Objectives: We investigated the effects of air pollution on allergic diseases (allergic rhinitis, asthma, atopic dermatitis) in metropolitan cities in Korea, adjusting for meteorological factors. Methods: Data on daily hospital visits and hospital admissions for 2003-2010 was obtained from the National Health Insurance Cooperation. Meteorological data was obtained from the Korea Meteorological Administration. We then calculated daily mean temperature, daily mean humidity, daily mean air pressure at sea level, and diurnal temperature range. We used data on air pollution provided by the National Institute of Environmental Research. Maximum daily eight-hour average ozone concentrations and the daily mean $PM_{10}$ were used. We estimated excess risk and 95% confidence interval for the increasing interquatile range (IQR) of each air pollutant using Generalized Additive Models (GAM) that appropriate for time series analysis. Results: In this study, we observed an association between ozone and hospital visits for allergic rhinitis, asthma, and atopic dermatitis in all metropolitan cities, adjusting for temperature, humidity, air pressure at sea level, diurnal temperature range, and day of the week. Ozone was associated with hospital visits for allergic rhinitis, asthma, and atopic dermatitis across all metropolitan cities. However $PM_{10}$ was associated with allergic-related diseases in only select cities. Also, ozone and $PM_{10}$ were associated with hospital admission for asthma in all cities except Gwangju. Hospitalization for the other diseases failed to show consistent association with air pollutants. Conclusion: In the findings of this study, there was a significant association between air pollutants and allergic-related diseases. More detailed research subdivided age group or conducting meta-analyses combining data of all cities is required.
The spatial size and variation of Arctic sea ice play an important role in Earth's climate system. These are affected by conditions in the polar atmosphere and Arctic sea temperatures. The Arctic sea ice concentration is calculated from brightness temperature data derived from the Defense Meteorological Satellite program (DMSP) F13 Special Sensor Microwave/Imagers (SSMI) and the DMSP F17 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) sensors. Many previous studies point to significant reductions in sea ice and their causes. We investigated the variability of Arctic sea ice using the daily sea ice concentration data from passive microwave observations to identify the sea ice melting regions near the Arctic polar ice cap. We discovered the abnormal melting of the Arctic sea ice near the North Pole during the summer and the winter. This phenomenon is hard to explain only surface air temperature or solar heating as suggested by recent studies. We propose a hypothesis explaining this phenomenon. The heat from the deep sea in Arctic Ocean ridges and/or the hydrothermal vents might be contributing to the melting of Arctic sea ice. This hypothesis could be verified by the observation of warm water column structure below the melting or thinning arctic sea ice through the project such as Coriolis dataset for reanalysis (CORA).
온산공업단지는 인근에 울산석유화학단지가 위치해 있고 동쪽에는 바다가 위치하고 있는 공업지역이다. 이러한 이유로 온산공업단지에서 배출되는 대기오염물질은 특히, 해풍과 같은 기상인자에 영향을 받기 쉽다. 본 연구에서는 기상자료를 분석하여 해풍과 박무발생 빈도를 평가하였으며, 온산공업단지 인근의 기상현상에 의해 영향을 받는 대기오염물질의 농도를 평가하기 위해 상층바람조건과 온위를 분석하였다. 분석결과, 박무와 해풍이 발생될 때, 미세먼지($PM_{10}$)는 각각 57.2%, 71.8%, 이산화황($SO_2$)은 46.6%, 57.7%로 고농도 현상이 나타났다. 이런 결과를 통해 박무와 해풍과 같은 기상현상이 대기오염물질의 고농도에 영향을 주는 것을 확인하였다. 온위와 상층바람조건을 활용한 상층기상을 분석한 결과, 해풍에 의한 울산석유 화학단지에서 배출된 대기오염물질의 이류가 온산공업단지 인근의 고농도 현상에 영향을 주는 것을 확인하였다. 특히, 안정한 대기조건에서 해풍이 발생했을 때, 온산공업단지의 평균농도에 비해 1.5배 이상 고농도 현상이 나타났다.
We studied the sea level variations at Kerguelen island in the South Indian Ocean with ARGOS data and meteorological data during about 1 year(May 1993~April 1994) through using filter, spectral analysis, coherency and phase, and found characteristics for the two oceanic signal levels(detided oceanic signal level, h$_{detided}$ and seasonal oceanic level, h$_{corr.ib}$). The forms of atmospheric pressure variations are good agreed to between ARGOS data and meteorological data in the observed periods. This Kerguelen area shows the inflow of an air temperature(gain of a radiant heat) into the sea water and the stagnation of high atmospheric pressure bands in summer, and the outflow of a sea water temperature(loss of sensible and latent heat) toward the atmosphere and the stagnation of low atmospheric pressure bands in winter. The seasonal difference of sea level between summer and winter is about 1.6cm. Both the detided oceanic signal level(h$_{detided}$) variation and the inverted barometer level(h$_{ib}$) variation have a strong correlation for T>1day period bands. The characteristics of h$_{detided}$ variation are not decided by the influence of any meteorological distributions (atmospheric pressure), but the influence of other factors(bottom water temperature) for T>2days periods bands. h$_{corr.ib}$ plays a very important role of sea level variation in the observed periods (especially T>about 180days period bands).
This study revisits the definition of Changma, which is the major rainy season in Korea and corresponds to a regional component of the East Asian summer monsoon system. In spite of several decades of researches on Changma, questions still remain on many aspects of Changma that include its proper definition, determination of its onset and retreat, and relevant large-scale dynamical and thermodynamical features. Therefore, this study clarifies the definition of Changma (which is a starting point for the study of interannual and interdecadal variability) using a basic concept of air mass and front by calculating equivalent potential temperature (${\theta}_e$) that considers air temperature and humidity simultaneously. A negative peak in the meridional gradient of this quantity signifies the approximate location of Changma front. This front has previously been recognized as the boundary between the tropical North Pacific air mass and cold Okhotsk sea air mass. However, this study identifies three more important air masses affecting Changma: the tropical monsoon air mass related to the intertropical convergence zone over Southeast Asia and South China Sea, the tropical continental air mass over North China, and intermittently polar continental air mass. The variations of these five air masses lead to complicated evolution of Changma and modulate intensity, onset and withdrawal dates, and duration of Changma on the interannual time scale. Importantly, use of ${\theta}_e$, 500-hPa geopotential height and 200 hPa zonal wind fields for determining Changma onset and withdrawal dates results in a significant increase (up to~57%) in the hindcast skill compared to a previous study.
1971~2002년까지의 지난 32년간 장기간 시계열 자료를 통하여 겨울철 남해의 방어 어획량 변동양상을 계절별로 구분하여 조사하고, 이와 더불어 겨울철 한국 남부의 기상상황 및 남해의 해황 변화도 조사하여 장기간의 환경변화와 방어의 어획량 변동 사이의 대응관계에 대해서 살펴보았다. 겨울철 우리나라 남부의 기상변동을 살펴본 결과 1990년대에 들어서 기온이 상승하고 상대습도는 낮아지며 풍속이 많이 약화되는 특징들을 보이는 등 전체적으로 온난화 경향을 나타내고 있었고, 겨울철 남해의 50 m 수층 수온도 이 시기부터 뚜렷이 상승하고 있었다. 이와 관련하여 남해의 방어 어획량 변동양상을 계절별로 구분하여 조사한 결과 타 계절에 비해 특히 겨울철 생산량이 1990년대에 들어서부터 점차 증가하고 있었으며 방어의 주먹이원의 하나인 멸치의 어획량도 이 시기부터 증가하고 있었다. 이번 연구에서 조사한 기상 요인들을 포함한 환경 요인들과 겨울철 남해 방어 어획량 자료를 이용하여 상관분석을 실시한 결과 겨울철 방어 어획량의 증가는 겨울철 기온과 수온의 증가 그리고 멸치 어획량의 증가와 매우 밀접하게 연관되어 있다는 것을 알 수 있었다.
Kim, Chang-S.;Lim, Hak-Soo;Yoon, Jong-Joo;Chu, Peter-C.
Journal of the korean society of oceanography
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제39권1호
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pp.72-95
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2004
The Yellow Sea is characterized by relatively shallow water depth, varying range of tidal action and very complex coastal geometry such as islands, bays, peninsulas, tidal flats, shoals etc. The dynamic system is controlled by tides, regional winds, river discharge, and interaction with the Kuroshio. The circulation, water mass properties and their variability in the Yellow Sea are very complicated and still far from clear understanding. In this study, an effort to improve our understanding the dynamic feature of the Yellow Sea system was conducted using numerical simulation with the ROMS model, applying climatologic forcing such as winds, heat flux and fresh water precipitation. The inter-annual variability of general circulation and thermohaline structure throughout the year has been obtained, which has been compared with observational data sets. The simulated horizontal distribution and vertical cross-sectional structures of temperature and salinity show a good agreement with the observational data indicating significantly the water masses such as Yellow Sea Warm Water, Yellow Sea Bottom Cold Water, Changjiang River Diluted Water and other sporadically observed coastal waters around the Yellow Sea. The tidal effects on circulation and dynamic features such as coastal tidal fronts and coastal mixing are predominant in the Yellow Sea. Hence the tidal effects on those dynamic features are dealt in the accompanying paper (Kim et at., 2004). The ROMS model adopts curvilinear grid with horizontal resolution of 35 km and 20 vertical grid spacing confirming to relatively realistic bottom topography. The model was initialized with the LEVITUS climatologic data and forced by the monthly mean air-sea fluxes of momentum, heat and fresh water derived from COADS. On the open boundaries, climatological temperature and salinity are nudged every 20 days for data assimilation to stabilize the modeling implementation. This study demonstrates a Yellow Sea version of Atlantic Basin experiment conducted by Haidvogel et al. (2000) experiment that the ROMS simulates the dynamic variability of temperature, salinity, and velocity fields in the ocean. However the present study has been improved to deal with the large river system, open boundary nudging process and further with combination of the tidal forcing that is a significant feature in the Yellow Sea.
According to change of flow around a circular tube for freezing, measured a variety of salinity of frozen layer. This study was experimentally performed to investigate freezing behavior of sea water along a vertical cooled a circular tube with bubbly flow. The experiments were carried out for a variety of parameter, such as air-bubble method, cooled -tube temperature and air-flow rate. It was found that the experimental parameters gave a great influence on the freezing rate and the salinity of the frozen layer.
The MM5, RAMS and WRF, meteorological models have provided the dynamical parameters as inputs to air quality model. A major content of this study is that significant characteristics of three models for high-ozone occurrence analyze for surface wind and air temperature fields and compare with observation data in Seoul metropolitan area. An analysis of air temperature field revealed that location of core in high temperature of MM5 and WRF differed from that of RAMS. MM5 and WRF indicated high temperature in Seoul but RAMS represented it on the outskirts of Seoul. MM5 and WRF were underestimated maximum temperature during daytime but RAMS simulated similar value with observation data. Surface wind field with three models, it was shown many differences at horizontal distribution of wind direction. RAMS indicated weak wind speed in land and strong sea breeze at coastal areas than MM5 and WRF. However wind speed simulated by three model were overestimated during both daytime and nighttime.
The unsustainable human activities like increased use of automobiles, heavy industrialization and the use of large volumes of fertilizers, chemicals and pesticides in the agricultural land cause climate change problems in one way or another. Under normal circumstances, the heat radiations from the sun will be reflected back. An excessive volume of GHGs in the atmosphere would prevent these radiations from reflecting back. East Asia is facing severe climate change issues in recent times. A lot of climate change problems such as hurricanes and floods have been reported from this region in the last couple of decades. The study aimed at investigating the climate change in East Asia with changing Sea Surface Temperature (SST). The study adopted a quantitative research method with a case study research design where a deliberate focus was made on the East Asia Region. Secondary data was gathered and analyzed to yield both descriptive and inferential statistics. The study concluded that the impact of East Asia Climate variability was significant mainly for some extreme events. Also, the study concluded that there was a significant link between the change of the East Asia climate variability and that of the sea surface temperature. Further, the study concluded that a linear relationship existed between the sea surface temperature and the climate of East Asia. Hence, a linear regression was a significant predictor of the East Asia Climate (EAC) based on changing sea surface temperature. The model revealed that 37.4% of the variations in the climate change index were explained by the changes in the sea surface temperature. The climate was expected to change with a value of 49.48 for a unit change in the sea surface temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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