This study defines non-precipitation information as areas with weak precipitation or cloud particles that radar cannot detect due to weak returned signals, and suggests methods for its utilization in data assimilation. Previous studies have demonstrated that assimilating radar data from precipitation echoes can produce precipitation in model analysis and improve subsequent precipitation forecast. However, this study also recognizes the non-precipitation information as valuable observation and seeks to assimilate it to suppress spurious precipitation in the model analysis and forecast. To incorporate non-precipitation information into data assimilation, we propose observation operators that convert radar non-precipitation information into hydrometeor mixing ratios and relative humidity for the Weather Research and Forecasting Data Assimilation system (WRFDA). We also suggest a preprocessing method for radar non-precipitation information. A single-observation experiment indicates that assimilating non-precipitation information fosters an environment conducive to inhibiting convection by lowering temperature and humidity. Subsequently, we investigate the impact of assimilating non-precipitation information to a real case on July 23, 2013, by performing a subsequent 9-hour forecast. The experiment that assimilates radar non-precipitation information improves the model's precipitation forecasts by showing an increase in the Fractional Skill Score (FSS) and a decrease in the False Alarm Ratio (FAR) compared to experiments in which do not assimilate non-precipitation information.
The purpose of this study is to investigate predictability of the seasonal simulation by the METRI (Meteorological Research Institute) AGCM (Atmospheric General Circulation Model), which is a long-term prediction model for the METRI 3-month prediction system. We examine the performance skill of climate simulation and predictability by the analysis of variance of the METRI AGCM, focusing on the precipitation, 850 hPa temperature, and 500 hPa geopotential height. According to the result, the METRI AGCM shows systematic errors with seasonal march, and represents large errors over the equatorial region, compared to the observation. Also, the response of the METRI AGCM by the variation of the sea surface temperature is obvious for the wintertime and springtime. However, the METRI AGCM does not show the significant ENSO-related signal in autumn. In case of prediction over the east Asian region, errors between the prediction results and the observation are not quite large with the lead-time. However, in the predictability assessment using the analysis of variance method, longer lead-time makes the prediction better, and the predictability becomes better in the springtime.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.3
no.2
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pp.132-140
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2010
The purpose of this research is to explore the effects of the POE(Prediction-Observation-Explanation) teaching-learning model on the academic achievement and the capability of scientific inquiry of elementary school students. POE teaching-learning model is a three stage process modeling scientific inquiry : Prediction, Observation, and Explanation. This research is to see the effectiveness of the POE method in earth science class by applying this simple practical strategy out of various methods in science teaching with the purpose of improving the capability of scientific inquiry and the academic achievement of learners. The findings of the study are as follows: First, the POE strategy in science teaching-learning was found effective for the improvement of learners' scientific inquiry capability. Second, the POE strategy in science teaching-learning is effective for the improvement of learners' academic achievement in science. The findings mentioned above suggest that using the POE strategy in science class of elementary science education has significant effects on improvement of scientific academic achievement and scientific inquiry capability of learners compared with the general science teaching-learning strategy. It also shows to be highly recommendable for use in science class.
Benefits of the next generation geostationary meteorological satellite observation (e.g., GEO-KOMPSAT-2A) are qualitatively and comprehensively described and discussed. Main beneficial phenomena for application can be listed as tropical cyclones (typhoon), high impact weather (heavy rainfall, lightning, and hail), ocean, air pollution (particulate matter), forest fire, fog, aircraft icing, volcanic eruption, and space weather. The next generation satellites with highly enhanced spatial and temporal resolution images, expanding channels, and basic and additional products are expected to create the new valuable benefits, including the contribution to the reduction of socioeconomic losses due to weather-related disasters. In particular, the new satellite observations are readily applicable to early warning and very-short time forecast application of hazardous weather phenomena, global climate change monitoring and adaptation, improvement of numerical weather forecast skill, and technical improvement of space weather monitoring and forecast. Several policy plans for expanding the application of the next generation satellite data are suggested.
Park, Gun-Il;Choi, Jae-Woong;Kang, Yun-Tae;Ha, Mun-Keun;Jang, Hyun-Sook;Park, Jun-Soo;Park, Seung-Geun;Kwon, Sun-Hong
Journal of Ship and Ocean Technology
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v.10
no.4
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pp.34-48
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2006
The visual observation of wave condition depends on the observer's skill and experience. Also, the environmental conditions such as light and cloud heavily influence the visual measurement. In the speed test of sea trial, the wave measurement should be objective and accurate. In this paper, the problems of visual measurement and their effects on speed test are described. To overcome those problems, we developed the wave measurement system using commercial marine X-band radar, WaveFinder. The system installed at inland base was calibrated by waverider buoy and then the system's operability was defined. Onboard tests had also been performed three times for formal wave measurement to correct the ship speed. The results illustrated very good agreement with visual observation by experts. It can be concluded that the system would be useful to measure wave and swell information for the sea trial, irrespective of day and night.
In this study, we investigate the predictability of intraseasonal monthly temperature and precipitation variations using hindcast datasets from eight global circulation models participating in the operational multi-model ensemble (MME) seasonal prediction system of the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center for the 1983~2010 period. These intraseasonal monthly variations are defined by categorical deterministic analysis. The monthly temperature and precipitation are categorized into above normal (AN), near normal (NN), and below normal (BN) based on the σ-value ± 0.43 after standardization. The nine patterns of intraseasonal monthly variation are defined by considering the changing pattern of the monthly categories for the three consecutive months. A deterministic and a probabilistic analysis are used to define intraseasonal monthly variation for the multi-model consisting of numerous ensemble members. The results show that a pattern (pattern 7), which has the same monthly categories in three consecutive months, is the most frequently occurring pattern in observation regardless of the seasons and variables. Meanwhile, the patterns (e.g., patterns 8 and 9) that have consistently increasing or decreasing trends in three consecutive months, such as BN-NN-AN or AN-NN-BN, occur rarely in observation. The MME and eight individual models generally capture pattern 7 well but rarely capture patterns 8 and 9.
Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air temperature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly rescaling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability is generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.7
no.2
s.14
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pp.47-56
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1999
In this study, tie point observation in aerial triangulation was automated by the image processing methods. The technique includes boundary extraction and We matching processes. The procedures were applied to extract points of Interest and to find their conjugate points in the other images. The image coordinates of the identified points were then used to compute their absolute coordinates. An algorithm was developed in this study for the automation of observation in aerial triangulation, which is a manual process of selecting a tie point and recording the image coordinate of the selected point. The developed algorithm automates this process through the application of a mathematical operator to extract points of interest from an arbitrary image. The root m square error of image coordinates of the developed algorithm is $6.8{\mu}m$, which is close to that of the present analytical method. In a manual environment, the accuracy of the result of a photogrammetric process is heavily dependant on the level of skill and experience of the human operator. No such problem exists in an automated system. Also, as a result of the automated system, the time spent in the observation process could be reduced by a factor of 61.2%, thereby reducing the overall cost.
Purpose: This study examined the effects of action observational training to improve the gait function for patients with stroke. Methods: The participants were divided into two groups: right hemiplegia group (n=12) and left hemiplegia group (n=12). All groups received conventional therapy for five sessions for 30 minutes, each for three weeks. Left and right hemiplegia group practiced additional action observational training for five sessions for 20 minutes each for three weeks. They participated in three weeks of action observational training coupled with immediate physical practice (intervention), followed by a final assessment. The duration of each action observation video sequence was 10 minutes, followed immediately by practice of the observed motor skill (10 minutes). The gait velocity, cadence, swing time, step length, and BOS (base of support) were examined using the GAITRite system. Results: The results of this study showed significant improvement in the gait function. The outcomes of the gait abilities from gait velocity, cadence, swing time, step length of the affected side, and BOS (base of support) were improved significantly in the right hemiplegia group (p<0.05). In the left hemiplegia group, there was no significant improvement in the gait velocity, cadence, and BOS except for the swing time and step length of the affected side. The left and right group comparisons between the groups were not significant (p<0.05). Conclusion: Action observation training improves the gait function. These results suggest that action observational training is feasible and suitable for stroke patients.
Yum Ki-Dai;Lee Kwang Soo;Park Jin Soon;Kang Sok Kuh
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.516-519
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2005
The pilot tidal current power plant is to be constructed at the Uldolmok between Chindo and Haenam, during next year. and extensive coastal engineering research works have been carried out. In this paper we describes some observation results of the tide and tidal current. as well as modeling work in order to investigate the tide and tidal current regime change in relation to the tidal current power plant (TCPP) construction. The special modeling skill in order to consider the turbine operation in the TCPP is developed and applied to the estimation for the flow regime change by the simple layout of the tidal current power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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