High-quality and high-resolution meteorological information is essential to reduce damages due to disastrous weather phenomena such as flash flood, strong wind, and heat/cold waves. There are many meteorological observation stations operated by Korea Meteorological Administration (KMA) in Seoul Metropolitan Area (SMA). Nonetheless, they are still not enough to represent small-scale weather phenomena like convective storm cells due to its poor resolution, especially over urban areas with high-rise buildings and complex land use. In this study, feasibilities to use additional pre-existing networks (e.g., operated by local government and private company) are tested by investigating the effects of network density on the gridded horizontal distribution of two meteorological variables (temperature and precipitation). Two heat wave event days and two precipitation events are chosen, respectively. And the automatic weather station (AWS) networks operated by KMA, local-government, and SKTechX in Incheon area are used. It is found that as network density increases, correlation coefficients between the interpolated values with a horizontal resolution of 350 m and observed data also become large. The range of correlation coefficients with respect to the network density shows large in nighttime rather than in daytime for temperature. While, the range does not depend on the time of day, but on the precipitation type and horizontal distribution of convection cells. This study suggests that temperature and precipitation sensors should be added at points with large horizontal inhomogeneity of land use or topography to represent the horizontal features with a resolution higher than 350 m.
본 연구에서는 현재 및 미래 기후에서의 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선의 비교를 통하여 극한 가뭄 사상에 대한 기후변화의 영향을 살펴보았다. 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선은 극한 호우사상을 특성화하기 위한 일반적으로 적용되는 우량깊이-영향면적-지속기간 곡선에서 우량깊이를 가뭄심도를 대표할 수 있는 적절한 지수로 대체함으로써 가뭄사상을 분석할 수 있는 도구를 제공한다. 미래 월 강수량 시계열은 $27km{\times}27km$의 공간적인 해상도를 가지는 기상청 지역기후모형으로부터 획득되었으며, 가뭄심도는 표준강수지수를 이용하여 산출하였다. 분석 결과, 농업가뭄에 대한 위험성은 특히 단기간의 지속기간의 경우에 현재보다 심화될 수 있는 것으로 분석되었으며, 수문학적 가뭄의 경우는 가뭄지속기간에 상관없이 모두 현재보다는 미래에 가뭄심도가 더 깊어질 가능성이 있는 것으로 예측되었다. 이에 따라 현재의 수자원 공급 시스템에 대한 기후변화 취약성 평가가 시급함을 제시하고 있다.
To investigate the influences of the observational nudging and the analysis nudging on the WRF simulation for the heavy snowfall event in Yeongdong area on 26 February 2012, the sensitivity experiments in relation to nudging effects were conducted. We initially set the magnitude of nudging coefficient of $6.0{\times}10^{-4}s^{-1}$ to apply to the analysis nudging experiments and observational experiments. To select the optimized options for the observational nudging, the radius influence experiment was carried out with radii ranging from 10 to 25 km at 5 km intervals. Among the observational nudging experiments, the experiment, which was conducted with the option of the radius influence of 15 km and that of the nudging coefficient of $6.0{\times}10^{-4}s^{-1}$ (ONG exp.), showed a best result. As giving the nudging effect only directly on D1 and D2 brought about a better result for the analysis nudging, we set the analysis nudging experiment as above (ANG exp.). We compared and analyzed the results from the control experiment, ONG experiment, and ANG experiment to reveal nudging effects. It was found that the control experiment brought about a result that it overestimated its precipitation in comparison with the observation and failed to properly simulate the time zone of rainfall concentration. When either of the two nudging (observational and analysis nudging) was applied to the data assimilation, it brought about a better result than the control experiment. Especially the observational nudging led to a meaningful result for the wind field, while the analysis nudging had the best result for the precipitation distribution among the experiments.
The purpose of this study is to develop a grid based model for calculating the critical nonpoint source (NPS) pollution load (BOD, TN, TP) in Nak-dong area in South Korea. In the last two decades, NPS pollution has become a topic for research that resulted in the development of numerous modeling techniques. Watershed researchers need to be able to emphasis on the characterization of water quality, including NPS pollution loads estimates. Geographic Information System (GIS) has been designed for the assessment of NPS pollution in a watershed. It uses different data such as DEM, precipitation, stream network, discharge, and land use data sets and utilizes a grid representation of a watershed for the approximation of average annual pollution loads and concentrations. The difficulty in traditional NPS modeling is the problem of identifying sources and quantifying the loads. This research is intended to investigate the correlation of NPS pollution concentrations with land uses in a watershed by calculating Expected Mean Concentrations (EMC). This work was accomplished using a grid based modelling technique that encompasses three stages. The first step includes estimating runoff grid by means of the precipitation grid and runoff coefficient. The second step is deriving the gird based model for calculating NPS pollution loads. The last step is validating the gird based model with traditional pollution loads calculation by applying statistical t-test method. The results on real data, illustrate the merits of the grid based modelling approach. Therefore, this model investigates a method of estimating and simulating point loads along with the spatially distributed NPS pollution loads. The pollutant concentration from local runoff is supposed to be directly related to land use in the region and is not considered to vary from event to event or within areas of similar land uses. By consideration of this point, it is anticipated that a single mean estimated pollutant concentration is assigned to all land uses rather than taking into account unique concentrations for different soil types, crops, and so on.
Background: The phenomenon of tree dieback in forest ecosystems around the world, which is known to be associated with high temperatures that occur simultaneously with drought, has received much attention. Korea is experiencing a rapid rise in temperature relative to other regions. Particularly in the growth of evergreen conifers, temperature increases in winter and spring can have great influence. In recent years, there have been reports of group dieback of Pinus densiflora trees in Korea, and many studies are being conducted to identify the causes. However, research on techniques to diagnose and monitor drought stress in forest ecosystems on local and regional scales has been lacking. Results: In this study, we developed and evaluated an index to identify drought and high-temperature vulnerability in Pinus densiflora forests. We found the Drought Stress Index (DSI) that we developed to be effective in generally assessing the drought-reactive physiology of trees. During 2001-2016, in Korea, we refined the index and produced DSI data from a 1 × 1-km unit grid spanning the entire country. We found that the DSI data correlated with the event data of Pinus densiflora mass dieback compiled in this study. The average DSI value at times of occurrence of Pinus densiflora group dieback was 0.6, which was notably higher than during times of nonoccurrence. Conclusions: Our combination of the Standard Precipitation Index and growing degree days evolved and short- and long-term effects into a new index by which we found meaningful results using dieback event data. Topographical and biological factors and climate data should be considered to improve the DSI. This study serves as the first step in developing an even more robust index to monitor the vulnerability of forest ecosystems in Korea.
자연적으로 발생하는 가뭄은 시간과 공간에서 동시에 진화하는 3차원적 현상이다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 및 수문학적 가뭄 간의 연관성을 평가하기 위해서 3차원적 관점에서 가뭄사상을 정의하고 시공간적인 가뭄의 전이 특성을 분석했다. 그 결과 우리나라는 기상학적 가뭄이 단일 연계 관계로 수문학적 가뭄으로 시공간적 전이되는 경우가 77 %로 확인되었다. 반면 한 개 이상의 기상학적 가뭄사상이 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치는 경우도 23 %이었다. 또한, 과거 1994-1995년에 발생한 수문학적 가뭄은 장기간의 강수량 부족으로 인한 총 4개의 기상학적 가뭄의 전이에 따른 시공간적인 영향으로 발생한 것으로 밝혀졌다. 더불어 지난 2001년 여름철 강수부족으로 인한 기상학적 가뭄은 다음해 4월까지 수문학적 가뭄으로 전이되어 가뭄피해가 지속된 것으로 분석되었다.
한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.
본 연구의 목적은 하천유량에 결정적 영향을 미치는 토양수분 상태의 시간적 변화를 고려할 수 있는 강우-유출 모형을 평창강 유역에 적용하여 홍수예측 모형으로서의 가능성을 검증하는데 있다. 사용된 모형은 Sacramento 토양수분 모형과 비선형 다중저수지 형태의 유역홍수 추적 모형으로 구성된 물리적 개념에 근거를 둔 연속을 모형이다. 모형의 매개변수 추정 및 모형 검증을 위해서 각각 7년, 3년간의 일 강수량 및 증발산 자료를 이용하였다. 모형의 적용 결과, 저유량일 때에는 계산유량이 관측유량보다 다소 적게 계산되었지만, 홍수시를 포함하여 전반적으로 만족할 만한 유출계산(상관계수 0.87)을 할 수 있었다. 또한, 홍수와 가뭄과 같은 극한사상이 발생하였을 때의 강수와 토양습윤 상태가 유출에 미치는 영향을 해석하였다.
Lee, J.J.;Parks, G.K.;McCarthy, M.P.;Min, K.W.;Lee, E.S.;Kim, H.J.;Park, J.H.;Hwang, J.A.
한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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한국우주과학회 2006년도 한국우주과학회보 제15권2호
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pp.52-52
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2006
Many spacecraft failures and anomalies have been attributed to energetic electrons in the Earth's magnetosphere. While the dynamics of these electrons have been studied extensively for several decades, the fundamental question of how they are accelerated is not fully resolved. Proposed theories have not been successful in explaining fast high energy increase such as REE (Relativistic electron enhancement). In this presentation, we show observations of energetic electron precipitation measured by the Korean satellite, STSAT-1 which simultaneously detect (100ev - 20 keV) and (170 - 360 keV) energy electrons at the 680 km orbit, when the RES event observed at the geosynchronous orbit on October 13, 2004. STSAT-1 observed intense electron precipitation in both energy ranges occurred in the midnight sector clearly demonstrating that electrons having wide energy band are injected from the plasma sheet. To make the balance between loss and injection, the injected electron flux should be also large. In this situation, the injected electrons can be trapped into the magnetosphere and produce REE, though they have low e-folding energies. We propose this plasma sheet injection might be the primary source of relativistic electron (1 MeV) flux increases.
구름 물리학을 응용한 강수모형이 Geogakakos와 Bras(1984)에 의하여 개발된 바 있다. 본 연구는 그들이 제시한 강수모형을 호우모형으로 수정한 것이다. 수정의 근간은 수운적 크기분포(HSD)가 강우 생성류에 미치는 영향과 강우강도에 종속이다는 점을 반영한 것이다. 이 HSD식을 운정과 운저의 유출 수분질량 및 지상에 내린 강우량, 구름층내의 저류량식에 적용하였다. 전주 측후소의 실측 기상자료를 입력자료로 하여 본 수정모형의 매개변수를 조정하였다. 그 결과 매시간 계산 강우량이 기존모형은 큰 편차를 보였으나 본 연구를 통해 제시한 수정모형은 실측 호우에 잘 부합되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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