We have performed 3-D geomagnetic induction Modeling considering with anomalous conductive structures to interpret the conductive anomaly proposed by previous studies on the Korean Peninsula. The results of modeling coincide well with the observed induction arrow. we confirm the fact that Imjin River Belt and Ogcheon Belt presumed in the model are reasonable. In the western-middle area of the peninsula (YIN, ICHN) the induction arrows seem to reflect the existence for the Imjin River Belt and the induction arrows in western-south area (HNS, CHY, DZN, MWN) is likely to reflect the effect of the Ogcheon Belt. The difference arrows, calculated by subtracting the sea effect from observed induction arrow in the western area of the peninsula at the period of 60-minutes, show little difference with the observed induction arrows. Especially, the difference arrows in YIN, ICHN also show a similar pattern to those at the periods longer than 10-minutes. These results strongly suggest that the Imjin River Belt and the Ogcheon Belt extend down to the deep part of the crust in spite of the limitation of our model.
One of the nonlinear statistical modelling, neural network method was applied to predict the Sea Surface Temperature Anomalies (SSTA) in the Nino regions, which represent El Nino indices. The data used as inputs in the training step of neural network model were the first seven empirical orthogonal functions in the tropical Pacific $(120^{\circ}\;E,\;20^{\circ}\;S-20^{\circ}\;N)$ obtained from the NCEP/NCAR reanalysis data. The period of 1951 to 1993 was adopted for the training of neural network model, and the period 1994 to 2003 for the forecasting validation. Forecasting results suggested that neural network models were resonable for SSTA forecasting until 9-month lead time. They also predicted greatly the development and decay of strong E1 Nino occurred in 1997-1998 years. Especially, Nino3 region appeared to be the best forecast region, while the forecast skills rapidly decreased since 9-month lead time. However, in the Nino1+2 region where they are relatively low by the influence of local effects, they did not decrease even after 9-month lead time.
Heat exchange between the atmosphere and sea is produced using the data from two 3m discus buoy installed by KMA in 1996. The meteorological and oceanic characteristics at the Dukjukdo and Chilbaldo buoy for the period 1996 ${\sim}$ 2000 are discussed. Daily averaged sensible heat and latent heat flux at each site are estimated from bulk aerodynamic method using given data and analyzed. Quantitative analyses show SST indicates 1-year cycle like air temperature but has 1 month lag. Sea level pressure is lowest in July, humidity is higher from May to August, and wind speed has averaged value of 5 m/s and higher in autumn and winter. Sensible heat flux analyses present that strong heat loss from the sea occurs in autumn and winter and weak heat loss from atmosphere appears in spring and summer, and net sensible heat loss from the sea is found throughout the year. The ocean significantly releases latent heat into atmosphere from August to May but get a little latent heat from atmosphere in other months. Net latent heat loss from the sea is larger than net sensible heat loss except in January and February. Comparison with two sites suggests that the magnitude of heat flux and their fluctuation are generally stronger at Dukjukdo than at Chilbaldo. In case study, both sensible and latent heat flux is a little more at Chilbaldo in March 1998, but substantially stronger at Dukjukdo in November 1996.
Park, Yeon-Hee;Song, Sang-Keun;Lee, Soo-Jeong;Kim, Suk-Woo;Han, Seung-Bum
Journal of Environmental Science International
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v.25
no.1
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pp.107-125
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2016
Long-term variations of $PM_{10}$ and the characteristics of local meteorology related to its concentration changes were analyzed at 4 air quality sites (Ido-dong, Yeon-dong, Donghong-dong, and Gosan) in Jeju during two different periods, such as PI (2001-2006) and PII (2007-2013), over a 13-year period. Overall, the long-term trend of $PM_{10}$ was very slightly downward during the whole study period, while the high $PM_{10}$ concentrations in PII were observed more frequently than those in PI. The concentration variations of $PM_{10}$ during the study period was clarified in correlation between $PM_{10}$ and meteorological variables, e.g. the low (high) $PM_{10}$ concentration with large (small) precipitation or high (low) radiation and in part high $PM_{10}$ concentrations (especially, Donghong-dong and Gosan) with strong wind speed and the westerly/northwesterly winds. This was likely to be caused by the transport effect (from the polluted regions of China) rather than the contribution of local emission sources. The $PM_{10}$ concentrations in "Asian dust" and "Haze" weather types were higher, whereas those in "Precipitation", "Fog", and "Thunder and Lighting" weather types were lower. The contribution of long-range transport to the observed $PM_{10}$ levels in the urban center (Ido-dong, Yeon-dong, and Donghong-dong), if estimated by comparison to the data of the background site (Gosan), was found to explain about 80% (on average) of its input.
Kumar, B. Prasad;Rao, A.D.;Kim, Tae-Hee;Nam, Jae-Cheol;Hong, Chang-Su;Pang, Ig-Chan
Journal of the Korean earth science society
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v.24
no.1
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pp.7-21
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2003
The state-of-art third generation wave prediction model WAM was applied to the Korean seas for a winter monsoon period of January 1997. The wind field used in the present study is the global NSCAT-ERS/NCEP blended winds, which was further interpolated using a bi-cubic spline interpolator to fine grid limited area shallow water regime surrounding the Korean seas. To evaluate and investigate the accuracy of WAM, the hindcasted wave heights are compared with observed data from two shallow water buoys off Chil-Bal and Duk-Juk. A detailed study has been carried with the various meteorological parameters in observed buoy data and its inter-dependency on model computed wave fields was also investigated. The RMS error between the observation and model computed wave heights results to 0.489 for Chil-Bal and 0.417 for Duk-Juk. A similar comparison between the observation and interpolated winds off Duk-Juk show RMS error of 2.28 which suggest a good estimate for wave modelling studies.
Lee Heuisoon;Park Gye-Soon;Kwon Byung-Doo;Oh Seok Hoon;Yang Junmo
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2003.11a
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pp.379-382
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2003
In gravity data correction process, mass effect of the upper part of base level is removed with Bouguer density. Usually, Bouguer density is estimated as a mean density in the field area. But, this may causes a serious problem when ore body is in the area. To overcome this problem, we tried to apply a new method mixing up mass corrections and inversion (3DGTI). 3-D Gravity Terrain Inversion (3DGTI) includes information of topography and distribution of Bouguer density. For this method does not remove the mass effect above base level, it is no longer useless to use Bouguer density. Numerical model tests have shown that the 3DGIT successfully retrieves the anomalous subsurface density distribution of both surface and deeper layers. Model tests shows that this method shows better results than those of conventional one, especially when main target is ore body. The inversion result well delineates the three-dimensional shape of the intruded granite body and basement.
This study investigates the accuracy of short-term ocean predictions during the development of ocean stratification for the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal Forecast System version 5 (GloSea5) as well as the effect of atmosphere-ocean coupling on the predictions through a series of sensitive numerical experiments. Model performance is evaluated using the marine meteorological buoys at seas around the Korean peninsular (KP), Tropical Atmosphere Ocean project (TAO) buoys over the tropical Pacific ocean, and ARGO floats data over the western North Pacific for boreal winter (February) and spring (May). Sensitive experiments are conducted using an ocean-atmosphere coupled model (i.e., GloSea5) and an uncoupled ocean model (Nucleus for European Modelling of the Ocean, NEMO) and their results are compared. The verification results revealed an overall good performance for the SST predictions over the tropical Pacific ocean and near the Korean marginal seas, in which the Root Mean Square Errors (RMSE) were $0.31{\sim}0.45^{\circ}C$ and $0.74{\sim}1.11^{\circ}C$ respectively, except oceanic front regions with large spatial and temporal SST variations (the maximum error reached up to $3^{\circ}C$). The sensitive numerical experiments showed that GloSea5 outperformed NEMO over the tropical Pacific in terms of bias and RMSE analysis, while NEMO outperformed GloSea5 near the KP regions. These results suggest that the atmosphere-ocean coupling substantially influences the short-term ocean forecast over the tropical Pacific, while other factors such as atmospheric forcing and the accuracy of simulated local current are more important than the coupling effect for the KP regions being far from tropics during the development of ocean stratification.
An operational oceanographic system needs to be established for the preservation and management of marine environments and resources, and also to secure the safety and efficiency of marine operations in Korea. One of the major roles of operational oceanography is to deliver ocean science products which can meet the requirements of users such as marine industries, the general public, government agencies, and scientific research communities. Technical issues in relation to development of an effective operational oceanographic system in Korea are identified and discussed. Among others, cooperation among the agencies in ocean, meteorology, hydrology and environment, and also among those of neighboring countries is important for the development of an effective operational oceanographic system. The strategy for building a system that meets the demands of users, with consideration to potential problems, are explored.
In this study, the accuracy of ocean analysis data, which are produced from the Korea Meteorological Administration (KMA) Nucleus for European Modelling of the Ocean/Variational Data Assimilation (NEMO/NEMOVAR, hereafter NEMO) system and the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA, hereafter HYCOM) system, was evaluated using various oceanic observation data from March 2015 to February 2016. The evaluation was made for oceanic thermal environments in the tropical Pacific, the western North Pacific, and the Korean peninsula. NEMO generally outperformed HYCOM in the three regions. Particularly, in the tropical Pacific, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of NEMO for both the sea surface temperature and vertical water temperature profile were about 50% smaller than those of HYCOM. In the western North Pacific, in which the observational data were not used for data assimilation, the RMSE of NEMO profiles up to 1000 m ($0.49^{\circ}C$) was much lower than that of HYCOM ($0.73^{\circ}C$). Around the Korean peninsula, the difference in RMSE between the two models was small (NEMO, $0.61^{\circ}C$; HYCOM, $0.72^{\circ}C$), in which their errors show relatively big in the winter and small in the summer. The differences reported here in the accuracy between NEMO and HYCOM for the thermal environments may be attributed to horizontal and vertical resolutions of the models, vertical coordinate and mixing scheme, data quality control system, data used for data assimilation, and atmosphere forcing. The present results can be used as a basic data to evaluate the accuracy of NEMO, before it becomes the operational model of the KMA providing real-time ocean analysis and prediction data.
Yang Junmo;Kwon Byung-Doo;Lee Duk-Kee;Song Youn-Ho;Youn Yong-Hoon
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2005.05a
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pp.273-280
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2005
Robust magneto-telluric (MT) response function estimators are now in standard use in electromagnetic induction research. Properly devised and applied, these methods can reduce the influence of unusual data (outlier) in the response (electric field) variable, but often not sensitive to exceptional predictor (magnetic field) data, which are termed leverage points. A bounded influence estimator is described which simultaneously limits the influence of both outlier and leverage point, and has proven to consistently yield more reliable MT response function estimates than conventional robust approach. The bounded influence estimator combines a standard robust M-estimator with leverage weighting based on the statistics of the hat matrix diagonal, which is a standard statistical measure of unusual predictors. Further extensions to MT data analysis are proposed, including a establishment of data rejection criterion which minimize the influence of both electric and magnetic outlier in frequency domain based on statistical distribution of electromagnetic field. The rejection scheme made in this study seems to have an effective performance on eliminating extreme data, which is even not removed by BI estimator, in frequency domain. The effectiveness and advantage of these developments are illustrated using real MT data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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