This study is about the ionospheric variation on the Korean Peninsula using GPS TEC data from Daejeon IGS GPS site. It has accumulated the 11 years GPS data from 2000. In this work, the hourly and daily averaged TEC data are used. Data period covers a full solar cycle from 2000 to 2010 (11 years) which the total observed days are 98%. The mean TEC data shows the annual/semiannual variation, solar cycle and 27 days. GPS TEC has a good correlation with solar F10.7 index. We also compare with planetary Kp and AE indices. The maximum of the daily mean GPS TEC is around 50 TECU at 2000 and that value of 2009 is near 10 TECU. we confirms that the GPS TEC is a good indicator for ionospheric variation for the mid-latitudinal region to understand the ionospheric climatology over Korea Peninsula.
The objective of the study was to investigate the main factors that contribute the variation of $PM_{10}$ concentration of Seoul and to quantify their effects using generalized additive model (GAM). The analysis was performed with 3 year air pollution data (2004~2006) measured at 27 urban sites and 7 roadside sites in Seoul, a background site in Gangwha and a rural site in Pocheon. The diurnal variation of urban $PM_{10}$ concentrations of Seoul showed a typical bimodal pattern with the same peak times as that of roadside, and the maximum difference of $PM_{10}$ level between urban and roadside was about $14{\mu}g/m^{3}$ at 10 in the morning. The wind direction was found to be a major factor that affects $PM_{10}$ level in all investigated areas. The overall $PM_{10}$ level was reduced when air came from east, but background $PM_{10}$ level in Gangwha was rather higher than the urban $PM_{10}$ level in Seoul, indicating that the $PM_{10}$ level in Gangwha is considerably influenced by that in Seoul metropolitan area. When hourly variations of $PM_{10}$ were analyzed using GAM, wind direction and speed explained about 34% of the variance in the model where the variables were added as a 2-dimensional smoothing function. In addition, other variables, such as diurnal variation, difference of concentrations between roadside and urban area, precipitation, month, and the regression slope of a plot of carbon monooxide versus $PM_{10}$, were found to be major explanatory variables, explaining about 64% of total variance of hourly variations of $PM_{10}$ in Seoul.
The average ratio of the daily UV-B to total solar (75) irradiance at Busan (35.23$^{\circ}$N, 129.07$^{\circ}$E) in Korea is found as 0.11%. There is also a high exponential relationship between hourly UV-B and total solar irradiance: UV-B=exp (a$\times$(75-b))(R$^2$=0.93). The daily variation of total ozone is compared with the UV-B irradiance at Pohang (36.03$^{\circ}$N, 129.40$^{\circ}$E) in Korea using the Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) data during the period of May to July in 2005. The total ozone (TO) has been maintained to a decreasing trend since 1979, which leading to a negative correlation with the ground-level UV-B irradiance doting the given period of cloudless day: UV-B=239.23-0.056 TO (R$^2$=0.52). The statistical predictions of daily total ozone are analyzed by using the data of the Brewer spectrophotometer and TOMS in East Asia including the Korean peninsula. The long-term monthly averages of total ozone using the multiplicative seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model are used to predict the hourly mean UV-B irradiance by interpolating the daily mean total ozone far the predicting period. We also can predict the next day's total ozone by using regression models based on the present day's total ozone by TOMS and the next day's predicted maximum air temperature by the Meteorological Mesoscale Model 5 (MM5). These predicted and observed total ozone amounts are used to input data of the parameterization model (PM) of hourly UV-B irradiance. The PM of UV-B irradiance is based on the main parameters such as cloudiness, solar zenith angle, total ozone, opacity of aerosols, altitude, and surface albedo. The input data for the model requires daily total ozone, hourly amount and type of cloud, visibility and air pressure. To simplify cloud effects in the model, the constant cloud transmittance are used. For example, the correlation coefficient of the PM using these cloud transmissivities is shown high in more than 0.91 for cloudy days in Busan, and the relative mean bias error (RMBE) and the relative root mean square error (RRMSE) are less than 21% and 27%, respectively. In this study, the daily variations of calculated and predicted UV-B irradiance are presented in high correlation coefficients of more than 0.86 at each monitoring site of the Korean peninsula as well as East Asia. The RMBE is within 10% of the mean measured hourly irradiance, and the RRMSE is within 15% for hourly irradiance, respectively. Although errors are present in cloud amounts and total ozone, the results are still acceptable.
[ $NO_2$ ] concentration characteristics of Busan metropolitan city was analysed by statistical method using hourly $NO_2$ concentration data$(1998\~2000)$ collected from air quality monitoring sites of the metropolitan city. 4 representative regions were selected among air quality monitoring sites of Ministry of environment. Concentration data of $NO_2$, 5 air pollutants, and data collected at AWS was used. Both Stepwise Multiple Regression model and ARIMA model for prediction of $NO_2$ concentrations were adopted, and then their results were compared with observed concentration. While ARIMA model was useful for the prediction of daily variation of the concentration, it was not satisfactory for the prediction of both rapid variation and seasonal variation of the concentration. Multiple Regression model was better estimated than ARIMA model for prediction of $NO_2$ concentration.
For effective management of sediment-related diffuse pollution, it is of utmost importance to estimate spatial variation of sediment transport processes within a catchment. A mathematical model can play a critical role in estimating sediment transport processes at the catchment scale provided that the model structure is appropriate for representing major sediment transport processes of the catchment of interest. This paper introduces a distributed catchment model River Basin Water Quality Simulator (RBWQS) and presents some results of its application to a small rural catchment in Korea. The model has been calibrated and validated for a wet period using hourly hydrographs and sediment concentrations observed at the catchment outlet. Based on the model simulation results, the spatial variation of sediment transport processes across the catchment and the effects of paddy fields and small reservoirs on hydrology and sediment transport have been analyzed at the catchment scale.
The purpose of this study is to find out the temporal and spatial characteristics of the diurnal wind variation between coastal and inland areas using the hourly wind data of 58 AWS-stations in the South Korea which are collected during the 10 years from 1980. Diurnal variation is investigated by using the Fast Fourier Transform(FFT), and the wind direction in investigated by comparing C(sub)r with C(sub)v represented the constancy of wind. For the scalar wind speed, the maximum wind speed occurs in the daytime 14h to 16h. The maximum diurnal amplitude at coastal areas occurs from 12h to 16h, and is about 2 hours faster than that at inland areas. Vector mean wind speed is strong at coastal areas and Chupungnyong, Kumi, Taegu of inland areas. The diurnal variation ellipses make a right angle with coastline show that the land and sea breezes are prevailing. The constancy of wind is strong at all observations in January. In the relationship between $C_r and C_v, C_v is higher than C_r$.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.2
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pp.231-245
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2003
Hourly PM$_{10}$ concentrations measured at 11 sites in Seoul and 10 sites in the large cities over South Korea for the period from March 1995 to February 2000 are analyzed to examine annual trend and monthly variations of the PM$_{10}$ concentrations. Further analysis has been carried out by using the one year data from March 1999 to February 2000 to see the seasonal variation, diurnal variation and weekly variation of the seasonally averaged PM$_{10}$ concentrations at each site. Weekly variations of the CO concentrations at the same sites for the same one year period are compared with that of the PM$_{10}$ concentration. There is no significant annual trend in the variation of the PM$_{10}$ concentration at all the sites analyzed. The seasonal and monthly mean concentrations show a minimum concentration in summer and alternative maximum concentration in spring and winter for most sites. The diurnal variation of the seasonally averaged mean PM$_{10}$ concentrations is strongly affected by traffic loads and meteorological conditions. The weekly variation of seasonal averaged concentrations of CO and PM$_{10}$ shows a high concentration for weekdays in spring, autumn and winter while high concentration for weekends in summer.nds in summer.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.35
no.3
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pp.36-46
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1993
The purposes of this study are to develop three-layered Green-Ampt infiltration model considering temporal variation of physical properties of soil and to evaluate the model with field experiment on bare-tilled and soybean-growing soil plots under natural rainfalls. Infiltration tests were conducted on a sandy loam soil. The model has three-layered soil profile including a surface crust, a tilled layer, a subsoil and considers temporal variation of porosity, hydraulic conductivity, capillary pressure head on a tilled layer by natural rainfalls and canopy density variation of crop. Field measurement of porosity, average hydraulic conductivity and average capillary presure head on a tilled layer were conducted by soil sampler and air-entry permeameter at regular intervals-after tillage. It was found that temporal variation of porosity and average hydraulic conductivity might be expressed as a function of cumulative rainfall energy and average capillary pressure head might be expressed as a function of porosity of a tilled soil. The model was calibrated by an optimization technique, Hooke and Jeeves method using hourly surface runoff data. With the calibrated parameters, the model was verified satisfactorily.
In order to estimate the variability of the wave propagation loss (PL) du e to hourly variations of the sound speed profiles (SSPs), we conducted oceanographic measurements every hour for 39 hours in October 1993 in the Korea Strait. Currents and meteorological data were measured simultaneously to examine the causes of the temporal variations of temperatures. During the experiment, the temporal variations of temperatures in the surface layer highly depend on the water mass transport from adjacent seas. The PL for low frequency (75-300 Hz) is calculated using the parabolic equation scheme and averaged over the whole water depth. The hourly variation of the SSP may cause a PL difference of up to 10 dB over a 30-50 km range. The variability of PL, represented by standard deviation for the 39 SSPs, is as large as 3 dB over a 50 km range.
The present study analyzed actual cases of designed flow estimation method and designed flow rate of sewage pipe lines. In order to examine the effects of peak-hour demand factor estimation with given daily highest peak loading, we analyzed its effects on designed flow rate with changing the peak-hour demand factor from 2.0 to 10.0. The results of this study are as follows. When reviewing the recent designs, we found that 59.4% of pipe line with 250mm and 300mm diameter, which fall under minimum allowable pipeline did not meet the minimum velocity which is specified as 0.6m/sec in design standards. The pipe line that have minimal access population or have very low slope did not satisfy the minimum velocity. In estimating the designed sewage flow, the applied daily highest peak loading and hourly highest peaking loading were the load factor for the entire population of the planned area, and for the peak loading of the initial pipes connected to a very small population, we applied the same factor as that applied to the entire area and, as a result, the hourly highest flow was underestimated. Because, in case of the initial pipes, the method of applying the same peak loading to all subject areas is highly possible to produce underestimated design flow, when estimating the designed flow of the initial pipes connected to a small population need to adopt a rational flow factor according to the size of population. For this, it is considered to investigate and analyze raw data on daily and hourly variation of sewage flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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