KIM, Ilhoon;HONG, Sukbum;KIM, Joohyun;Seo, Haingja;Kim, Jeong hyun;Choi, Hwajin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.46
no.2
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pp.78.1-78.1
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2021
A Lunar observatory not only provides ideas and experiences for space settlements from the Moon to Mars, but also puts the telescope in an optimal position to compete with space telescopes. Earth observation on the Moon's surface has the advantage of no atmospheric scattering or light pollution and is a stable fuel-free observation platform, allowing all longitude and latitude of the Earth to be observed for a month. Observing the entire globe with a single observation instrument, which has never been attempted before, and calculating the global albedo will significantly help predict the weather and climate change. Spectropolarimetric observations can reveal the physical and chemical properties of the Earth's atmosphere, track the global distribution and migration path of aerosols and air pollutants, and can also help detect very small space debris of which the risk has increased recently. In addition, the zodiacal light, which is difficult to observe from Earth, is very easy to observe from the lunar observatory, so it will be an opportunity to reveal the origin of the solar system and take a step closer to understanding the exoplanet system. In conclusion, building and developing a lunar observatory will be a groundbreaking study to become the world's leader that we have never tried before as a first step in expanding human experience and intelligence.
A correction method of reflectivity in partial beam blockage (PBB) area is suggested, which is based on the combination of digital terrain information and self-consistency principle between polarimetric observation. First, the reflectivity was corrected by adding the radar energy loss estimated from beam blockage simulation using digital elevation model (DEM) and beam propagation geometry in standard atmosphere. The additional energy loss by unexpected obstacles and non-standard beam propagation was estimated by using the coefficient between accumulated reflectivity ($Z_H$) and differences of differential phase shift (${\Phi}_{DP}$) along radial direction. The proposed method was applied to operational S-band dual-polarization radar at Jindo and its performance was compared with those of simulation method and self-consistency method for six rainfall cases. When the accumulated reflectivity and increment of ${\Phi}_{DP}$ along radial direction are too small, the self-consistency method has failed to correct the reflectivity while the combined method has corrected the reflectivity bias reasonably. The correction based on beam simulation showed the underestimation. For evaluation of rainfall estimation, the FBs (FRMSEs) of simulation method and self-consistency principle were -0.32 (0.59) and -0.30 (0.57), respectively. The proposed method showed the lowest FB (-0.24) and FRMSE (0.50). The FB and FMSE were improved by about 18% and by 19% in comparison to those before correction (-0.42 and 0.70). We can conclude that the proposed method can improve the accuracy of rainfall estimation in PBB area.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.2
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pp.319-326
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2015
Rainfall data is necessary component for water resources design and flood warning system. Most analysis are used long-term hourly data of surface synoptic stations from the Meteorological Administration, Ministry of land, Infrastructure and Transport and others. However, It will be used minutely data of more high density automatic weather stations than surface synoptic stations expecting to increase the frequency of heavy precipitation. But minutely data has a problem about quality of rainfall data by auto observation. This study analyzed about quality control method using automatic weather station's minutely rainfall data of meteorological administration. It was performed assessment of the quality control that was classified quality control of miss Data, outlier data and rainfall interpolation. This method will be utilized when hydrological analysis uses minute rainfall data.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.32
no.1
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pp.46-56
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2016
In order to analyze the surface temperature in accordance with the surface material, surface temperatures between Thermal InfraRed Image (TIRI) and Landsat 8 satellite observed at the commercial area (Gwanghwamun) and residential area (Jungnang) are compared. The surface temperature from TIRI had applied atmospheric correction and compared with that from Landsat 8. The surface temperatures from Landsat 8 at Gwanghwamun and Jungnang are underestimated in comparison with that from TIRI. The difference of surface temperature between the two methods is greater in summer than in winter. When the analysis area was divided into detailed regions, depending on the material and the position of the surface, correlation of surface temperature between TIRI with Landsat 8 is as low as 0.29 (Gwanghwamun) and 0.18 (Jungnang), respectively. The results were caused from the resolution difference between the two methods. While the surface temperatures of each zone from Landsat 8 were observed almost constant, high-resolution TIRI observed relatively precise surface temperatures. When the each area was averaged as one space, correlation of surface temperature between TIRIs and Landsat 8 is more than 0.95. The spatially averaged surface temperature is higher at Jungnang, representing residential areas, than at Gwanghwamun, representing commercial areas. As a result, the observation of high resolution is required in order to observe the precise surface temperature. This is because it appears that the spatial distribution of the various surface temperature in the range of micro-scale according to the conditions of the ground surface.
Low-level wind shear (LLWS) events on glide path at Jeju International Airport (CJU) are evaluated using the Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR) and Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAPP) with 100 m spatial resolution. LLWS that occurs in the complex terrains such as Mt. Halla on the Jeju Island affects directly aircraft approaching to and/or departing from the CJU. For this reason, accurate prediction of LLWS events is important in the CJU. Therefore, the use of high-resolution Numerical Weather Prediction (NWP)-based forecasts is necessary to cover and resolve these small-scale LLWS events. The LLWS forecasts based on the KMAPP along the glide paths heading to the CJU is developed and evaluated using the AMDAR observation data. The KMAPP-LLWS developed in this paper successfully detected the moderate-or-greater wind shear (strong than 5 knots per 100 feet) occurred on the glide paths at CJU. In particular, this wind shear prediction system showed better performance than conventional 1-D column-based wind shear forecast.
Numerical Weather Prediction (NWP) models such as the Weather Research and Forecasting (WRF) model are essential for forecasting one-day-ahead solar irradiance. In order to evaluate the performance of the WRF in forecasting solar irradiance over the Korean Peninsula, we compared WRF prediction data from 2008 to 2010 corresponding to weather observation data (OBS) from the Korean Meteorological Administration (KMA). The WRF model showed poor performance at polluted regions such as Seoul and Suwon where the relative Root Mean Square Error (rRMSE) is over 30%. Predictions by the WRF model alone had a large amount of potential error because of the lack of actual aerosol radiative feedbacks. For the purpose of reducing this error induced by atmospheric particles, i.e., aerosols, the WRF model was coupled with the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model. The coupled system makes it possible to estimate the radiative feedbacks of aerosols on the solar irradiance. As a result, the solar irradiance estimated by the coupled system showed a strong dependence on both the aerosol spatial distributions and the associated optical properties. In the NF (No Feedback) case, which refers to the WRF-only stimulated system without aerosol feedbacks, the GHI was overestimated by $50-200W\;m^{-2}$ compared with OBS derived values at each site. In the YF (Yes Feedback) case, in contrast, which refers to the WRF-CMAQ two-way coupled system, the rRMSE was significantly improved by 3.1-3.7% at Suwon and Seoul where the Particulate Matter (PM) concentrations, specifically, those related to the $PM_{10}$ size fraction, were over $100{\mu}g\;m^{-3}$. Thus, the coupled system showed promise for acquiring more accurate solar irradiance forecasts.
Kim, Chang Ki;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Kim, Jin-Young
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.40
no.5
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pp.13-22
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2020
Day ahead forecast is necessary for the electricity market to stabilize the electricity penetration. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for longer than 12 hours forecast horizon. Korea Meteorological Administration operates the UM-LDAPS model to produce the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study interpolates the hourly total irradiance into 15 minute instantaneous irradiance and then compare them with observed solar irradiance at four ground stations at 1 minute resolution. Numerical weather prediction model employed here was produced at 00 UTC or 18 UTC from January to December, 2018. To compare the statistical model for the forecast horizon less than 3 hours, smart persistent model is used as a reference model. Relative root mean square error of 15 minute instantaneous irradiance are averaged over all ground stations as being 18.4% and 19.6% initialized at 18 and 00 UTC, respectively. Numerical weather prediction is better than smart persistent model at 1 hour after simulation began.
Hyeon Ji Yang;Joo Hyun Park;Mun-Il Ahn;Min Gu Kang;Yong Kyu Han;Eun Woo Park
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.2
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pp.99-107
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2023
Recently, the abnormal weather events and crop damages occurred frequently likely due to climate change. The importance of meteorological data in agricultural research is increasing. Researchers can download weather observation data by accessing the websites provided by the KMA (Korea Meteorological Administration) and the RDA (Rural Development Administration). However, there is a disadvantage that multiple inquiry work is required when a large amount of meteorological data needs to be received. It is inefficient for each researcher to store and manage the data needed for research on an independent local computer in order to avoid this work. In addition, even if all the data were downloaded, additional work is required to find and open several files for research. In this study, data collected by the KMA and RDA were uploaded to GitHub, a remote storage service, and a package was created that allows easy access to weather data using Python. Through this, we propose a method to increase the accessibility and usability of meteorological data for agricultural personnel by adopting a method that allows anyone to take data without an additional authentication process.
Kim, Hye-Ri;Suk, Mi-Kyung;Nam, Kyung-Yeub;Ko, Jeong-Seok
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.6
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pp.521-530
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2016
Weather radar is observation equipment that transmits electromagnetic waves and receives backscattered signals from the targets. The weather radar systems of the Korea Meteorological Administration have a doppler mode that can extract the target's radial velocity. However, the radial velocity over the maximum unambiguous velocity(${\nu}_m$) for which is in a trade-off relationship with the maximum unambiguous range is folded. Therefore, a dual PRF mode of which transmits and receives signals using two different PRFs(high and low) must be used to extend the vm while maintaining the maximum unambiguous range. Using a dual PRF mode, vm can be extended to the amount of lowest common denominator of two observed vm from high and low PRF. For this extension, we have developed a velocity unfolding algorithm of which uses several criteria for classification considering observed velocity differences between high and low PRF and their error boundary. Then, correction factors are calculated for each class and are applied to unfold radial velocity. The developed algorithm was applied to the Yong-In Testbed(YIT) radar and the generated better performance of radial velocity extraction than those of the previous system.
Jung, Myung Ryong;Kim, Jin-Hee;Moon, Young Eel;Yun, Jin I.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.15
no.4
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pp.304-311
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2013
There have been increasing cases for farmers to install automated weather stations (AWS) at their farms and orchards in order to take countermeasures to more frequent weather disasters caused by climate variability and weather extremes. Although raw data are the same, the additive values as agrometeorological information may vary depending on data processing methods. User demands on appropriate information could also be different among crop species, cropping systems and even cultivars. We designed an internet based AWS data processing and display system to help diverse users (e.g., farmers), extension workers to access their weather data on specific demands. The system was implemented at a rural catchment with 52 $km^2$ land area where 14 automated weather stations are in operation. This note introduces the system and describes the major modules in detail. By linking regional AWS networks, a feasibility for this system as an early warning system is also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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