For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical Intelligence technique. The Input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rain- fall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more Improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of ralnfall.
A series of meterological observation using automation weather station(AWS) carried out to investigate characteristics of nocturnal meteorological parameters for 16~17 June 1998 at Buljeongdong mountain slope, Kyungbuk. Dry temperature at valley was lower than mountain because of high lapse rate at valley, so the strong inversion layer occurrenced at mountain slope for nighttime. Contrary of dry temperature, relative humidity of valley was higher than mountain for nighttime. Wind speed at valley from sunset to next day morning was lower than mountain, but that of valley after sunrise was higher than mountain. Wind direction at valley for all observation time were southeasterlies(SE), that of mountain for nighttime were northeasterlies(NE) or northnorthwesterlies(NNW), and that of mountain after sunrise were irregular. Vapor pressure at valley for all observation time was higher mountain, particularly the difference was high for nighttime.
Ye, Bo-Young;Lee, GyuWon;Kwon, Soohyun;Lee, Ho-Woo;Ha, Jong-Chul;Kim, Yeon-Hee
Atmosphere
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v.25
no.1
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pp.19-30
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2015
The Ka-band cloud radar (KCR) has been operated by the National Institute of Meteorological Research (NIMR) of Korea Meteorological Administration (KMA) at Boseong National Center for Intensive Observation of severe weather since 2013. Evaluation of data quality is an essential process to further analyze cloud information. In this study, we estimate the measurement error and the sampling uncertainty to evaluate data quality. By using vertically pointing data, the statistical uncertainty is obtained by calculating the standard deviation of each radar parameter. The statistical uncertainties decrease as functions of sampling number. The statistical uncertainties of horizontal and vertical reflectivities are identical (0.28 dB). On the other hand, the statistical uncertainties of Doppler velocity (spectrum width) are 2.2 times (1.6 times) larger at the vertical channel. The reflectivity calibration of KCR is also performed using X-band vertically pointing radar (VertiX) and 2-dimensional video disdrometer (2DVD). Since the monitoring of calibration values is useful to evaluate radar condition, the variation of calibration is monitored for five rain events. The average of calibration bias is 10.77 dBZ and standard deviation is 3.69 dB. Finally, the statistical characteristics of cloud properties have been investigated during two months in autumn using calibrated reflectivity. The percentage of clouds is about 26% and 16% on September to October. However, further analyses are required to derive general characteristics of autumn cloud in Korea.
The study investigates the characteristics of $PM_{10}$ concentration in Guducsan air quality observatory and in particular, analyzes the relationship between sudden increase of $PM_{10}$ concentration in the morning of spring 2014 and meteorological parameters. $PM_{10}$ concentration in April was $46.9{\mu}g/m^3$, the highest, followed by $45.5{\mu}g/m^3$ and $44.6{\mu}g/m^3$ in March and May, and $21.9{\mu}g/m^3$ in August. The low concentration in the early morning appeared on 0800 LST in spring, summer, and fall, whereas it emerged on 0900 LST in winter. High concentration in daytime lasted from 1200 LST to 1500 LST in spring and fall, whereas it continued from 1300 LST to 1600 LST in winter. The findings of $PM_{10}$ concentration and change of meteorological parameters in Guducsan from April 20th to 27th in 2014 are as follows. The low concentration at dawn and in the morning decreased due to strong land breeze. Also, the sudden increase of $PM_{10}$ concentration in the morning was attributable to low wind speed. Lastly, the sudden decrease of $PM_{10}$ concentration in the afternoon was attributed to diffusion by strong sea breeze.
Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
This study investigated characteristics of meteorological parameters and ionic components of PM2.5 during Asian dust events on November 28 and 30, 2018 at Busan, Korea. The seasonal occurrence frequencies of Asian dust during 1960~2019 (60 years) were 81.7% in spring, 12.2% in winter, and 6.1% in autumn. Recently, autumn Asian dust occurrence in Busan has shown an increasing trend. The result of AWS (automatic weather station), surface weather chart, and backward trajectory analyses showed that the first Asian dust of Nov. 28, 2018, in Busan came with rapid speed through inner China and Bohai Bay from Mongolia. The second Asian dust of Nov. 30, 2018, in Busan seems to have resulted from advection and deposition of proximal residual materials. These results indicated that understanding the characteristics of meteorological parameters and ionic components of PM2.5 during Asian dust events could provide insights into establishing a control strategy for urban air quality.
Kim, Do-Hyoung;Hong, Seon-Ok;Byon, Jae-Yong;Park, HyangSuk;Ha, Jong-Chul
Atmosphere
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v.29
no.4
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pp.417-427
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2019
The purpose of this study is to build urban canopy model (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme, MORUSES) based to Unified Model (UM) by using urban building information data in Seoul, and then to compare the improving urban canopy model simulation result with that of Seoul Automatic Weather Station (AWS) observation site data. UM-MORUSES is based on building information database in London, we performed a sensitivity experiment of UM-MOURSES model using urban building information database in Seoul. Geographic Information System (GIS) analysis of 1.5 km resolution Seoul building data is applied instead of London building information data. Frontal-area index and planar-area index of Seoul are used to calculate building height. The height of the highest building in Seoul is 40m, showing high in Yeoido-gu, Gangnam-gu and Jamsil-gu areas. The street aspect ratio is high in Gangnam-gu, and the repetition rate of buildings is lower in Eunpyeong-gu and Gangbuk-gu. UM-MORUSES model is improved to consider the building geometry parameter in Seoul. It is noticed that the Root Mean Square Error (RMSE) of wind speed is decreases from 0.8 to 0.6 m s-1 by 25 number AWS in Seoul. The surface air temperature forecast tends to underestimate in pre-improvement model, while it is improved at night time by UM-MORUSES model. This study shows that the post-improvement UM-MORUSES model can provide detailed Seoul building information data and accurate surface air temperature and wind speed in urban region.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.5
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pp.340-350
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2020
A rapid refresh wave forecasting system has been developed using the sea wind on the Korea Local Analysis and Prediction System. We carried out a numerical experiment for wind-wave interaction as an important parameter in determining the forecasting performance. The simulation results based on the seasons of with typhoon and without typhoon has been compared with the observation of the ocean data buoy to verify the forecasting performance. In case of without typhoon, there was an underestimate of overall forecasting tendency, and it confirmed that an increase in the wind-wave interaction parameter leads to a decrease in the underestimate tendency and root mean square error (RMSE). As a result of typhoon season by applying the experiment condition with minimum RMSE on without typhoon, the forecasting error has increased in comparison with the result without typhoon season. It means that the wave model has considered the influence of the wind forcing on a relatively weak period on without typhoon, therefore, it might be that the wave model has not sufficiently reflected the nonlinear effect and the wave energy dissipation due to the strong wind forcing.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.4
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pp.13-20
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2013
The purpose of this study was to evaluate the applicability of the HSPEXP expert system for the calibration of the Hydrological Simulation Program - Fortran (HSPF) for the study watershed. HSPEXP offers advice to the modeler, suggesting parameter changes that might result in better representation of a river basin and provides explanations supporting the recommended parameter changes. The study watershed, Sancheong, is located within the Nakdong River Basin and having the size of $1,072.4km^2$. Input data for the HSPF model were obtained from the landuse map, digital elevation map, meteorological data and others. Water flow data from 2006 to 2008 were used for calibration and from 2009 to 2010 were for validation. Using the HSPEXP expert system, hydrological parameters were adjusted based on total volume, then low flows, storm flows, and finally seasonal flows. For the calibration and validation period, all the HSPEXP model performance criteria were satisfied.
Three free parameters included in a cumulus parameterization are optimized by using micro-genetic algorithm for three precipitation cases occurred in the Korea Peninsula during the summer season in order to reduce biases in a regional model associated with the uncertainties of the parameters and thus to improve the predictability of precipitation. The first parameter is the one that determines the threshold in convective trigger condition. The second parameter is the one that determines boundary layer forcing in convective closure. Finally, the third parameter is the one used in calculating conversion parameter determining the fraction of condensate converted to convective precipitation. Optimized parameters reduce the occurrence of convections by suppressing the trigger of convection. The reduced convection occurrence decreases light precipitation but increases heavy precipitation. The sensitivity experiments are conducted to examine the effects of the optimized parameters on the predictability of precipitation. The predictability of precipitation is the best when the three optimized parameters are applied to the parameterization at the same time. The first parameter most dominantly affects the predictability of precipitation. Short-range forecasts for July 2018 are also conducted to statistically assess the precipitation predictability. It is found that the predictability of precipitation is consistently improved with the optimized parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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