On September 3rd 2017, strong artificial seismic signals from North Korea were detected in KMA (Korea Meteorological Administration) seismic network. The location of the epicenter was estimated to be Punggye-ri nuclear test site and it was the most powerful to date. The event was not studied well due to accessibility and geodetic measurements. Therefore, we used remote sensing data to analyze surface changes around Mt. Mantap area. First of all, we tried to detect surface deformation using InSAR method with Advanced Land Observation Satellite-2 (ALOS-2). Even though ALOS-2 data used L-band long wavelength, it was not working well for this particular case because of decorrelation on interferogram. The main reason would be large deformation near the Mt. Mantap area. To overcome this limitation of decorrelation, we applied offset tracking method to measure deformation. However, this method is affected by window kernel size. So we applied various window sizes from 32 to 224 in 16 steps. We could retrieve 2D surface deformation of about 3 m in maximum in the west side of Mt. Mantap. Second, we used Pleiadas-A/B high resolution satellite optical images which were acquired before and after the 6th nuclear test. We detected widespread surface damage around the top of Mt. Mantap such as landslide and suspected collapse area. This phenomenon may be caused by a very strong underground nuclear explosion test. High-resolution satellite images could be used to analyze non-accessible area.
In this study, the effects of atmospheric stability and surface temperature on the microscale local airflow are investigated in a hydrological suburban area using a computational fluid dynamics (CFD) model. The model domain includes the river and industrial complex for analyzing the effect of water system and topography on local airflow. The surface boundary condition is constructed using a geographic information system (GIS) data in order to more accurately build topography and buildings. In the control experiment, it is shown that the topography and buildings mainly determine the microscale airflow (wind speed and wind direction). The sensitivity experiments of atmospheric stability (neutral, stable, and unstable conditions) represent the slight changes in wind speed with the increase in vertical temperature gradient. The differential heating of ground and water surfaces influences on the local meteorological factors such as air temperature, heat flow, and airflow. These results consequentially suggest that the meteorological impact assessment is accompanied by the changes of background land and atmospheric conditions. It is also demonstrated that the numerical experiments with very high spatial resolution can be useful for understanding microscale local meteorology.
Kim, Young-Seup;Jang, Jae-Dong;Chung, Hyo-Sang;Cha, Joo-Wan
Proceedings of the KSRS Conference
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1998.09a
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pp.37-42
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1998
Latent and sensible heat fluxes over the global oceans are estimated using SSM/I (Special Sensor Microwave Imager) and AVHRR MCSST (Advanced Very High Resolution Radiometer Multi-Channel Sea Surface Temperature). The heat fluxes are computed from SSM/I wind speeds and surface humidity, the MCSST, and NCEP Reanalysis sea level pressures and 2-m temperatures from 1996 to 1997. The diabatic conditions bulk formula (Kondo, 1975) is used to compute the heat fluxes. To validate, the derived fluxes are compared to the measurements of 3 JMA buoys. The wind speeds and surface humidity derived from SSM/I have accuracies of 1.37m/s and 1.7g/kg, respectively. The heat fluxes were estimated these factors and the standard error of the latent and sensible heat fluxes are 5.53 W/m$^2$ and 3.33 W/m$^2$. The latest El-Nino phenomenon started at the beginning of 1997 and this event was larger than any others. We compare the heat fluxes in 1997 with the fluxes in 1996 and investigate the spatial movement of meteorological factors as well as the heat fluxes associated with El-Nino appearance.
In this study, we analyzed the impact of orographic and thermal forcing on the atmospheric flow field over the urban metropolitan areas on urban artificial buildings and future development plan. Several numerical experiments have been undertaken in order to clarify the impacts of the future development plan on urban area by analyzing practical urban ground conditions, we revealed that there were large differences in the meteorological differences in each case. The prognostic meteorological fields over complex areas of Seoul, Korea are generated by the PSU/NCAR mesoscale model(MM5). we carried out a comparative examination on the meteorological fields of topography and land-use that had building information and future development plan. A higher wind speed at daytimes tends to be forecasted when using new topography and land use data that have a high resolution with an appropriate limitation to the mixing height and the nocturnal boundary layer(NCB). During nighttime periods, since radiation cooling development is stronger after development plan, the decreased wind speed is often generated.
For the evaluation of wind resources, numerical simulation was carried out as a tool for establishing wind map around the korean peninsula. Initial and boundary condition are given by 3 hourly RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) data of KMA(Korea Meteorology Administration) and high resolution terrain elevation land cover(30 seconds) data from USGS(United States Geological Survey). Furthermore, Data assimilation was adopted to improve initial meteorological data with buoy and QuikSCAT seawinds data. The simulation was performed from 2003 to 2006 year. To understand wind data correctly in complex terrain as the korean peninsula, at this research, Wind map was classified 4 categories by distance from coastline and elevation.
Two kinds of high resolution GCMs with the same spatial resolutions but with different schemes run by domestic and foreign agencies are used to clarify the usefulness and sensitivity of GCM for water resources applications for Korea. One is AMIP-II (Atmospheric Model Intercomparison Project-II) type GCM simulation results done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) and the other one is AMIP-I type GCM simulation results done by METRI (Korean Meteorological Research Institute). Observed mean areal precipitation, temperature, and discharge values on 7 major river basins were used for target variables. Monte Carlo simulation was used to establish the significance of the estimator values. Sensitivity analyses were done in accordance with the proposed ways. Through the various tests, discrimination condition is sensitive for the distribution of the data. Window size is sensitive for the data variation and the area of the basins. Discrimination abilities of each nodal value affects on the correct association. In addition to theses sensitivity analyses results, we also noticed some characteristics of each GCM. For Korean water resources, monthly and small window setting analyses are recommended using GCMs.
A comparison of the three land cover data sets (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, and University of Maryland: UMd), derived from 1992-1993 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) data sets, was performed over the Asian continent. Preprocesses such as the unification of map projection and land cover definition, were applied for the comparison of the three different land cover data sets. Overall, the agreement among the three land cover data sets was relatively high for the land covers which have a distinct phenology, such as urban, open shrubland, mixed forest, and bare ground (>45%). The ratios of triple agreement (TA), couple agreement (CA) and total disagreement (TD) among the three land cover data sets are 30.99%, 57.89% and 8.91%, respectively. The agreement ratio between USGS and IGBP is much greater (about 80%) than that (about 32%) between USGS and UMd (or IGBP and UMd). The main reasons for the relatively low agreement among the three land cover data sets are differences in 1) the number of land cover categories, 2) the basic input data sets used for the classification, 3) classification (or clustering) methodologies, and 4) level of preprocessing. The number of categories for the USGS, IGBP and UMd are 24, 17 and 14, respectively. USGS and IGBP used only the 12 monthly normalized difference vegetation index (NDVI), whereas UMd used the 12 monthly NDVI and other 29 auxiliary data derived from AVHRR 5 channels. USGS and IGBP used unsupervised clustering method, whereas UMd used the supervised technique, decision tree using the ground truth data derived from the high resolution Landsat data. The insufficient preprocessing in USGS and IGBP compared to the UMd resulted in the spatial discontinuity and misclassification.
Kim, Hyun-Goo;Kim, Jinsol;Kang, Yong-Heack;Park, Hyeong-Dong
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.1
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pp.11-18
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2016
The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.
Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.
The global seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) operated by the Korea Meteorological Administration for 1- and 3-month prediction products does not include complex atmospheric chemistry-aerosol physical processes (UKCA). In this study, low-resolution GloSea6 and GloSea6 coupled with UKCA (GloSea6-UKCA) were installed in a CentOS-based Linux cluster system, and preliminary prediction results for the spring of 2000 were examined. Low-resolution versions of GloSea6 and GloSea6-UKCA are highly needed to examine the effects of atmospheric chemistry-aerosol owing to the huge computational demand of the current high resolution GloSea6. The spatial distributions of the surface temperature and daily precipitation for April 2000 (obtained from the two model runs for the next 75 days, starting from March 1, 2000, 00Z) were compared with the ERA5 reanalysis data. The GloSea6-UKCA results were more similar to the ERA5 reanalysis data than the GloSea6 results. The surface air temperature and daily precipitation prediction results of GloSea6-UKCA for spring, particularly over East Asia, were improved by the inclusion of UKCA. Furthermore, compared with GloSea6, GloSea6-UKCA simulated improved temporal variations in the temperature and precipitation intensity during the model integration period that were more similar to the reanalysis data. This indicates that the coupling of atmospheric chemistry-aerosol processes in GloSea6 is crucial for improving the spring predictions over East Asia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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