In order to study the development of partial discharge (PD) under typical protrusion defects in gas-insulated switchgear, we applied step voltages on the defect and obtained the ${\varphi}-u$ and ${\varphi}-n$ spectrograms of ultra-high frequency (UHF) PD signals in various PD stages. Furthermore, we extracted seven kinds of features to characterize the degree of deterioration of insulation and analyzed their values, variation trends, and change rates. These characteristics were inconsistent with the development of PD. Hence, the differences of these features could describe the severity of PD. In addition, these characteristics could provide integrated characteristics regarding PD development and improve the reliability of PD severity assessment because these characteristics were extracted from different angles. To explain the variation laws of these seven kinds of parameters, we analyzed the relevant physical mechanism by considering the microphysical process of PD formation and development as well as the distortion effect generated by the space charges on the initial field. The relevant physical mechanism effectively allocated PD severity among these features for assessment, and the effectiveness and reliability of using these features to assess PD severity were proved by testing a large number of PD samples.
It is important for 0-6 hour nowcasting to provide for a high-quality initial condition in a meso-scale atmospheric model by a data assimilation of several observation data. The polarimetric radar data is expected to be assimilated into the forecast model, because the radar has a possibility of measurements of the types, the shapes, and the size distributions of hydrometeors. In this paper, an impact on rainfall prediction of the data assimilation of hydrometeor types (i.e. raindrop, graupel, snowflake, etc.) is evaluated. The observed information of hydrometeor types is estimated using the fuzzy logic algorism. As an implementation, the cloud-resolving nonhydrostatic atmospheric model, CReSS, which has detail microphysical processes, is employed as a forecast model. The local ensemble transform Kalman filter, LETKF, is used as a data assimilation method, which uses an ensemble of short-term forecasts to estimate the flowdependent background error covariance required in data assimilation. A heavy rainfall event occurred in Okinawa in 2008 is chosen as an application. As a result, the rainfall prediction accuracy in the assimilation case of both hydrometeor types and the Doppler velocity and the radar echo is improved by a comparison of the no assimilation case. The effects on rainfall prediction of the assimilation of hydrometeor types appear in longer prediction lead time compared with the effects of the assimilation of radar echo only.
Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model's initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.
Due to high spatio-temporal variability of amount and optical/microphysical properties of atmospheric aerosols, satellite-based observations have been demanded for spatiotemporal monitoring the major aerosols. Observations of the heavy aerosol episodes and determination on the dominant aerosol types from a geostationary satellite can provide a chance to prepare in advance for harmful aerosol episodes as it can repeatedly monitor the temporal evolution. A new geostationary observation sensor, namely the Advanced Himawari Imager (AHI), onboard the Himawari-8 platform, has been observing high spatial and temporal images at sixteen wavelengths from 2016. Using observed spectral visible reflectance and infrared brightness temperature (BT), the algorithm to find major aerosol type such as volcanic ash (VA), desert dust (DD), polluted aerosol (PA), and clean aerosol (CA), was developed. RGB color composite image shows dusty, hazy, and cloudy area then it can be applied for comparing aerosol detection product (ADP). The CALIPSO level 2 vertical feature mask (VFM) data and MODIS level 2 aerosol product are used to be compared with the Himawari-8/AHI ADP. The VFM products can deliver nearly coincident dataset, but not many match-ups can be returned due to presence of clouds and very narrow swath. From the case study, the percent correct (PC) values acquired from this comparisons are 0.76 for DD, 0.99 for PA, 0.87 for CA, respectively. The MODIS L2 Aerosol products can deliver nearly coincident dataset with many collocated locations over ocean and land. Increased accuracy values were acquired in Asian region as POD=0.96 over land and 0.69 over ocean, which were comparable to full disc region as POD=0.93 over land and 0.48 over ocean. The Himawari-8/AHI ADP algorithm is going to be improved continuously as well as the validation efforts will be processed by comparing the larger number of collocation data with another satellite or ground based observation data.
To investigate properties of cloud and rainfall occurred at Boseong on 10 July 2012, Raindrop Size distributions (RSDs) and other parameters were analyzed using observation data collected by Micro Rain Radar (MRR) and PARticle SIze and VELocity (PARSIVEL) disdrometer located in the National center for intensive observation of severe weather at Boseong in the southwest of the Korean peninsula. In addition, time series of RSD parameters, relationship between reflectivity-rain rate, and vertical variation of rain rates-fall velocities below melting layer were examined. As a result, good agreements were found in the reflectivity-rain rate time series as well as their power relationships between MRR and PARSIVEL disdrometer. The rain rate was proportional to reflectivity, mean diameter, and inversely proportional to shape (${\mu}$), slope (${\Lambda}$), intercept ($N_0$) parameter of RSD. In comparison of the RSD, as rain rate was increased, the slope of RSD became less steep and the mean diameter became larger. Also, it was verified that reflectivities are classified in three categories (Category 1: Z (reflectivity) > 40 dBZ, Category 2: 30 dBZ < Z < 40 dBZ, Category 3: Z < 30 dBZ). As reflectivity was increased, rain rate was intensified and larger raindrops were existed, while reflectivity was decreased, shape (${\mu}$), slope (${\Lambda}$), intercept ($N_0$) parameter of RSD were increased. We expected that these results will lead to better understanding of microphysical process in convective rainfall system occurred during short-term period over Korean peninsula.
명시적 액체-얼음상 미시물리 과정을 포함하는 구름 분해 모형(ARPS: Advanced Regional Prediction System)을 이용하여 2차원 그리고 주변 바람이 없는 경우에 뇌우 유출의 구조와 진화를 조사하였다. 고해상도 격자 간격(50m)을 이용하여 유출의 난류 구조를 명시적으로 분해하였다. 모사된 단세포 스톰과 스톰과 연관된 Kelvin-Helmholtz(KH) 빌로우(billow)는 발달, 성숙, 소멸의 생애 단계를 가졌다. 구름 역학과 미시물리 사이의 상호작용으로 야기된 이차 맥동과 대류 세포의 분활이 관측되었다. 상대적으로 건조한 하층 대기를 낙하하는 빗방울과 우박의 증발에 기인한 찬 하강류는 뇌우 찬 공기 유출을 야기시켰다. 유출 머리는 거의 일정한 속도로 이동하였다. KH 불안정에 의해 생성된 KH 빌로우는 유출 상부에서 난류 혼합을 야기하였으며 유출의 구조를 지배하였다. KH 빌로우는 유출 머리에서 생성되었고 돌풍 전선에 상대적으로 뒤쪽으로 이동함에 따라 성장하고 소멸하였다. 가장 빨리 성장하는 섭동의 수평 파장과 임계 시어층 깊이의 비 그리고 KH 빌로우의 수평 파장과 최대 진폭의 비에 대한 수치 모사 결과는 다른 연구 결과와 잘 일치하였다.
본 연구에서는 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 대기 중의 비구형 순수 황사입자와 구형 오염 입자가 혼합된 황사 입자의 단산란 알베도를 산출할 수 있는 방법론을 제시하고, 실제 대기 관측 사례 분석 자료로부터 정확도를 검증하고자 하였다. 편광소멸도는 황사와 비황사와의 혼합정도에 반비례함을 응용하여 편광소멸도 값으로부터 황사비를 산출하고 이를 이용하여 황사와 비황사로 황사층을 구분하였다. 산출된 비황사의 두 파장(355, 532 nm)의 소산계수와 세 파장(355, 532, 1064 nm)의 후방산란계수를 이용하여 역행렬 분석을 수행하여 비황사의 고도별 단산란알베도를 도출하였다. 황사와 비황사의 가중치를 소산계수값으로부터 산출하고 각 가중치를 황사와 비황사에 적용하여 황사 층 전체의 고도별 단산란알베도를 산출하였다. 단, 황사의 단산란알베도는 순수황사로 가정하여 발원지에서 측정된 순수황사가 나타내는 0.96의 값을 적용하였다. 본 연구로부터 개발된 분석방법은 기존의 원격탐사 기술의 한계점을 극복하여 황사의 이동시 타 오염입자와의 혼합에 따른 광학적 특성의 변화에 대한 정밀한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
The KMA has cooperated with the Oklahoma University in USA to develop a Polarimetric Radar Data (PRD) simulator to improve the microphysical processes in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS), which is critical for the utilization of PRD into Numerical Weather Prediction (NWP) field. The simulator is like a tool to convert NWP data into PRD, so it enables us to compare NWP data with PRD directly. The simulator can simulate polarimetric radar variables such as reflectivity (Z), differential reflectivity ($Z_{DR}$), specific differential phase ($K_{DP}$), and cross-correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) with input of the Drop Size Distribution (DSD) and scattering calculation of the hydrometeors. However, the simulator is being developed based on the foreign observation data, therefore the PRD simulator development reflecting rainfall characteristics of Korea is needed. This study analyzed a potential application of the 2-Dimension Video Disdrometer (2DVD) data by calculating the raindrop axis ratio according to the rain-types to reflect Korea's rainfall characteristics into scattering module in the simulator. The 2DVD instrument measures the precipitation DSD including the fall velocity and the shape of individual raindrops. We calculated raindrop axis ratio for stratiform, convective and mixed rainfall cases after checking the accuracy of 2DVD data, which usually represent the scattering characteristics of precipitation. The raindrop axis ratio obtained from 2DVD data are compared with those from foreign database in the simulator. The calculated the dual-polarimetric radar variables from the simulator using the obtained raindrop axis ratio are also compared with in situ dual-polarimetric observation data at Bislsan (BSL). 2DVD observation data show high accuracies in the range of 0.7~4.8% compared with in situ rain gauge data which represents 2DVD data are sufficient for the use to simulator. There are small differences of axis ratio in the diameter below 1~2 mm and above 4~5 mm, which are more obvious for bigger raindrops especially for a strong convective rainfall case. These differences of raindrop axis ratio between domestic and foreign rainfall data base suggest that the potential use of disdrometer observation can develop of a PRD simulated suitable to the Korea precipitation system.
본 연구에서는 에어로솔의 간접 효과를 고려한 구름의 광학두께와 유효입자반경을 산출하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하였다. 구름의 미세물리적 특성을 산출하기 위해 Nakajima and Nakajima(1995)의 방법을 응용하였다. 다양한 대기상태에서 복사전달모델을 이용하여 미리 계산한 서로 다른 LUT을 적용하여 최종 산출물인 구름광학두께와 유효입자반경을 산출하였다. 러시아지역에 산불이 있었던 2003년 5월 한반도 주변을 사례로 선택하였다. 이 때 발생한 에어로솔은 대기 흐름을 따라 한반도까지 도달하여 한반도 주변의 날씨에 매우 많은 영향을 주었다. 본 연구에서는 이 시기에 러시아 지역의 산불로 인하여 발생한 에어로솔이 한반도 주변의 구름에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 이 사례의 알고리즘 적용을 위해 Terra위성에 탑재된 분광계인 MODIS자료를 사용하였다. 사례분석 결과, 에어로솔이 있는 시기에는 유효입자반경이 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름은 거의 존재하지 않았음에 비해, 에어로솔이 거의 없는 시기에는 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름도 다수 존재하였다. 즉, 에어로솔의 영향하에 발달한 구름은 구름광학두께는 크고, 유효입자반경은 작은 구름이라는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 에어로솔이 구름의 미세물리적 특성을 변화시킨다는 것을 보여준다.
The Yeongdong region has suffered from severe snowstorms and the relevant damage such as traffic accidents on slippery roads, and the collapse of greenhouses and temporary buildings. While a lot of research on snowfall has been conducted, the detailed study of snow crystals' phase and habit through intensive observations and the relevant microphysical analysis is still lacking. Therefore, a snowflake camera, PARSIVEL, and intensive radiosonde soundings were utilized to investigate phase and habit changes in solid precipitation. Two remarkable episodes of phase and habit changes were selected such as 19 March 2022 and 15 February 2023. Both events occurred in the synoptic condition of the High in the north and the Low passing by the south, which was accompanied by rapid temperature cooling below 2.5 km. During the events of a short period between 3 to 6 hours, the temperature at 850 hPa decreased by about 4 to 6℃. This cooling led to a change in the main habit of snow particles from riming to aggregate, identified with both MASC and PARSIVEL. Meanwhile, the LDAPS model analyses do not successively represent the rapid cooling and short-term variations of solid precipitation, probably by virtue of overestimating low-level equivalent potential temperature during these periods. The underlying causes of these the low-level temperature variations within 6 hours, still remain unclear. It might be associated with mesoscale orographic phenomenon due to the mountains and East Sea effects, which certainly needs an intensive and comprehensive observation campaign.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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