It is very important to assess accurately the terms which are included in the heat budget equation of soil surface because they are used in the UM and miso-scale circulation modeling as well as in the micrometeorological studies. Each terms in the heat budget equation change according to the soil moisture content. So, it is necessary to specify clearly the relations between soil moisture content and these terms. Special experiment with micrometeorological measurements was executed to study these relations at Environmental Research Center of Tsukuba University, Japan. The results are as follow: 1. The soil moisture contents of 1 cm and 4 cm depth are oscillated with one day Period in drying process and the amplitude of variation of 1 cm depth is greater than that of 4 cm. 2. Increase in soil moisture contents due to precipitation result in decrease of albedo with step function. 3. Sensible heat is in reverse proportion to the soil moisture content and latent heat is in direct proportion to it. Latent heat is more sensitive than sensible heat according to the soil moisture variation. Net long wave radiation have high correlation with soil moisture. 4. Comparing with the radiative term with the flux term in wetting process due to precipitation, the energy transfer of the aero and thermodynamic flux is greater than that of the radiative heat flux.
The evaluation of potential submarine groundwater is an important research topic for exploring an alternative water resource. Two different approaches, water budget analysis and Rn mass balance method, were employed to investigate the annual variation of submarine groundwater discharge in 2010 at a marine watershed located at the south-eastern part of Korean Peninsula. In order to obtain reliable hydrological data during study period, temporal and spatial variations of rainfall and soil moisture had been collected and hydro-meterological data such as temperature, humidity and wind speed were collected The runoff response was simulated using SCS-CN method with spatial distributions of landuse and soil texture from GIS analysis. Six different methods were used to estimate the monthly variation of evapotranspiration and field measurements of soil moisture were used to account for the infiltration. Comparisons of infiltration and surface runoff between simulation and water balance with measurements showed coincidence. The water budget analysis and Rn mass balance method provide mean daily submarine groundwater as 5.35 and 4.07 $m^3/m/day$ in 2010, respectively.
This study estimates MODIS-derived evapotranspiration data quality by revised RS-PM algorithm in Seolmacheon test basin. We used latent flux with eddy covariance method to evaluate MODIS-derived spatial evapotranspiration and gap-filled these data by three methods (FAO-PM, MDV and Kalman Filter) and to quantify daily evapotranspiration. Gap-filled daily evapotranspiration data was used to evaluate evapotranspiration computed by revised RS-PM algorithm derived MODIS satellite images. For the water budget analysis, we used soil moisture content that is quantified to average individual soil moisture rate observed by TDR (Time Domain Reflectometry) sensor at soil depth. The soil moisture variation is calculated in consideration from initial to final soil moisture content. According to the result of this study, evapotranspiration computed by revised RS-PM algorithm is very larger than eddy covariance data gap-filled by three methods. Also, water budget characteristics is not closed. We could analysis that MODIS-derived spatial evapotranspiration does not represent actual evapotranspiration in Seolmacheon.
An one dimensional atmosphere-canopy-soil interaction model is developed to estimate of the heat budget parameter in the atmospheric boundary layer. The canopy model is composed of the three balance equations of energy, temperature, moisture at ground surface and canopy layer with three independent variables of Tf(foliage temperature), Tg(ground temperature), and qg(ground specific humidity). The model was verilied by comparative study with OSUID(Oregon State University One Dimensional Model) proved in HAPEX-MOBILHY experiment. Also we applied this model in two dimensional land-sea breeze circulation. According to the results of this study, surface characteristics considering canopy acted importantly upon the simulation of meso-scale circulation. The factors which used in the numerical experiment are as follows ; the change for a sort of soil(sand and peat), the change for shielding factor, and the change for a kind of vegetation.
Kim, Joo-Cheol;Shin, Sha-Chul;Lee, Sang-Jin;Hwang, Man-Ha
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.4
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pp.84-94
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2009
Moisture Index time series derived from NOAA/AVHRR data have showed to be useful for humid and arid states. The humid/arid states of the Geum river basin are classified by means of the moisture index estimated from the climatic water budget model. Validations showed that the moisture index has excellent ability to detect humid/arid conditions and to measure time of its onset, intensity and duration. In this study, a simple method to classify the moisture index is proposed by statistical distribution condition. Also, the moisture index is compared with the regional actual state to detect drought area.
The purpose of this study was to evaluate temperature reduction and heat budget of extensive modular green roof planted with Sedum sarmentosum and Zoysia japonica. Plant height and green coverage were measured as plant growth. Temperature, net radiation and evapotranspiration of concrete surface, green roof surface, in-soil and bottom were measured from August 2 to August 3, 2012 (48 hours). On 3 P.M., August 3, 2012, when air temperature was the highest ($34.6^{\circ}C$), concrete surface temperature was highest ($57.5^{\circ}C$), followed by surface temperature of Sedum sarmentosum ($40.1^{\circ}C$) and Zoysia japonica ($38.3^{\circ}C$), which proved temperature reduction effect of green roof. Temperature reduction effect of green roof was also shown inside green roof soil, and bottom of green roof. It was found that Zoysia japonica was more effective in temperature reduction than Sedum sarmentosum. Compared with the case of concrete surface, the highest temperature of green roof surface was observed approximately 2 hours delayed. Plant species, temperature and soil moisture were found to have impact on surface temperature reduction. Plant species, air temperature, soil moisture and green roof surface temperature were found to have impact on temperature reduction in green roof bottom. As results of heat budget analysis, sensible heat was highest on concrete surface and was found to be reduced by green roof. Latent heat flux of Zoysia japonica was higher than that of Sedum sarmentosum, which implied that Zoysia japonica was more effective to improve thermal environment for green roof than Sedum sarmentosum.
In 2023, the World Meteorological Organization released a report on climate conditions in Asia, highlighting the region's high vulnerability to floods and the increasing severity and frequency of extreme precipitation events. While previous studies have largely concentrated on broader-scale phenomena such as the Asian monsoon, it is crucial to investigate the substantial characteristics of extreme precipitation for a better understanding. In this study, we analyze the spatiotemporal characteristics of extreme precipitation during summer and their affecting factors by decomposing the moisture budgets within specific Asian regions over 44 years (1979~2022). Our findings indicate that dynamic convergence terms (DY CON), which reflect changes in wind patterns, primarily drive extreme rainfall across much of Asia. In southern Asian sub-regions, particularly coastal areas, extreme precipitation is primarily driven by low-pressure systems, with DY CON accounting for 70% of the variance. However, in eastern Asia, both thermodynamic advection and nonlinear convergence terms significantly contribute to extreme precipitation. Notably, on the Korean Peninsula, thermodynamic advection plays an important role, driven by substantial moisture carried by strong southerly mean flow. Understanding these distinct characteristics of extreme rainfall across sub-regions is expected to enhance both predictability and resilience.
Nam, Won-Ho;Hong, Eun-Mi;Choi, Jin-Yong;Cho, Jaepil;Hayes, Michael J.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.2
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pp.1-13
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2015
The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.
Data for model analysis derived from the finite volume (fv) GCM (Goddard Earth Observing System Ver. 4, GEOS-4) and the Land Data Assimilation System (LDAS) have been utilized in a mesoscale model. These data are tested to provide initial conditions and lateral boundary forcings to the Purdue Mesoscale Model (PMM) for a case study of the Midwestern flood that took place from 21-23 May 1998. The simulated results with fvGCM and LDAS soil moisture and temperature data are compared with that of ECMWF reanalysis. The initial conditions of the land surface provided by fvGCM/LDAS show significant differences in both soil moisture and ground temperature when compared to ECMWF control run, which results in a much different atmospheric state in the Planetary Boundary Layer (PBL). The simulation result shows that significant changes to the forecasted weather system occur due to the surface initial conditions, especially for the precipitation and temperature over the land. In comparing precipitation, moisture budgets, and surface energy, not only do the intensity and the location of precipitation over the Midwestern U.S. coincide better when running fvGCM/LDAS, but also the temperature forecast agrees better when compared to ECMWF reanalysis data. However, the precipitation over the Rocky Mountains is too large due to the cumulus parameterization scheme used in the PMM. The RMS errors and biases of fvGCM/LDAS are smaller than the control run and show statistical significance supporting the conclusion that the use of LDAS improves the precipitation and temperature forecast in the case of the Midwestern flood. The same method can be applied to Korea and simulations will be carried out as more LDAS data becomes available.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.2
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pp.59-63
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2008
The surface runoff is one of the important components for the surface water balance. However, most Land Surface Models(LSMs), coupled to climate models at a large scale for the prediction and prevention of disasters caused by climate changes, simplistically estimate surface runoff from the soil water budget. Ignoring the role of surface flow depth on the infiltration rate causes errors in both surface and subsurface flow calculations. Therefore, for the comprehensive terrestrial water and energy cycle predictions in LSMs, a conjunctive surface-subsurface flow model at a large scale is developed by coupling a 1-D diffusion wave model for surface flow with the 3-D Volume Averaged Soil-moisture Transport(VAST) model for subsurface flow. This paper describes the new conjunctive surface-subsurface flow formulation developed for improvement of the prediction of surface runoff and spatial distribution of soil water by topography, along with basic schemes related to the terrestrial hydrologic system in Common Land Model(CLM), one of the state-of-the-art LSMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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