대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.286-291
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1998
SAR has provided weather independent images on land and sea surface, which can be used for extracting various useful informations. Recently attempts to estimate wind field parameters from SAR images over the oceans have been made by various groups over the world. Although scatterometer loaded in ERS-1 and ERS-2 observes the global wind vector field at spatial resolution of 50 Km with accuracies of $\pm$2m/s in speed, the spatial resolution may not be good enough for applications in coastal regions. It is weil known the sea surface roughness is closely correlated to the wind field, but the wind retrieval algorithms from SAR images are yet in developing stage. Since the radar backscattering properties of the SAR images are principally the same as that of scatterometer, some previous studies conducted by other groups report the success in mesoscale coastal wind field retrievals using ERS SAR images. We have tested SWA (SAR Wind Algorithm) and CMOD4 model for estimation of wind speed using an ERS-1 SAR image acquired near Cheju Island, Korea, in October 11, 1994. The precise estimation of sigma nought and the direction of wind are required for applying the CMOD4 model to estimate wind speed. The wind speed in the test sub-image is estimated to be about 10.5m/s, which relatively well agrees to the observed wind speed about 9.0m/s at Seoguipo station. The wind speed estimation through the SWA is slightly higher than that of CMOD4 model. The sea surface condition may be favorable to SWA on the specific date. Since the CMOD4 model requires either wind direction or wind speed to retrieve the wind field, we should estimate the wind speed first using other algorithm including SWA. So far, it is not conclusive if the SWA can be used to provide input wind speed data for CMOD4 model or not. Since it is only initial stage of implementing the wind field retrieval algorithms and no in-situ observed data is currently avaliable, we are not able to evaluate the accuracy of the results at the moment. Therefore verification studies should be followed in the future to extract reliable wind field information in the coastal region using ERS SAR images.
A classification of snowfall type based on development mechanism is proposed using previous snowfall studies, operational experiences, etc. Five types are proposed: snowfall caused by 1) airmass transformation (AT type), 2) terrain effects in a situation of expanding Siberian High (TE type), 3) precipitation systems associated with extratropical cyclones (EC type), 4) indirect effects of extratropical cyclones passing over the sea to the south of the Korean peninsula (ECS type), and 5) combined effects of TE and ECS types (COM type). Snowfall events during 1981-2001 are classified according to the 5 types mentioned above. For this, 118 events, with at least one station with daily snowfall depth greater than 20 cm, are selected. For the classification, synoptic weather charts, satellite images, and precipitation data are used. For TE and COM types, local sea-level pressure chart is also used to confirm the presence of condition for TE type (this is done for events in 1990 and thereafter). The classification shows that 109 out of 118 events can be classified as one of the 5 types. In the remaining 8 events, heavy snowfall occurred only in Ullung Island. Its occurrence may be due to one or more of the following mechanism: airmass transformation, mesoscale cyclones and/or mesoscale convergence over the East Sea, etc. Each type shows different characteristics in location of snowfall and composition of precipitation (i.e., dry snow, rain, and mixed precipitation). The AT-type snowfall occurs mostly in the west coast, Jeju and Ullung Islands whereas the TE-type snowfall occurs in the East coast especially over the Young Dong area. The ECS-type snowfall occurs mostly over the southern part of the peninsula and some east cost area (sometimes, whole south Korea depending on the location of cyclones). The EC- and COM-type snowfalls occur in wider area, often whole south Korea. Precipitation composition also varies with the type. The AT-type has a snow ratio (SR) higher than the mean value. The TE- and EC-type have SR similar to the mean. The ECS- and COM-type have SR values smaller than the mean. Generally the SR values at high latitude and mountainous areas are higher than those at the other areas. The SR value informs the characteristics of the precipitation composition. An SR value larger than 10 means that all precipitation is composed of snow whereas a zero SR value means that all precipitation is composed of rain.
일본에 의해 발사된 ADEOS 위성에 탑재된 NSCAT(NASA Scatterometer)은 고밀도(25 km) 해상풍 측정을 위한 최초의 관측기기이다. 비록 전원장치 고장으로 1997년 6월 작동을 중지하였지만, 작동하던 9개월동안 해양기상학자들에게 최초로 직접 관측한 해상풍, 특히 한국 근해의 해상풍을 연구하는 기회를 제공하였다. 본 연구에서는 1997년 1월부터 1997년 6월까지의 월평균 해상바람장과 바람응력컬을 보여준다. 1월평균 한국 근해의 바람장은 강한 북서풍(8 m/s)이 우세하였으며 가장 강한 바람은 블라디보스톡 근해의 바람(12 m/s)이었다. 동해 서부 해역 즉 우리나라 근해의 해상풍은 산맥에 의해 영향을 받았으며 이 지형으로 인해 변화한 바람은 기압도를 근거로 추정된 지금까지의 바람응력컬 값보다 5배 정도 큰 바람응력컬 값을 유발하였다. 스버드럽 해수수송량(Sverdrup transport) 계산은 겨울철 바람이 동한한류의 방향을 남향에서 북향으로 바꾸는 가능성을 보여주었다. 북한 근해에서 바람응력컬에 의한 해수침강속도는 최대 월 45 m정도이었고, 바람에 의한 해수 침강이 바람에 의한 강한 혼합과 더불어 동해중층수 형성에 좋은 조건을 이 해역에 만들어 주는 것으로 밝혀졌다.
카페리 선박의 안전 운항을 위한 요소 중 화물 고박안전성 분야는 2015년 이후 화물고박기준이 적용되어 파랑에 의해 발생하는 선체운동과 고박력을 상호 비교하여 평가하고 있다. 항해 중 카페리 선박의 안전 운항을 담보하기 위해서는 운항해역의 기상정보를 바탕으로 선체운동을 해석하여 화물의 이동을 방지할 수 있는 고박력을 결정하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 부산-제주를 항행하는 총톤수 3,700톤급 카페리 선박을 대상으로 기상청이 운용하는 해상파고부이 3기의 최근 5년간 기상정보를 분석하였으며, 실제 해상에서 선체운동을 계측하고 수치시뮬레이션을 수행하여 선체가속도를 비교하였다. 태풍기간을 제외한 2~3월의 유의파고를 입력조건으로 선체운동을 해석한 결과, 유의파고 2.5 m 조건에서 횡방향 가속도가 실선계측에서는 1.5 m/s2, 수치계산에서는 1.8 m/s2로 이론적 수치시뮬레이션의 결과가 크게 나타났다. 파고별 선체운동을 추정하는 가속도를 실선결과 기반으로 보정하는 근사식을 제안하여, 운송화물의 고박안전성 평가에 적용한 결과 풍랑경보 대비 일반 기상조건에서는 40 % 이하로 분석되었다. 운항해역의 기상정보를 바탕으로 실선계측에 따른 정량적인 가속도 결과를 활용하는 고박안전성 평가 기법이 널리 보급되어 국내 연안 카페리선박의 안전 운항 지침에 적용되기를 기대한다.
Sea water samples collected in August, 1994 from 20 stations in the Kwangyang Bay were analyzed by gas chromatography/mass spectrometry-selected ion monitoring (GC/MS-SIM) to investigate persistence and distribution pattern of four organophosphorus pesticides (DDVP, Diazinon, IBP, EDDP). Except for IBP, the contamination by DDVP, Diazinon, and EDDP in marine aquatic environment in Korea has not been reported previously. In this study, however, all these four pesticides were detected in all stations (except DDVP) and their concentrations were in ng/L level. The concentrations ranged from detection limit to 15.3ng/L for DDVP, 1.8-27.7ng/L for Diazinon, 7.3-63.5ng/L for IBP, and 22.2-1100.1ng/L for EDDP. It is noteworthy that the measured concentrations of IBP and EDDP in this study would be much lower than usual, since the use of IBP and EDDP was less than 50% of average annual consumption due to unusually dry and hot weather condition in the summer of 1994. It was very surprising to find that the highest concentrations of organophosphorus pesticides were observed at stations near Daesa Streamlet instead of Seomjin River, which has more point source of the pesticides. This result suggests that the small river discharge during heavy ram period in summer can give harmful effect on marine biota (both wild and aqua-cultured) with its organophosphorus pesticide residue, despite of their short residence time in aquatic environment. In order to protect the marine life properly from acute toxicity of the organophosphorus pesticides, it needs to be emphasized that monitoring the level of agricultural pesticides in river run-off should be done during active consumption period rather at regular intervals.
이어도에 건설된 다목적 해양과학기지에서는 주위 대류 및 해류의 데이터 수집을 통해 기상, 어장예보 등의 기초 자료를 제공하는 것을 한 가지 목적으로 한다. 그런데 이어도 기지 구조물에 의한 해수 유동의 변화는 과학기지의 관측 데이터에 영향을 주어 정확한 자료 수집을 어렵게 하므로, 이어도 기지 구조물이 주위 유동에 미치는 영향을 분석하고 유동 정보 관측을 평가/보정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로, 해류와 구조물 사이의 상호 작용을 모사 할 수 있는 알고리즘을 연구, 적용방법을 논의한다. 그 결과, 3차원 전산유체역학을 이용한 수치해석을 통해 이어도 기지 구조물 및 수중암초가 주위 유동에 미치는 영향을 연구하고 정확한 데이터 측정방법을 제안한다.
2016년 2월 5일, 짐바브웨는 극심한 가뭄으로 인해 인구의 4분의 1이상이 식량난을 겪고 있다며 '국가 재난 사태'를 선포하였다. 한때 아프리카 곡창지대로 불리던 짐바브웨가 극심한 가뭄을 겪게 된 데에는 2015/16년 슈퍼엘니뇨의 영향이 크게 한 몫을 하였는데, 이는 남반구의 여름인 11월부터 이듬해 3월까지인 짐바브웨의 우기가 2015/16년 슈퍼엘니뇨 강도가 절정에 달했던 시기(10월에서 2월)와 겹쳐져 짐바브웨의 강수량이 슈퍼 엘니뇨의 영향을 받게 되었기 때문이다. 게다가 4월부터는 엘니뇨의 영향을 받은 우기가 끝나고 건기가 시작되기 때문에 앞으로 가뭄이 얼마나 더 악화될지 우려되는 상황이다. 짐바브웨의 기후를 살펴보면, 증발량이 강수량보다 많은 건조기후 중에서도 비교적 그 정도가 약한 기후인 반건조 지대에 속한다. 하지만 연강수량 변동에 따라서, 비가 내리는 해에는 토양 수분이 과잉되고 비가 적게 내리는 해에는 심한 물 부족 현상이 일어나게 되기 때문에, 건기가 시작되는 4월부터 짐바브웨 강수 예측은 가뭄이 얼마나 지속될지를 파악하는 데에 아주 중요한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강수 예측 결과를 중심으로 2016년 짐바브웨의 가뭄이 얼마나 지속되고, 또 가뭄의 강도는 어떻게 될지 알아보는 것에 목적을 두고, GCM을 이용하여 2016년 3월에서 10월까지 장기예측을 수행하였다. 경계 자료로는 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts)에서 제공하는 Sea Ice자료와, NOAA OI (National Oceanic and Atmospheric Administration Optimum Interpolation) Weekly SST자료를 사용하였고 엘니뇨의 영향을 고려하기 위해 IRI (International Research Institute)의 ENSO forecast를 참고하여 SST아노말리에 월별 가중치를 적용하였다. 초기 입력 자료로는 1월 21-30일 10일간의 ECMWF의 재분석 자료를 이용하여 총 10개 멤버의 앙상블 예측을 수행하였고, 8개월(3-10월) 기간에 대해 약 한 달간의 spin-up time을 주었다. 예측 자료를 모델 climatology와 비교하여 월 평균 강수 전망을 분석하였고, 기온과 해면기압의 월 평균자료도 추가 분석하였다. 또한 짐바브웨 지역의 강수 관측 자료와 모델 예측 자료를 이용하여 특정 도시들의 1년 누적강수를 예측 및 분석하였고, 최종적으로 이 결과를 통해 짐바브웨의 가뭄지속가능성을 살펴보았다.
This study investigated the variability of spring (March-May) forest fire risk in Korea for the period 1991~2017 and analyzed its relationship with large-scale climate factors. The Forest Weather Index (FWI) representing the meteorological risk for forest fire occurrences calculated based on observational data and its relationship with large-scale climate factors were analyzed. We performed the empirical orthogonal function (EOF) analysis on the spring FWI. The leading EOF mode of FWI accounting for about 70% of total variability was found to be highly correlated with total number of forest fire occurrences in Korea. The high FWI, forest fire occurrence risk, in Korea, is associated with warmer atmosphere temperature in midwest Eurasia-China-Korea peninsula, cyclonic circulation anomaly in northeastern China-Korea peninsula-northwest pacific, westerly wind anomaly in central China-Korea peninsula, and low humidity in Korea. These are further related with warmer sea surface temperature and enhanced outgoing longwave radiation over Western Pacific, which represents a typical condition for a La $Ni\tilde{n}a$ episode. This suggests that large-scale climate factors over East Asia and ENSO could have a significant influence on the occurrence of spring forest fires in Korea.
The global weather prediction model, Korean Integrated Model (KIM), has been in operation since April 2020 by the Korea Meteorological Administration. This study assessed the performance of heat waves (HWs) in Korea in 2020. Case experiments during 2018-2020 were conducted to support the reliability of assessment, and the factors which affect predictability of the HWs were analyzed. Simulated expansion and retreat of the Tibetan High and North Pacific High during the 2020 HW had a good agreement with the analysis. However, the model showed significant cold biases in the maximum surface temperature. It was found that the temperature bias was highly related to underestimation of downward shortwave radiation at surface, which was linked to cloudiness. KIM tended to overestimate nighttime clouds that delayed the dissipation of cloud in the morning, which affected the shortage of downward solar radiation. The vertical profiles of temperature and moisture showed that cold bias and trapped moisture in the lower atmosphere produce favorable conditions for cloud formation over the Yellow Sea, which affected overestimation of cloud in downwind land. Sensitivity test was performed to reduce model bias, which was done by modulating moisture mixing parameter in the boundary layer scheme. Results indicated that the daytime temperature errors were reduced by increase in surface solar irradiance with enhanced cloud dissipation. This study suggested that not only the synoptic features but also the accuracy of low-level temperature and moisture condition played an important role in predicting the maximum temperature during the HWs in medium-range forecasts.
To investigate variation of aerosol number concentration at each different size with three-dimensional (3D) wind components in ocean area, aerosol particles and 3D wind components were measured in the Ieodo Ocean Research Station, which is located to 419 km southwest from Marado, the southernmost island of Korea, from 25 June to 8 July 2010. The Laser Particle Counter (LPC) and ultrasonic anemometer were used to measure the size of aerosol particles and 3D wind components (zonal (u), meridional (v), and vertical (w) wind) respectively. Surface weather chart, NCEP/NCAR reanalysis data and sounding data were used to analyze the synoptic condition. The distribution of aerosol number concentration had a large variation from bigger particles more than 1.0 ${\mu}m$ in diameter by wind direction during precipitation. In the number concentration of aerosol particles with respect to the weather conditions, particles larger than 1.0 ${\mu}m$ in size were decreased and sustained to the similar concentration at smaller particles during precipitation. The increase in aerosol number concentration was due to the sea-salt particles which was suspended by southwesterly and upward winds. In addition, the aerosol number concentration with vertical wind flow could be related with the occurrence and increasing mechanism of aerosol in marine boundary layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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