In order to raise the accuracy of meteorological data, several numerical experiments about the usefulness of data assimilation to prediction of air pollution was carried out. Used data for data assimilation are surface meteorological components observed by Automatical Weather System with high spatial density. The usage of surface data assimilation gives changes of temperature and wind fields and the change caused by the influence of land-use on meterological simulation is more sensitive at night than noon. The data quality in assimilation it also one of the important factors to predict the meteorological field precisely and through the static IOA (Index of Agreement), simulated meteorological components with selected limited surface data assimilation are agree well with observations.
Air pollution characteristics and the influence of sea breeze on surface ozone concentration were studied using the data measured at 7 air quality continuous monitoring stations from June to September using 3 years (1990, 1993, 1994) in Pusan coastal area. Among the 246 sea breeze days for research Period, there were approximately 89 sea breeze days (36%) from lune to September, And there were 120 the episode days (68%) of ozone greater than or equal to 60 ppb in summer season. In 89 sea breeze days, the episode day was highly marked as 56 days (63%). So, we knew that the sea breeze greatly affects the occurence of ozone episode day. the ozone concentration under the condition of the sea breeze increase about 40% in the daytime. Frequencies distribution of $O_3$ concentration for sea breeze moved toward high concentration class. The characteristics of ozone concentration in relation to meteorological conditions of sea breeze is significant because we can discover major weather factors for eastablishing an air pollution- weather forecast system. For further. study about meterological approach method for photochemical air pollution, it is necessary to explain the characteristics of atmosphere below 1, 000 m, especially concerning the formation mechanism of inversion layers. And finally, we will study the relationships to synoptic weather conditions and vertical structure and diurnal variation of local wind systems including sea breeze, and the vertical movements of atmosphere in the city.
Recent climate change has led to fluctuations in agricultural production, and as a result national food supply has become an important strategic factor in economic policy. As such, in this study, panel data was collected to analyze the effects of seven meteorological elements and using the Lagrange multipliers method, the fixed-effects model for the production of five types of food crop and the seven meteorological elements were analyzed. Results showed that the key factors effecting increases in production of rice grains were average temperature, average relative humidity and average ground surface temperature, while wheat and barley were found to have positive correlations with average temperature and average humidity. The implications of this study are as follow. First, it was confirmed that the meteorological elements have profound effects on the production of food crops. Second, when compared to existing studies, the study was not limited to one food crop but encompassed all five types, and went beyond other studies that were limited to temperature and rainfall to include various meterological elements.
Climate change is the most direct threatening factors in sustaining agricultural productivity. It is necessary to reduce the damages from the natural hazards such as flood, drought, typhoons, and snowstorms caused by climate change. Through the vulnerability assessment to adapt the climate change, it is possible to analyze the priority, feasibility, effect of the reduction policy. For the vulnerability assessment, broad amount of weather data for each meterological station are required. Making the database management system for the meteorologic data could troubleshoot of the difficulties lie in handling and processing the weather data. In this study, we generated the meteorologic data retrieval system (MetSystem) for climate change vulnerability assessment. The user interface of MetSystem was implemented in the web-browser so as to access to a database server at any time and place, and it provides different query executions according to the criteria of meteorologic stations, temporal range, meteorologic items, statistics, and range of values, as well as the function of exporting to Excel format (*.xls). The developed system is expected that it will make it easier to try different analyses of vulnerability to natural hazards by the simple access to meteorologic database and the extensive search functions.
This study presented the selection of ozone ($O_3$) potential factors and designed and assessed its potential prediction model using multiple-linear regression equations in Ulsan area during the springtime from April to June, $2000{\sim}2004$. $O_3$ potential factors were selected by analyzing the relationship between meterological parameters and surface $O_3$ concentrations. In addition, cluster analysis (e.g., average linkage and K-means clustering techniques) was performed to identify three major synoptic patterns (e.g., $P1{\sim}P3$) for an $O_3$ potential prediction model. P1 is characterized by a presence of a low-pressure system over northeastern Korea, the Ulsan was influenced by the northwesterly synoptic flow leading to a retarded sea breeze development. P2 is characterized by a weakening high-pressure system over Korea, and P3 is clearly associated with a migratory anticyclone. The stepwise linear regression was performed to develop models for prediction of the highest 1-h $O_3$ occurring in the Ulsan. The results of the models were rather satisfactory, and the high $O_3$ simulation accuracy for $P1{\sim}P3$ synoptic patterns was found to be 79, 85, and 95%, respectively ($2000{\sim}2004$). The $O_3$ potential prediction model for $P1{\sim}P3$ using the predicted meteorological data in 2005 showed good high $O_3$ prediction performance with 78, 75, and 70%, respectively. Therefore the regression models can be a useful tool for forecasting of local $O_3$ concentration.
본 연구는 다변량 통계기법 중 하나인 주성분분석을 활용하여 실시간으로 수질이상 유무를 판단할 수 있는 경보시스템 개발을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다변량 분석 방법 중 수질항목 간의 상관성을 고려한 주성분 분석 방법을 실시간으로 수질이상 유무를 판단하는 알고리즘에 적용시켰다. K-water에서 제공하는 실제 자료를 이용하여 수질 이상에 대한 실시간 감시 알고리즘의 활용성을 검증하였으며, 집중호우 등과 같은 기후변화에 따른 수질이상에 대해서는 기상청 자료와의 비교를 통해 검증하였다.
To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.
본 연구는 안동댐 유역을 대상으로 수문기상 정보의 조밀한 시공간분포를 추정하여 수문기상에서 나타나는 시계열적 공간분포 특성을 규명하고자 한다. 국립기상과학원에서 설치 운영하고 있는 낙동강 상류 안동댐 유역의 수문 기상 관측소 7곳의 기상정보와 인근 두 곳의 종관기상관측소(ASOS) 정보를 활용하여 분석을 실시하였으며, 공간적 자기상관성에 기반한 Semi-Variogram을 추정하여 시공간분포를 확인하였다. 유역에서 변이성을 관찰할 수 있는 기상요소인 온도와 습도를 시간과 각 월에 따라 분석하였다. 계절에 관계없이 온도의 경우 14시, 습도의 경우 10시에 가장 균일한 공간분포를 나타내고, 18시에 온도와 습도 모두 가장 불균일성이 높게 확인되었다. 월별 공간 분포에서는 온도의 경우 1월에 가장 불균일하였고, 9월에 가장 균일한 것으로 확인되었으며, 습도의 경우 5월에 가장 불균일하고, 1월에 가장 균일한 것으로 나타났다. 수문기상에서는 일반 산림에서와 달리 계절적 공간분포특성이 적게 나타나며, 온도와 습도가 각각의 특성을 보이는 차이가 있었다.
동계 서해에서 해황과 기상인자와의 상호 관련성에 대해서 조사하였다. 수온의 수평분포는 수심이 얕은 연악역이 외해역보다 저수온으로 12월과 2월사이에 외해역에서 $3^{\circ}C$, 연안역에서는 $6^{\circ}C$ 정도의 큰 수온 하강을 보였다. 염분의 분포는 북쪽해역이 연안역과 남쪽해역보다 저농도를 보였다. 또한, 하계에 남북방향으로 형성되었던 등염선이 동계에는 북서에서 남동 방향으로 형성한다. 한국 서해연안의 기온과 연안의 표층수온 사이에는 기온이 상승하면 수온이 상승하고 기온이 하강하면 수온도 하강하는 정의 상관관계를 보인다. 서해 외해의 표층수온은 잠열속과 현열속에 의한 해양에서의 방출열량과 역의 상관관계를 보인다. 동계 서해 연안지역 기온과 연안역 표층염분과의 관계는 기온이 상승하면 연안역의 염분이 증가하고, 수온이 하강하면 염분이 낮아지는 정의 상관관계를 보인다. 또한 서해의 하계($6{\sim}9$월) 강수량은 10월과 12월보다 다음해 동계 2월의 염분분포에 크게 영향을 미치고 있다.
이앙기에 따른 등숙기상조건의 차이가 수도의 탈립성에 미치는 영향을 구명하기 위하여 탈립성이 큰 태백벼와 비탈립성인 진흥을 재료로 40일 묘를 5월 11일부터 15일 간격으로 4회 이앙하고 출수 후 40일 및 55일의 시기에 각각 벼알의 인장강도를 측정하였으며 작기 및 수확시기의 영향, 그리고 기상요인들과 탈립성과의 관계를 분석하였다. 1. 벼알의 인장강도는 각 처리를 통틀어 진흥의 경우 214-251g의 변이폭을 보였고 이 범위의 인장강도는 벼의 포장손실에 무관하나 태백벼의 경우 인장강도는 127.5-204g의 변이폭을 보였고 이앙기 및 수확시기가 탈립성 및 벼의 포장손실에 미치는 영향은 매우 컸다. 2. 벼알의 인장강도에 미치는 영향은 태백벼의 경우 수확시기, 이앙기 및 이앙기와 수확시기와의 상호작용이 모두 컸으며, 특히 이앙기가 6월 25일 경우 현저히 탈립성이 커졌다. 진흥의 경우에는 이앙기의 영향은 유의하지 않았고 수확시기가 늦을수록, 즉 벼알이 건조될수록 인장강도가 다소간 커지는 경향이었다. 3. 기상요인들의 탈립성에 미치는 영향은 일평균, 최저, 최고기온 및 일기온교차가 컸고, 특히 수확전 30일간의 이들의 영향이 컸으며, 태백벼의 경우 일사량과 대기온도가 영향하지 않았지만 진흥의 경우에는 수확전 10일간의 일사량과 수확전 30일간의 대기온도가 영향하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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