It is crucial to understand the characteristics of cloud occurrence frequency for development of high precision guided missile using infrared imaging sensor. In this paper, we investigated the vertical structure of cloud for altitude using upper-air observation data. We find that cloud occurrence frequency is high at altitudes of 1.3 km and 9.5 km. Theses features have seasonal and temporal dependency. In the summer, cloud often occur more than average regardless of altitude. In the winter, low clouds occur frequently, and high clouds do not occur well. In temporal characteristics, clouds occur more frequently in daytime than in nighttime regardless of altitude. Many of clouds exist in single layer or double layers in the air. We also find that the 40 % of cloud occurrence frequency at high altitude when low clouds under altitude of 2 km cover entire sky.
The synoptic structural characteristics associated with heavy snowfall (Bukgangneung: 31.3 cm) that occurred in the Yeongdong area on 20 January 2017 was investigated using surface and upper-level weather charts, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis data, radiosonde data, and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) cloud product. The cold dome and warm trough of approximately 500 hPa appeared with tropopause folding. As a result, cold and dry air penetrated into the middle and upper levels. At this time, the enhanced cyclonic potential vorticity caused strong baroclinicity, resulting in the sudden development of low pressure at the surface. Under the synoptic structure, localized heavy snowfall occurred in the Yeongdong area within a short time. These results can be confirmed from the vertical analysis of radiosonde data and the characteristics of the MODIS cloud product.
We focused on effects on data assimilation of simulated wind fields by using upper-air observations (wind profiler and sonde data). Local Analysis Prediction System (LAPS), a type of data assimilation system, was used for wind field modeling. Five cases of simulation experiments for sensitivity analysis were performed: which are EXP0) non data assimilation, EXP1) surface data, EXP2) surface data and sonde data, EXP3) surface data and wind profiler data, EXP4) surface data, sonde data and wind profiler data. These were compared with observation data. The result showed that the effects of data assimilation with wind profiler data were found to be greater than sonde data. The delicate wind fields in complex coastal area were simulated well in EXP3. EXP3 and EXP4 using wind profiler data with vertically high resolution represented well sophisticated differences of wind speed compared with EXP1 and EXP2, this is because the effects of wind profiler data assimilation were sensitively adjusted to first guess field than those of sonde observations.
Numerical experiments were carried out to investigate the effect of data assimilation of observational data on weather and PM (particulate matter) prediction. Observational data applied to numerical experiment are aircraft observation, satellite observation, upper level observation, and AWS (automatic weather system) data. In the case of grid nudging, the prediction performance of the meteorological field is largely improved compared with the case without data assimilations because the overall pressure distribution can be changed. So grid nudging effect can be significant when synoptic weather pattern strongly affects Korean Peninsula. Predictability of meteorological factors can be expected to improve through a number of observational data assimilation, but data assimilation by single data often occurred to be less predictive than without data assimilation. Variation of air pressure due to observation nudging with high prediction efficiency can improve prediction accuracy of whole model domain. However, in areas with complex terrain such as the eastern part of the Korean peninsula, the improvement due to grid nudging were only limited. In such cases, it would be more effective to aggregate assimilated data.
A modification of the TEACH-like computer program based on the k-$\varepsilon$ turbulence transport was applied for predicting air mixing patterns and temperature distributions in a rectangular, slot-ventilated enclosure having obstructions ; a rectangular obstacle with heat flux, solid walls separates the passage and the pig pens, and purlins beneath the ceiling. Air flow patterns were calculated for the cases with and without the purlin, extending 300mm beneath the ceiling. Comparisons of prediction data of Randall & Battams(1976) showed air flow pattern predicted well for the case without the purlin. Heat was accumulated at the corner of the left side of the solid wall and the right-upper region of the simulated pigs. However the air distribution pattern was completely different from data for the case with the purlin. The deviation from the observation may be attributed to the difference of the geometric configuation. Exploring the cause of the deviation should be conducted in a further study. Temperature stratification was also observed due to incomplete mixing. The obstruction in the route of the inlet air jet at inlet should be avoided since most of kinetic energy dissipates at the abstacle duet to impingement.
The 1,000~500 hPa thickness and the $0^{\circ}C$ isotherm at 850 hPa have been used as the traditional predictors for wintertime precipitation-type forecasts. New approaches are taking on added significance as preexistence method of determination for wintertime precipitation-type exhibits more or less prevalent false alarms. Moreover thicknesses and thermodynamic profiles from ordinary upper-air observation were not adequate to monitor the atmospheric structure. In this regard, Microwave radiometric profiler microwave radiometer is useful in wintertime precipitation-type forecasts because radiometric measurements provide soundings at high temporal resolution. In this study, the determination and the predictability of wintertime precipitation-type were examined by using the calculated thicknesses, temperature of 850 hPa (T850) from a microwave radiometer, and surface observation at National Center for Intensive Observation of severe weather (NCIO) located at Haenam, Korea. The critical values for traditional predictors (thickness of 1000~500 hPa and T850) were evaluated and adjusted to Haenam region because snow rarely occurred with a 1000-500 hPa thickness > 5,300 m and T850 > $-10^{\circ}C$. Three thicknesses (e.g., 1,000~850, 1000~700, and 850~700 hPa thickness), T850, surface air temperature, and wet-bulb temperature were also evaluated as the additional predictors. A simple nomogram and a flow chart were finally designed to determine the wintertime precipitation-type using the microwave radiometer. The skill scores for the predictability of precipitation-type determination are considerably improved and the predictors showed the temporal variations in 12 hours before precipitation. We can monitor the hit and run snowfall in winter successful by realtime watch of the predictors, especially in commutes of big cities.
To improve the predictability of high-impact weather phenomena around Seoul, where a larger number of people are densely populated, KMA conducted the intensive observation from 22 June to 20 September in 2020 over the Seoul area. During the intensive observation period (IOP), the dropsonde from NIMS Atmospheric Research Aircraft (NARA) and the radiosonde from KMA research vessel Gisang1 were observed in the Yellow Sea, while, in the land, the radiosonde observation data were collected from Icheon and Incheon. Therefore, in this study, the effects of radiosonde and dropsonde data during the IOP were investigated by Observing System Experiment (OSE) based on Korean Integrated Model (KIM). We conducted two experiments: CTL assimilated the operational fifteen kinds of observations, and EXP assimilated not only operational observation data but also intensive observation data. Verifications over the Korean Peninsula area of two experiments were performed against analysis and observation data. The results showed that the predictability of short-range forecast (1~2 day) was improved for geopotential height at middle level and temperature at lower level. In three precipitation cases, EXP improved the distribution of precipitation against CTL. In typhoon cases, the predictability of EXP for typhoon track was better than CTL, although both experiments simulated weaker intensity as compared with the observed data.
This study investigated a method for the discrimination of precipitation type using thickness of geopotential height at 1000~850 hPa and improved Matsuo's scheme over South Korea using 7 upper-level observations data during winter time from 2003 to 2008. With this research, it was suggested that thickness between snow and rain should range from 1281 to 1297 gpm at 1000~850 hPa. This threshold was suitable for determining precipitation type such as snow, sleet and rain and it was verified by investigation at 7 upper-level observation and 10 surface observation data for 3 years (2009~2011). In addition, precipitation types were separated properly by Matsuo's scheme and its improved one, which is a fuction of surface air temperature and relative humidity, when they lie in mixed sectors. Precipitation types in the mixed sector were subdivided into 5 sectors (rain, rain and snow, snow and rain, snow, and snow cover). We also present the decision table for monitoring and predicting precipitation types using model output of Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and observation data.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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