Vertical meteorological conditions encountered by super tall buildings, such as wind speed, temperature and humidity, vary due to their height. Therefore, it is necessary to consider these environmental changes to properly estimate the heating and cooling loads, and to minimize the energy demands for HVAC in super tall buildings. This paper aims to analyze how vertical meteorological changes affect heating and cooling loads of super tall buildings by using numerical simulation. A radiosonde, which observes atmospheric parameters of upper air such as wind speed, wind direction, temperature, relative humidity and pressure, was used to provide weather data for the building load simulation. A hypothetical super tall building was used for the simulation to provide quantified characteristics of the heating and cooling loads, comparing the lower, middle and upper parts of the building. The effect of weather data on the heating and cooling loads in super tall building was also discussed.
This study investigated the prediction skill of the Asian dust seasonal forecasting model (GloSea5-ADAM) on the Asian dust and meteorological variables related to the dust generation for the period of 1991~2016. Additionally, we evaluated the prediction skill of those variables depending on the combination of the initial dates in the sub-seasonal scale for the dust source region affecting South Korea. The Asian dust and meteorological variables (10 m wind speed, 1.5 m relative humidity, and 1.5 m air temperature) from GloSea5-ADAM were compared to that from Synoptic observation and European Centre for medium range weather forecasts reanalysis v5, respectively, based on Mean Bias Error (MBE), Root Mean Square Error (RMSE), and Anomaly Correlation Coefficient (ACC) as evaluation criteria. In general, the Asian dust and meteorological variables in the source region showed high ACC in the prediction scale within one month. For all variables, the use of the initial dates closest to the prediction month led to the best performances based on MBE, RMSE, and ACC, and the performances could be improved by adjusting the number of ensembles considering the combination of the initial date. ACC was as high as 0.4 in Spring when using the closest two initial dates. In particular, the GloSea5-ADAM shows the best performance of Asian dust generation with an ACC of 0.60 in the occurrence frequency of Asian dust in March when using the closest initial dates for initial conditions.
We compare insolation results calculated from two well-known empirical formulas (Socket and Beaudry's SB73 formula and the original Smithsonian (SMS) formula) and a radiative transfer model using input data predicted from meteorological weather-forecast models, and review the accuracy of each method. Comparison of annual mean daily irradiance values for clear-sky conditions between the two formulas shows that, relative to the SMS, the SB73 underestimates spring values by 9 W $m^{-2}$ in the northern Adriatic Sea, although overall there is a good agreement between the annual results calculated with the two formulas. We also elucidate the effect on SMS of changing the 'Sun-Earth distance factor (f)', a parameter which is commonly assumed to be constant in the oceanographic context. Results show that the mean daily solar radiation for clear-sky conditions in the northern Adriatic Sea can be reduced as much as 12 W $m^{-2}$ during summer due to a decrease in the f value. Lastly, surface irradiance values calculated from a simple radiative transfer model (GM02) for clear-sky conditions are compared to those from SB73 and SMS. Comparison with iu situ data in the northern Adriatic Sea shows that the GM02 estimate gives more realistic surface irradiance values than SMS, particularly during summer. Additionally, irradiance values calculated by GM02 using the buoy meteorological fields and ECMWF (The European Centre for Medium Range Weather Forecasts) meteorological data show the suitability of the ECMWF data usage. Through tests of GM02 sensitivity to key regional meteorological factors, we explore the main factors contributing significantly to a reduction in summertime solar irradiance in the Adriatic Sea.
Several samplers using gravimetric methods such as high-volume air sampler, MiniVol portable sampler, personal environmental monitor(PEM) and cyclone were applied to determine the concentrations of fine particles in atmospheric condition. Comparative evaluation between high-volume air sampler and Minivol portable sampler for $PM_{10}$, and between Minivol portable sampler and PEM was undertaken from June, 2003 to January 2004. Simultaneously, meteorological conditions such as wind speed, wind direction, relative humidity and temperature was measured to check the factors affecting the concentrations of fine particles. In addition, particle concentrations by cyclone with an aerodynamic diameter of $4{\mu}m$ were measured. Correlation coefficient between highvolume air sampler and portable air sampler for $PM_{10}$ was 0.79 (p<0.001). However, the mean concentration for $PM_{10}$ by high-volume air sampler was significantly higher than that by Minivol portable sampler (p=0.018). Correlation coefficient between Minivol portable sampler and PEM for $PM_{2.5}$ as 0.74 (p<0.001), and the measured mean concentrations for $PM_{2.5}$ did not show significant difference. Difference of the measured concentrations of fine particle might be explained by wind speed and humidity among meteorological conditions. Particle concentration differences by measurement samplers were proportional to the wind speed, but inversely proportional to the relative humidity, though it was not a significant correlation.
Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
도시화 효과가 여름 강수에 미치는 영향을 분석하기 위해 2010년 8월 13일부터 9월 3일까지 수도권 집중관측(ProbeX-2010)을 수행하였다. 분석 결과, 다음의 두 가지 현상들이 발견되었다. 첫째, 관측 기간 동안 약한 강수(${\leq}1\;mm\;hr^{-1}$)가 다른 지역보다 서울 풍하측 지역에서 더 자주 발생하였으며, 이는 최근 5년(2006-2010) 자료에서도 확인되었다. 약한 강수는 주로 서울 풍하측 산악 지역에서 야간에 더 자주 발생하였기 때문에 이는 도시지형 뿐만 아니라 산악 지형의 복합적인 효과로 여겨진다. 둘째, 간헐적으로 대류 시스템이 서울 풍하측에서 급격하게 발달해 호우를 야기했다. 이는 특히 8월 27일 1300-1500 KST의 일련의 레이더 영상에서 뚜렷하게 확인되었다. 본 연구에서는 이 강수 사례에 대한 종관 국지적 날씨 특성과 고층 대기 특성을 자세히 분석하였다. 그 결과 도시지형과 연관된 지표 현열 증가뿐만 아니라 조건부 불안정 대기 상태(특히 대기 하층)와 대기 하층의 습기 유입이 도시화 효과와 연관된 대류성 호우를 야기하는 중요한 요소로 제시되었다.
Extreme tropospheric anomalies such as typhoons or regional torrential rain can degrade positioning accuracy of the GPS signal. It becomes one of the main error terms affecting high-precision positioning solutions in network RTK. This paper proposed a detection algorithm to be used during atmospheric anomalies in order to detect the tropospheric irregularities that can degrade the quality of correction data due to network errors caused by inhomogeneous atmospheric conditions between multi-reference stations. It uses an atmospheric grid that consists of four meteorological stations and estimates the troposphere zenith total delay difference at a low performance point in an atmospheric grid. AWS (automatic weather station) meteorological data can be applied to the proposed tropospheric anomaly detection algorithm when there are different atmospheric conditions between the stations. The concept of probability density distribution of the delta troposphere slant delay was proposed for the threshold determination.
The characteristics of meteorological conditions related to changes in atmospheric environment on Jeju Island were investigated during recent years (2010-2012). This analysis was performed using the hourly observed data of meteorological variables (air temperature, wind speed and direction) and air pollutants ($O_3$, $PM_{10}$, $SO_2$, $NO_2$, and CO). Out of 5 pollutants, $O_3$ and $PM_{10}$ concentrations have frequently exceeded national environmental standards in the study area during the study period, with relatively higher concentrations than the others. The concentrations of $O_3$ and $PM_{10}$ in 2010 and 2011 were somewhat higher than those in 2012, and their highest concentrations were mostly observed in spring followed by fall. Nighttime $O_3$ concentrations (with relatively high concentration levels) were almost similar to its daytime concentrations, due to less $O_3$ titration by very low NO concentrations in the target area and in part to $O_3$ increase resulting from atmospheric transport processes. The transport effect related to the concentration variations of $O_3$ and $PM_{10}$ was also clarified in correlation between these pollutants and meteorological variables, e.g. the high exceedance frequency of concentration criteria with strong wind speed and the high concentrations with the westerly/northwesterly winds (e.g., transport from the polluted regions of China). The overall results of this study suggest that the changes in atmospheric environment in the study area were likely to be caused by the transport effect (horizontal and vertical) due to the meteorological conditions rather than the contribution of local emission sources.
This study first investigates the changes of the mean and extreme temperatures and precipitation in East Asia (EA) under stabilized 1.5℃ and 2℃ warming conditions above preindustrial levels provided by HAPPI project. Here, five model with 925 members for 10-year historical period (2006~2015) and 1.5/2.0℃ future warming scenarios (2091~2100) have been used and monthly based data have been analyzed. The results show that the spatial distribution fields over EA and domain averaged variables in HAPPI 1.5/2.0℃ hindcast simulations are comparable to observations. It is found that the magnitude of mean temperature warming in EA and Korea is similar to the global mean, but for extreme temperatures local higher warming trend for minimum temperature is significant. In terms of precipitation, most subregion in EA will see more increased precipitation under 1.5/2.0℃ warming compared to the global mean. These attribute for probability density function of analyzed variables to get wider with increasing mean values in 1.5/2.0℃ warming conditions. As the result of vulnerability of 0.5℃ additional warming from 1.5 to 2.0℃, 0.5℃ additional warming contributes to the increases in extreme events and especially the impact over South Korea is slightly larger than EA. Therefore, limiting global warming by 0.5℃ can help avoid the increases in extreme temperature and precipitation events in terms of intensity and frequency.
Kim, Myoung Nam;Lim, Bo A;Hong, Jin Young;Lee, Jeung Min;Park, Ji Hee;Jeong, So Young
보존과학회지
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제34권4호
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pp.283-293
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2018
This study involved a comparative analysis of the correlation between meteorological elements and the concentration of airborne fungi(CFU) in relation to biological damage to two temples on piedmonts, which is a cultural heritage building. The work compared Beopjusa temple in Boeun(Chungcheongbuk-do Province) and Seonamsa temple in Suncheon(Jeollanam-do Province). Twelve meteorological elements and the CFU were measured and the Pearson correlation analysis was used to determine the degree of the relationship between them. The results showed that Beopjusa temple had high wind speed, high total horizontal radiation, high evaporation, and large number of days with precipitation. Seonamsa temple had high air temperature, high relative humidity, high dew point temperature, high sea level pressure, high precipitation, and high CFU. The CFU at Beopjusa temple did not have a linear correlation with meteorological elements, but at Seonamsa temple it was highly positive correlated with the number of days with precipitation, relative humidity, and precipitation, and was highly negative correlated with total horizontal radiation. In addition, Beopju and Seonamsa temple had a common linear relationship between factors not affected by the topographical conditions, and had a individual linear correlation between factors affected by the topographical conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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