In the past, radio astronomers have sought isolation from man-made signals by placing their telescopes in remote locations. These measures may no longer safeguard scientific observations, since NGSO satellite systems, particularly low-Earth orbit (LEO) systems, are usually designed to provide global or wide regional coverage. Further, radio astronomers have historically made their observations in the frequency bands allocated for their use by the member countries of the International Telecommunication Union (ITU). The science of radio astronomy could be adversely impacted by the deployment of large constellations of new non-geostationary orbiting (NGSO) satellites for telecommunications, navigation and Earth observation, and the proliferation of new, high-power broadcasting and telecommunication satellites in geostationary (GSO) orbits. Radio telescopes are extremely sensitive, and, in certain situations, signals from satellites can overwhelm the signals from astronomical sources. This paper describes the problem in detail and identifies ways to mitigate it without adversely affecting the continued vigorous growth of commercial space-based telecommunications.
We focused on effects on data assimilation of simulated wind fields by using upper-air observations (wind profiler and sonde data). Local Analysis Prediction System (LAPS), a type of data assimilation system, was used for wind field modeling. Five cases of simulation experiments for sensitivity analysis were performed: which are EXP0) non data assimilation, EXP1) surface data, EXP2) surface data and sonde data, EXP3) surface data and wind profiler data, EXP4) surface data, sonde data and wind profiler data. These were compared with observation data. The result showed that the effects of data assimilation with wind profiler data were found to be greater than sonde data. The delicate wind fields in complex coastal area were simulated well in EXP3. EXP3 and EXP4 using wind profiler data with vertically high resolution represented well sophisticated differences of wind speed compared with EXP1 and EXP2, this is because the effects of wind profiler data assimilation were sensitively adjusted to first guess field than those of sonde observations.
In this study, the precise orbit determination (POD) software is developed for optical observation. To improve the performance of the estimation algorithm, a nonlinear batch filter, based on the unscented transform (UT) that overcomes the disadvantages of the least-squares (LS) batch filter, is utilized. The LS and UT batch filter algorithms are verified through numerical simulation analysis using artificial optical measurements. We use the real optical observation data of a low Earth orbit (LEO) satellite, Cryosat-2, observed from optical wide-field patrol network (OWL-Net), to verify the performance of the POD software developed. The effects of light travel time, annual aberration, and diurnal aberration are considered as error models to correct OWL-Net data. As a result of POD, measurement residual and estimated state vector of the LS batch filter converge to the local minimum when the initial orbit error is large or the initial covariance matrix is smaller than the initial error level. However, UT batch filter converges to the global minimum, irrespective of the initial orbit error and the initial covariance matrix.
KIGAM has installed a FLARE+ continuous geomagnetic observation system in 1998 in Daejeon of which the IAGA identification code is DZN. The coordinates of the absolute measurement plinth precisely determined by the PDGPS(Post-Processing Differential Global Positioning System) is (127-21-37.19E, 36-22-43.96N, 45.93 m) in WGS84 for the horizontal and from the geoid surface for the vertical. Periodically we have conducted the absolute geomagnetic measurement on the plinth above. We have processed the continuous time-variation 3-axis geomagnetic data measured on arbitrary sensors' coordinates in the observatory and absolute geomagnetic data together to get as the results the time-variation H(orizontal), D(eclination), Z(vertical down), F(scalar calculated from 3 components) and P(Proton Precession Magnetometer Data). We have compared our own data with those calculated from the 10th generation IGRF(International Geomagnetic Reference Field). All the measured data in the DZN Observatory can be acquired through the website http://geomag.kigam.re.kr.
지구 온난화와 연관된 기후 변화는 악기상 현상의 발생 빈도 및 강도를 증가시킨다. 따라서 산불, 산사태 등 산림 재해의 예방 및 대응을 위한 정밀한 산림 미기상 예측 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년 3월 봉화와 강릉에서 발생한 산불을 WRF와, 3D-var로 모의 하였다. WRF에서 나온 Output 자료를 이용하여 MUKLIMO 모형을 기반으로 산림 미기상 해석 및 모의를 위한 예측 시스템의 구축과 최적화를 이루었다. 이를 위해 3차원 변분 자료 동화 방법을 사용하여 기상청 AWS 관측 자료를 동화하였고, WRF의 예보에 MUKLIMO 모형을 결합하여 100m의 고해상도 바람장을 산출하였다. 자료동화를 수행하지 않은 CNTL 실험에 비해 자료 동화를 수행한 KMA 혹은 KMA_KFRI실험의 모의 결과가 관측과 가까워짐을 확인하였다. MUKLIMO에서 산출된 바람장 자료를 이용하여 보다 정확한 산림 미기상 예측 시스템을 구축할 수 있었다.
2002년 4월에 발사된 Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) 위성의 중력시간변화 측정을 통해, 기후 및 환경 변화에 의한 지구 내 질량 재배치 연구가 가능해 졌다. GRACE 중력 자료는 구면조화 함수의 계수인 중력 스펙트럼 형태로 제공이 되며, 이를 구면조화 함수를 이용하여 원하는 지역의 중력 변화 또는 질량 변화로 환산을 해야 한다. 하지만, GRACE 중력 자료는 측정 잡음 이외에도 공간적인 알리아스 에러가 존재하여, 질량 재배치 효과를 확인하기 위해서는 중력 스펙트럼의 처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 GRACE 자료를 처리하는 가장 일반적인 방법을 소개하고, 처리된 중력 자료를 이용한 연구 사례를 소개하였다. GRACE 중력 자료를 이용하여 광범위한 지구과학 연구가 진행 중이지만, 그 중 가장 활발한 연구 분야인 육지의 물수지 연구, 빙하 변화 연구 그리고 해수면 상승 연구 등을 중심으로 소개하였다. GRACE 위성과 유사한 인공위성 중력 관측 사업이 2020년까지 계획되어 있으며, 향후 수십년간 축적된 인공위성 중력 자료는 지구 환경 변화 연구에 핵심적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.
Imgook Jung;Sungwon Choi;Daeseong Jung;Jongho Woo;Suyoung Sim;Kyung-Soo Han
대한원격탐사학회지
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제40권3호
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pp.269-274
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2024
High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.
How to observe the atmosphere is a subject of atmospheric research. The meteorological satellites and the ground states are used to do observation. However, both ways do not satisfy the requirement of scientists, especially the profiles of atmosphere on the ocean and the data for global atmosphere. Radio occultation (RO) technique, which has been used in planet science, is a method to solve the problem. In RO technique, the low Earth orbit (LEO) satellite receives the two frequency signal of Global Positioning System (GPS) satellite. The excess phase of the signal is calculated to retrieve the profiles of atmosphere parameters. In moist troposphere, the fluctuations appear in the phase of the signal and open loop (OL) is used to resolve it. The quality of the GPS signal generally deteriorates as the altitude decreases. In the procedure, the SNR of the GPS signal is used as the criterion. However, the SNR decreases with fluctuation which makes it difficult to locate the data of poor quality. In this paper, the phase of the signal will be used as part of the criterion.
Lim, Cheolsoon;Lee, Yebin;Cha, Yunho;Park, Byungwoon;Park, Sul Gee;Park, Sang Hyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권4호
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pp.251-261
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2022
The Centimeter Level Augmentation Service (CLAS) is the Precise Point Positioning (PPP) - Real Time Kinematic (RTK) correction service utilizing the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) L6 (1278.65 MHz) signal to broadcast the Global Navigation Satellite System (GNSS) error corrections. Compact State-Space Representation (CSSR) corrections for mitigating GNSS measurement error sources such as satellite orbit, clock, code and phase biases, tropospheric error, ionospheric error are estimated from the ground segment of QZSS CLAS using the code and carrier-phase measurements collected in the Japan's GNSS Earth Observation Network (GEONET). Since the CLAS service begun on November 1, 2018, users with dedicated receivers can perform cm-level precise positioning using CSSR corrections. In this paper, CLAS-based VRS-RTK performance evaluation was performed using Global Positioning System (GPS) observables collected from the refence station, TSK2, located in Japan. As a result of performing GPS-only RTK positioning using the open-source software CLASLIB and RTKLIB, it took about 15 minutes to resolve the carrier-phase ambiguities, and the RTK fix rate was only about 41%. Also, the Root Mean Squares (RMS) values of position errors (fixed only) are about 4cm horizontally and 7 cm vertically.
In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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