The diurnal and semidiurnal tides in the global atmosphere are examined using 3-hourly geopotential height field of the state-of-the-art reanalysis data. Unlike the previous studies, the spatial structure and seasonality of those tides are analyzed from the surface of the earth to the stratosphere. It is found that, at most levels, diurnal tide is strong in the midlatitudes while semidiurnal tide is predominant in the tropics. The former shows strong seasonal cycle with a larger amplitude in summer than in winter in both hemispheres. This is different from the semidiurnal tide which has essentially no seasonal cycle. In term of the vertical structure, while semidiurnal tide has a barotropic structure, diurnal tide exhibits a distinct vertical structure with increased amplitude and height. Especially tropical diurnal tide exhibits a nearly opposite phase from the surface to the free troposphere, and to the upper stratosphere. Its amplitude also varies nonlinearly with height, possibly influenced by water vapor, ozone, gravity waves and solar radiation.
To elucidate the mechanism associated with the development of heavy precipitation system, a field experiment was carried out in Jejudo (or Jeju Island) and Marado, Korea from 22 June to 12 July 2006. The synoptic atmospheric conditions were analyzed using the National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research's (NCEP/NCAR) reanalyzed data, weather maps, and sounding data. The kinematic characteristics of each precipitation system were investigated by dual Doppler radar analysis. During the field experiment, data of four precipitation events with more than 20 mm rainfall were collected. In F case (frontal precipitation), a typical Changma front was dominant and the observation field was fully saturated. However there was no convective instability near the surface. LF case (low pressure accompanied with Changma front) showed strong convective instability near the surface, while a strong convergence corresponded to the low pressure from China accompanied with Changma front. In FT case (Changma front indirectly influenced by typhoon), the presence of a convective instability indicated the transport of near surface, strong additional moisture from the typhoon 'EWINIAR'. The convergence wind field was ground to be located at a low level. The convective instability was not significant in T case (precipitation of the typhoon 'EWINIAR'), since the typhoon passed through Jejudo and the Changma front was disappeared toward the northeastern region of the Korean peninsula. The kinematic (convergence and divergence) characteristics of wind fields, convective instability, and additional moisture inflow played important roles in the formation and development of heavy precipitation.
Sea surface wind field was retrieved from high-resolution SIR-C SAR data by using CMOD algorithms off the east coast of Korea. In order to extract wind direction information from SAR data, a two-dimensional spectral analysis method was applied to the normalized radar cross section of the image. An $180^{\circ}$-ambiguity problem in the determination of wind direction was solved by selecting a direction nearest to the wind vector of the ECMWF reanalysis data. Comparison of the wind retrieval patterns with the ECMWF and NCEP/NCAR dataset showed RMS errors in the range of 1.30 to $1.72\;ms^{-1}$. In contrast, comparison of wind directions revealed large errors of greater than $60^{\circ}$, which is enormously higher than the permitted limit of about $20^{\circ}$ for satellite scatterometer winds. Compared with wind speed results from different algorithms, wind vectors based on commonly-used CMOD4 algorithm showed good agreement with those derived by other algorithms such as CMOD_IFR2 and CMOD5, particularly at medium winds from 4 to $8\;ms^{-1}$. However, apparent discrepancy appeared at low winds (< $4\;ms^{-1}$). This study also addressed an importance of accurate wind direction data to improve the accuracy of wind speed retrieval and discussed potential causes of wind retrieval errors from SAR data.
Vengatesan, G.;Shanmugam, P.;Venkatesan, R.;Vedachalam, N.;Joseph, Jossia K.
Ocean Systems Engineering
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v.10
no.2
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pp.181-199
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2020
Cyclone Heat Potential (CHP) is an essential parameter for accurate prediction of the intensity of tropical cyclones. The variability of the heat storage in the near-surface layers and the vertical stratification near the surface due to large fresh water inputs create challenges in predicting the intraseasonal and interannual evolution of monsoons and tropical cyclones in the Bay of Bengal. This paper for the first time presents the D26- referenced cyclone heat potential observed in the Bay of Bengal during the period 2012-17 based on the in-situ data collected from 5.5 million demanding offshore instrument-hours of operation in the Ocean Moored Buoy Network for Northern Indian Ocean (OMNI) buoy network by the National Institute of Ocean Technology. It is observed that the CHP in the Bay of Bengal varied from 0-220 kJ/㎠ during various seasons. From the moored buoy observations, a CHP of ~ 90 kJ/㎠ with the D26 isotherm of minimum 100m is favorable for the intensification of the post-monsoon tropical cyclones. The responses of the D26 thermal structure during major tropical cyclone events in the Bay of Bengal are also presented.
We present spectral characteristics of tidal flat sediments and algal mat that were tested in the Gomso and Saemangum tidal flats, Korea. The objective of this study is to investigate the spectral reflectance and the radar scattering modeling in the tidal flats. Ground truth data obtained in the tidal flats include grain size, soil moisture content and its variation with time, surface roughness, chlorophyll, ground leveling, and field spectral reflectance measurement. The concept of an effective exposed area (EEA) is introduced to accommodate the effect of remnant surface water, and it seriously affects the reflection of short wavelength infrared and microwave. The nin size of 0.0625 mm has been normally used as a critical size of mud and sand discrimination. But we propose here that 0.25 mm is more practical grain size criterion to discriminate by remote sensing. Algal mat is the primary product in tidal flats, and it is found to be very important to understand spectral characteristics for tidal flat remote sensing. We have also conducted radar scattering modeling, and showed L-band HV-polarization would be the most effective combination.
A radar scattering model is developed based on an empirical rough surface scattering model, the radiative transfer model (RTM), a numerical simulation algorithm of radar scattering from particles, and experimental data obtained by ground-based scatterometers and SAR systems. At first, the scattering matrices of scattering particles such as a leaf, a branch, and a trunk, have been modeled using the physical optics (PO) model and the numerical full-wave analysis. Then, radar scattering from a group of mixed particles has been modeled using the RTM, which leads to a general scattering model for earth surfaces. Finally, the scattering model has been verified with the experimental data obtained by scatterometers and SAR systems.
Yi Myeong-Jong;Kim Jung-Ho;Cho Seong-Jun;Chung Seung-Hwan;Song Yoonho
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.2
no.4
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pp.191-201
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1999
The interpretation of resistivity data has, so far, mainly been made under the assumption that the earth is of relatively simple structure and then using one or two-dimensional inversion scheme. Since real earth structure and topography are fully three-dimensional and very complicated In nature, however, such assumptions often lead to misinterpretation of the earth structures. In such situations, three-dimensional inversion is probably the only way to get correct image of the earth. In this study, we have developed a three-dimensional inversion code using the finite element solution for the forward problem. The forward modeling algorithm simulates the real field situation with irregular topography. The inverse problem is solved iteratively using the least-squares method with smoothness constraint. Our inversion scheme employs ACB (Active Constraint Balancing) to enhance the resolving power of the inversion. Including Irregular surface topography in the inversion, we can accurately define the earth structures without artifact in the numerical tests. We could get reasonable image of earth structure by Inverting the real field data sets taken over highway bridge construction site.
The increasing interest in soil moisture data using satellite data for applications of hydrology, meteorology, and agriculture has led to the development of methods for generating soil moisture maps of variable resolution. This study demonstrated the capability of generating soil moisture maps using Sentinel-1 and Sentinel-2 data provided by Google Earth Engine (GEE). The soil moisture map was derived using synthetic aperture radar (SAR) image and optical image. SAR data provided by the Sentinel-1 analysis ready data in GEE was applied with normalized difference vegetation index (NDVI) based on Sentinel-2 and Environmental Systems Research Institute (ESRI)-based Land Cover map. This study produced a soil moisture map in the research area of Victoria, Australia and compared it with field measurements obtained from a previous study. As for the validation of the applied method's result accuracy, the comparative experimental results showed a meaningful range of consistency as 4-10%p between the values obtained using the algorithm applied in this study and the field-based ones, and they also showed very high consistency with satellite-based soil moisture data as 0.5-2%p. Therefore, public open data provided by GEE and the algorithm applied in this study can be used for high-resolution soil moisture mapping to represent regional land surface characteristics.
Remote sensing sensors used in satellites or aircrafts measure electromagnetic waves passing through the earth's atmosphere, and thus the information on the surface of the earth is affected as it is absorbed or scattered by the earth's atmosphere. Although satellites have different wavelength ranges and resolutions depending on the purpose of onboard sensors, in general, atmospheric correction must be made to remove the influence of the atmosphere in order to accurately measure the spectral signal of an object on the earth's surface. The purpose of atmospheric correction is to remove the atmospheric effect from remote sensing images to determine surface reflectivity values and to derive physical parameters of the surface. Until recently, atmospheric correction algorithms have evolved from image-based empirical methods or indirect methods using in-situ observation data to direct methods that numerically interpret more complex radiative transfer processes. This study analyzes the research records of atmospheric correction algorithms developed over the past 40 years, systematically establishes the current state of atmospheric correction technology and the results of major atmospheric correction algorithms and presents the current status and research trends of related technologies.
Temperature profiles were observed to understand seasonal variation of thermal structures in the Juam reservoir from March 2000 to May 2001. Heat flux which affects thermal structures was calculated by observed water temperature and meteorological data. Temperature became homogeneous vertically by convection due to the surface cooling in winter. Maximum heat loss through the surface (109.45W/$m^2$) occurred in December. There was a horizontal gradient of water temperature in winter. The temperature was $3^{\circ}C$ at upstream and $5^{\circ}C$ near the dam. The surface temperature increased by the increase of solar radiation in spring and summer. Maximum heat gained through the surface was 101.95 W/$m^2$ in July. Maximum surface temperature was $29^{\circ}C$ in August, whereas the bottom water was $7^{\circ}C.$ Surface mixed layer became thicker and its temperature decreased by surface heat loss in fall and winter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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