The estimation of delivery ratio is a essential part of Korean Total Maximum Daily Loads (TMDL) procedure which needs a number of observed stream flow and pollutants data. If observed data were not sufficient, researchers have to find other alternatives. One of them is to make indirect data by using watershed models, such as Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and Hydrological Simulation Program - FORTRAN (HSPF) and so on. In this study, indirect daily data was made by using SWAT model. To build the Byongseong-SWAT model accurately, crop cultures are reflected by handling the MGT.file in SWAT model. Especially, mass of manure and schedule of crop culture are inputted through investigating domestic research papers as well as fieldwork. After calibrating SWAT model in comparison with the 22-years flow and pollutants observed outlet data, the delivery ratio of Byongseong watershed is calculated by using daily simulated data during 2004-2007. Empirical equations for delivery ratio through multi-regression analysis are developed by using meteorological and physical factors such as flow, watershed area, stream length, catchment slope, curve number (CN) and subbasin's pollutant discharge loads.
This paper describes a web-based information system for plant disease forecast that was developed for crop growers in Gyeonggi-do, Korea. The system generates hourly or daily warnings at the spatial resolution of $240\;m{\times}240\;m$ based on weather data. The system consists of four components including weather data acquisition system, job process system, data storage system, and web service system. The spatial resolution of disease forecast is high enough to estimate daily or hourly infection risks of individual farms, so that farmers can use the forecast information practically in determining if and when fungicides are to be sprayed to control diseases. Currently, forecasting models for blast, sheath blight, and grain rot of rice, and scab and rust of pear are available for the system. As for the spatial interpolation of weather data, the interpolated temperature and relative humidity showed high accuracy as compared with the observed data at the same locations. However, the spatial interpolation of rainfall and leaf wetness events needs to be improved. For rice blast forecasting, 44.5% of infection warnings based on the observed weather data were correctly estimated when the disease forecast was made based on the interpolated weather data. The low accuracy in disease forecast based on the interpolated weather data was mainly due to the failure in estimating leaf wetness events.
From 2015 to 2021, high-concentration fine dust episodes with a daily average PM2.5 concentration of 50 ㎍ m-3 or higher were selected and classified into 3 types [long range transport (LRT), mixed (MIX) and Local emission and stagnant (LES)] using synoptic chart and backward trajectory analysis. And relationships between the fine particle data (PM2.5 and PM10 concentration and PM2.5/PM10 ratio) and meteorological data (PBLH, Ta, WS, U-wind, and Rainfall) were analyzed using hourly observation for the classification episodes on the Korean Peninsula and the Seoul metropolitan area (SMA). In LRT, relatively large particles such as dust are usually included, and in LES, fine particle is abundant. In the Korean peninsula, the rainfall was relatively increased centered on the middle and western coasts in MIX and LES. In the SMA, wind speed was rather strong in LRT and weak in LES. In LRT, rainfall was centered in Seoul, and in MIX and LES, rainfall appeared around Seoul. However, when the dust cases were excluded, the difference between the LRT and other types of air quality was decreased, but the meteorological variables (Ta, RH, Pa, PBLH, etc.) were further strengthened. In the case of the Korean Peninsula, it is difficult to find a clear relationship because regional influences (topographical elevation, cities and coasts, etc.) are complexly included in a rather wide area. In the SMA, it is analyzed that the effects of urbanization such as the urban heat island centered on Seoul coincide with the sea and land winds, resulting in a combination of high concentrations and meteorological phenomena.
이 연구는 월평균 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 일 최저기온을 생성하는 방법을 개발하기 위하여 진행되었다. 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일기상자료를 분석하여 일 최고기온 및 일 최저기온의 연간 변동 경향을 나타내는 모수(중심값($\hat{U}$), 진폭(C), 편이(T))와 일간 변동을 반영하는 모수(A, B)를 탐색하였다. 그 중 중심값은 지점간의 연 평균자료로부터 도출하였고, 중심값을 제외한 모수들은 전국 평균을 기상생성과정에 적용하였다. 먼저 강우발생 유무에 따라 일 기상자료를 생성한 후 월 자료를 이용하여 보정하고 마지막으로 일 최고기온 및 일 최저기온을 생성하였다. 이 방법으로 전체 23개 지역에 대하여 월별로 생성하였을 때 전체 월별 분포의 95% 이상 관측된 분포와 유사한 일 자료를 생성할 수 있었다. 또 이 방법에 의해 과거 자료와 유사한 생장도일(Growing Degree Day)를 생성할 수 있었고, 조사대상이 아닌 지역에도 충분히 적용할 수 있었다. 이 방법은 기후변화시나리오 등 월 자료가 확보되어 있는 경우에 일기상자료를 생성하는데 유용할 것으로 판단되었다.
Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. However, ground base measurement stations installed pyranometer are often sparsely distributed, especially over oceans. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using the visible and infrared spin scan radiometer(VISSR) data on board Geostationary Meteorological Satellite (GMS)-S covering from March 2001 to December 2001 in clear and cloudy conditions. To retrieve atmospheric factor, such as, optical depth, the amount of ozone, H20, and aerosol, SMAC (Simplified Method for Atmospheric Correction) code, is adopted. The hourly Surface Solar Insolation is estimated with a spatial resolution of $5km\;\times\;5km$ grid. The daily Surface Solar Insolation is derived from the available hourly Surface solar irradiance, independently for every pixel. The pyranometer by the Korea Meteorological Agency (KMA) is used to validate the estimated Surface Solar Insolation with a spatial resolution of $3\;\times\;3Pixels.$
Meteorological Joint Frequency Function required indispensably in long-term air quality prediction models were discussed for practical application in Korea. The algorithm, proposed by Turner(l964), is processed with daily solar insolation and cloudiness and height basically using Pasquill's atmospheric stability classification method. In spite of its necessity and applicability, the computer program, called STAR(STability ARray), had some significant difficulties caused from the difference in meteorological data format between that of original U.S. version and Korean's. To cope with the problems, revised STAR program for Korean users were composed of followings; applicability in any site of Korea with regard to local solar angle modification; feasibility with both of data which observed by two classes of weather service centers; and examination on output format associated with prediction models which should be used.
This study investigated the effects of influencing factors on the sales volume of apparel products. Based on previous studies, weekend effect, discount rate, and meteorological factors including daily average temperature, rainfall, sea level pressure, and fine dust were selected as independent variables to calculate their effects on sales quantity of apparel products. The daily sales data during 2015 - 2016 were collected from casual brands and outdoor brands which "A" apparel manufacturing company had operated. The actual data of "A" company were analyzed using SAS(R) 9.4 and SAS(R) Enterprise Miner 14.1. The results of this study were as follows: First, the influencing factors on total sales volume of apparel products were proved to be the weekend effect, discount rate, and fine dust. Second, the analysis of influencing factors on sales volume of apparel products according to season showed: 1) In casual brands, the average temperature had a significant influence on the sales volume of spring/summer products, and the sea level pressure affected the sales volume of summer/fall/winter products significantly. 2) In outdoor brands, the average temperature and the fine dust had a significant influence on the sales volume of all season's products. The sea level pressure affected the sales volume of summer/fall/ winter products significantly. The weekend effect and the discount effect affected the sales volume of apparel products partly. Third, the effect of rainfall was not proven significant, which was different from the results of past studies.
Continuous and tremendous data (canopy temperature and meteorological variables) are necessary to determine Crop Water Stress Index (CWSI). This study investigated the optimal monitoring time and interval of canopy temperature and meteorological variables (air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed) to determine CWSIs. The Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) was used to quantitatively describe the accuracy of sampling method depending upon various time intervals (t=5, 10, 15, 20, 30 and 60 minutes) and CWSIs per every minute were used as a reference. The NSE coefficient of wind speed was 0.516 at the sampling time of 60 minutes, while the ones of other meteorological variables and canopy temperature were greater than 0.8. The pattern of daily CWSIs increased from 8:00 am, reached the maximum value at 12:00 pm, then decreased after 2:00 pm. The statistical analysis showed that the data collection at 11:40 am produced the closest CWSI value to the daily average of CWSI, which indicates that just one time of measurement could be representative throughout the day. Overall, the findings of this study contributes to the economical and convenient method of quantifying CWSIs and irrigation management.
This study has analyzed the concentration variation of four air pollutants ($PM_{10}$, $NO_2$, CO, and $SO_2$) during the typhoon periods over 10 years (2002~2011). In this study, 10 typhoon events which had rainfalls in Korean Peninsula were selected during the study period. The analysis was performed using the observation data of both the air pollutants and rainfall. In order to examine and compare the concentrations of the air pollutants between normal periods and typhoon periods, we have obtained monthly average concentrations from July to September and daily average concentrations during typhoon periods. For the period from July to September, 34% of the total rainfalls can be explained by typhoons, and the concentration of air pollutants during the typhoon period was lower than the normal period. In addition, the concentration variations of the pollutants during the typhoon period were analyzed according to two categories: differences in the concentrations between the day before and the day of the typhoon (Case 1) and between the day before and after the typhoon (Case 2). The results indicated that the reduction rate of $PM_{10}$, $NO_2$, CO, and $SO_2$ was 30.1%, 17.9%, 11.6%, 9.7% (Case 1) and 22.8%, 21.0%, 9.0%, 8.0% (Case 2), respectively. This result suggested that air quality was significantly improved during the typhoon period than after the typhoon period by the rainfall.
The degree of contamination on outdoor insulator is one of the most important factors for the determination of insulation level. And the salt, NaCl, is known as the most dangerous contaminants in the most region of the world. As shown through the preceding study, we could find the close relationship between the generation and deposition of salt contaminants and the meteorological conditions. To analyze the relationship, we monthly measured the ESDD for some sites with brush wiping method, and daily measured the density for one site with the automatic measuring apparatus. And, with the measured data and the meteorological data from KMA(Korea Meteorological Administration), we analyzed the relationship between the two factors with regression method. Through the results of this investigation, we could quantify the comparative contribution of the climatic factors for the pollution level of outdoor insulator, and the results could be used as a useful reference for the maintenance of overhead lines and substations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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