Measures for coping with energy shortage are being sought all over the world. Following such a phenomenon, effort to use less energy in the design of buildings and equipment are being conducted. In particular, a program to evaluate the performance of a building comes into the spotlight. However. indispensable standard wether data to estimate the exact energy consumption of a building is currently unprepared. Thus, after appling standard weather data for four weather factors which were used in previous researches to Visual DOE 4.0, we compared it with the result of the existing data and evaluated them. For the monthly cooling and heating load of our target building, we used revised data for June, July, August, and September during which cooling load is applied. When not the existing data but the revised data was used, the research shows that an average of 14.9% increased in June, August, and September except for July. Also, in a case of heating load, the result by the revised data shows a reduction of an average of 11.9% from October to April during which heating load is applied. In particular, the heating loads of all months for which the revised data was used were more low than those of the existing data. In the maximum cooling and heating load according to load factors, the loads by residents and illumination for which the revised data was used were the same as those of the existing data, but the maximum cooling loads used by the two data have a difference in structures such as walls and roofs. Through the above results, the research cannot clearly grasp which weather data influences the cooling and heating load of a building. However, in the maximum loads by the change of weather data in four factors (dry-bulb temperature, web-bulb temperature, cloud amount, and wind speed) among 14 weather factors, the research shows that 5.95% in cooling load and 27.56% in heating load increased, and these results cannot be ignored. In order to make weather data for Performing energy performance evaluation for future buildings, the flow of weather data for the Present and past should be obviously grasped.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.10
no.2
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pp.67-85
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2007
A three-dimensional hydrodynamic model with the fine grid is applied to simulate the barotropic tides, tidal currents, residual currents and salinity dispersions in the Yellow Sea and the East China Sea. Data inputs include seasonal hydrography, mean wind and river input, and oceanic tides. Computed tidal distributions of four major tides($M_2,\;S_2,\;K_1$ and $O_1$) are presented and results are in good agreement with the observations in the domain. The model reproduces well the tidal charts. The tidal residual current is relatively strong around west coast of Korea including the Cheju Island and southern coast of China. The current by $M_2$ has a maximum speed of 10 cm/s in the vicinity of Cheju Island with a anti-clockwise circulation in the Yellow Sea. General tendency of the current, however, is to flow eastward in the South Sea. Surface residual current simulated with $M_2$ and with $M_2+S_2+K_1+O_1$ tidal forcing shows slightly different patterns in the East China Sea. The model shows that the southerly wind reduces the southward current created by freshwater discharge. In summer during high runoff(mean discharge about $50,000\;m^3/s$ of Yangtze), low salinity plume-like structure(with S < 30.0 psu) extending some 160 km toward the northeast and Changjiang Diluted Water(CDW), below salinity 26 psu, was found within about 95 km. The offshore dispersion of the Changjiang outflow water is enhanced by the prevailing southerly wind. It is estimated that the inertia of the river discharge cannot exclusively reach the around sea of Cheju Island. It is noted that spatial and temporal distribution of salinity and the other materials are controlled by mixture of Changjiang discharge, prevailing wind, advection by flowing warm current and tidal current.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.28
no.5
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pp.495-505
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2012
Modeling the effects of high-rise buildings on thermo-dynamic conditions and meteorological fields over a coastal urban area was conducted using the modified meso-urban meteorological model (Urbanized MM5; uMM5) with the urban canopy parameterization (UCP) and the high-resolution inputs (urban morphology, land-use/land-cover sub-grid distribution, and high-quality digital elevation model data sets). Sensitivity simulations was performed during a typical sea-breeze episode (4~8 August 2006). Comparison between simulations with real urban morphology and changed urban morphology (i.e. high-rise buildings to low residential houses) showed that high-rise buildings could play an important role in urban heat island and land-sea breeze circulation. The major changes in urban meteorologic conditions are followings: significant increase in daytime temperature nearly by $1.0^{\circ}C$ due to sensible heat flux emitted from high density residential houses, decrease in nighttime temperature nearly by $1.0^{\circ}C$ because of the reduction in the storage heat flux emitted from high-rise buildings, and large increase in wind speed (maximum 2 m $s^{-1}$) during the daytime due to lessen drag-force or increased gradient temperature over coastal area.
Here we evaluated the effect of using water retentive pavement or WRP made from fly ash as material for main street in a real city block. We coupled computational fluid dynamics and pavement transport (CFD-PT) model to examine energy balance in the building canopies and ground surface. Two cases of 24 h unsteady analysis were simulated: case 1 where asphalt was used as the pavement material of all ground surfaces and case 2 where WRP was used as main street material. We aim to (1) predict diurnal variation in air temperature, wind speed, ground surface temperature and water content; and (2) compare ground surface energy fluxes. Using the coupled CFD-PT model it was proven that WRP as pavement material for main street can cause a decrease in ground surface temperature. The most significant decrease occurred at 1200 JST when solar radiation was most intense, surface temperature decreased by $13.8^{\circ}C$. This surface temperature decrease also led to cooling of air temperature at 1.5 m above street surface. During this time, air temperature in case 2 decreased by $0.28^{\circ}C$. As the radiation weakens from 1600 JST to 2000 JST, evaporative cooling had also been minimal. Shadow effect, higher albedo and lower thermal conductivity of WRP also contributed to surface temperature decrease. The cooling of ground surface eventually led to air temperature decrease. The degree of air temperature decrease was proportional to the surface temperature decrease. In terms of energy balance, WRP caused a maximum increase in latent heat flux by up to $255W/m^2$ and a decrease in sensible heat flux by up to $465W/m^2$.
High-resolution meteorological simulations were conducted using a Weather Research and Forecasting (WRF) model with an Urban Canopy Model (UCM) in the Ulsan Metropolitan Region (UMR) where large-scale industrial facilities are located on the coast. We improved the land cover input data for the WRF-UCM by reclassifying the default urban category into four detailed areas (low and high-density residential areas, commercial areas, and industrial areas) using subdivided data (class 3) of the Environmental and Geographical Information System (EGIS). The urban area accounted for about 12% of the total UMR and the largest proportion (47.4%) was in the industrial area. Results from the WRF-UCM simulation in a summer episode with high temperatures showed that the modeled temperatures agreed greatly with the observations. Comparison with a standard WRF simulation (WRF-BASE) indicated that the temporal and spatial variations in surface air temperature in the UMR were properly captured. Specifically, the WRF-UCM reproduced daily maximum and nighttime variations in air temperature very well, indicating that our model can improve the accuracy of temperature simulation for a summer heatwave. However, the WRF-UCM somewhat overestimated wind speed in the UMR largely due to an increased air temperature gradient between land and sea.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.5
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pp.697-711
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2004
Severe haze, mist, and fog phenomena occurred in the central part of Korea during 15~25 May 2003 resulted in poor visibility and air quality. When these phenomena occurred, Korean peninsula was under the effects of anticyclone. The atmosphere was stable, and wind speed was so weak. Under this meteorological conditions, air quality was worse and worse. The characteristics of aerosol in Seoul, Incheon, and Gosan (Jeju) during this period are investigated from the $PM_{10}$. TSP concentrations and aerosol number concentrations. Concentrations of $PM_{10}$ and TSP measured at KMA increased upto 176 and 230 J.${\mu}g/m^3$ on 22 May 2003, respectively. Aerosol number concentrations of size range from 0.82 to 6.06 ${\mu}m$ increased in Seoul on 17, 19, and 21~24 May 2003, and the concentrations of $NO_2$ and $SO_2$had maximum value of 0.165 ppm at Gwanak Mt. and 0.036 ppm at Guro-dong on 23 May 2003, respectively. Result from analysis on heavy metal elements showed high concentrations of Zn, Pb, Cr, Ni, Cu, and Cd during 20~24 May 2003. This event is examined by comprehensive analyses of synoptic weather conditions, satellite images, concentrations of suspended particles and air pollutants, and heavy metal elements.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.9
no.1
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pp.107-115
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1993
This study was carried out to find the characteristics of surface ozone concentration data obtained during 1988-1991 by the Korea Ministry of Environment. Seasonal data (spring, summer, autumn and winter) wre obtained in May, August, November and February respectively at Kwanghwamun in Seoul. The pollutants analyzed in this study are $SO_2, TSP, CO, NO, NO_2 and NO_2/NO$. Atmospheric factors such as solar radiation, wind speed, relative humidity, cloud amount and atmospheric temperature are also analyzed. The influence of pollutants and atmospheric factors that affect ozone concentration were analyzed by statistical method. The results are summarized as follows : 1. The ozone concentration varied seasonally. The maximum values were 23 ppb in spring, 33 ppb in summer, 16 ppb in autumn and 13 ppb in winter. So the seasonal ozone value was highest in Summer. 2. Te diurnal concentration of ozone was highest during 2-4 P. M. and was very low in the morning and evening. 3. The maximal correlation coefficients of each season between ozone concentration and the influencing pollutants or atmospheric factors asr as follows ; a. spring, r = 0.44(solar radiation) b. summer, r = -0.59(relative humidity) c. autumn, r = -0.55(relative humidity) d. winter, r = -0.58($NO_2$) 4. The major factor affecting the ozone concentration in spring was solar radiation, Relative humidity was the first affecting factor in summer, autumn and $NO_2$ concentration was dominant in winter.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.6
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pp.1085-1092
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2009
The ozone data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model and Neural Networks (NN) model have been considered for analyzing the ozone data at the northern part of the Gyeonggi-Do, Paju monitoring site in Korea. In the both ARE model and NN model, seven meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables for the ozone data set. The seven meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, relative humidity, rainfall, dew point temperature, steam pressure, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are Sulfur dioxide ($SO_2$), Nitrogen dioxide ($NO_2$), Cobalt (CO), and Promethium 10 (PM10). The result showed that the NN model is generally better suited for describing the ozone concentration than the ARE model. However, the ARE model will be expected also good when we add the explanatory variables in the model.
The impact of land cover changed by tidal flats on local meteorology in Gyeonggi Bay was quantitatively evaluated based on a numerical modeling approach during 18 days (21 June to 9 July 2013). The analysis was carried out using three sets of simulation scenarios and the land cover of tidal flats for each simulation was applied as follows: (1) the herbaceous wetland representing coastal wetlands (i.e., EXP-BASE case), (2) the barren or sparsely vegetated representing low tide (i.e., EXP-LOW case), (3) the water bodies representing high tide (i.e., EXP-HIGH case). The area of tidal flats was calculated as about $552km^2$ (the ratio of 4.7% for analysis domain). During the daytime, the change (e.g. wetlands to water) of land cover flooded by high tide indicated the decrease of temperature (average $3.3^{\circ}C$) and the increase of humidity (average 13%) and wind speed (maximum $2.9m\;s^{-1}$). The changes (e.g. wetlands to barren or sparsely vegetated) of land cover induced by low tide were smaller than those by high tide. On the other hands, the effects of changed land cover at night were not apparent both high tide and low tide. Also, during the high tide, the meteorological change in tidal flats affected the metropolitan area (about 40 km from the tidal flat).
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.2
no.1
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pp.73-79
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1986
This study is carried out to determine the concentration of the ozone and the factors affecting the variation of ozone concentration in the ambient air in Seoul. The one-hour average concentration of ozone $(O_3)$, sulfur dioxide $(SO_2)$, nitrogen oxides (NO and $NO_2$), suspended particulate (TSP), carbon monoxide (CO) and non-methane hydrocarbon (NMHC) at 5 sites in Seoul measured from September to October in 1983 and 1984 were analysed statistically along with meteorological data for the same period. The results were as follows; 1. The average concentrations of ozone at 5 sites during the period ranged from 3.3 to 9.1 ppb, they were below 20 ppb of the ambient air quality standard of Korea. 2. The maximum hourly concentration of ozone occurred between 2 and 3 p.m. in a day and concentration at night were very low but higher concentrations were observed at around 4 a.m. 3. The concentration ratio between NO and $NO_2$ in Seoul was relatively lower than that for the cities of foreign countries reported so far. 4. The ozone concentration has negative correlationships with the concentration of other primary pollutants$(SO_2, NO, NO_2, CO and NMHC)$ in simple regression analyses. 5. The ozone concentration was positively correlated to wind speed, temperature and insolation intensity but negatively correlated to relative humidity. 6. Stepwise multiple regression analysis of the ozone concentration to the pollutants and meteorological factors indicate that insolation intensity and $[NO_2]/[NO]$ were the primary influencing factors. 7. The three factors of insolation intensity, $[NO_2]/[NO] and NO_2$ concentration had a significant combined effect on the ozone concentration $(r^2 = 0.47-0.57)$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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