In the coastal region air flow changes due to the abrupt change of surface temperature between land and sea. So a numerical simulation for atmospheric flow fields must be considered the correct fields of sea surface temperature(SST). In this study, we used variables such as latent heat flux, sensible heat flux, short and long wave radiation of ocean and atmosphere which exchanged across the sea surface between atmosphere and ocean model. We found that this consideration simulated the more precise SST fields by comparing with those of the observated results. Simulated horizontal SST differences in season were 2.5~4$^{\circ}C$. Therefore we simulated the more precise atmospheric flow fields and the movement and dispersion of the pollutants with the Lagrangian particle dispersion model. In the daytime dispersion pattern of the pollutants emitted from ship sources moved toward inland, in the night time moved toward sea by land/sea breeze criculation. But air pollutants dispersion can be affected by inland topography, especially Yangsan and coastal area because of nocturnal wind speed decrease.
For the purpose of predicting air pollutants concentration in Pusan coastal urban, we used an Eulerian model of flow and dispersion/chemistry/deposition process considering SST effects which estimate through POM. The results of air quality model including emission from various sources show that the seasonal variation pattern of respective pollutants was affected by the seasonal SST fields and local circulation. Horizontal deviation of diurnal SST was 2.5~4K, especially large gradients in coastal region. Through numerical simulation of wind fields we predicted that local circulation prevailed during daytime in summer and nighttime in winter. So high concentration distribution showed toward inland in spring and summer seasons, while high concentration distribution showed at inland near coast in autumn and winter.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1027-1030
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2006
Development of diurnal warming in the open Okhotsk Sea during the daytime and calm conditions was studied using sea surface temperature (SST) fields retrieved from NOAA AVHRR, Terra and Aqua MODIS, Aqua AMSR-E and ADEOS-II AMSR data. Sea surface wind fields were estimated from AMSR-E/AMSR measurements as well as were obtained from QuikSCAT scatterometer. Weak winds and cloudless conditions were observed in the central area of anticyclone, which moved slowly on 28-30 June 2003 east off Sakhalin. The area where the amplitude of the diurnal SST signal ${\Delta}T$ was significant also shifted slowly and had or circular or elongated shape. The ${\Delta}T$ was estimated relative to the SST values in the areas surrounding the centre of anticyclone where wind speed W exceeded 5- 6 m/s. The diurnal variations of SST, day-night differences were computed using NOAA-12 and NOAA-16 AVHRRderived data. Analysis of simultaneous SST and W fields showed that the increase of W from 0 to 5-6 m/s causes the decrease of ${\Delta}T$ to zero. Maximum warming exceeded $8^{\circ}C$ and was observed in the centre of anticyclone where W = 0 m/s. So strong heating was likely due to the increased chlorophyll a concentration in the area under study that follows from analysis of satellite ocean colour data.
In an effort to examine the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS ver. 4.3) to the initial meteorological input data, detailed observational data of NOAA satellite SST (Sea Surface Temperature) was employed. The NOAA satellite SST which is currently provided daily as a seven-day mean value with resolution of 0.1 $^{\circ}$ grid spacing was used instead of the climatologically derived monthly mean SST using in RAMS. In addition, the RAMS SST data must be changed new one because it was constructed in 1993. For more realistic initial meteorological fields, the NOAA satellite SST was incorporated into the RAMS-preprocess package named ISentropic Analysis package (ISAN). When the NOAA SST data was imposed to the initial condition of prognostic RAMS model, the resultant performance of near surface atmospheric fields was discussed and compared with that of default option of SST. We got the good results that the new SST data was made in a standard RAMS format and showed the detailed variation of SST. As the modeling grid became smaller, the SST differences of the NOAA SST run and the RAMS SST43 (default) run in diurnal variation were very minor but this research can apply to further study for the realistic SST situation and the development in predicting regional atmospheric field which imply the regional circulation due to differential surface heating between sea and land or climatological phenomenon.
위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R2=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of SST spatial distribution on the result of air quality modeling. Eulerian photochemical dispersion model CAMx (Comprehensive Air quality Model with eXtensions, version 4.50) was applied in this study and meteorological fields were prepared by RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Three different meteorological fields, due to different SST spatial distributions were used for air quality modeling to assess the sensitivity of CAMx modeling to the different meteorological input data. The horizontal distributions of surface ozone concentrations were analyzed and compared. In each case, the simulated ozone concentrations were different due to the discrepancies of horizontal SST distributions. The discrepancies of land-sea breeze velocity caused the difference of daytime and nighttime ozone concentrations. The result of statistic analysis also showed differences for each case. Case NG, which used meteorological fields with high resolution SST data was most successfully estimated correlation coefficient, root mean squared error and index of agreement value for ground level ozone concentration. The prediction accuracy was also improved clearly for case NG. In conclusion, the results suggest that SST spatial distribution plays an important role in the results of air quality modeling on high ozone episode at coastal region.
This study investigates the impact of enhanced regional meteorological fields on improvement of wind energy forecasting accuracy in the southwestern coast of the Korean Peninsula. To clarify the effect of detailed surface boundary data and application of analysis nudging technique on simulated meteorological fields, several WRF simulations were carried out. Case_LT, which is a simulation with high resolution terrain height and land use data, shows the most remarkable accuracy improvement along the shoreline mainly due to modified surface characteristics such as albedo, roughness length and thermal inertia. Case_RS with high resolution SST data shows accurate SST distributions compared to observation data, and they led to change in land and sea breeze circulation. Case_GN, grid nudging applied simulation, also shows changed temperature and wind fields. Especially, the application of grid nudging dominantly influences on the change of horizontal wind components in comparison with vertical wind component.
본 연구에서는 새로운 $\varepsilon$-SST 난류 모델을 이용하여 벽면 근처에 위치한 정사각주 주위의 유동장에 대한 수치해석을 수행하였다. SST 난류 모델을 수정하여 새롭게 제안된 $\varepsilon$-SST 모델은 뭉툭한 물체 주위의 박리 영역에서 기존의 2-방정식 난류 모델보다 향상된 해석 결과를 보임을 확인하였다. $\varepsilon$-SST 모델을 이용하여 박리가 수반되는 유동영역에 대한 효율적인 해석이 가능할 것이다. 또한, 본 연구에서는 임계 간극 이하에서는 주기적인 와류배출이 억제됨을 입증하였으며, 스트로할수는 간극의 높이와 벽면 경계층의 두께의 영향을 받는 다는 것을 확인할 수 있었다.
The surface velocities were estimated by the Maximum Cross Correlation(MCC) method and an inverse method from AVHRR/SST. In the results of MCC, discontinuous flow fields were estimated in the case that cross correlation coefficient was above 0.5 but these flow pattern disappeared when cross correlation coefficient was above 0.9. This estimation was conspicuous near SST patterns of eddies. In the results of inverse method, flow field was continuous and eddy motion was estimated definitely but the velocity was overstimated in compared with MCC result over the area of small temperature gradient. This result may be due to temperature error included in SST calculated and spatial variation of heat flux.
This study evaluates the accuracy of four satellite-composite (OSTIA, AVHRR, G1SST, FNMONC-S) and three model-reanalysis (HYCOM, JCOPE2, FNMOC-M) daily sea surface temperature (SST) data around the Korean Peninsula (KP) using ocean buoy data from 2011-2016. The results reveal that OSTIA has the lowest root mean square error (RMSE; 0.68℃) and FNMOC-S/M has the highest correction coefficients (r = 0.993) compared with observations, while G1SST, JCOPE2, and AVHRR have relatively larger RMSEs and smaller correlations. The large RMSEs were found in the western coastal regions of the KP where water depth is shallow and tides are strong, such as Chilbaldo and Deokjeokdo, while low RMSEs were found in the East Sea and open oceans where water depth is relatively deep such as Donghae, Ulleungdo, and Marado. We found that the main sources of the large RMSEs, sometimes reaching up to 5℃, in SST data around the KP, can be attributed to rapid SST changes during events of strong tidal mixing, upwelling, and typhoon-induced mixing. The errors in the background SST fields which are used in data assimilations and satellite composites and the missing in-situ observations are also potential sources of large SST errors. These results suggest that both satellite and reanalysis SST data, which are believed to be true observation-based data, sometimes, can have significant inherent errors in specific regions around the KP and thus the use of such SST products should proceed with caution particularly when the aforementioned events occur.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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