The purpose of this study is to develop a growth prediction model that can predict growth and development information influencing the production of citrus fruits: the growth model algorithm that can predict floral leaf ratio, number of fruit sets, fruit width, and overweight depending on the main period of growth and development with consideration of the applied weather factors. Every year, large scale of manpower was mobilized to investigate the production of outdoor-grown citrus fruits, but it was limited to recycling the data without an observation supporting system to systemize the database. This study intends to create a systematical database based on the basic data obtained through the observation supporting system in application of an algorithm according to the accumulated long term data and prepare a base for its continuous improvement and development. The importance of the observed data is increasingly recognized every year, and the citrus fruit observation supporting system is important for utilizing an effective policy and decision making according to various applications and analysis results through an interconnection and an integration of the investigated statistical data. The citrus fruit is a representative crop having a great ripple effect in Jeju agriculture. An early prediction of the growth and development information influencing the production of citrus fruits may be helpful for decision making in supply and demand control of agricultural products.
Maritime transportation consists of various situations such as navigation in the ocean, ship handling at harbor entrances, cargo handling and mooring in harbors. Generally, ships are built for the purpose of currying people and materials upon the seas. In order to accomplish the mission, a ship must be built to withstand the rigors of heavy weather and waves. In particular, the safety of ship motions at the entering/departing harbor and mooring under the effects of waves is very important for ship operation from the viewpoint of marine engineering. Therefore, safety and efficiency during entrance, departure, and mooring are extremely important aspects in the evaluation of ship operations from viewpoints of ship motions. However, the ship motions near a harbor entrance are not observed or studied as much. In this paper, to evaluate the difficulty of ship operations, field observations were performed using a new observation system with high accuracy in typhoon seasons, and grasp was done concerning about the time series characteristic that ship motions change rapidly within a harbor. Namely, such observations enable the quantitative safety evaluation under the effects of waves during ships entering and departing harbors in heavy weather.
안개 등의 영향을 받는 활주로 시정은 비행장에서 항공기 이착륙의 가능 여부를 결정하는 주요 지표중 하나이다. 운송용 항공기가 운항되는 공항의 경우 활주로 시정을 포함한 주요 국지 기상 예보를 시행하며, 이를 항공종사자가 확인할 수 있도록 하고 있다. 본 논문은 최근 영상 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등의 다양한 분야에 적용되고 있는 심층신경망을 활주로 시정 예측에 적용하여 국지 비행장의 활주로 시정 예측 모델을 개발하고 이를 활용한 예측을 수행하였다. 적용 대상 비행장의 과거 실제 기상 관측 값을 활용하여 신경망 학습 후 시정에 대한 예측을 수행하였고, 기존 관측 데이터와 비교한 결과 비교적 정확한 예측 결과를 확인하였다. 또한 개발된 모델은 별도의 예보 기능이 없는 해당 비행장에서 참고할 수 있는 기상정보를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.
The objective of this study is to evaluate the impact of the high resolution topographies and landuses data on simulated meteorological variables (wind speed at 10 m, temperature at 2 m and relative humidity at 2 m) in WRF. We compare the results with WRF simulation using each resolution of the topographies and landuses, and with 37 AWS observation data on the Seoul metropolitan regions. According to results of using high-resolution topography, WRF model gives better topographical expression over domain. And we can separate more detail (Low intensity residential, high intensity residential, industrial or commercial) using high resolution landuses data. The result shows that simulated temperature and wind speed are generally higher than AWS observation data. However, simulation trend with temperature, wind speed, and relative humidity are similar to observation data. The reason for that is that the high precipitation event occurred in CASE 1 and 2. Temperature have correlation of 0.43~0.47 and standard deviation of $2.12{\sim}2.28^{\circ}C$ in CASE 1, while correlation of more than 0.8 and standard deviation of $3.05{\sim}3.18m\;s^{-1}$ in CASE 2. In case of wind speed, correlation have lower than 0.5 and Standard Deviation of $1.88{\sim}2.34m\;s^{-1}$ in CASE 1 and 2. In statistical analysis shows that using highest resolution (U01) results are more close to the AWS observation data. It can be concluded that the topographies and landuses are important factor that affect model simulation. However, the tendency to always use high resolution topographies and landuses data appears to be unjustified, and optimal solution depends on the combination of scale effect and mechanisms of dynamic models.
지구 관측 위성은 크게 광학 관측 위성과 레이더 관측 위성으로 분류할 수 있다. 위성의 형태는 임무의 종류에 따라 결정된다. 광학 위성의 경우 높은 지상 해상도가 요구되는 경우 적당하며, 기상 조건에 관계없이 영상을 얻기 위해서는 레이더 관측 위성이 적합하다. 국내에서도 정보의 중요성이 증가됨에 따라 위성의 필요성이 증가되었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 지구 관측 위성의 개발 동향 및 현황을 기술하였다. 이러한 위성 기술의 추세를 고려하여 국내 위성 개발이 계획되어야 할 것이다.
The intensive upper-air observation network was organized over southwestern region of the Korean Peninsula during the Korea Enhanced Observing Program in 2005 (KEOP-2005). In order to examine the effect of additional upper-air observation on the numerical weather forecasting, three Observing System Experiments (OSEs) using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) model with KEOP-2005 data are conducted. Cold start case with KEOP-2005 data presents a remarkable predictability difference with only conventional observation data in the downstream and along the Changma front area. The sensitivity of the predictability tends to decrease under the stable atmosphere. Our results indicates that the effect of intensive observation plays a role in the forecasting of the sensitive area in the numerical model, especially under the unstable atmospheric conditions. When the intensive upper-air observation data (KEOP-2005 data) are included in the OSEs, the predictability of precipitation is partially improved. Especially, when KEOP-2005 data are assimilated at 6-hour interval, the predictability on the heavy rainfall showing higher Critical Success Index (CSI) is highly improved. Therefore it is found that KEOP-2005 data play an important role in improving the position and intensity of the simulated precipitation system.
This study investigated the performances of precipitable water vapor (PWV) retrieval from the sets of ground global positioning system (GPS) signals, each of which had different length of observing-session duration, for the purpose of obtaining as short session duration as possible that is required at the least for appropriate retrieval of the PWV for meteorological usage. The shorter duration is highly desirable to make the most use of the GPS instrument on board the mobile observation vehicle making measurements place by place. First, using Bernese 5.0 software the PWV retrieval was conducted with the data sets of GPS signals archived continuously in 30 seconds interval during 2-month period of January and February, 2012 at Bukgangneung site. Each of the PWVs produced independently using different session durations was compared to that of radio-sonde launched at the same GPS location, a Bukgangneung site. Second, the same procedure was done using the data sets obtained from the mobile observation vehicle that was operating at Boseong area in Jeonnam province during Changma observation campaign in 2013, and the results were compared to that at Bukgangneung site. The results showed that as the observing-session duration increased the retrieval errors decreased with the dramatic change happening between 3 and 4 hours of the duration. On average, the root mean square error (RMSE) of the retrieved PWV was around 1 mm for the durations of greater than 4 hours. The results at both the Bukgangneung (fixed site) and Boseong (mobile vehicle) seemed to be fairly comparable with each other. From this study it is believed that at least 4 hours of observing-session duration is needed for the retrieval of PWV from the ground GPS for meteorological usage using Bernese 5.0 software.
The KMA has cooperated with the Oklahoma University in USA to develop a Polarimetric Radar Data (PRD) simulator to improve the microphysical processes in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS), which is critical for the utilization of PRD into Numerical Weather Prediction (NWP) field. The simulator is like a tool to convert NWP data into PRD, so it enables us to compare NWP data with PRD directly. The simulator can simulate polarimetric radar variables such as reflectivity (Z), differential reflectivity ($Z_{DR}$), specific differential phase ($K_{DP}$), and cross-correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) with input of the Drop Size Distribution (DSD) and scattering calculation of the hydrometeors. However, the simulator is being developed based on the foreign observation data, therefore the PRD simulator development reflecting rainfall characteristics of Korea is needed. This study analyzed a potential application of the 2-Dimension Video Disdrometer (2DVD) data by calculating the raindrop axis ratio according to the rain-types to reflect Korea's rainfall characteristics into scattering module in the simulator. The 2DVD instrument measures the precipitation DSD including the fall velocity and the shape of individual raindrops. We calculated raindrop axis ratio for stratiform, convective and mixed rainfall cases after checking the accuracy of 2DVD data, which usually represent the scattering characteristics of precipitation. The raindrop axis ratio obtained from 2DVD data are compared with those from foreign database in the simulator. The calculated the dual-polarimetric radar variables from the simulator using the obtained raindrop axis ratio are also compared with in situ dual-polarimetric observation data at Bislsan (BSL). 2DVD observation data show high accuracies in the range of 0.7~4.8% compared with in situ rain gauge data which represents 2DVD data are sufficient for the use to simulator. There are small differences of axis ratio in the diameter below 1~2 mm and above 4~5 mm, which are more obvious for bigger raindrops especially for a strong convective rainfall case. These differences of raindrop axis ratio between domestic and foreign rainfall data base suggest that the potential use of disdrometer observation can develop of a PRD simulated suitable to the Korea precipitation system.
농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.
KASI's Solar and Space Weather Research Group (SSWRG) is actively involved in solar and space weather research. Since its inception, the SSWRG has been utilizing ground-based assets for its research, such as the Solar Flare Telescope, Solar Imaging Spectrograph, and Sunspot Telescope. In 2007 SSWRG initiated the Korean Space Weather Prediction Center (KSWPC). The goal of KSWPC is to extend the current ground observation capabilities, construct space weather database and networking, develop prediction models, and expand space weather research. Beginning in 2010, SSWRG plans to expand its research activities by collaborating with new international partners, continuing the development of space weather prediction models and forecast system, and phasing into developing and launching space-based assets. In this talk, we will report on KASI's recent activities of international collaborations with NASA for STEREO (Solar Terrestrial Relations Observatory), SDO (Solar Dynamic Observatory), and Radiation Belt Storm Probe (RBSP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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