Surface solar radiation over the sea is estimated using Visible and Infrared Spin Scan Radiometer data onbord Geostationary Meteorological Satellite(GMS) 5 for January, 1997 to December 1997 in clear and cloudy conditions. The hourly insolation is estimated with a spatial resolution of 5$\times$ 5 km grid. The island pyranometer belonging to the Japan Meteorological Agency is used for validation of the estimated insolation. It is shown that the estimated hourly insolation has RMSE(root mean square) error of 104 W/$m^2$. The variability of the hourly solar radiation was investigated on 3 areas over seas around Korean Peninsula. The solar radiation of East Sea is similar to Yellow Sea. The maximum value of solar radiation is on June of year. The maximum value in south sea is on August because weather is poor by low pressure and front in June
Relations between GMS-5 infrared brightness temperature with SSM/I retrieved rain rate are determined by a probability matching method similar to Atlas et al. and Crosson et al. For this study, coincident data sets of the GMS-5 infrared measurements and SSM/I data during two summer seasons of 1997 and 1998 are constructed. The cumulative density functions (CDFs) of infrared brightness temperature and rain rate are matched at pairs of two variables which give the same percentile contribution. The method was applied for estimating rain rate on 31 July 1998, examining heavy rainfall estimation of a flash flood event over Mt. Jiri. Results were compared with surface gauge observations run by Korean Meteorological Administration. It was noted that the method produced reasonably good quality of rain estimate, however, there was large area giving false rain due to the anvil type clouds surrounding deep convective clouds. Extensive validation against surface rain observation is currently under investigation.
The characteristics of six precipitation systems occurred around Cheongju in 2002 are analyzed after the convective/stratiform radar echo classification using radar reflectivity from the Meteorological Research Institute"s X-band Doppler weather radar. The Biggerstaff and Listemaa (2000) algorithm is applied for the classification and reveals a physical characteristics of the convective and stratiform rain diagnosed from the three-dimensional structure of the radar reflectivity. The area satisfying the vertical profile of radar reflectivity is well classified, while the area near the radar site and the topography-shielded area show a mis-classification. The seasonal characteristics of the precipitation system are also analyzed using the contoured frequency by altitude diagrams (CFADs). The heights of maximum reflectivity are 4 km and 5.5 km in spring and summer, respectively, and the vertical gradient of radar reflectivity from 1.5 km to the melting layer in spring is larger than in summer.
KMA successfully began to receive and utilize the GOES-9 GVAR data since May 22nd 2003 when GOES-9 replaced the long-lived GMS-5 for Western Pacific and East Asian region until operation of MTSAT-1R in 2004. To take advantage of improvements of the GOES-9 data over the GMS-5 data, such as the increase of the temporal and spat ial resolution and addition of 3.9${\mu}$m channel, we have improved several algorithms to derive the meteorological products. Here we show two examples of algorithms, sea surface temperature and atmospheric motion vector, and preliminary results of validation of the improved algorithm.
Yoo, Jung-Moon;Jeong, Myeong-Jae;Lee, Kyu-Tae;Kim, Jhoon;Ho, Chang-Hoi;Ahn, Myoung-Hwan;Hur, Young-Min;Rhee, Ju-Eun;Yoo, Hye-Lim;Chung, Chu-Yong;Shin, In-Chul;Choi, Yong-Sang;Kim, Young Mi
Journal of the Korean earth science society
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v.28
no.3
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pp.298-310
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2007
Intercomparison between eight radiative transfer codes used for the studies of COMS (Communications, Ocean, and Meteorological Satellite) in Korea was performed under pure molecular, i.e., Rayleigh atmospheres in four shortwave fluxes: 1) direct solar irradiance at the surface, 2) diffuse irradiance at the surface, 3) diffuse upward flux at the surface, and 4) diffuse upward flux at the top of the atmosphere. The result (hereafter called the H15) from Halthore et al.'s study (2005) which intercompared and averaged 15 codes was used as a benchmark to examine the COMS models. Uncertainty of the seven COMS models except STREAMER was ${\pm}4%$ with respect to the H15, comparable with ${\pm}3%$ of Halthore et al.'s (2005). The uncertainty increased under a large $SZA=75^{\circ}$. The SBDART model generally agreed with the H15 better than the 6S model, but both models in the shortwave infrared region were equally good. The direct solar irradiance fluxes at the surface, computed by the SBDARTs of four different users, were different showing a relative error of 1.4% $(12.1Wm^{-2})$. This reason was partially due to differently installing the wavelength resolution in the flux integration. This study may be useful for selecting the optimum model in the shortwave region.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.6
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pp.37-45
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2008
It is expected that conditions of water resources will be changed in Korea in accordance with world wide climate change. In order to deal with this problem and find a way of minimizing the effect of future climate change, the usefulness of climate model simulation information is examined in this study. The objective of this study is to assess the applicability of GCM (General Circulation Model) information for Korean water resources management through uncertainty analysis. The methods are based on probabilistic measures of the effectiveness of GCM simulations of an indicator variable for discriminating high versus low regional observations of a target variable. The formulation uses the significance probability of the Kolmogorov-Smirnov test for detecting differences between two variables. An estimator that accounts for climate model simulation and spatial association between the GCM data and observed data is used. Atmospheric general circulation model (AGCM) simulations done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) with a resolution of $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$, and METRI (Meteorological Research Institute, Korea) with resolutions of $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ and $4^{\circ}{\times}5^{\circ}$, were used for indicator variables, while observed mean areal precipitation (MAP) data, discharge data and mean areal temperature data on the seven major river basins in Korea were used for target variables. The results show that GCM simulations are useful in discriminating the high from the low of the observed precipitation, discharge, and temperature values. Temperature especially can be useful regardless of model and season.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.2
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pp.69-78
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1999
In this paper, a neural network approach to forecast Korean regional precipitation is presented. We first analyze the characteristics of the conventional models for time series prediction, and then propose a new model and its learning method for the precipitation forecast. The proposed model is a layered network in which the outputs of a layer are buffered within a given period time and then fed fully connected to the upper layer. This study adopted the dual connections between two layers for the model. The network behavior and learning algorithm for the model are also described. The dual connection structure plays the role of the bias of the ordinary Multi-Layer Perceptron(MLP), and reflects the relationships among the features effectively. From these advantageous features, the model provides the learning efficiency in comparison with the FIR network, which is the most popular model for time series prediction. We have applied the model to the monthly and seasonal forecast of precipitation. The precipitation data and SST(Sea Surface Temperature) data for several decades are used as the learning pattern for the neural network predictor. The experimental results have shown the validity of the proposed model.
The impacts of climate change on paddy irrigation water demands in Korea have been analyzed. High-resolution ($27{\times}27\;km$) climate data for the SRES A2 scenario produced by the Korean Meteorological Research Institute (METRI) and the observed baseline climatology dataset were used. The outputs from the ECHO-G GCM model were dynamically downscaled using the MM5 regional model by the METRI. The Geographic information system (GIS) was used to produce maps showing the spatial changes in irrigation water requirements for rice paddies. The results showed that the growing season mean temperature for future scenarios was projected to increase by $1.5^{\circ}C$ (2020s), $3.3^{\circ}C$ (2050s) and $5.3^{\circ}C$ (2080s) as compared with the baseline value (1971~2000). The growing season rainfall for future scenarios was projected to increase by 0.1% (2020s), 4.9% (2050s) and 19.3% (2080s). Assuming cropping area and farming practices remain unchanged, the total volumetric irrigation demand was projected to increase by 2.8% (2020s), 4.9% (2050s) and 4.5% (2080s). These projections are contrary to the previous study that used HadCM3 outputs and projected decreasing irrigation demand. The main reason for this discrepancy is the difference with the projected climate of the GCMs used. The temporal and spatial variations were large and should be considered in the irrigation water resource planning and management in the future.
Jinkyu Hong;Hee Choon Lee;Joon Kim;Baekjo Kim;Chonho Cho;Seongju Lee
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.2
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pp.138-149
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2003
Korean regional network of tower flux sites, KoFlux, has been initiated to better understand $CO_2$, water and energy exchange between ecosystems and the atmosphere, and to contribute to regional, continental, and global observation networks such as FLUXNET and CEOP. Due to heterogeneous surface characteristics, most of KoFlux towers are located in non-ideal sites. In order to quantify carbon and energy exchange and to scale them up from plot scales to a region scale, applications of various methods combining measurement and modeling are needed. In an attempt to infer regional-scale flux, four methods (i.e., tower flux, convective boundary layer (CBL) budget method, MM5 mesoscale model, and NCAR/NCEP reanalysis data) were employed to estimate sensible heat flux representing different surface areas. Our preliminary results showed that (1) sensible heat flux from the tower in Haenam farmland revealed heterogeneous surface characteristics of the site; (2) sensible heat flux from CBL method was sensitive to the estimation of advection; and (3) MM5 mesoscale model produced regional fluxes that were comparable to tower fluxes. In view of the spatial heterogeneity of the site and inherent differences in spatial scale between the methods, however, the spatial representativeness of tower flux need to be quantified based on footprint climatology, geographic information system, and the patch scale analysis of satellite images of the study site.
Stereophotogrammetry is used to extract spatial information of an interested object by constructing a stereo-image from two or more photos. In this study, the stereophotogrammetry was adopted for a rock joint survey in mine tunnels. The orientations of discontinuities were measured from two mine tunnels with a clinocompass. To evaluate the effect of photographing light level on the stereophotogrammetry analysis, the light intensity was changed within a predefined range for every photograph. Those photographs were analyzed by using a commercial code for stereophotogrammetry - ShapeMetriX 3D, and the results from the analysis were compared with the manual measurement using a clinocompass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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