monitoring stations in Busan from 1999 to 2002 were analyzed to evaluate the spatio-temporal variation and meteorological characteristics of PM10 episodes in Busan metropolitan area. Mean concentrations ranged from 47$\mu\textrm{g}$/㎥ to 77$\mu\textrm{g}$/㎥. For most stations, mean seasonal hourly concentrations are lowest in summer and highest in spring. PM10 episode above daily mean standard(150$\mu\textrm{g}$/㎥) exhibited a maximum frequency at Gamjeondong and a minimum at Dongsamdong, and a maximum in March and a minimum in July and August. The diurnal variation of PM10 episode days is strongly influenced by traffic loads and meteorological conditions.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.14
no.4
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pp.379-385
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1998
The Holzworth's method was applied to estimate the daily maximum mixing height (DMMH) in Pohang, Osan and Kwangju areas. The data-base were established with meteorological data collected at air bases in these areas during the period 1983∼1992. It was investigated the seasonality, monthly trends and occurrence frequencies of the estimated DMMH data in each area. The estimated mean DMMH were found in the range of 1,100 m (winter) to 1,450m (spring). These mean DMMH data showed a typical seasonality in which higher values are commonly seen during spring and fall, while lower values during summer and winter seasons. An occurrence of estimated mean DMMH which in the range of 1,000∼2,000m altitude was appeared to be about 60%.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.32
no.3
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pp.329-341
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2016
Pohang is a well-known industrial city in Korea with a large steel-industrial complexes. The biggest environmental issue in the city is associated with fine particulate matter (hereinafter, $PM_{10}$). The concentration of $PM_{10}$ is generally dependent on the local emission sources and meteorological conditions. Iron and steel industrial complexes are likely serious pollution sources of $PM_{10}$ in Pohang. In this study, daily $PM_{10}$ data from a large database from the year of 2000 to 2012 were statistically analyzed, together with meteorological data. The average concentrations of $PM_{10}$ were evaluated according to the frequency of Asian dust, haze, mist, and fog. The number of days exceeding short-term standard for $PM_{10}$ were also examined, taking into consideration of weather conditions. It was found that the concentration of $PM_{10}$ was reduced about 18% to 26% because of precipitation. In addition, the effects of wind direction and wind speed on the $PM_{10}$ concentrations were investigated.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.10
no.E
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pp.343-356
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1994
In this study, a statistical investigation was carried out for the evaluation of any relationship between polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHss) associated with ambient aerosols and other air quality parameters under varying meteorological conditions. Daily measurements for PAHs and air quality/meteorological parameters were selected from a data-base constructed by a comprehensive air monitoring in London during 1985-1987. Correlation coefficients were calculated to examine any significant relationship between the PAHs and other individual variables. Statistical analysis was further Performed for the air quality/meteorological data set using a principal component analysis to derive important factors inherent in the interactions among the variables. A total of six components were identified, representing vehicle emission, photochemical activity/volatilization, space heating, atmospheric humidity, atmospheric stability, and wet deposition. It was found from a stepwise multiple regression analysis that the vehicle emission component is overall the most important factor contributing to the variability of PAHs concentrations at the monitoring site. The photochemical activity/volatilzation component appeared to be also an important factor particularly for the lower molecular weight PAHs. In general, the space heating component was found to be next important factor, while the contributions of other three components to the variance of each PAHs did not appear to be as much important as the first three components in most cases. However, a consistency for these components in their negative correlations with PAHs data was found, indicating their roles in the depletion of PAHs concentrations in the urban atmosphere.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.30
no.2
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pp.163-173
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2020
Objectives: The study was evaluated exposure variation and daily absorption level of cadmium, lead concentration of ambient air of monthly data from 1999 to 2017 for main exposure factor in outdoor workers. Methods: Based on the monthly data from 'The annual report of air quality in Korea from 1999 to 2018' in 'Air Korea' website in the Korean Ministry of Environment. The monthly data of PM2.5, PM10, cadmium, lead concentration of ambient air were recalculated to average, minimum, and maximum. And these data were combined to Asian-dust exposure data from 'The annual report of Asian-dust·smog in 2017' of National Institute of Meteorological Sciences in Korea. Results: Geometric mean(minimum-maximum) concentration in ambient air of monthly data were 0.0017 (ND-0.2015) mg/㎥ in cadmium and 0.0467(ND-0.8554) mg/㎥ in Pb from 1999 to 2017. Both of Cd and Pb concentration in ambient air showed the highest concentration in January and the lowest in August among annual variation from 1999 to 2017. PM10 and PM2.5 level showed the highest in March(PM10) and February (PM2.5) the lowest in August both of PM10 and PM2.5. Discussion: Based on exposure data and prior reports, daily Cd absorption was estimated to 0.013(ND-1.511) mg/day from respiration and 1.89 mg/day from daily food(25.2 mg/day of daily Cd intake). In case of Pb, daily absorption was estimated to 0.350(ND-6.416) mg/day from respiration and 1.38-1.71 mg/day from daily food intake. Conclusion: Cd and Pb with Asian-dust have high influential factor to increase the Cd and Pb exposure at Winter and Spring season in outdoor workers.
The seasonal forecast skill of tropical cyclones (TCs) in the Northern Hemisphere from the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal Forecast System version 6 (GloSea6) hindcast has been verified for the period 1993 to 2016. The operational climate prediction system at KMA was upgraded from GloSea5 to GloSea6 in 2022, therefore further validation was warranted for the seasonal predictability and variability of this new system for TC forecasts. In this study, we examine the frequency, track density, duration, and strength of TCs in the North Indian Ocean, the western North Pacific, the eastern North Pacific, and the North Atlantic against the best track data. This methodology follows a previous study covering the period 1996 to 2009 published in 2020. GloSea6 indicates a higher frequency of TC generation compared to observations in the western North Pacific and the eastern North Pacific, suggesting the possibility of more TC generation than GloSea5. Additionally, GloSea6 exhibits better interannual variability of TC frequency, which shows relatively good correlation with observations in the North Atlantic and the western North Pacific. Regarding TC intensity, GloSea6 still underestimates the minimum surface pressures and maximum wind speeds from TCs, as is common among most climate models due to lower horizontal resolutions. However, GloSea6 is likely capable of simulating slightly stronger TCs than GloSea5, partly attributed to more frequent 6-hourly outputs compared to the previous daily outputs.
The high wind wave alert has a great impact on ships and maritime service workers navigating in the vicinity of Korea. This study aims to evaluate the appropriateness of the high wind wave alert by comparing and analyzing the observation data of major marine meteorological buoys with the high wind wave alerts in the coastal sea and offshore of the West Sea, South Sea, and the East Sea announced by the Korea Meteorological Administration for the past 11 years(2010-2020). As a result of comparing the daily, monthly, and annual statistics of the high wind wave alert and marine meteorological buoy observation data for each sea area by annual, monthly, and seasonal average, the accuracy of high wind wave alerts was very low across the entire sea area. In particular, it was analyzed that the accuracy in the coastal sea of the South Sea and Jejudo was the lowest in winter. It was confirmed that the accuracy of marine weather forecasts and alerts needs to be improved when considering the effects of the high wind wave alerts on fishing vessels, passenger ships operations and tourism, and marine leisure activities.
This paper evaluates daily precipitation products from Integrated Multisatellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG), Tropical Rainfall Measuring Mission Multisatellite (TRMM) Precipitation Analysis (TMPA), and the Climate Prediction Center Morphing Method (CMORPH), validated against gauge observation over South Korea and gauge-based analysis data East Asia during one year from June 2014 to May 2015. It is found that the three products effectively capture the seasonal variation of mean precipitation with relatively good correlation from spring to fall. Among them, IMERG and TMPA show quite similar precipitation characteristics but overall underestimation is found from all precipitation products during winter compared with observation. IMERG shows reliably high performance in precipitation for all seasons, showing the most unbiased and accurate precipitation estimation. However, it is also noticed that IMERG reveals overestimated precipitation for heavier precipitation thresholds. This assessment work suggests the validity of the IMERG product for not only seasonal precipitation but also daily precipitation, which has the potential to be used as reference precipitation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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