The synoptic, thermodynamic, and dynamic characteristics of a snowfall event that occurred in the Yeongdong region on March 1-2, 2021, were investigated. Surface weather charts, ERA5 reanalysis data, rawinsonde data, GK-2A satellite data, and WISSDOM data were used for analysis. The snow depth, exceeding 10 cm, was observed at four weather stations during the analysis period. The maximum snow depth (37.4 cm) occurred at Bukgangneung. According to the analysis of the weather charts, old and dry air was trapped within relatively warm, humid air in the upper atmosphere over the East Sea and adjacent Yeongdong region. This caused unstable atmospheric conditions that led to developing convective clouds and snowfall over Bukgangneung. In particular, based on the thermodynamic and kinematic vertical analysis, we suggest that strong winds attributable to the vertical gradient of potential temperature in the low layer and the development of convective instability due to cold advection played a significant role in the occurrence of snowfall in the Yeongdong region. These results were confirmed from the vertical analysis of the rawinsonde data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.170-170
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2017
본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.
In this paper, changes in the intensity (e.g., central pressure and maximum sustained wind speed) of Tropical Cyclone (TC) in summer in the regions located at $30^{\circ}N$ in East Asia from 1988 to 1991 were found. The intensity of TC from 1991 to 2007 was much higher than that of TC from 1965 to 1988. The reason for this was that the frequency of TCs passing China from 1991 to 2007 was much lower than that of TCs from 1965-1988 because a northeasterly wind caused by high-pressure circulation in East Asia got severer along the East Asian coast. Instead, TCs moved from the eastern region of the Tropical West Pacific to Korea and Japan mainly after passing the East China Sea due to the low-pressure circulation strengthened in the subtropical waters of East Asia. In addition, low Vertical Wind Shear (VWS) was created along the mid-latitude regions of East Asia and the main path of TCs from 1991 to 2007. Most of the regions in the Northwestern Pacific showed higher Sea Surface Temperature (SST) from 1991 to 2007, and had a good environment where TCs were able to maintain a higher intensity on the mid-latitude. In particular, a low sensible heat flux occurred due to high snow depth in East Asia in the spring of 1991 to 2007. Accordingly, the lower layer of East Asia showed high-pressure circulation, and the sea surrounding East Asia showed low-pressure circulation. Thus, the typical west-high, east-low pattern of winter atmospheric pressure was shown. The possibility of snowfall in East Asia in spring to be used as a factor for predicting the summer intensity of TC in the mid-latitude regions of East Asia was insinuated. The characteristics of TC in a low-latitude region were the same in Korea. The latest intensity of TCs got higher, and the landing location of TCs gradually changed from the west coast to the south coast.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.20
no.3
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pp.95-107
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2013
In order to examine the temperature regime responsible for periglacial processes, air and ground temperatures were monitored from October 2010 to May 2011 at a subalpine bare patch (1,710m asl) of Mt. Halla. Four thermistor sensor probes were installed at 55 cm above a ground surface and depths of 2 cm, 10 cm, and 20 cm, respectively. A mean air temperature is $-0.1^{\circ}C$, while mean ground temperatures are $1.8^{\circ}C$ at 2 cm, $2.6^{\circ}C$ at 10 cm and $3.2^{\circ}C$ at 20 cm deep. A mean monthly ground temperature at 2 cm deep demonstrates below $0^{\circ}C$ successively from January to March, while those at 10 cm and 20 cm deep show no sub-zero temperature. A total of 72 freeze-thaw cycle was observed in air temperature. However, the numbers in ground temperature reduced into 17 at 2 cm, 8 at 10 cm, and 3 at 20 cm deep. The cycles of air temperature and ground temperature at 2 cm deep mostly fluctuated diurnally, while those of ground temperature at 10 cm and 20 cm deep exhibited a several-daily oscillation. Snow cover over 55 cm high remained from January to early April, and it seemed to disappear completely on April 16. A seasonal frost of at least 2 cm thick was formed on late December and the isotherm of $0^{\circ}C$ descended slowly into 10 cm deep on late March to early April due to the insulating snow cover. It showed the maximum freezing depth of 20 cm on April 7 to 14 and then thawed rapidly so that the frozen ground did not longer after April 17. Periglacial processes are predominant during a freezing period than a thawing period when the ground surface is still covered with snow. The periglacial mass movement in the subalpine zone of Mt. Halla is mainly generated by frost creep in terms of the occurrence depth of diurnal freeze-thaw cycle and the maximum freezing depth of ground.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.205-205
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2016
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.4
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pp.305-316
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2015
The GPS signal delays in troposphere, which are along the signal path between a transmitting satellite and GPS permanent station, can be used to retrieve the precipitable water vapor. The GPS remote sensing technique of atmospheric water vapor is capable of monitoring typhoon and detecting long term water vapor for tracking of earth’s climate change. In this study, we analyzed GPS precipitable water vapor variations during the heavy snowstorm event occurred in the Yeongdong area, 2014. The results show that the snowfall event were occurring after the GPS precipitable water vapor were increased, the maximum fresh snow depth was recorded after the maximum GPS precipitable water vapor was generated, in Kangneug and Wuljin, respectively. Also, we analyzed that the closely correlation among the GPS precipitable water vapor, the K-index and total index which was acquired by the upper air observation system during this snowstorm event was revealed.
A statistical model to predict soil temperature from the ambient meteorological factors including mean, maximum and minimum air temperatures, precipitation, wind speed and snow depth combined with Fourier time series expansion was developed with the data measured at the Suwon Meteorolical Service from 1979 to 1988. The stepwise elimination technique was used for statistical analysis. For the yearly oscillation model for soil temperature with 8 terms of Fourier expansion, the mean square error was decreased with soil depth showing 2.30 for the surface temperature, and 1.34-0.42 for 5 to 500-cm soil temperatures. The $r^2$ ranged from 0.913 to 0.988. The number of lag days of air temperature by remainder analysis was 0 day for the soil surface temperature, -1 day for 5 to 30-cm soil temperature, and -2 days for 50-cm soil temperature. The number of lag days for precipitaion, snow depth and wind speed was -1 day for the 0 to 10-cm soil temperatures, and -2 to -3 days for the 30 to 50-cm soil teperatures. For the statistical soil temperature prediction model combined with the yearly oscillation terms and meteorological factors as remainder terms considering the lag days obtained above, the mean square error was 1.64 for the soil surfac temperature, and ranged 1.34-0.42 for 5 to 500cm soil temperatures. The model test with 1978 data independent to model development resulted in good agreement with $r^2$ ranged 0.976 to 0.996. The magnitudes of coeffcicients implied that the soil depth where daily meteorological variables night affect soil temperature was 30 to 50 cm. In the models, solar radiation was not included as a independent variable ; however, in a seperated analysis on relationship between the difference(${\Delta}Tmxs$) of the maximum soil temperature and the maximum air temperature and solar radiation(Rs ; $J\;m^{-2}$) under a corn canopy showed linear relationship as $${\Delta}Tmxs=0.902+1.924{\times}10^{-3}$$ Rs for leaf area index lower than 2 $${\Delta}Tmxs=0.274+8.881{\times}10^{-4}$$ Rs for leaf area index higher than 2.
To provide the data necessary to determine exposure coefficients used for calculating the snow load acting on a greenhouse, we compared the exposure coefficients in the greenhouse structure design standards for various countries. We determined the exposure coefficient for each region and tried to improve on the method used to decide it. Our results are as follows: After comparing the exposure coefficients in the standards of various countries, we could determine that the main factors affecting the exposure coefficient were terrain roughness, wind speed, and whether a windbreak was present. On comparing national standards, the exposure coefficients could be divided into three groups: exposure coefficients of 0.8(0.9) for areas with strong winds, 1.0(1.1) for partially exposed areas, and 1.2 for areas with dense windbreaks. After analyzing the exposure coefficients for 94 areas in South Korea according to the ISO4355 standard, all of the areas had two coefficients (1.0 and 0.8), except Daegwallyeong (0.5) and Yeosu (0.6), which had one coefficient each. In South Korea, the probability of snow is greater inland than in coastal areas and there are fewer days with a maximum wind velocity > $5m{\cdot}s^{-1}$ inland. When determining the exposure coefficients in South Korea, we can subdivide the country into three regions: coastal areas with strong winds have an exposure coefficient of 0.8; inland areas have a coefficient of 1.0; and areas with dense windbreaks have an exposure coefficient of 1.2. Further research that considers the number of days with a wind velocity > $5m{\cdot}s^{-1}$ as the threshold wind speed is needed before we can make specific recommendations for the exposure coefficient for different regions.
This study examined the spatial distribution of precipitation in Donghae-Shi. The daily, monthly precipitaion on the 2 stations, 3 AWS(Automatic Weather Station) were analyzed by altitudinal distribution, the air pressure type and days of daily precipitation. The results of the study are as follows. 1 Hour greatest precipitation is 62.4mm(1994. 10. 12), Daily greatest precipitation, 200mm(1994. 10. 12), Monthly greatest precipitation, 355.5mm(1994. 10), Maximum depth of snow fall, 35.5cm(1994. 1. 29) in Donghae-Shi, 1993∼1997. Altitudinal distribution of precipitation in Summer tends to have more precipitation at higher altitude, in Winter, high mountains and coast have more precipitation than other sites do. The heavy rainfall in Donghae-Shi is mainly formed by a Typhoon, next is Jangma front. The number of consecutive days of daily precipitation $\geq$20mm is 81days, 44days of those appeared in Summer season. The synoptic environment causes the difference in observed the heavy snowfall amount between high mountains and coast.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.6
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pp.102-109
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2014
A particle system is used for modeling the physical phenomenon. There are many traditional ways for simulation modeling which can be well suited for application including the landscapes of branches, clouds, waves, fog, rain, snow and fireworks in the three-dimensional space. In this paper, we present a new fireworks modeling technique for modeling 3D firework based on Firework Particle Tracking (FPT) using the particle system. Our method can track and recognize the launched and exploded particle of fireworks, and extracts relatively accurate 3D positions of the particles using 3D depth values. It can realize 3D simulation by using tracking information such as position, speed, color and life time of the firework particle. We exploit Region of Interest (ROI) for fast particle extraction and the prevention of false particle extraction caused by noise. Moreover, Kalman filter is used to enhance the robustness in launch step. We propose a new fireworks particle tracking method for the efficient tracking of particles by considering maximum moving range and moving direction of particles, and shall show that the 3D speeds of particles can be obtained by finding the rotation angles of fireworks. Also, we carry out the performance evaluation of particle tracking: tracking speed and accuracy for tracking, classification, rotation angle respectively with respect to four types of fireworks: sphere, circle, chrysanthemum and heart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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