The Nishinoshima volcano, located 940 km south of Tokyo, experienced an eruption from June to August 2020. The volcanic gas and ash from the eruption of Nishinoshima that occurred at the end of July 2020 was reported to have the potential to affect the Korean Peninsula. In this study, we used Ash3D, a numerical simulation program for volcanic ash dispersion, to investigate the eruption that occurred at 0:00 local time on July 28, 2020, with a volcanic explosivity index of three. The results showed that the volcanic ash cloud reached Okinawa on the morning of July 30, carried by an east wind. It then moved northward and reached Jeju Island on August 1, eventually circulating in a clockwise direction and reaching southern part of the Korean Peninsula on August 2. The concentration of Particulate Matter 10 (PM10), measured at the Jeju Gosan Meteorological Observatory in Jeju Island, increase from August 1. A similar increase in PM10 concentration was observed at the Gudeok Mountain Weather Station in Busan from August 2. These findings suggested that eruption of the Nishinoshima volcano had an impact on the fine dust concentrations at Jeju Island and southern part of the Korean Peninsula.
Microwave radar can penetrate cloud cover regardless of weather conditions and can be used day and night. Especially a ground-based polarimetric scatterometer has advantages of monitoring crop conditions continuously with full polarization and different frequencies. Kim et al. (2009) have measured backscattering coefficients of paddy rice using L-, C-, X-band scatterometer system with full polarization and various angles during the rice growth period and have revealed the necessity of near-continuous automatic measurement to eliminate the difficulties, inaccuracy and sparseness of data acquisitions arising from manual operation of the system. In this study, we constructed an X-band automatic scatterometer system, analyzed scattering characteristics of paddy rice from X-band scatterometer data and estimated rice growth parameter using backscattering coefficients in X-band. The system was installed inside a shelter in an experimental paddy field at the National Academy of Agricultural Science (NAAS) before rice transplanting. The scatterometer system consists of X-band antennas, HP8720D vector network analyzer, RF cables and personal computer that controls frequency, polarization and data storage. This system using automatically measures fully-polarimetric backscattering coefficients of rice crop every 10 minutes. The backscattering coefficients were calculated from the measured data at a fixed incidence angle of $45^{\circ}$ and with full polarization (HH, VV, HV, VH) by applying the radar equation and compared with rice growth data such as plant height, stem number, fresh dry weight and Leaf Area Index (LAI) that were collected at the same time of each rice growth parameter. We examined the temporal behaviour of the backscattering coefficients of the rice crop at X-band during rice growth period. The HH-, VV-polarization backscattering coefficients steadily increased toward panicle initiation stage, thereafter decreased and again increased in early-September. We analyzed the relationships between backscattering coefficients in X-band and plant parameters and predicted the rice growth parameters using backscattering coefficients. It was confirmed that X-band is sensitive to grain maturity at near harvesting season.
The purpose of this study is to improve the calibration matrixes of 2-D and 3-D convective rainfall rates (CRR) using the brightness temperature of the infrared $10.8{\mu}m$ channel (IR), the difference of brightness temperatures between infrared $10.8{\mu}m$ and vapor $6.7{\mu}m$ channels (IR-WV), and the normalized reflectance of the visible channel (VIS) from the COMS satellite and rainfall rate from the weather radar for the period of 75 rainy days from April 22, 2011 to October 22, 2011 in Korea. Especially, the rainfall rate data of the weather radar are used to validate the new 2-D and 3-DCRR calibration matrixes suitable for the Korean peninsula for the period of 24 rainy days in 2011. The 2D and 3D calibration matrixes provide the basic and maximum CRR values ($mm\;h^{-1}$) by multiplying the rain probability matrix, which is calculated by using the number of rainy and no-rainy pixels with associated 2-D (IR, IR-WV) and 3-D (IR, IR-WV, VIS) matrixes, by the mean and maximum rainfall rate matrixes, respectively, which is calculated by dividing the accumulated rainfall rate by the number of rainy pixels and by the product of the maximum rain rate for the calibration period by the number of rain occurrences. Finally, new 2-D and 3-D CRR calibration matrixes are obtained experimentally from the regression analysis of both basic and maximum rainfall rate matrixes. As a result, an area of rainfall rate more than 10 mm/h is magnified in the new ones as well as CRR is shown in lower class ranges in matrixes between IR brightness temperature and IR-WV brightness temperature difference than the existing ones. Accuracy and categorical statistics are computed for the data of CRR events occurred during the given period. The mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean squire error (RMSE) in new 2-D and 3-D CRR calibrations led to smaller than in the existing ones, where false alarm ratio had decreased, probability of detection had increased a bit, and critical success index scores had improved. To take into account the strong rainfall rate in the weather events such as thunderstorms and typhoon, a moisture correction factor is corrected. This factor is defined as the product of the total precipitable waterby the relative humidity (PW RH), a mean value between surface and 500 hPa level, obtained from a numerical model or the COMS retrieval data. In this study, when the IR cloud top brightness temperature is lower than 210 K and the relative humidity is greater than 40%, the moisture correction factor is empirically scaled from 1.0 to 2.0 basing on PW RH values. Consequently, in applying to this factor in new 2D and 2D CRR calibrations, the ME, MAE, and RMSE are smaller than the new ones.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.4
no.1
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pp.43-56
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1998
The purpose of this study is to identify distributional characteristics of climatic elements and to analyze synoptic characteristics on the pressure fields for spring droughts in Korea. In the distributions of minimum temperature during the spring droughts, positive anomalies and negative anomalies are mixed up, but in March the negative anomaly areas are widely distributed in Korea. It implies that the droughts of March have more frequent occurrences of the west-high, east-low pressure patterns. In the maximum air temperatures, the positive anomalies appear in Korea. It indicates that the spring droughts have rain days, cloud amount and humidities less than normal. As a result, the amount of evaporation is increased in Korea. In the pressure anomaly of surface pressure fields, the positive anomalies appear in the west, negative anomalies in the east in March, but in May the positive anomalies appeared zonally around the Korean peninsula. It indicates that March droughts have more frequent occurrences of the west-high. east-low patterns, but in May the Korean Peninsula has more frequent recurrences of the migratory anticyclone patterns. The height anomaly patterns of 500hPa pressure surface in spring droughts are similarly shown to those of surface fields. In March droughts, the positive height anomalies appear in the west, the negative height anomalies in the east, but in April the negative height anomaly areas are extended to the west part. In May the positive anomalies appear zonally around the Korean Peninsula, and strong positive height anomalies appear around the Kamchatka Peninsula and the sea of Okhotsk. These are the result of circulations that inhibit the eastward movement of westerlies and that has persistent anticyclone circulation patterns around the Korean Peninsula. As a result, the zonal indices of westerlies during March and April droughts are lower than normal, but higher in May. These data indicate that early spring droughts are associated with weak zonal flow, but the late spring droughts are obviously related with strong zonal flow. In addition, during early spring droughts the abnormally deep trough over the west coast of the North Pacific Ocean that accompanied the anticyclone was associated with frequent advection of air from the dry regions in the Central Asia into the Korean Peninsula. The atmospheric circulation patterns at the height of the 500hPa pressure surface in May was quite different from March and April circulation patterns. Instead of the abnormal ridge in the west and trough in the east, the circulation pattern in May was characterized by a much stronger than normal anticyclone over the Korean Peninsula. Also, the zonal indices of westerlies in May are higher than normal. The occurrences of drought in early spring, therefore, have mechanism different from those of late spring.
The soybean is one of the oldest cultivated crops in the world. Microwave remote sensing is an important tool because it can penetrate into cloud independent of weather and it can acquire day or night time data. Especially a ground-based polarimetric scatterometer has advantages of monitoring crop conditions continuously with full polarization and different frequencies. In this study, soybean growth parameters and soil moisture were estimated using polarimetric discrimination ratio (PDR) by radar scatterometer. A ground-based polarimetric scatterometer operating at multiple frequencies was used to continuously monitor the soybean growth condition and soil moisture change. It was set up to obtain data automatically every 10 minutes. The temporal trend of the PDR for all bands agreed with the soybean growth data such as fresh weight, Leaf Area Index, Vegetation Water Content, plant height; i.e., increased until about DOY 271 and decreased afterward. Soil moisture lowly related with PDR in all bands during whole growth stage. In contrast, PDR is relative correlated with soil moisture during below LAI 2. We also analyzed the relationship between the PDR of each band and growth data. It was found that L-band PDR is the most correlated with fresh weight (r=0.96), LAI (r=0.91), vegetation water content (r=0.94) and soil moisture (r=0.86). In addition, the relationship between C-, X-band PDR and growth data were moderately correlated ($r{\geq}0.83$) with the exception of the soil moisture. Based on the analysis of the relation between the PDR at L, C, X-band and soybean growth parameters, we predicted the growth parameters and soil moisture using L-band PDR. Overall good agreement has been observed between retrieved growth data and observed growth data. Results from this study show that PDR appear effective to estimate soybean growth parameters and soil moisture.
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