The statistical characteristics of aerosol-cloud interactions over East Asia were investigated using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer satellite data. The long-term relationship between various aerosol and cloud parameters was estimated using correlation analysis, principle component analysis, and Aerosol Indirect Effect (AIE) estimation. In correlation analysis, Aerosol Optical Depth (AOD) was positively Correlated with Cloud Condensation Nuclei (CCN) and Cloud Fraction (CF), but negatively correlated with Cloud Top Temperature (CTT) and Cloud Top Pressure (CTP). Fine Mode Fraction (FMF) and CCN were positively correlated over the ocean because of sea spray. In principle component analysis, AOD and FMF were influenced by water vapor. In particular, AOD was positively influenced by CF, and negatively by CTT and CTP over the ocean. In AIE estimation, the AIE value in each cloud layer and type was mostly negative (Twomey effect) but sometimes positive (anti-Twomey effect). This is related to regional, environmental, seasonal, and meteorological effects. Rigorous and extensive studies on aerosol-cloud interactions over East Asia should be conducted via micro- and macro-scale investigations, to determine chemical characteristics using various meteorological instruments.
To analyze the cooling effect of urban green areas, we conducted micrometeorological measurements in these areas and their surroundings in Seoul, Korea. From the average hourly temperature measurements through each month for the last two years (March 2013 to February 2015), we found that the maximum temperature difference between urban and green areas was about $2.9^{\circ}C$ at 16:00 LST in summer, and the minimum was about $1.7^{\circ}C$ at 22:00 LST in winter. In summer, the temperature difference was the largest during the day, rather than at night, due mainly to shading by the tree canopy. The specific humidity difference between the two areas was about $1.5g\;kg^{-1}$ in summer, and this decreased in the winter. The specific humidity difference between urban and green areas in summer is relatively large during the day, due to the higher evapotranspiration level of biologically active plants.
도시화 효과가 여름 강수에 미치는 영향을 분석하기 위해 2010년 8월 13일부터 9월 3일까지 수도권 집중관측(ProbeX-2010)을 수행하였다. 분석 결과, 다음의 두 가지 현상들이 발견되었다. 첫째, 관측 기간 동안 약한 강수(${\leq}1\;mm\;hr^{-1}$)가 다른 지역보다 서울 풍하측 지역에서 더 자주 발생하였으며, 이는 최근 5년(2006-2010) 자료에서도 확인되었다. 약한 강수는 주로 서울 풍하측 산악 지역에서 야간에 더 자주 발생하였기 때문에 이는 도시지형 뿐만 아니라 산악 지형의 복합적인 효과로 여겨진다. 둘째, 간헐적으로 대류 시스템이 서울 풍하측에서 급격하게 발달해 호우를 야기했다. 이는 특히 8월 27일 1300-1500 KST의 일련의 레이더 영상에서 뚜렷하게 확인되었다. 본 연구에서는 이 강수 사례에 대한 종관 국지적 날씨 특성과 고층 대기 특성을 자세히 분석하였다. 그 결과 도시지형과 연관된 지표 현열 증가뿐만 아니라 조건부 불안정 대기 상태(특히 대기 하층)와 대기 하층의 습기 유입이 도시화 효과와 연관된 대류성 호우를 야기하는 중요한 요소로 제시되었다.
We studied the warming effect induced by Photovoltaic(PV) power plants in rural areas during summer daytime using a simple analytical urban meteorological model. This analysis was based on observed meteorological elements and the capacity of the PV power plant was 10 MWp. The major axis length of the PV power plant was assumed to be 1km. Data of the necessary meteorological elements were obtained from a special meteorological observation campaign established for a over a PV power plant. We assumed that the wind flowed along the major axis of the PV power plant(1 km). As a result, the air temperature on the downwind side of the PV power plant was estimated to invrease by about $0.47^{\circ}C$.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.748-751
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2006
Positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) is of great concern in a variety of research tasks. It is limited due to error sources such as ionospheric effect, orbital uncertainty, antenna phase center variation, signal multipath, and tropospheric influence. In this study, the tropospheric influence, primarily due to water vapour inhomogeneity, on GPS positioning height is investigated. The data collected by the GPS receivers along with co-located surface meteorological instruments in 2003 are utilized. The GPS receivers are established as continuously operating reference stations by the Ministry of the Interior (MOI), Central Weather Bureau (CWB), and Industrial Technology Research Institute (ITRI) of Taiwan, and International GNSS Service (IGS). The total number of GPS receivers is 21. The surface meteorological measurements include temperature, pressure, and humidity. They are introduced to GPS data processing with 24 troposphere parameters for the station heights, which are compared with those obtained without a priori knowledge of surface meteorological measurements. The results suggest that surface meteorological measurements have an expected impact on the GPS height. The daily correction maximum with the meteorological effect may be as large as 9.3 mm for the cases of concern.
The relationship between night cooling rate and meteorological elements was investigated over the past five years (2016-2020), using weather data from the new (Daegu(143)) and old (Shinam(860)) Daegu Regional Meteorological Agency located in the suburban and urban regions, respectively. There was a correlation between the total daily amount of solar radiation (Stot) and the night cooling rate in the both regions. However, a higher correlation was observed at the new Daegu Regional Meteorological Agency station (Daegu(143)). In particular, data from the new Daegu Regional Meteorological Administration's observatory, which experiences a low thermal storage effect caused by artificial structures, showed a higher correlation between nighttime cooling and weather factors. The reason for this is that the lesser the heat storage effect caused by the artificial structures, the better the effect of surface radiation cooling on temperature reduction. These findings confirm that the correlation between night cooling and weather factors can be used to assess the impact of artificial structures in cities.
This study investigates urbanization effect in warming trend of surface air temperature over Korea. The data used in this study consist of the daily minimum and maximum temperatures during the period of 32 years(1968-1999) from 16 stations of KMA. To calculate magnitude and trend of urbanization effect, stations were classified into urban and rural stations using population statistics. Urban stations were defined as those with population densities greater than 1000 persons per kilometer squared in 1995. The others were defined as rural stations. The urban stations were also subdivided into two groups according to their population totals. For estimates of urban effect magnitude, temperature change was calculated by comparing 16-year mean values between 1968-83 and 1984-99. Then, the difference between each urban station and every rural station was calculated. During the analysis period of 32 years, maximum temperature increase is $1.22^{\circ}C$. In the total temperature increase, urban effect is estimated by 28.7%. For minimum temperature, it becomes larger by about 10% than that in maximum temperature. Therefore, urban effect in an increasing trend of minimum temperature is 38.9% in the change of $1.13^{\circ}C$.
You Sung-Hyup;Yoon Jong-Hwan;Seo Jang-Won;Youn Yong-Hoon
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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한국전산유체공학회 2006년도 PARALLEL CFD 2006
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pp.129-132
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2006
A Pacific Ocean circulation model based on the RIAM Ocean Model (RIAMOM) with $1/6^{\circ}C\;and\;1/12^{\circ}C$ horizontal resolution successfully reproduced the peculiar circulation structures of the Pacific Ocean. The volume transports of model agree very well with the results of observations in the northwestern Pacific Ocean. Also our model successfully reproduced the observed structures of the northeastward Ryukyu Current with a subsurface core at $500{\sim}600m$. A Possible mechanism for the subsurface current core of the Ryukyu Current is proposed focusing on the blocking effect of the Ryukyu Island Chain.
The effect of coupled data assimilation (DA) on the meteorological prediction in the west coastal region of Korea was evaluated using a coupled atmosphere-ocean model (e.g., COAWST) in the spring (March 17-26) of 2019. We performed two sets of simulation experiments: (1) with the coupled DA (i.e., COAWST_DA) and (2) without the coupled DA (i.e., COAWST_BASE). Overall, compared with the COAWST_BASE simulation, the COAWST_DA simulation showed good agreement in the spatial and temporal variations of meteorological variables (sea surface temperature, air temperature, wind speed, and relative humidity) with those of the observations. In particular, the effect of the coupled DA on wind speed was greatly improved. This might be primarily due to the prediction improvement of the sea surface temperature resulting from the coupled DA in the study area. In addition, the improvement of meteorological prediction in COAWST_DA simulation was also confirmed by the comparative analysis between SST and other meteorological variables (sea surface wind speed and pressure variation).
The relocation effect of observation station (REOS) on the homogeneity of seasonal mean of maximum and minimum temperature, diurnal temperature range (DTR) and relative humidity (RH) was investigated using surface observation data and document file. Twelve stations were selected among the 60 stations which have been operated more than 30 years and relocated over one time. The data from Chunpungryeong station were used as a reference to separate the impacts of station relocation from the effects caused by increased green house gases, urbanization, and others. The REOS was calculated as a difference between REOS of relocated station and REOS of reference station. Although the REOS is clearly dependent on season, meteorological elements, and observing stations, statistically significant impacts are found in many stations, especially the environment of observing station after relocation is greatly changed. As a result, homogeneity of seasonal mean of meteorological elements, especially DTR and RH, is greatly reduced. The results showed that the effect of REOS, along with the effect of urbanization, should be eliminated for the proper estimation of climate change from the analysis of long-term observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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