Because the growth of paddy rice is affected by meteorological factors, the selection of appropriate meteorological variables is essential to build a rice yield prediction model. This paper examines the suitability of multiple meteorological datasets for the rice yield modeling in South Korea, 1996-2019, and a hindcast experiment for rice yield using a machine learning method by considering the nonlinear relationships between meteorological variables and the rice yield. In addition to the ASOS in-situ observations, we used CRU-JRA ver. 2.1 and ERA5 reanalysis. From the multiple meteorological datasets, we extracted the four common variables (air temperature, relative humidity, solar radiation, and precipitation) and analyzed the characteristics of each data and the associations with rice yields. CRU-JRA ver. 2.1 showed an overall agreement with the other datasets. While relative humidity had a rare relationship with rice yields, solar radiation showed a somewhat high correlation with rice yields. Using the air temperature, solar radiation, and precipitation of July, August, and September, we built a random forest model for the hindcast experiments of rice yields. The model with CRU-JRA ver. 2.1 showed the best performance with a correlation coefficient of 0.772. The solar radiation in the prediction model had the most significant importance among the variables, which is in accordance with the generic agricultural knowledge. This paper has an implication for selecting from multiple meteorological datasets for rice yield modeling.
To establish area specific control strategies for the reduction of the ozone concentration, the Ozone Isopleth Plotting Package for Research(OZIPR) model has been widely used. However, the model results tend to changed by various input parameters such as the background concentration, emission amount of NOx and volatile organic compounds (VOCs), and meteorological condition. Thus, sensitivity analysis should be required to ensure the reliability of the result. The OZIPR modeling results for five local government districts in the Seoul Metropolitan Area (SMA) in June 2000 were used for the sensitivity analysis. The sensitivity analysis result showed that the modeling result of the SMA being VOC-limited region be still valid for a wide range of input parameters' variation. The estimated ozone concentrations were positively related with the initial VOCs concentrations while were negatively related with the initial NOx concentrations. But, the degree of the variations at each local district was different suggesting area specific characteristics being also important. Among the five local governments, Suwon was chosen to identify other variance through the period from April to September in 2000. The monthly modeling results show different ozone values, but still showing the characteristics of VOCs-limited region. Limitations due to not considering long range transport and transfer from neighbor area, limitation of input data, error between observed data and estimated data are all discussed.
A comprehensive approach for modeling the pulse height spectra of gamma-ray detectors from passing radioactive cloud in a case of accident at NPP has been developed. It involves modeling the transport of radionuclides in the atmosphere using Lagrangian stochastic model, WRF meteorological processor with an ARW core and GFS data to obtain spatial distribution of radionuclides in the air at a given moment of time. Applying representation of the cloud as superposition of elementary sources of gamma radiation the pulse height spectra are calculated based on data on flux density from point isotropic sources and detector response function. The proposed approach allows us to obtain time-dependent spectra for any complex radionuclide composition of the release. The results of modeling the pulse height spectra of the scintillator detector NaI(Tl) Ø63×63 mm for a hypothetical severe accident at a NPP are presented.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.05b
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pp.349-350
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2003
ISCST 등의 대기확산모델은 모두 EPA에서 개발된 것으로 모델 운영에 사용되는 모든 데이터가 미국의 실정에 맞게 프로그램 되어 있다. 특히 ISC모델을 운영하기 위하여 필요로 하는 기상자료를 생성하는 MIXHTS와 PCRAMMET등은 미국 기상청이나 기타 기상관련 기관에서 발표하는 자료를 사용하도록 되어있다. 따라서 ISC를 운영하는데 있어 국내 기상자료를 해당하는 형태로 전환해야 하는 번거로움이 있으며 우리나라 기상청에서 발표하는 기상자료의 형태와 MIXHTS PCRAMMET에서 요구하는 기상자료형태를 모두 알고 있어야만 ISC를 운영하기 위한 올바른 기상자료를 만들 수 있었다. (중략)
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.201-202
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1999
대부분 모델링에서 기상자료는 배출자료와 함께 모델링의 결과를 좌우하는 중요한 두 축이다. 서울, 수도권의 경우 특히 2 m/s 내외의 낮은 풍속 조건에서 오존 농도가 상승함에 따라 국지 변화가 크고 (김영성, 오현선, 1999) 따라서 1 km 내외의 격자 단위 모델링을 지원하기 위한 모델 개발과 이에 상응하는 배출자료, 기강자료가 필요하다.(중략)
The urban pollution if affected by local environmental, so it is necessary to consider area characteristics such as emission source and meteorological phenomena, in studying urban air pollution. Ulsan is laocated on south-east coast and has many industrial facilities, so many people have concerned about air pollution. This study contain conducting numerical simulation of air pollutant concentration considered land and sea breeze in Ulsan area with the numerical model.
Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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2000.10a
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pp.167-168
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2000
A North Pacific Ocean Model has been developed with the Global Ocean Model of the Meteorological Research Institute of Japan which solves the primitive equations with Boussinesq, rigid-lid, and hydrostatic assumptions. The objective of the study is to improve the description of the variability on the East Sea and northwestern Pacific Ocean. (omitted)
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.156-159
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1999
역사적으로 악명 높은 대기오염 사고인 뮤즈 계곡(Meuse valley; 1930년 벨기에), 도노라(Donora; 1948년 미국), 런던(London; 1952년 영국) 등의 사례에서 보듯이 대기오염은 기상 상황과 불가분의 관계를 맺고 있음은 주지의 사실이다. 대기오염 모델링에서도 사용된 기상 자료의 정확도가 대기오염 수치모의의 신뢰도를 좌우한다고 해도 과언이 아닌데, 기상 자료 중 바람장은 대기오염 물질의 이류 및 확산을, 온ㆍ습도장은 광화학 반응을 결정하는 중요한 요소이다.(중략)
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.4
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pp.139-145
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2018
In this paper, we propose the methodology and system to show weather information to spatial system. When using the spatial information system, it is easy and convenient to show information such as target location, mission contents, enemy threats and so on. However, drawing 1-dimensional weather information on 3-dimensional space in spatial information system is hard task. To fuse data, we need to add a spatial layer including weather information to spatial layers and perform space modeling for showing weather information as spatial data in a virtual space. The virtual space is shown by receiving meteorological data and then changing in real time through weather database linkage.
Park, Rae Seol;Han, Kyung Man;Song, Chul Han;Park, Mi Eun;Lee, So Jin;Hong, Song You;Kim, Jhoon;Woo, Jung-Hun
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.29
no.4
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pp.407-438
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2013
Current status and future direction of air quality modeling for monitoring and forecasting air quality in East Asia were discussed in this paper. An integrated air quality modeling system, combining (1) emission processing and modeling, (2) meteorological model simulation, (3) chemistry-transport model (CTM) simulation, (4) ground-based and satellite-retrieved observations, and (5) data assimilation, was introduced. Also, the strategies for future development of the integrated air quality modeling system in East Asia was discussed in this paper. In particular, it was emphasized that the successful use and development of the air quality modeling system should depend on the active applications of the data sets from incumbent and upcoming LEO/GEO (Low Earth Orbit/Geostationary Earth Orbit) satellites. This is particularly true, since Korea government successfully launched Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) in June, 2010 and has another plan to launch Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS) in 2018, in order to monitor the air quality and emissions in/around the Korean peninsula as well as over East Asia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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