The purpose of this study focuses on the prediction time and location of turning-point of typhoon tracks using the water vapor images of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) which has a very short observation interval. It targets a more accurate prediction of turning-point of typhoon tracks through the relationship between dry slot and northern/southern oscillations of jet stream. Jet stream moves by the position of jet streak and the ${\upsilon}$-component velocity of geostrophic wind. If the ${\upsilon}$-component of geostrophic wind gets stronger toward south, jet stream develops into a circular jet. In that condition, dry slot in satellite water vapor imagery extends toward south, and typhoon track turns as the distance of curved moisture band (CMB) gets narrowed down. If the interval of CMB is below $15^{\circ}$ of latitude, the typhoon track is turning toward north or northeast within 24 hours. As a result, typhoon track showed that when dry slot position was located less than $32^{\circ}N$, typhoon turned its track at $20-23^{\circ}N$ ($1^{th}$ Kong-Rey 2007 and $17^{th}$ Jelawt at 2012), and when in $35^{\circ}N$ above, it turned at $27^{\circ}N$ ($4^{th}$ Man-yi 2007).
In this study, we have developed an optimal time distribution model through extraction of peaks over threshold (POT) series. The median values for annual maximum rainfall dataset, which are obtained from the magnetic recording (MMR) and the automatic weather system(AWS) data at Seoul meteorological observatory, were used as the POT criteria. We also suggested the improved methodology for the time distribution of extreme rainfall compared to Huff method, which is widely used for time distributions of design rainfall. The Huff method did not consider changing in the shape of time distribution for each rainfall durations and rainfall criteria as total amount of rainfall for each rainfall events. This study have suggested an extracting methodology for rainfall events in each quartile based on interquartile range (IQR) matrix and selection for the mode quartile storm to determine the ranking cosidering weighting factors on minutely observation data. Finally, the optimal time distribution model in each rainfall duration was derived considering both data size and characteristics of distribution using kernel density function in extracted dimensionless unit rainfall hyetograph.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.95-100
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2013
Several observation equipments are being used for determination of the water vapor content and precipitable water vapor (PWV) because the water vapor is highly variable temporally and spatially. In this study, we used GNSS systems such as GPS and GLONASS in standalone and combined modes to compute PWV and validated their accuracy with respect to the results of other water-vapor monitoring systems. The other systems used were radiosonde and microwave radiometer, and the comparisons were convenient because all three systems were collocated at the test site. The differences of PWW were in the range of 0.6-3.4 mm in the mean sense, and their standard deviations were 1.0-3.8 mm. The relatively large difference of GNSS compared with the other two systems were believed to be caused by the fact that the GNSS antenna used in this study was the kind for which the international standard of phase center variations (PCV) calibration is not available. We expect better accuracy of PWV determination and improved availability of it through integrated data processing of GPS/GLONASS when an appropriate antenna with PCV correction model is used.
Using the MODerate resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) retrieved aerosol optical thickness (AOT) along with ground measurements of PM2.5 mass concentration, we assessed local air quality over Dukjuk and Jeju island and estimated possibility of satellite derived PM2.5 during nine intensive observation periods in 15 October 2005 - 24 October 2007. Averaged PM2.5 mass concentrations showed relatively variable as $25.61{\pm}22.92{\mu}g/m^3$ at Dukjuk and $17.33{\pm}10.79{\mu}g/m^3$ at Jeju. The maximum values of $188.89{\mu}g/m^3$ (Dukjuk) and $50.46{\mu}g/m^3$ (Jeju) were recorded during Asian dust storm day. Similarly, the maximum values of MODIS AOT were found as 3.73 (Gosan) and 1.14 (Jeju). Averaged MODIS AOTs at Dukjuk ($0.79{\pm}0.81$) were larger than that at Jeju ($0.42{\pm}0.24$). An empirical relationship between MODIS AOT and PM2.5 mass was obtained and results show that there was a good correlation between satellite and ground based values with a linear correlation coefficient of 0.85 at Dukjuk. The result clearly demonstrates that satellite derived AOT is a good surrogate for monitoring PM air quality over study area. However, meteorological and other ancillary datasets are necessary to further apply satellite data for air quality research.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.2
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pp.93-98
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2016
For accurate precipitation forecasts the choice of weather factors and prediction method is very important. Recently, machine learning has been widely used for forecasting precipitation, and artificial neural network, one of machine learning techniques, showed good performance. In this paper, we suggest a new method for forecasting precipitation using DBN, one of deep learning techniques. DBN has an advantage that initial weights are set by unsupervised learning, so this compensates for the defects of artificial neural networks. We used past precipitation, temperature, and the parameters of the sun and moon's motion as features for forecasting precipitation. The dataset consists of observation data which had been measured for 40 years from AWS in Seoul. Experiments were based on 8-fold cross validation. As a result of estimation, we got probabilities of test dataset, so threshold was used for the decision of precipitation. CSI and Bias were used for indicating the precision of precipitation. Our experimental results showed that DBN performed better than MLP.
The purpose of this study is to investigate the relationship of fine dust PM10 and heavy metals in PM10 in Asian dust flowing into Gwangju from 2013 to 2018. The migration pathways of Asian dust was analyzed by backward trajectory analysis using HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory) model, and the change of heavy metal concentration and heavy metal content per 1 ㎍/㎥ of fine dust PM10 in Gwangju area were analyzed. Also, the characteristics of the heavy metals were analyzed using the correlation between the heavy metals in PM10. As a result of analyzing Asian dust entering the Gwangju region for 6 years, the average concentration of PM10 measured in Asian dust was 148 ㎍/㎥, which was about 4.5 times higher than in non-Asian dust, 33 ㎍/㎥. A total of 13 Asian dust flowed into the Gwangju during 6 years, and high concentration of PM10 and heavy metals in that were analyzed in the C path flowing through the Gobi/Loess Plateau-Korean Peninsula. As a result of the correlation analysis, in case of Asian dust, there was a high correlation between soil components in heavy metals, so Asian dust seems to have a large external inflow. On the other hand, in case of non-Asian dust, the correlation between find dust PM10 and artificial heavy metal components was high, indicating that the influence of industrial activities in Gwangju area was high.
In recent yeaes, the collapses of man made structures have been encountered from time to time due to the deformation of the ground in korea. Furthermore, the possibilities of casasters from the ground deformation suCh as landslide and active fault are atrracting our attention to the deformation monitoring. In this study, two-coordinate tilt which was monitored during six months in order to develop tediniques for prevention of disasters from the ground deformation. The two-coordinate tilt which was detected by a tilt-sensor installed in shallow depth on the slope with the sensitivity of 0.0001 arc.sec in every 10 minutes was recorded continously to PC through the interface with 200-m line coonection. The observed digital tilt data. together with the relevant meteorological data were analyzed in reference to engineering application. During the whole observation period of six months, the net tilt is 10.06 arc.sec to the west and 73.88 arc.sec to the south. Consequently the ground has a tilt of 74.56 arc.sec to the direction of $S7.75^{\circ}W$ with average tilting of 0.02 arc.sec/hour. In spite of such fast and large tilting, it is interpreted in view of engineering aspects that the site is much safe from danger, since both East-West and North-South components of tilt converge as time goes by. Two categories of deformational events are recognized ; one is toward the direction of surface slope and the other is to the direction of increased pore pressure. Tiks are acenain to have a close relation with precipitation of rain. The daily variation of two-coordinate tilt is delayed 4.3 hours in average after the variation of atmospheric temperature. A certain correlation between atmospheric pressure and deformation might be revealed.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.18
no.2
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pp.81-89
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1982
In order to analyze the formation mechanism for the fishing ground of the Gang-dal-i, the relationship between the fish grounds of the Gang-dal-i and the oceanographic structure of the East China Sea and the Yellow Sea is investigated by using the data of the catches of stow net fishery (Fisheries Research and Development Agency, 1970-1979) and the oceanographic observation data (Japan Meteorological Agency). The main fishing grounds of the Gang-dal-i concentrated in the adjacent seas of Daeheugsan island and Sokotra Rock. In these areas, the fishing conditions are generally stable, because about 70% of the total catch of the Gang-dal-i for the ten years is occupied, CPUE also is relatively great, and the coefficients of variation of the catches are relatively small as 0.9 to 1.4. The main fishing periods are roughly from February to March and June to July, and the years of good catches are from 1974 to 1976. In general, the main fishing grounds are formed in the marginal areas of the Yellow Sea Bottom Cold Water. They are the frontal areas in which the Yellow Sea Bottom Cold Water is intermixed with the Yellow Sea Warm Current. The range of the temperature and the salinity in these regions are from 10 to 13$^{\circ}C$ and 32.5 to 34.4$\textperthousand$, respectively.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.4
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pp.37-44
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2009
The characteristics of strong wind occurring over the southwestern part of the Korean peninsula are analyzed by using hourly mean wind data observed in Gusan, Mokpo, Yeosu and Wando from 1970 to 2008. The strong wind here is defined as wind speed of more than 13.9 m/s according to Korea Meteorological Administration (KMA)'s strong wind advisory. The causes of strong wind are classified into typhoon, monsoonal (wintertime continent polar air mass) and frontal (cyclone) winds. Typhoon wind is characterized by abrupt change of its speed and direction after and before landfall of typhoon and monsoonal wind by periodicity of wind speed. And frontal wind tend to be changed from southwesterly to northwesterly at observation site with location of frontal surface. Strong winds are mainly occurred in Yeosu by typhoon, Gusan and Mokpo by monsoonal wind, and Mokpo and Yeosu by frontal wind. In particular, in case of frontal wind, the frequency of strong wind in Mokpo decreases while in Yeosu it increases. Monthly frequency of strong wind is high in August in Mokpo and September in Yeosu by typhoon, January in Gusan and December in Mokpo by monsoonal wind, and in April in Mokpo and Yeosu by frontal wind. The duration less than 1 hour of strong wind is prominent in all stations.
Kim, Seon-Ho;So, Jae-Min;Kang, Shin-Uk;Bae, Deg-Hyo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.7
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pp.489-502
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2017
The objective of this study is to propose and evaluate the BAYES-ESP, which is a dam inflow prediction method based on Ensemble Streamflow Prediction method (ESP) and Bayesian theory. ABCD rainfall-runoff model was used to predict monthly dam inflow. Monthly meteorological data collected from KMA, MOLIT and K-water and dam inflow data collected from K-water were used for the model calibration and verification. To estimate the performance of ABCD model, ESP and BAYES-ESP method, time series analysis and skill score (SS) during 1986~2015 were used. In time series analysis monthly ESP dam inflow prediction values were nearly similar for every years, particularly less accurate in wet and dry years. The proposed BAYES-ESP improved the performance of ESP, especially in wet year. The SS was used for quantitative analysis of monthly mean of observed dam inflows, predicted values from ESP and BAYES-ESP. The results indicated that the SS values of ESP were relatively high in January, February and March but negative values in the other months. It also showed that the BAYES-ESP improved ESP when the values from ESP and observation have a relatively apparent linear relationship. We concluded that the existing ESP method has a limitation to predict dam inflow in Korea due to the seasonality of precipitation pattern and the proposed BAYES-ESP is meaningful for improving dam inflow prediction accuracy of ESP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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