Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.13
no.3
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pp.165-173
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2010
A cloud detection method is introduced to improve the reliability of NOAA/AVHRR Sea Surface Temperature (SST) data processed during the daytime and nighttime in the TeraScan System. In daytime, the channels 2 and 4 are used to detect a cloud using the three tests, which are spatial uniformity tests of brightness temperature (infrared channel 4) and channel 2 albedo, and reflectivity threshold test for visible channel 2. Meanwhile, the nighttime cloud detection tests are performed by using the channels 3 and 4, because the channel 2 data are not available in nighttime. This process include the dual channel brightness temperature difference (ch3 - ch4) and infrared channel brightness temperature threshold tests. For a comparison of daytime and nighttime SST images, two data used here are obtained at 0:28 (UTC) and 21:00 (UTC) on May 13, 2009. 6 parameters was tested to understand the factors that affect a cloud masking in and around Korean Peninsula. In daytime, the thresholds for ch2_max cover a range 3 through 8, and ch4_delta and ch2_delta are fixed on 5 and 2, respectively. In nighttime, the threshold range of ch3_minus_ch4 is from -1 to 0, and ch4_delta and min_ch4_temp have the fixed thresholds with 3.5 and 0, respectively. It is acceptable that the resulted images represent a reliability of SST according to the change of cloud masking area by each level. In the future, the accuracy of SST will be verified, and an assimilation method for SST data should be tested for a reliability improvement considering an atmospheric characteristic of research area around Korean Peninsula.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.38
no.3
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pp.23-32
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2010
The purpose of this study is to quantify human energy budgets for different structures of outdoor spatial surfaces affecting thermal comfort, to analyze the impacts of tree shading on building energy savings, and to suggest desirable strategies of urban greenspace planning concerned. Concrete paving and grass spaces without tree shading and compacted-sand spaces with tree shading were selected to reflect archetypal compositional types for outdoor spatial materials. The study then estimated human energy budgets in static activity for the 3 space types. Major determinants of energy budgets were the presence of shading and also the albedo and temperature of base surfaces. The energy budgets for concrete paving and grass spaces without tree shading were $284\;W/m^2$ and $226\;W/m^2$, respectively, and these space types were considerably poor in thermal comfort. Therefore, it is desirable to construct outdoor resting spaces with evapotranspirational shade trees and natural materials for the base plane. Building energy savings from tree shading for the case of Daegu in the southern region were quantified using computer modeling programs and compared with a previous study for Chuncheon in the middle region. Shade trees planted to the west of a building were most effective for annual savings of heating and cooling energy. Plantings of shade trees in the south should be avoided, because they increased heating energy use with cooling energy savings low in both climate regions. A large shade tree in the west and east saved cooling energy by 1~2% across building types and regions. Based on previous studies and these results, some strategies including indicators for urban greenspace planning were suggested to improve thermal comfort of outdoor spaces and to save energy use in indoor spaces. These included thermal comfort in construction materials for outdoor spaces, building energy savings through shading, evapotranspiration and windspeed mitigation by greenspaces, and greenspace areas and volume for air-temperature reductions. In addition, this study explored the application of the strategies to greenspace-related regulations to ensure their effectiveness.
Solar radiation is scattered and absorbed atmospheric compositions in the atmosphere before it reaches the surface and, then after reflected at the surface, until it reaches the satellite sensor. Therefore, consideration of the radiative transfer through the atmosphere is essential for the quantitave analysis of the satellite sensed data, specially at shortwave region. This study examined a feasibility of using radiative transfer code for estimating the atmospheric effects on satellite remote sensing data. To do this, the flux simulated by LOWTRAN7 is compared with CAGEX data in shortwave region. The CAGEX (CERES/ARM/GEWEX Experiment) data provides a dataset of (1) atmospheric soundings, aerosol optical depth and albedo, (2) ARM(Aerosol Radiation Measurement) radiation flux measured by pyrgeometers, pyrheliometer and shadow pyranometer and (3) broadband shortwave flux simulated by Fu-Liou's radiative transfer code. To simulate aerosol effect using the radiative transfer model, the aerosol optical characteristics were extracted from observed aerosol column optical depth, Spinhirne's experimental vertical distribution of scattering coefficient and D'Almeida's statistical atmospheric aerosols radiative characteristics. Simulation of LOWTRAN7 are performed on 31 sample of completely clear days. LOWTRAN's result and CAGEX data are compared on upward, downward direct, downward diffuse solar flux at the surface and upward solar flux at the top of the atmosphere(TOA). The standard errors in LOWTRAN7 simulation of the above components are within 5% except for the downward diffuse solar flux at the surface(6.9%). The results show that a large part of error in LOWTRAN7 flux simulation appeared in the diffuse component due to scattering mainly by atmispheric aerosol. For improving the accuracy of radiative transfer simulation by model, there is a need to provide better information about the radiative charateristrics of atmospheric aerosols.
Particulate matter (PM10 and PM2.5 with a diameter less than 10 and 2.5 ㎛, respectively) can be absorbed by the human body and adversely affect human health. Although most of the PM monitoring are based on ground-based observations, they are limited to point-based measurement sites, which leads to uncertainty in PM estimation for regions without observation sites. It is possible to overcome their spatial limitation by using satellite data. In this study, we developed machine learning-based retrieval algorithm for ground-level PM10 and PM2.5 concentrations using aerosol parameters from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) satellite and various meteorological parameters from a numerical weather prediction model during January to December of 2019. Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) were used to estimate PM concentrations. The model performances were examined for two types of feature sets-all input parameters (Feature set 1) and a subset of input parameters without meteorological and land-cover parameters (Feature set 2). Both models showed higher accuracy (about 10 % higher in R2) by using the Feature set 1 than the Feature set 2. The GBRT model using Feature set 1 was chosen as the final model for further analysis(PM10: R2 = 0.82, nRMSE = 34.9 %, PM2.5: R2 = 0.75, nRMSE = 35.6 %). The spatial distribution of the seasonal and annual-averaged PM concentrations was similar with in-situ observations, except for the northeastern part of China with bright surface reflectance. Their spatial distribution and seasonal changes were well matched with in-situ measurements.
The Arctic climate change for the Last Glacial Maximum(LGM) occurred at 21,000 years ago (21ka) was investigated using simulation results of atmosphere-ocean coupled models from the second phase of the Paleoclimate Modelling Intercomparison Program(PMIP2). In the analysis, we used seven models, the NCAR CCSM of USA, ECHAM3-MPIOM of German Max-Planxk Institute, HadCM3M2 of UK Met Office, IPSL-CM4 of France Laplace Institute, CNRM-CM3 of France Meteorological Institute, MIROC3.2 of Japan CCSR at University of Tokyo, and FGOALS of China Institute of Atmospheric Physics. All the seven models reproduces the Arctic climate features found in the present climate at 0ka(pre-industrial time) in a reasonable degree in comparison to observations. During the LGM, the atmospheric $CO_2$ concentration and other greenhouse gases were reduced, the ice sheets were expanded over North America and northern Europe, the sea level was lowered by about 120m, and orbital parameters were slightly different. These boundary conditions were implemented to simulated LGM climate. With the implemented LGM conditions, the biggest temperature reduction by more than $24^{\circ}C$ is found over North America and northern Europe owing to ice albedo feedback and the change in lapse rate by high elevation. Besides, the expansion of ice sheets leads to the marked temperature reduction by more then $10^{\circ}C$ over the Arctic Ocean. The temperature reduction in northern winter is larger than in summer around the Arctic and the annual mean temperature is reduced by about $14^{\circ}C$. Compared to low mid-latitudes, the temperature reduction is much larger in high northern altitudes in the LGM. This results mirror the larger warming around the Artic in recent century. We could draw some information for the future under global warming from the knowledge of the LGM.
Lambertian cloud model (Lambertian Cloud Model) is the simplified cloud model which is used to effectively retrieve the vertical ozone distribution of the atmosphere where the clouds exist. By using the Lambertian cloud model, the optical characteristics of clouds required for radiative transfer simulation are parametrized by Optical Centroid Cloud Pressure (OCCP) and Effective Cloud Fraction (ECF), and the accuracy of each parameter greatly affects the radiation simulation accuracy. However, it is very difficult to generalize the vertical ozone error due to the OCCP error because it varies depending on the radiation environment and algorithm setting. In addition, it is also difficult to analyze the effect of OCCP error because it is mixed with other errors that occur in the vertical ozone calculation process. This study analyzed the ozone retrieval error due to OCCP error using two methods. First, we simulated the impact of OCCP error on ozone retrieval based on Optimal Estimation. Using LIDORT radiation model, the radiation error due to the OCCP error is calculated. In order to convert the radiation error to the ozone calculation error, the radiation error is assigned to the conversion equation of the optimal estimation method. The results show that when the OCCP error occurs by 100 hPa, the total ozone is overestimated by 2.7%. Second, a case analysis is carried out to find the ozone retrieval error due to OCCP error. For the case analysis, the ozone retrieval error is simulated assuming OCCP error and compared with the ozone error in the case of PROFOZ 2005-2006, an OMI ozone profile product. In order to define the ozone error in the case, we assumed an ideal assumption. Considering albedo, and the horizontal change of ozone for satisfying the assumption, the 49 cases are selected. As a result, 27 out of 49 cases(about 55%)showed a correlation of 0.5 or more. This result show that the error of OCCP has a significant influence on the accuracy of ozone profile calculation.
The article is about Yong-Ho-Bi-Gyeol(龍虎秘訣), which is one of the most important Taoist text in Korea written by Jeong-Ryum, a Taoist and alchemist in the Chosun Dynasty. The article deals with the alchemical and psychological meanings of Yong-Ho (龍虎, Dragon-Tiger), the way of nurturing cinnabar (修丹之道), the closing of the qi (閉氣), the method of alchemical breathing, the Dantian (丹田, cinnabar-field), and the Mysterious Female's One Opening (玄牝一竅), in addition to the brief introduction of the life of Jeong-Ryum and the bibliography of the book. The Yong-Ho (龍虎) meaning the dragon and tiger is the archetype of transformation in the form of their opposites, rooted in the psychoid system of the human psyche. The unified Yong-Ho makes Dan and the Dan, literally indicating cinnabar, has many alchemical connotations such as Mercurius, the rubedo state of the alchemical process, and the philosopher's stone. In the book, Jeong-Ryum emphasized the slow and subtle way of breathing in and out of Dantian to develop neidan (内丹, inner cinnabar or inner alchemy). The refining of neidan begins by the closing of the qi, which symbolizes the radical introversion and withdrawal of all the projections on the outer objects. The Dantian located at the lower part of the abdomen has been known to preserve jing (精), the vital essence of life, which can be refined into qi and spirit (神). In Jungian perspective, the Dantian is a mandala where an individual's mind can stay and focus at the center of psyche detached from ego and related to the Self. The long-nurtured introverted energy makes the Mysterious Female's One Opening (玄牝一竅), a pit or cavity in the transcendental space, through which the meditator can have a relationship with the great female principle of the universe. The current article has introduced the contents of the Yong-Ho-Bi-Gyeol in the perspective of analytical psychology. However, it has not dealth with the remaining topics including Taesik (胎息, embryonic breathing) and Juchenhwahu (周天火候, the great Celestial circuit firing), due to the lack of author's sufficient knowledge and experience. The unexplored areas of Yong-Ho-Bi-Gyeol will be studied in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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