Continued observation of ARGO floats for years(about 4 years) makes the conductivity sensor more vulnerable to fouling by marine life and associated drift in salinity measurements. In this paper, we address this issue by making use of floats deployed in different years. Floats deployed in the East Sea and the Indian Ocean are examined to find out float-to-float match-ups in such a way that an older float pops up simultaneously with a newer deployment (with tolerable space-time difference). A time difference of less than five days and space difference of less than 100km are considered for the match-up data sets. For analysis of the salinity drift under the stable water mass, observations of the floats from deepest water masses have been used. From the cross-check of ARGO floats in the East Sea and the Indian Ocean, it is found that there is a systematic drift in the older float compared to later deployments. All drift results, consistently show negative bias indicating the typical nature of drift from fouled sensors. However, the drift is much less than 0.01, the specified accuracy of ARGO program.
This study classified heavy rain types from K-means clustering for the hourly relationship between rainfall intensity and cloud top height over the Korean peninsula, and then examined their statistical characteristics for the period of June~August 2013~2018. Total rainfall amount of warm-type events was 2.65 times larger than that of the cold-type, whereas the lightning frequency divided by total rainfall for the warm-type was only 46% of the cold-type. Typical cold-type cases exhibited high cloud top height around 16 km, large reflectivity in the upper layer, and frequent lightning flashes under convectively unstable condition. Phenomenally, the cold-type cases corresponded to cloud cluster or multi-cell thunderstorms. However, two warm-type cases related to Changma and typhoon were characterized by heavy rainfall due to long duration, relatively low cloud top height and upper-level reflectivity, and the absence of lightning under the convectively neutral and extremely humid conditions. This study further confirmed that the forecast skill of rainfall could be improved by applying correction factor with the overestimation for cold-type and underestimation for warm-type cases in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operational model (e.g., BIAS score was improved by 5%).
We analyzed the micro-meteorological characteristics during typical steam fog over the Gumi Reservoir of Nakdong river with the field observation data for recent 2 year(1 April 2013~31 March 2015) collected by the national institute of meteorological research, KMA. Steam fog occur when the cold drainage flows over the warm water surface. As the sensible and latent heat from water are provided to the air, the instability of lower atmosphere is increased. The resultant vertical mixing of warm, moist air near water surface and cold air aloft causes the formation of status cloud. The convection strengthened by radiative cooling of the upper part of the stratus causes the fog to propagate downward. Also, the temperature at the lowest atmosphere is increased rapidly and the inversion near surface disappear by these processes when the fog forms. The increase of wind speed is observed because the downward transportation of momentum is caused by vertical mixing.
As the energy saving issues become one of the important global agenda, the building simulation method is generally used to predict the inside energy usage to establish the power-saving strategies. To foretell an accurate energy usage of a building, proper and typical weather data are needed. For this reason, typical weather data are fundamental in building energy simulations and among the meteorological factors, the solar irradiation is the most important element. Therefore, preparing solar irradiation is a basic factor. However, there are few places where the horizontal solar radiation in domestic weather stations can be measured, so the prediction of the solar radiation is needed to arrive at typical weather data. In this paper, four solar radiation prediction models were analyzed in terms of their applicability for domestic weather conditions. A total of 12 regions were analyzed to compare the differences of solar irradiation between measurements and the prediction results. The applicability of the solar irradiation prediction model for a certain region was determined by the comparisons. The results were that the Zhang and Huang model showed the highest accuracy (Rad 0.87~0.80) in most of the analyzed regions. The Kasten model which utilizes a simple regression equation exhibited the second-highest accuracy. The Angstrom-Prescott model is easily used, also by employing a plain regression equation Lastly, the Winslow model which is known for predicting global horizontal solar irradiation at any climate regions uses a daily integration equation and showed a low accuracy regarding the domestic climate conditions in Korea.
Using the FSSP-100(FSSP) and Microwave Radiometer (MWR), the fog and clear day characteristics (the size and number concentration of fog particles and the liquid water content) have been measured and analyzed at Daegwallyoung observation site ($37^{\circ}41^{\prime}N$, $128^{\circ}45^{\prime}E$) during 27 - 30 November 2003 (fog day) and 19 January 2004 (clear day). During the fog days, the measured fog-particle size by using FSSP is 0.8~8.4 ${\mu}m$, which is similar to the WMO typical value, the fog number concentration varies from 121 to 200 count ($No./cm^2$) and the fog liquid water content from $0.018g/m^3-0.1g/m^3$ in the site. The precipitable water vapor obtained by the MWR, showing the correlation coefficient $R^2$=0.83 between the total precipitable water vapor obtained from the radio sonde and MWR, shows the larger amount (0.75-8.3 cm) during the fog days than the clear-sky data (0.2 cm).
본 연구는 친환경 병원을 실현하는데 도움이 되는 연구로서 병원의 전력사용량에 미치는 기상요인의 영향을 실증적으로 검증하고자 한다. 이를 위해 2009년부터 2013년까지 일별 자료를 기준으로 2개 종합병원을 대상으로 기상조건에 따른 전력 사용 패턴과 그 영향을 분석하였다. 분석결과, 병원 건물의 전력사용량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요인은 '기온'으로 나타났고, 병원의 규모에 상관없이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 병원의 전력소비 패턴은 병원의 규모에 따라 차이가 있었다. 큰 규모의 병원에서는 선형의 전력소비 패턴이 나타났지만 작은 규모의 병원에서는 2차 곡선의 비선형 패턴으로 나타났다. 더운 여름과 추운 겨울에 병원 건물의 전력사용량이 증가하는 전형적인 전력소비 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 에너지 절약과 친환경 건물 개선을 위하여, 병원 건물의 기능적 특수성뿐만 아니라 기상요소를 반드시 고려해야 한다는 것을 시사한다.
수문학적 물순환과정에서 강우는 여러 기상학적 인자들과 밀접한 관련을 갖으며 발생한다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 수문기상인자인 해수면온도와 한반도에 발생하는 월강우량 사이의 관계에 대하여 분석하였다. 우리나라의 61개 지점의 월평균 강우량과 위도 및 경도 자료를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집 분석 결과에서 우리나라의 월강우자료를 이용하여 크게 4개의 군집으로 구분할 수 있었다. 군집별로 구분된 강우관측소의 월강우량 자료들을 주성분을 추출하였다. 추출된 주성분과 해수면온도와의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 양(+)의 상관관계가 음(-)의 상관관계보다 더 크게 나타났다. 또한, 상관관계가 가장 큰 지점의 해수면온도를 이용하여 3개월의 월강우량을 지역가중다항식을 통해 예측하였다. 지역가중다항식을 통한 예측 결과는 군집에 따라 정확성에 차이는 있으나, 정량적인 예측이 가능한 것으로 판단되었다. 따라서 해수면온도와 같은 수문기상인자를 통한 강우량의 예측에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
The increase of carbon monoxide in the ambient air due to the emissions from point sources without control was estimated using three -dimensional numerical models. The target area was Ulsan where one of the largest industrial complexes was located. As a typical example using numerical models for air quality impact analysis of criteria pollutants that will determine whether the air quality standards would be exceeded or not, the following approaches were suggested. They include: (1) investigation of pre-existing atmospheric conditions, (2) identification of major factors causing high concentrations, (3) selection of episode days. (4) preparation of three-dimensional meteorological data, (5) confirmation of agreement between measured and predicted concentrations in the emission conditions of episode days, and (6) estimation of the impact due to changes of the emission conditions. In the present work, daily meteorological conditions for the specific period were classified into four clusters of distinctive features, and the episode days were selected individually from each cluster. Emphasis was placed on the selection of episodes representing meteorological conditions conducive to high concentrations especially for point sources that were sensitive to the wind direction variations.
본 연구는 주간에 온실 내에서 환기로 인하여 배출되는 잉여 태양에너지를 축열할 적정 축열 시스템 설계의 기초자료를 제공할 목적으로 확보한 표준기상년(TMY; Typical Meteorological Year) 데이터를 이용하여 주요 온실 형태별로 잉여 태양에너지를 분석하였다. 그 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 07-자동화-1형 및 08-자동화-1형의 경우, 온실형태에 관계없이 매우 유사한 열수지 경향을 보였다. 즉, 잉여 태양에너지가 차지하는 비율은 온실 형태별로 각각 약 20.0~29.0% 및 20.0~29.0% 정도로 나타났다. 그리고 소요 난방에너지를 온실 형태별로 각각 약 54.0~225.0% 및 53.0~218.0% 정도 보충할 수 있을 것으로 나타났다. 07-단동-1형과 07-단동-3형의 경우도 온실형태에 관계없이 매우 유사한 열수지 경향을 보였다. 즉, 잉여태양에너지가 차지하는 비율은 온실 형태별로 각각 약 20.0~26.0% 및 21.0~27.0% 정도로 나타났다. 그리고 소요 난방에너지를 온실 형태별로 각각 약 57.0~211.0% 및 62.0~228.0% 정도 보충할 수 있는 량이다. 그리고 온실형태에 관계없이 대관령 및 수원지역을 제외하면 나머지 지역은 잉여 태양에너지만으로도 난방에너지를 충당할 수 있음을 알 수 있었다.
Computer simulation of buildings and solar energy systems are being used increasingly in energy assessments and design. This paper discusses the possibility of using sunshine duration data instead of global hourly solar irradiation (GHSI) data for localities with abundant data on sunshine duration. For six locations in South Korea where global radiation is currently measured, the global radiation was calculated using Sunshine Duration Radiation Model (SDRM), compared and analyzed. Results of SDRM has been compared with the measured data on the coefficients of determination (R2), root-mean-square error (RMSE) and mean bias error (MBE). This study recommends the use of sunshine duration based irradiation models if measured solar radiation data is not available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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