In this study, we investigated the impact of different initial data on atmospheric modeling results using the Weather Research and Forecast (WRF) model. Four WRF simulations were conducted with different initialization in March 2015, which showed the highest monthly mean $PM_{10}$ concentration in the recent ten years (2006-2015). The results of WRF simulations using NCEP-FNL and ERA-Interim were compared with observed surface temperature and wind speed data, and the difference of grid nudging effect on WRF simulation between the two data were also analyzed. The FNL simulation showed better accuracy in the simulated temperature and wind speed than the Interim simulation, and the difference was clear in the coastal area. The grid nudging effect on the Interim simulation was larger than that of the FNL simulation. Despite of the higher spatial resolution of ERA-Interim data compared to NCEP-FNL data, the Interim simulation showed slightly worse accuracy than those of the FNL simulation. It was due to uncertainties associated with the Sea Surface Temperature (SST) field in the ERA-Interim data. The results from the Interim simulation with different SST data showed significantly improved accuracy than the standard Interim simulation. It means that the SST field in the ERA-Interim data need to be optimized for the better WRF simulation. In conclusion, although the WRF simulation with ERA-Interim data does not show reasonable accuracy compared to those with NCEP-FNL data, it would be able to be Improved by optimizing the SST variable.
The investigation on reliability of ERA-Interim reanalysis wind data was conducted using wind data from the five met masts measured at inland and coastal areas, Jeju island. Shinchang, Handong, Udo, Susan and Cheongsoo sites were chosen for the met mast location. ERA-Interim reanalysis data at onshore and offshore twenty points over Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics using WindPRO software. Reliability of ERA-Interim reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those predicted at the interest point using the Wind Statistics. The relative errors were calculated for annual average wind speed and annual energy production. In addition, the trend of the error was analyzed with distance from met mast. As a result, ERA-Interim reanalysis wind data was more suitable for offshore wind resource assessment than onshore.
This study investigates eddy transports in terms of space and time for momentum, heat, and moisture, emphasizing comparison of the results in three reanalysis data sets including ERA-Interim from the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), NCEP2 from the National Center for Environmental Prediction and the Department of Energy (NCEP-DOE), and JRA-55 from the Japan Meteorological Agency (JMA) during boreal winter. The magnitudes for eddy transports of momentum in ERA-Interim are represented as the strongest value in comparison of three data sets, which may be mainly come from that both zonal averaged meridional and zonal wind tend to follow the hierarchy of ERA-Interim, NCEP2, and JRA-55. Whereas in relation to heat and moisture eddy transports, those of NCEP2 are the strongest, implying that zonal averaged air temperature (specific humidity) tend to follow the raking of NCEP2, ERA-Interim, and JRA-55 (NCEP2, JRA-55, and ERA-Interim), except that transient eddy transports for heat in ERA-Interim are the strongest involving both meridional wind and air temperature. The stationary and transient eddy transports in the context of space and time correlation, and intensity of standard deviation demonstrate that the correlation (intensity of standard deviation) influence the structure (magnitude) of eddy transports. The similarity between ERA-Interim and NCEP2 (ERA-Interim and JRA-55) of space correlation (time correlation) closely resembles among three data sets. A resemblance among reanalysis data sets of space correlation is larger than that of time correlation.
In order to spatially interpolate the near-surface temperature (Ta) values, satellite and reanalysis methods were used from previous studies. Accuracy of reanalysis Ta was generally better than that of satellite-based Ta, but spatial resolution of reanalysis Ta was large to use at local scale studies. Our purpose is to evaluate accuracy of reanalysis Ta and satellite-based Ta according to elevation from April 2011 to March 2012 in Northeast Asia that includes various topographic features. In this study, we used reanalysis data that is ERA-Interim produced by European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), and estimated satellite-based Ta using Digital Elevation Meter (DEM), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), difference between brightness temperature of $11{\mu}m$ and $12{\mu}m$, and Land Surface Temperature (LST) data. The DEM data was used as auxiliary data, and observed Ta at 470 meteorological stations was used in order to evaluate accuracy. We confirmed that the accuracy of satellite-based Ta was less accurate than that of ERA-Interim Ta for total data. Results of analyzing according to elevation that was divided nine cases, ERA-Interim Ta showed higher accurate than satellite-based Ta at the low elevation (less than 500 m). However, satellite-based Ta was more accurate than ERA-Interim Ta at the higher elevation from 500 to 3500 m. Also, the width of the upper and lower quartile appeared largely from 2500 to 3500 m. It is clear from these results that ERA-Interim Ta do not consider elevation because of large spatial resolution. Therefore, satellite-based Ta was more effective than ERA-Interim Ta in the regions that is range from 500 m to 3500 m, and satellite-based Ta was recommended at a region of above 2500 m.
An investigation on reliability of reanalysis wind data was conducted using the met mast wind data at four coastal regions, Jeju Island. Shinchang, Handong, Udo and Gangjeong sites were chosen for the met mast sites, and ERA-Interim and MERRA reanalysis data at two points on the sea around Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics of WindPRO software. Reliability of reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those from Wind Statistics of WindPRO software. The relative error was calculated for annual average wind speed, wind power density and annual energy production. In addition, Weibull wind speed distribution and monthly energy production were analyzed in detail. As a result, ERA-Interim reanalysis data was more suitable for wind resource assessment than MERRA reanalysis data.
The present study examines an interaction between the eddy and mean meridional circulation (MMC) comparing the results in three reanalysis data sets including ERA-Interim, NCEP2, and JRA-55 during the boreal winter in the Northern Hemisphere. It is noteworthy that the JRA-55 tends to produce stronger MMC compared to those of others, which is mainly due to the weak eddy flux. ERA-Interim represents the ensemble averages of MMC. The MMC-eddy interaction equation was adopted to investigate the scale interaction of the eddy momentum flux (EMF), eddy heat flux (EHF), and diabatic heating (DHT) with MMC. The EMF (EHF) shows a significant correlation coefficient with streamfunction under (above) 200 hPa-level. The perturbation (time mean) part of each eddy is dominant compared to another part in the EMF (EHF). The DHT is strongly interacted with streamfunction in the region between the equator and extra-tropical latitude over whole vertical column. Thus, the dominant term in each significant region modulates interannual variability of MMC. The inverse (proportional) relationship between MMC and pressure (meridional) derivative of the momentum (heat) divergence contributions is well represented in the three reanalysis data sets. The region modulated interannual variability of MMC by both EMF and DHT (EHF) is similar in ERA-Interim and JRA-55 (ERA-Interim and NCEP2). JRA-55 shows a lack of significant region of EHF due to the high resolution, compared to other data sets.
The roles of atmospheric heating formation and distribution on the global circulation are of utmost importance, and those are directly related to not only spatial but also temporal characteristics of monsoon system. In this study, before we clarify the characteristics of apparent heat source <$Q_1$> and moisture sink <$Q_2$>, comparisons of three reanalysis datasets (NCEP2, ERA-Interim, and JRA-55) in its global or regional patterns are performed to clearly evaluate differences among datasets. Considering inter-hemispheric difference of global monsoon regions, seasonal means of June-July-August and December-January-February, which is summer (winter) and winter (summer) in the Northern (Southern) Hemisphere are employed respectively. Here we show the characteristics of eight different regional monsoon regions and find contributions of <$Q_2$> to <$Q_1$> for the regional monsoon regions. Each term in apparent heat source and moisture sink is shown to come from the ERA-Interim dataset, since the ERA-Interim could be representative of three datasets. The NCEP2 data has a different characteristic in the ratio of <$Q_2$> and <$Q_1$> because it overestimates <$Q_1$> compared to the other two different datasets. The Australia monsoon has been performing better over time, while some regional monsoons (South America, North America, and North Africa) have been showing increasing data inconsistency. In addition, the three reanalysis datasets are getting different marching with time, in particular since the early 2000s over South America, North America, and North Africa monsoon regions. The recent inconsistency among the three datasets that may be associated with the global warming hiatus remains unexplored.
In an era where the international investment and trade between Korea and China grow daily, the importance of international arbitration cannot be overstated. The Korean Arbitration Law was enacted with reference to the UNCITRAL Model Law. When the Chinese Arbitration Law was being enacted, the UNCITRAL Model Law was also referred to, but there are some discrepancies between the two. This article conducts comparative analysis based on the Korean and the Chinese Arbitration Laws, the Chinese Civil Procedure Law and the KCAB and the CIETAC arbitration rules. In order to adopt the UNCITRAL Model Law amended in 2006, Korea revised its Arbitration Law in 2016. The revised Law includes a more comprehensive legal regime regarding interim measures, emergency arbitrator, etc. In China, the enforcement of foreign-related arbitral awards and foreign arbitral awards is carried out mainly by intermediate people's courts. In China, the report system to the higher people's court for refusing the enforcement of foreign-related arbitral awards and for refusing the recognition or enforcement of foreign arbitral awards has the effect of safeguarding foreign-related arbitral awards and foreign arbitral awards in China. Both Korea and China joined the New York Convention, and domestic courts may refuse the recognition and enforcement of foreign arbitral awards according to the New York Convention.
본 연구에서는 CORDEX 동아시아 영역에서 경계조건(ERA-Interim, NCEP/DOE2) 및 적운모수화방안(Grell, Emanuel)이 2010년 7월에 공개된 지역기후모델(RegCM4)의 모의성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 1989년에 대해 총 4개의 민감도 실험(EG, EE, NG, NE)을 수행하였다. 남한에서의 기온, 강수에 대한 RegCM4의 모의성능을 분석하기 위해 기상청의 기온, 강수자료를 이용하였다. RegCM4는 경계조건 및 적운모수화방안에 관계없이 기온의 공간분포, 계절변동을 잘 모의한 반면, 모든 실험에서 강수의 시 공간 분포를 적절히 모의하지 못하였다. 특히, EG, NG, NE 실험은 여름 강수를 관측보다 현저히 적게 모의하는 등 강수의 계절변동을 전혀 모의하지 못하고 있다. 하지만 EE 실험에서는 여름 강수를 포함하여 계절변동을 상대적으로 잘 모의하였다. 동아시아 여름 몬순 및 강수강도별 강수량, 강수빈도 모의에서도 EE 실험이 우수한 모의성능을 보였다. RegCM4는 경계조건에 관계없이 기온, 강수 모두 여름보다는 겨울에, Grell 보다는 Emanuel 방안을 적용할 때 높은 모의성능을 보였다. 또한 전체적으로 모의성능은 경계조건보다는 적운모수화방안에 더 큰 영향을 받는다.
북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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