We investigated the impact of domain size on the simulated summer precipitation over the Korean Peninsula using the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Two different domains are integrated up to 72-hours from 29 June 2017 to 28 July 2017 when the Changma front is active. The domain sizes are adopted from previous RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and current LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) operated by the Korea Meteorological Administration, while other model configurations are fixed identically. We found that the larger domain size showed better prediction skills, especially in precipitation forecast performance. This performance improvement is particularly noticeable over the central region of the Korean Peninsula. Comparisons of physical aspects of each variable revealed that the inflow of moisture flux from the East China Sea was well reproduced in the experiment with a large model domain due to a more realistic North Pacific high compared to the small domain experiment. These results suggest that the North Pacific anticyclone could be an important factor for the precipitation forecast during the summer-time over the Korean Peninsula.
Background and objective: This study was conducted to establish a Plant Hardiness Zone (PHZ) map, investigate the effect of global warming on changes in PHZ, and elucidate the difference in the distribution of evergreen trees between the central and southern region within hardiness Zone 7b in Korea. Methods: Mean annual extreme minimum temperature (EMT) and related temperature fluctuation data for 40 years (1981 to 2020) in each of the meteorological observation points were extracted from the Open MET Data Portal of the Korea Meteorological Administration. Using EMT data from 60 meteorological observation points, PHZs were classified according to temperature range in the USDA Plant Hardiness Zone Map. Changes in PHZs for each decade related to the effects of global warming were analyzed. Temperature fluctuation before and after the day of EMT were analyzed for 4 areas of Seoul, Suwon, Suncheon, and Jinju falling under Zone 7b. For statistical analysis, descriptive statistics and ANOVA were performed using the IBM SPSS 22 Statistics software package. Results: Plant hardiness zones in Korea ranged from 6a to 9b. Over four decades, changes to warmer PHZ occurred in 10 areas, especially in colder ones. Based on the analysis of daily temperature fluctuation, the duration of sub-zero temperatures was at least 2 days in Seoul and Suwon, while daily maximum temperatures were above zero in Suncheon and Jinju before and after EMT day. Conclusion: It was found that the duration of sub-zero temperatures in a given area is an important factor affecting the distribution of evergreen trees in PHZ 7b.
바람은 농업환경에 주요한 영향을 주는 기상요소이며, 강풍은 낙과, 시설물 파괴 등의 피해를 일으킨다. 본 연구는 LENS에 물리모델을 적용해서 농경지에 활용될 수 있는 저고도 풍속예측을 진행하였다. 물리모델은 LOG, POW가 사용되었고 지표 변수에 대해서는 환경부지표와 MODIS 지표를 따로 적용하였다. 농촌진흥청에서 운영하는 2022년도 3 m 고도의 바람 및 강풍 자료를 수집하고 검증을 진행하였고 결과를 산점도, 상관계수, RMSE, NRMSE, TS로 나타내었다. 풍속비교 4가지 방법의 결과에서 모델이 관측보다 더 크게 예측하고 있음을 확인할 수 있었다. 강풍 기준 값이 3 m s-1 일 때, TS 가 약 0.65 정도로 나타났다. 결과는 RMSE와 NRMSE에서는 LOG_L, LOG_M, POW_L, POW_M 순으로 좋게 나타났고 상관계수와 TS에서는 역순으로 좋게 나타났다. 이러한 결과는 정해진 강풍 기준을 추가하여, 농경지 바람 및 강풍확률예측 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
As the pipe houses were constructed by imitation and routine without a structural design by now, they were often destructed by a strong wind or a heavy snowfall. The purpose of this study was to provide the basic data for the safety structural design of the pipe houses in Kyungpook region to prevent meteorological disaster. It was shown that the change of frame interval according to the safety factor under the wind load was similar that under the snow load. But the safety frame interval under the snow load was approximately 0.5-0.6m greater than that under the wind load for equal safety factor. Therefore, it seemed that the maximum safety frame interval was to be decided by the snow load. The frame of the pipe houses in Seungju region was structurally stable under the design snow load in recurrence intervals of 8-15years, but was unstable in Kolyong region.
The surface solar radiations were calculated and analyzed with spatial resolutions (4 km and 1 km) using by GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model. The GWNU solar radiation model is used various data such as aerosol optical thickness, ozone amount, total precipitable water and cloud factor are retrieved from Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS), Ozone Monitoring Instrument (OMI), MTSAT-1R satellite data and output of the Regional Data Assimilation Prediction System(RDAPS) model by Korea Meteorological Administration (KMA), respectively. The differences of spatial resolutions were analyzed with input data (especially, cloud factor from MTSAT-1R satellite). And the Maximum solar radiation by GWNU model were found in Andong, Daegu and Jinju regions and these results were corresponded with the MTSAT-1R cloud factor.
Kim, Junhwan;Sang, Wangyu;Shin, Pyeong;Cho, Hyeounsuk;Seo, Myungchul
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.353-353
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2017
Rice yield of South Korea in 2015 was the highest of the last 30 years. It is important issue to establish food policy whether the historically highest yield in 2015 can be continued or just one-off event. Therefore, it is necessary to understand whether such a high yield as 2015 will be reoccurred. The aim of this study was to find out what climatic factor affect rice yield and how often these climatic factor could occur. For this study, the yield monitoring data from National Institute of Crop Science, Rural Development Administration and the meteorological data provided by Korea Meteorological Administration are used to identify the weather conditions could cause high yield, and how often these conditions occurred in the past. Our results indicated that such as high yield as 2015 could occur only when the mean sunshine hours of July and the mean sunshine hours from the end of August to early September was more than 5.1 hours and 6 hours, respectively. Mean sunshine hour of July may be related to grain number. The mean sunshine hour from the end of August to early September was presumed to relate to grain filling ratio. The relationship between monthly mean temperature and yield or yield component was not clear in this study. In this study, any cycle of high weather condition was not found. Therefore, the probability of high yield weather condition was expressed by frequency. The frequency of the sunshine hour, could make high yield, were 8/35 (23%) over the past 35 years. And the frequency of two years consecutive sunshine hour condition, which could cause high yield, was 1/35 (2.9%). The frequency of recurrence of sunshine hour making high yield within the next 5 years or 10 years after high yield weather condition were 4/35 (11.4%). After all, the high yield as much as yield of 2015 could not be one-off event. But it was not also consecutive event.
본 연구는 2011년 1월1일부터 2014년 12월 31일까지의 기상변이에 관한 빅 데이터와 보건의료의 빅 데이터를 융합하여 식중독 발병률 변이에 기상요인이 어떤 영향을 주는지에 대한 분석을 시도하여 국민건강예방에 도움을 주고자한다. 분석도구 R을 이용하여 로지스틱 회귀와 Lasso 로지스틱 회귀 총 2가지 분석을 하였고, 식중독을 발생시키는 주 원인균을 분류하여 세균성 원인균과 바이러스성 원인균에 의한 식중독 발병률 변이를 확인하였다. 로지스틱 회귀 분석결과, 세균성 원인균에 의한 식중독 발병률에는 평균기온, 일조량편차, 기온편차가 유의미한 영향을 미치고, 바이러스성 원인균에 의한 식중독 발병률에 영향을 미치는 기상요인은 최소증기압, 일조량편차, 기온편차로 나타났다. 본 연구는 기상요인과 식중독 발병률이 상관성이 있음을 확인하였고, 두 가지 원인균에 의한 식중독 발병률이 같은 기상요인에 영향을 받더라도 원인균들의 특성에 따라 식중독 발병률에 반대의 영향을 미치는 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권3호
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pp.531-542
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2004
Principal component analysis and cluster analysis were conducted to comprehensively evaluate the water quality of Busan coastal area with the data collected seasonally by the analysis of surface water at 10 stations from 1997 to 2003. We noted that the first principal component was regarded as a factor related with the input of nutrient-rich fresh water and the second principal component as meteorological characteristics. Also we obtained that water qualities of station 4 and 9 were different from those of other stations in Busan coastal area.
Gust factor is an important parameter for the conversion between peak gust wind and mean wind speed used for the structural design and wind-related hazard mitigation. The gust factor of typhoon wind is observed to show a significant dispersion and some differences with large-scale weather systems, e.g., monsoons and extratropical cyclones. In this study, insitu measurement data captured by 13 meteorological towers during a strong typhoon Morakot are collected to investigate the statistical characteristics, height and wind speed dependency of the gust factor. Onshore off-sea and off-land winds are comparatively studied, respectively to characterize the underlying terrain effects on the gust factor. The theoretical method of peak factor based on Gaussian assumption is then introduced to compare the gust factor profiles observed in this study and given in some building codes and standards. The results show that the probability distributions of gust factor for both off-sea winds and off-land winds can be well described using the generalized extreme value (GEV) distribution model. Compared with the off-land winds, the off-sea gust factors are relatively smaller, and the probability distribution is more leptokurtic with longer tails. With the increase of height, especially for off-sea winds, the probability distributions of gust factor are more peaked and right-tailed. The scatters of gust factor decrease with the mean wind speed and height. AS/NZ's suggestions are nearly parallel with the measured gust factor profiles below 80m, while the fitting curve of off-sea data below 120m is more similar to AIJ, ASCE and EU.
온산공업단지는 인근에 울산석유화학단지가 위치해 있고 동쪽에는 바다가 위치하고 있는 공업지역이다. 이러한 이유로 온산공업단지에서 배출되는 대기오염물질은 특히, 해풍과 같은 기상인자에 영향을 받기 쉽다. 본 연구에서는 기상자료를 분석하여 해풍과 박무발생 빈도를 평가하였으며, 온산공업단지 인근의 기상현상에 의해 영향을 받는 대기오염물질의 농도를 평가하기 위해 상층바람조건과 온위를 분석하였다. 분석결과, 박무와 해풍이 발생될 때, 미세먼지($PM_{10}$)는 각각 57.2%, 71.8%, 이산화황($SO_2$)은 46.6%, 57.7%로 고농도 현상이 나타났다. 이런 결과를 통해 박무와 해풍과 같은 기상현상이 대기오염물질의 고농도에 영향을 주는 것을 확인하였다. 온위와 상층바람조건을 활용한 상층기상을 분석한 결과, 해풍에 의한 울산석유 화학단지에서 배출된 대기오염물질의 이류가 온산공업단지 인근의 고농도 현상에 영향을 주는 것을 확인하였다. 특히, 안정한 대기조건에서 해풍이 발생했을 때, 온산공업단지의 평균농도에 비해 1.5배 이상 고농도 현상이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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