The prolonged and heavy East Asian summer precipitation in 2020 may have been caused by an enhanced Madden-Julian Oscillation (MJO), which requires evaluation using forecast models. We examined the performance of GloSea6, an operational forecast model, in predicting the East Asian summer precipitation during July 2020, and investigated the role of MJO in the extreme rainfall event. Two experiments, CON and EXP, were conducted using different convection schemes, 6A and 5A, respectively to simulate various aspects of MJO. The EXP runs yielded stronger forecasts of East Asian precipitation for July 2020 than the CON runs, probably due to the prominent MJO realization in the former experiment. The stronger MJO created stronger moist southerly winds associated with the western North Pacific subtropical high, which led to increased precipitation. The strengthening of the MJO was found to improve the prediction accuracy of East Asian summer precipitation. However, it is important to note that this study does not discuss the impact of changes in the convection scheme on the modulation of MJO. Further research is needed to understand other factors that could strengthen the MJO and improve the forecast.
This study analyzed the synoptic distribution and vertical structure about four cases of precipitation occurrences using NCEP/NCAR reanalysis data and upper level data of winter intensive observation to be performed by National Institute of Meteorological Research at Bukgangneung, Incheon, Boseong during 63days from 4 JAN to 6 MAR in 2012, and Observing System Experiment (OSE) using 3DVAR-WRF system was conducted to examine the precipitation predictability of upper level data at western and southern coastal regions. The synoptic characteristics of selected precipitation occurrences were investigated as causes for 1) rainfall events with effect of moisture convergence owing to low pressure passing through south sea on 19 JAN, 2) snowfall events due to moisture inflowing from yellow sea with propagation of Siberian high pressure after low pressure passage over middle northern region on 31 JAN, 3) rainfall event with effect of weak pressure trough in west low and east high pressure system on 25 FEB, 4) rainfall event due to moisture inflow according to low pressures over Bohai bay and south eastern sea on 5 MAR. However, it is identified that vertical structure of atmosphere had different characteristics with heavy rainfall system in summer. Firstly, depth of convection was narrow due to absence of moisture convergence and strong ascending air current in middle layer. Secondly, warm air advection by veering wind with height only existed in low layer. Thirdly, unstable layer was limited in the narrow depth due to low surface temperature although it formed, and also values of instability indices were not high. Fourthly, total water vapor amounts containing into atmosphere was small due to low temperature distribution so that precipitable water vapor could be little amounts. As result of OSE conducting with upper level data of Incheon and Boseong station, 12 hours accumulated precipitation distributions of control experiment and experiments with additional upper level data were similar with ones of observation data at 610 stations. Although Equitable Threat Scores (ETS) were different according to cases and thresholds, it was verified positive influence of upper level data for precipitation predictability as resulting with high improvement rates of 33.3% in experiment with upper level data of Incheon (INC_EXP), 85.7% in experiment with upper level data of Boseong (BOS_EXP), and 142.9% in experiment with upper level data of both Incheon and Boseong (INC_BOS_EXP) about accumulated precipitation more than 5 mm / 12 hours on 31 January 2012.
Sampling of precipitation occurred at Woongchon in Choongnam from the period between May 1994 and April 1995 was made, and analysis on the data was carried out on observed pH values of the precipitations. It was found that weighted mean pH values were .sim. 4.8 and that acid rain occurred at the site of the Yellow Sea's coastal area. The results agree well with the earlier observations made at other sites of a background monitoring network. The annual values observed at the background monitoring sites were too low in comparison with the mean pH values (5.3 .sim. 5.9) obtained from urban stations of the Ministry of Environment. It was observed that values of pH in rain water often changed with time during the event of precipitation, and the low values usually depended on an airflow and a cyclone that originated in the source region.
The effect of 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation) was examined by comparing observation and the simulations of CNTL (to which data assimilation was not applied) and ALL (to which data assimilation was applied using ground observation data and radar data) for the case of a heavy snowfall event (case A) of 11-12 February 2011 in the Yeongdong region. In case A, heavy snow intensively came in the Yeongdong coastal region rather than Daegwallyeong, in particular, around the Gangneung and Donghae regions with total precipitation in Bukgangneung at approximately 91 mm according to the AWS observation. It can be seen that compared to CNTL, ALL simulated larger precipitation along the Yeongdong coastline extending from Sokcho to Donghae while simulating smaller precipitation for inland areas including Daegwallyeong. On comparison of the total accumulated precipitations from simulations of CNTL and ALL, and the observed total accumulated precipitation, the positive effect of the assimilation of ground observation data and radar data could be identified in Bukgangneung and Donghae, on the other hand, the negative effect of the assimilation could be identified in the Daegwallyeong and Sokcho regions. In order to examine the average accuracy of precipitation prediction by CNTL and ALL for the entire Gangwon region including the major points mentioned earlier, the three hour accumulated precipitation from simulations of CNTL and ALL were divided into 5, 10, 15, 20, 25 and 30 mm/3hr and threat Scores were calculated by forecasting time. ALL showed relatively higher TSs than CNTL for all threshold values although there were some differences. That is, when considered generally based on the Gangwon region, the accuracy of precipitation prediction from ALL was improved somewhat compared to that from CNTL.
홍수가 발생하기 전에 위험을 진단할 수 있는 기법이 다음의 절차를 따라 마련되었다. 현존 가용 수자원이 평균치 보다 많은 지 여부를 결정한다. 평균치보다 많은 날의 연속기간을 계산한다. 연속된 기간동안 강수량을 누적한다. 누적된 강수량 중에서 일별 감소량(유출 및 증발산등에 의한)을 감한 다음 다시 하루강수량으로 환산한 것이 유효강수량이다. 유효강수량을 다시 계절적, 지역적 평균치와 비교하여 일반화된 수자원의 집중정도 즉 유효강수지수를 구한다. 유효강수지수가 큰 값을 가지면 홍수의 위험은 증대한다. 이 방법은 1996년 7월말 한반도의 경기 강원지역의 홍수사례를 분석한 연구(한국수자원학회, 1996)와 동일한 사례에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 종래의 강우-유출 모형이 가지는 두 가지 과정, 즉 매개변수 추정의 단계와 수위관측의 단계를 생략하였기 때문에 계산이 신속하게 되어 위급할 때 사용될 수 있는 장점이 확인되었다. 두 과정을 생략하고도 유출량이 고려되었기 때문에 강수량만으로 진단하는 방법보다 과학적임이 입증되었다.
This study was focused on analyse Nonpoint source characteristics from Flat slope field and Steep slope field. We performed Storm-water monitering for obtain flow data and concentration data. Totally, eleven times Event was occurred. We calculated EMC(Event Mean Concentration) and Pollutants Loads using data we obtained. As a result, steep slope field has more discharge than flat field. SS value, one of the water quality contents, has largest variation and T-N has least variation. There is runoff differences even though events has same rainfall. We assume that not only amount of Rainfall, but also Rainfall Duration Times, Intensity, Number of Previous Non-precipitation days can affect to Run-off.
Heavy Rainfall event accompanying with Mesoscale Convective Systems(MCSs) inducing flash flooding and Muan and Kunsan Airport closing over Jeollabuk-do area was investigated this study. Comparing to previous study(I), this heavy rainfall event was characterized by much abundant moisture from Typhoon, strong conditional convective instability, and cluster type MCSs. It almost impossible to make accurate forecasting of precipitation amounts and life cycle of MCSs unless proper analysis.
The Yeong-dong heavy snowfall forecast supporting system has been developed during the last several years. In order to construct the conceptual model, we have examined the characteristics of heavy snowfalls in the Yeong-dong region classified into three precipitation patterns. This system is divided into two parts: forecast and observation. The main purpose of the forecast part is to produce value-added data and to display the geography based features reprocessing the numerical model results associated with a heavy snowfall. The forecast part consists of four submenus: synoptic fields, regional fields, precipitation and snowfall, and verification. Each offers guidance tips and data related with the prediction of heavy snowfalls, which helps weather forecasters understand better their meteorological conditions. The observation portion shows data of wind profiler and snow monitoring for application to nowcasting. The heavy snowfall forecast supporting system was applied and tested to the heavy snowfall event on 28 February 2006. In the beginning stage, this event showed the characteristics of warm precipitation pattern in the wind and surface pressure fields. However, we expected later on the weak warm precipitation pattern because the center of low pressure passing through the Straits of Korea was becoming weak. It was appeared that Gangwon Short Range Prediction System simulated a small amount of precipitation in the Yeong-dong region and this result generally agrees with the observations.
Extreme temperatures and precipitations are expected to be more frequently occurring due to the ongoing global warming over the Korean Peninsula. However, few studies have analyzed the synoptic weather patterns associated with extreme events in a warming world. Here, the atmospheric patterns related to future extreme events are first analyzed using the HadGEM3-RA regional climate model. Simulations showed that the variability of temperature and precipitation will increase in the future (2051-2100) compared to the present (1981-2005), accompanying the more frequent occurrence of extreme events. Warm advection from East China and lower latitudes, a stagnant anticyclone, and local foehn wind are responsible for the extreme temperature (daily T>$38^{\circ}C$) episodes in Korea. The extreme precipitation cases (>$500mm\;day^{-1}$) were mainly caused by mid-latitude cyclones approaching the Korean Peninsula, along with the enhanced Changma front by supplying water vapor into the East China Sea. These future synoptic-scale features are similar to those of present extreme events. Therefore, our results suggest that, in order to accurately understand future extreme events, we should consider not only the effects of anthropogenic greenhouse gases or aerosol increases, but also small-scale topographic conditions and the internal variations of climate systems.
The predictability of heavy precipitation over the Korean Peninsula is studied using THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. The performance of the six ensemble models is compared through the inconsistency (or jumpiness) and Root Mean Square Error (RMSE) for MSLP, T850 and H500. Grand Ensemble (GE) of the three best ensemble models (ECMWF, UKMO and CMA) with equal weight and without bias correction is consisted. The jumpiness calculated in this study indicates that the GE is more consistent than each single ensemble model. Brier Score (BS) of precipitation also shows that the GE outperforms. The GE is used for a case study of a heavy rainfall event in Korean Peninsula on 9 July 2009. The probability forecast of precipitation using 90 members of the GE and the percentage of 90 members exceeding 90 percentile in climatological Probability Density Function (PDF) of observed precipitation are calculated. As the GE is excellent in possibility of potential detection of heavy rainfall, GE is more skillful than the single ensemble model and can lead to a heavy rainfall warning in medium-range. If the performance of each single ensemble model is also improved, GE can provide better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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