Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.15
no.6
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pp.739-746
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1999
The spectral aerosol optical thickness of vertical air columns were measured by a ground-based multi-channel sunphotometer at the BAPMoN station(36$^{\circ}$31'N, 126$^{\circ}$19'E) in Anmyon Island, Korea, from 1 March 1998 to 31 May 1998. We used the data of three yellow sand and two clear sky days in order to analyze the temporal variations in aerosol optical thickness at the station. The basic aerosol optical thickness generally represented smaller than 0.3 in a clear sky and the range 0.5 to 1.1 in yellow sand. Especially the aerosol optical thickness represented larger than 0.9 in a heavy yellow sand. It was found that the aerosol optical thickness of yellow sand was highly increased in comparison with the case of a clear sky andparticles larger than 0.5$mu extrm{m}$ were also increased in the spectral distribution of aerosol volume during yellow sand. Consequently the spectral variations in tropospheric aerosol caused by yellow sand were determined by the number concentration of particles larger than 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ and the magnitude of yellow sand.
The purpose of this study is to develop snow and sea ice detection algorithm in Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) meteorological data processing system. Since COMS has only five channels, it is not affordable to use microwave or shortwave infrared data which are effective and generally used for snow detection. In order to estimate snow and sea ice coverage, combinations between available channel data(mostly visible and 3.7 ${\mu}m$) are applied to the algorithm based on threshold method. As a result, the COMS snow and sea ice detection algorithm shows reliable performance compared to MODIS products with channel limitation. Specifically, there is partial underestimation over the complicated vegetation area and overestimation over the area of high level clouds such as cirrus. Some corrections are performed by using water vapor and infrared channels to remove cloud contamination and by applying NDVI to detect more snow pixels for the underestimated area.
Satellite observed brightness temperature simulation using a radiative transfer model (here after, RTM) is useful for various fields, for example sensor design and channel selection by using theoretically calculated radiance data, development of satellite data processing algorithm and algorithm parameter determination before launch. This study is focused on elaborating the simulation procedure, and analyzing of difference between observed and modelled clear sky brightness temperatures. For the CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) development, the simulated clear sky brightness temperatures are used to determine whether the corresponding pixels are cloud-contaminated in cloud mask algorithm as a reference data. Also it provides important information for calibrating satellite observed radiances. Meanwhile, simulated brightness temperatures of COMS channels plan to be used for assessing the CMDPS performance test. For these applications, the RTM requires fast calculation and high accuracy. The simulated clear sky brightness temperatures are compared with those of MTSAT-1R observation to assess the model performance and the quality of the observation. The results show that there is good agreement in the ocean mostly, while in the land disagreement is partially found due to surface characteristics such as land surface temperature, surface vegetation, terrain effect, and so on.
Park, Ki-Dong;Park, Hyung-Dal;Lee, Hee-Jung;Kim, Young-Ha;Tooru Ooya;Nobuhiko Yui
Macromolecular Research
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v.12
no.4
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pp.342-351
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2004
Poly(ethylene glycol) (PEG1K) and sulfonated PEG (PEG1K-SO$_3$) methacrylate (MA) copolymers have been prepared and characterized. The structures of the synthesized copolymers were confirmed by $^1$H and $^{13}$ C NMR spectroscopy and elemental analysis. The bulk characteristics of the copolymers were evaluated by viscosity and thermal analysis. The surface properties of the copolymers were investigated using dynamic contact angle measurements and electron spectroscopy for chemical analysis. The hydrophilicity of the surfaces modified with PEG1KMA or PEG1K-SO$_3$MA increased, possibly as a result of the orientation of the hydrophilic PEG1KMA/PEG1K-SO$_3$MA chains into the water phase. Platelets adhered less to the surfaces of the copolymers than they did to a polyurethane control. In addition, adhesion of platelets to the copolymer surfaces decreased upon increasing the chain density of PEG1KMA and sulfonated PEG1KMA in the copolymers. Both bacterial adhesion and protein adsorption were significantly reduced on the copolymer surfaces and their levels differ depending on the kind of surface or media.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.11
no.4
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pp.331-337
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1995
This study was carried out to investigate the chemical composition of dustfall at Cheju(mean sea level; 71.7m, 33$^{\circ}$17'N, 126$^{\circ}$10'E) and Ullung island(mean sea level; 22.1m, 38$^{\circ}$29'N, 130$^{\circ}$54'E) from October 1993 to september 1994. The dustfall matter samples were collected by deposit gauges. The ionic components of each samples was analyzed by Ion Chromatograpy (Dionex 4000i), While heavy metals by Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectrometry(ICP/AES; Shimadzu ICP-4). The results for seasonal variation of dustfall matter matter total amount, water-soluble ionic components and water-soluble ionic components total deposition amount to two sites were compared each other. The seasonal variations of dustfall amount at Ullung and Cheju island were found in order of Spring>Winter>Fall>Summer, and the maximum of dustfall amount were during the Yellow Sand period. Also, Total amount of water-soluble components except for $F^{[-10]}$ were high in Cheju more than Ullung island.more than Ullung island.
We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.
Using the Lorenz-95 simple model, which can simulate many atmospheric characteristics, we compare the performance of ensemble strategies such as bred vectors, the bred vectors rotated (to be orthogonal to each bred member), and the Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF). The performance metrics used are the RMSE of ensemble means, the ratio of RMS error of ensemble mean to the spread of ensemble, rank histograms to see if the ensemble member can well represent the true probability density function (pdf), and the distribution of eigen-values of the forecast ensemble, which can provide useful information on the independence of each member. In the meantime, the orthogonal bred vectors can achieve the considerable progress comparing the bred vectors in all aspects of RMSE, spread, and independence of members. When we rotate the bred vectors for orthogonalization, the improvement rate for the spread of ensemble is almost as double as that for RMS error of ensemble mean compared to the non-rotated bred vectors on a simple model. It appears that the result is consistent with the tentative test on the operational model in KMA. In conclusion, ETKF is superior to the other two methods in all terms of the assesment ways we used when it comes to ensemble prediction. But we cannot decide which perturbation strategy is better in aspect of the structure of the background error covariance. It appears that further studies on the best perturbation way for hybrid variational data assimilation to consider an error-of-the-day(EOTD) should be needed.
Future climate changes over East Asia are projected by anthropogenic forcing of greenhouse gases and aerosols using ECHO-G/S (ECHAM4/HOPE-G). Climate simulation in the 21st century is conducted with three standard SRES scenarios (A1B, B1, and A2) and the model performance is assessed by the 20th Century (20C3M) experiment. From the present climate simulation (20C3M), the model reproduced reliable climate state in the most fields, however, cold bias in temperature and dry bias of summer in precipitation occurred. The intercomparison among models using Taylor diagram indicates that ECHO-G/S exhibits smaller mean bias and higher pattern correlation than other nine AOGCMs. Based on SRES scenarios, East Asia will experience warmer and wetter climate in the coming 21st century. Changes of geographical patterns from the present to the future are considerably similar through all the scenarios except for the magnitude difference. The temperature in winter and precipitation in summer show remarkable increase. In spite of the large uncertainty in simulating precipitation by regional scale, we found that the summer (winter) precipitation at eastern coast (north of $40^{\circ}N$) of East Asia has significantly increased. In the 21st century, the warming over the continents of East Asia showed much more increase than that over the ocean. Hence, more enhanced (weakened) land-sea thermal contrast over East Asia in summer (winter) will cause strong (weak) monsoon. In summer, the low pressure located in East Asia becomes deeper and the moisture from the south or southeast is transported more into the land. These result in increasing precipitation amount over East Asia, especially at the coastal region. In winter, the increase (decrease) of precipitation is accompanied by strengthening (weakening) of baroclinicity over the land (sea) of East Asia.
Using the FSSP-100(FSSP) and Microwave Radiometer (MWR), the fog and clear day characteristics (the size and number concentration of fog particles and the liquid water content) have been measured and analyzed at Daegwallyoung observation site ($37^{\circ}41^{\prime}N$, $128^{\circ}45^{\prime}E$) during 27 - 30 November 2003 (fog day) and 19 January 2004 (clear day). During the fog days, the measured fog-particle size by using FSSP is 0.8~8.4 ${\mu}m$, which is similar to the WMO typical value, the fog number concentration varies from 121 to 200 count ($No./cm^2$) and the fog liquid water content from $0.018g/m^3-0.1g/m^3$ in the site. The precipitable water vapor obtained by the MWR, showing the correlation coefficient $R^2$=0.83 between the total precipitable water vapor obtained from the radio sonde and MWR, shows the larger amount (0.75-8.3 cm) during the fog days than the clear-sky data (0.2 cm).
Park, Jeong-Hyun;Park, Jong-Seo;Kim, Baek-Min;Suh, Ae-Sook
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.278-281
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2006
Korea Meteorological Administration(KMA) has issued the tropical storm(typhoon) warning or advisories when it was developed to tropical storm from tropical depression and a typhoon is expected to influence the Korean peninsula and adjacent seas. Typhoon information includes current typhoon position and intensity. KMA has used the Dvorak Technique to analyze the center of typhoon and it's intensity by using available geostationary satellites' images such as GMS, GOES-9 and MTSAT-1R since 2001. The Dvorak technique is so subjective that the analysis results could be variable according to analysts. To reduce the subjective errors, QuikSCAT seawind data have been used with various analysis data including sea surface temperature from geostationary meteorological satellites, polar orbit satellites, and other observation data. On the other hand, there is an advantage of using the Subjective Dvorak Technique(SDT). SDT can get information about intensity and center of typhoon by using only infrared images of geostationary meteorology satellites. However, there has been a limitation to use the SDT on operational purpose because of lack of observation and information from polar orbit satellites such as SSM/I. Therefore, KMA has established Advanced Objective Dvorak Technique(AODT) system developed by UW/CIMSS(University of Wisconsin-Madison/Cooperative Institude for Meteorological Satellite Studies) to improve current typhoon analysis technique, and the performance has been tested since 2005. We have developed statistical relationships to correct AODT CI numbers according to the SDT CI numbers that have been presumed as truths of typhoons occurred in northwestern pacific ocean by using linear, nonlinear regressions, and neural network principal component analysis. In conclusion, the neural network nonlinear principal component analysis has fitted best to the SDT, and shown Root Mean Square Error(RMSE) 0.42 and coefficient of determination($R^2$) 0.91 by using MTSAT-1R satellite images of 2005. KMA has operated typhoon intensity analysis using SDT and AODT since 2006 and keep trying to correct CI numbers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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