This study evaluates the performance of Weather Research and Forecasting (WRF) model in simulating temperature over the COordinated Regional climate Downscaling EXperiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase 2 domain for the reference period (1981~2005), and assesses the changes in temperature and its extremes in the mid-21st century (2026~2050) under global warming based on Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios. MPI-ESM-LR forced by two RCP scenarios (RCP2.6 and RCP8.5) is used as initial and lateral boundary conditions. Overall, WRF can capture the observed features of temperature distribution reflecting local topographic characteristic, despite some disagreement between the observed and simulated patterns. Basically, WRF shows a systematic cold bias in daily mean, minimum and maximum temperature over the entire domain. According to the future projections, summer and winter mean temperatures over East Asia will significantly increase in the mid-21st century. The mean temperature rise is expected to be greater in winter than in summer. In accordance with these results, summer (winter) is projected to begin earlier (later) in the future compared to the historical period. Furthermore, a rise in extreme temperatures shows a tendency to be greater in the future. The averages of daily minimum and maximum temperatures above 90 percentiles are likely to be intensified in the high-latitude, while hot days and hot nights tend to be more frequent in the low-latitude in the mid-21st century. Especially, East Asia would be suffered from strong increases in nocturnal temperature under future global warming.
The present study has examined interdecadal variations of the diurnal temperature range (DTR, daily maximum temperature minus daily minimum temperature) during the New Year season in Seoul for the period 1954-2005. Here, the average DTR for the New Year holidays (three consecutive days; one day before the New Year, the New Year day, and one day after the New Year) minus the average DTR for 14 days, 7 days before and 7 days after the New Year holidays, is defined for representing the New Year effect. The DTR index does not show notable trend until the late 1970s but shows obvious positive values afterward. For example, the difference of the average DTR between two periods (1980-2005 minus 1954-1979) is $0.65^{\circ}C$, which is meaningful at the 95% confidence level. This result demonstrates that intense human activity even for the limited period may provide climate impact in local regions. Its plausible causes are discussed.
The Fuji variety of apple, introduced in Japan, has excellent storage quality and good taste, such that it is the most commonly cultivated apple variety in Gunwi County, North Gyeongsang Province, Korean Peninsula. Accurate prediction of harvest maturity allows farmers to more efficiently manage their farm in important aspects such as working time, fruit storage, market shipment, and labor distribution. Temperature is one of the most important factors that determine plant growth, development, and yield. This paper reports on the beta distribution (function) model that can be used to simulate the the phenological response of plants to temperature. The beta function, commonly used as a skewed probability density in statistics, was introduced to estimate apple harvest maturity as a function of temperature in this study. The model parameters were daily maximum temperature, daily optimum temperature, and maximum growth rate. They were estimated from the input data of daily maximum and minimum temperature and apple harvest maturity. The difference in observed and predicted maturity day from 2009 to 2012, with optimal parameters, was from two days earlier to one day later.
Data quality and climate forecasting performance deteriorates because of long climate data contaminated by non-climatic factors such as the station relocation or new instrument replacement. For a trusted climate forecast, it is necessary to implement data quality control and test inhomogeneous data. Before the inhomogeneity test, a reference series was created by $d$ index to measure the temperature series relationship between the candidate and surrounding stations. In this study, a inhomogeneity test to each season and climatological station was performed on the daily mean temperatures, daily minimum temperatures and daily maximum temperatures. After comparing two inhomogeneity tests, the traditional and the adjusted SNHT method, we found the adjusted SNHT method was slightly superior to the traditional one.
Park, Myung-Hee;Lee, Joon-Soo;Ahn, Ji-Suk;Lee, Hye-Hyun;Han, In-Seong;Eom, Ki-Hyuk;Suh, Young-Sang;Kim, Hae-Dong;Bae, Hun-Kyun
Journal of Environmental Science International
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v.25
no.2
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pp.295-310
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2016
In this study, changes in daily temperature range were investigated using daily maximum and minimum temperatures of Busan and Daegu for last 81 years (1934-2014), and also characteristics of daily temperature range and seasonal fluctuations by urbanization were examined. First, elapsing changes showed a lower decreasing trend in Busan ($0.32^{\circ}C$) than Daegu ($1.28^{\circ}C$) for last 81 years. Daily temperature range showed the highest rise in winter in both Busan and Daegu. Second, daily temperature range due to urbanization showed that Busan had a pronounced decreasing trend before urbanization meanwhile Daegu showed the same trend after urbanization. On seasonal changes, the results of Busan showed a decreasing trend in summer before urbanization, and in autumn after urbanization. For Daegu, the results showed a decreasing trend in spring before urbanization, and in winter after urbanization. Seasonal fluctuations of Busan showed little difference in the pre and post-urbanization, except in winter and summer. There was large difference in daily temperature range in winter after urbanization, and in summer before the urbanization. The results in Daegu showed that there was decreasing trend of daily temperature range in all seasons after urbanization.
To examine the trend on the flowering time in some weather flora including Prunus serrulata var. spontanea, Cosmos bipinnatus, and Robinia pseudo-acacia in Busan, the changes in time series and rate of flowering time of plants were analyzed using the method of time series analysis. According to the correlation between the flowering time and the temperature, changing pattern of flowering time was very similar to the pattern of the temperature, and change rate was gradually risen up as time goes on. Especially, the change rate of flowering time in C. bipinnatus was 0.487 day/year and showed the highest value. In flowering date in 2007, the difference was one day between measurement value and prediction value in C. bipinnatus and R. pseudo-acacia, whereas the difference was 8 days in P. mume showing great difference compared to other plants. Flowering time was highly related with temperature of February and March in the weather flora except for P. mume, R. pseudo-acacia and C. bipinnatus. In most plants, flowering time was highly related with a daily average temperature. However, the correlation between flowering time and a daily minimum temperature was the highest in Rhododendron mucronulatum and P. persica, otherwise the correlation between flowering time and a daily maximum temperature was the highest in Pyrus sp.
The effects of recent climate change on hydrological systems could affect the Winter Olympic Games (WOG) because the event is dependent on suitable snow and ice conditions to support elite-level competitions. We investigate the long-term variability and change in winter total precipitation (P), snowfall water equivalent (SFE), and ratios of SFE to P during the period 1973/74~2015/16 in Gangwon province. The climatological percentages of SFE relative to winter total precipitation were 71%, 28%, and 44% in Daegwallyeong, Chuncheon, and Gangneung, respectively. The winter total P, SFE, and SFE/P has decreased (but not significantly), although significant increases of winter maximum and minimum temperature were detected at a 95% confidence level. Notably, a significant negative trend of SFE/P at Daegwallyeong in February, the month of the WOG, was attributable to a larger decrease in SFE related to the increases in maximum and minimum temperature. Winter wet-day minimum temperatures were warmer than climatological minimum temperatures averaged over the study period. The 20-year return values of daily maximum P and SFE decreased in Yongdong area. Since the SFE/P decrease with increasing temperature, the probability of rainfall rather than snowfall can increase if global warming continues.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.159-168
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2022
The recent outbreak of COVID-19 pandemic cases around the globe has affected Saudi Arabia with around 15, 00,000 confirmed cases within the initial 4 months of transmission. The present investigation analyzed the relationship between daily COVID-19 confirmed cases and meteorological parameters in seventeen cities of KSA. We used secondary published data from the Ministry of Health, KSA daily dataset of COVID-19 confirmed case counts. The meteorological parameters used in the present investigation are temperature, humidity, dew point, and wind speed. Pearson correlation and Spearman rank correlation tests were utilized for data analysis. The incubation period of COVID-19 varies from 1 day to 14 days as per available information. Therefore, an attempt has been made to analyze the effects of meteorological factors with bins of 1, 3, 7, and 14 days. The results suggested that the highest number of correlations (15 cities) was observed for temperature (maximum, minimum, and average) and humidity (12 cities) (minimum and average). The dew point showed relationships for 7 cities and wind showed moderate correlations only for 2 cities. The study results might be useful for authorities and stakeholders in taking specific measures to combat the Covid-19 pandemic.
This paper proposes a special-day load forecasting method with the characteristics of temperature based on fuzzy linear regression. We can obtain a linear regression model from the relation between daily peak load and daily maximum or minimum temperature. Simulation results show that the proposed method can improve an accuracy of a special-day load forecasting.
The objective of this study is to develop stochastic and deterministic models which could be used to synthesize water application time series. Adaptive models using mulitivariate ARIMA(Transfer Function Model) are developed for daily urban water use forecasting. The model considers several variables on which water demands is dependent. The dynamic response of water demands to several factors(e.g. weekday, average temperature, minimum temperature, maximum temperature, humidity, cloudiness, rainfall) are characterized in the model by transfer functions. Daily water use data of Kumi city in 1992 are employed for model parameter estimation. Meteorological data of Seonsan station are utilized to input variables because Kumi has no records about the meteorological factor data.To determine the main factors influencing water use, autocorrelogram and cross correlogram analysis are performed. Through the identification, parameter estimation, and diagnostic checking of tentative model, final transfer function models by each month are established. The simulation output by transfer function models are compared to a historical data and shows the good agreement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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