북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.
In other to interpret the long-term variations of sunshine duration, cloud lifetime, and precipitation intensity observed in and around Seoul and Busan for the period from 1986 to 2005, aerosol indirect effect was employed and applied. For the identification of long-term trend of aerosol concentration, observed visibility and AOT of AERONET sunphotometer data were also used over the same regions. The result showed that the time series of visibility was decreased and those of AOT increased, especially trends were remarkable in 2000s. In both regions, occurrence frequencies of observed cloudiness (cloud amount ${\leq}6/10$) and strong precipitation (rain rate > $0.5mmhour^{-1}$) have been steadily increased while those of cloudiness (cloud amount > 7/10) and weak precipitation (rain rate ${\leq}0.2mmhour^{-1}$) decreased. These results are corresponding to the trend of both visibility and AERONET data, implying the aerosol indirect effect that makes size of cloud droplet reduce, cloud life-time longer and precipitation efficiency decreased. Our findings demonstrate that, although these phenomena are not highly significant, weather and climate system over Korean urban area have been changed toward longer lifetime of small cloudiness and increasing precipitation intensity as a result of increased aerosol indirect effect.
In this study, changes in precipitation across South Korea during snow seasons (November-April) and their potential are examined. Current (1973/74-2006/07) and future (2081-2100) time series of snow indices including snow season, snow-to-precipitation ratio, and snow impossible day are extracted from observed snow and precipitation data for 61 weather stations as well as observed and modeled daily temperature data. Analyses of linear trends reveal that snow seasons have shortened by 3-13 days/decade; that the snow-to-precipitation ratio (the percentage of snow days relative to precipitation days) has decreased by 4-8 %/decade. These changes are associated with pronounced formations of a positive pressure anomaly core over East Asia during the positive Arctic Oscillation winter years since the late 1980s. A snow-temperature statistical model demonstrates that the warming due to the positive core winter intensifies changes from snow to rain at the rate of $4.7cm/^{\circ}C$. The high pressure anomaly pattern has also contributed to decreases of air-sea thermal gradient which are associated with the reduction of snow could formation. Modeled data predict that a fingerprint of wintertime global warming causing changes from snow to rain will continue to be observed over the 21st century.
The objective of this study was to correct the bias of the Representative Concentration Pathways (RCP)-based future precipitation data using a quantile mapping method. This method was adopted to correct extreme values because it was designed to adjust simulated data using probability distribution function. The Generalized Extreme Value (GEV) distribution was used to fit distribution for precipitation data obtained from the Korea Meteorological Administration (KMA). The resolutions of precipitation data was 12.5 km in space and 3-hour in time. As the results of bias correction over the past 30 years (1976~2005), the annual precipitation was increased 16.3 % overall. And the results for 90 years (divided into 2011~2040, 2041~2070, 2071~2100) were that the future annual precipitation were increased 8.8 %, 9.6 %, 11.3 % respectively. It also had stronger correction effects on high value than low value. It was concluded that a quantile mapping appeared a good method of correcting extreme value.
Generally, the GCM (General Circulation Model) data by IPCC climate change scenarios are used for future weather prediction. IPCC GCM models predict well for the continental scale, but is not good for the regional scale. This paper tried to generate future temperature and precipitation of 8 scattered meteorological stations in South Korea by using the MIROC3.2 hires GCM data and applying LARS-WG downscaling method. The MIROC3.2 A1B scenario data were adopted because it has the similar pattern comparing with the observed data (1977-2006) among the scenarios. The results showed that both the future precipitation and temperature increased. The 2080s annual temperature increased $3.8{\sim}5.0^{\circ}C$. Especially the future temperature increased up to $4.5{\sim}7.8^{\circ}C$ in winter period (December-February). The future annual precipitation of 2020s, 2050s, and 2080s increased 17.5 %, 27.5 %, and 39.0 % respectively. From the trend analysis for the future projected results, the above middle region of South Korea showed a statistical significance for winter precipitation and south region for summer rainfall.
In order to ensure that all major cations and anions were accurately measured, the quality assurance checks of chemical analysis data by considering ion and conductivity balance of each precipitation sample were performed. To check the quality assurance of chemical analysis data, precipitation samples were collected by wet- only precipitation sampler at Seoul site and their chemical components were analyzed. By checking the problems for the screening methods of chemical analysis data used until recently, the f value expressed as the ratio of the sum of cations and anions equivalent concentration( $\Sigma $C/$\Sigma $A ) was found to be not ap priorate for data screening. Also, the scattering plot between cation and anion equivalent concentrations in each sample was found to show the general tendency of ion balance but was proved to not quantitate the standard of data screening at a set of samples of various concentration levels.4 more appropriate value was therefore required, h value is defined as (A-C)/C for C≥A and ( A-C)/A for C<4. This value was showed to check the ion balance in a viewpoint of quantitative as well as qualitative and to be useful in applying this expression to a measurement data set. However, the standard o( data screening must vary in response to the ion concentration of sample. In this study, the quality assurance of chemical analysis data was checked by considering both the ion balance evaluating by h value and the electrical conductivity. As these quality assurance checks were applied to Seoul data serf 67 valid samples were obtained. The result of statistical summary in the analytical parameter of precipitation samples collected for a certain period was found to be computed in the precipitation volume- weighted mean( VWM) rather than the arithmetic mean( AM), but PH In the VWM of hydrogen ion concentration. The annual VWM of pH values was 5.0(4.9 ∼ 5.1).
강수량을 이용해 수문분석 할 경우 강수 자료의 양과 연속성은 분석의 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 강수 자료가 짧거나 기계 고장 등으로 인하여 결측된 경우에 강수 자료기간을 늘리거나 결측 자료를 보완하는 것은 매우 기본적인 과정이다. 이에 본 연구에서는 결측 강수량을 보완하기 위해서 적용되는 자료구동(Data-driven) 방법인 선형계획법을 많이 사용되는 7개 기법을 비교 분석하고 우수성을 검정한다. 이를 위해서 적용한 자료는 한강 유역 내에 있는 기상청 관할 관측소 중에 미계측 기간 15년을 포함하는 철원 관측소와 5개 주변 관측소의 17년간 강수량 자료이다. 그리고 검정된 방법을 적용하여 철원 관측소의 미계측 강수량을 보완하고 한강 유역의 32년간 유역 평균 강수량을 산출한다.
The weighing precipitation gauge with auto-empting capability was developed in the R&D project organized by the Research Agency for Climate Science (RACS) and supported by the Korea Meteorological Administration (KMA). This project was initiated in line with the KMA's plan executed since 2010 to introduce the weighing precipitation gauges partly into of their Automatic Weather Station (AWS) network in order to upgrade the quality of precipitation data. The innovative feature of this research is that the auto-empting in weighing precipitation gauge is realized by abrupt rotation of receiving container. The prototype was tested in compliance with the relevant standards of KMA. The results of performance test on rainfall measurement in laboratory verified that the accuracies for 20 mm and 100 mm reference rainfall amount were 0.1 mm and 0.4 mm, respectively in both conditions of auto-empting and no-empting. During the rotation of container for auto-empting, the data was extrapolated smoothly by applying the same precipitation intensity of the previous 10 sec. Consequently, it was found that the auto-empting precipitation gauge developed in this research is quite enough to be used for the operational purpose of accurate measurement with 0.1 mm resolution, regardless of the precipitation intensity.
Precipitation samples were collected by the wet-only event sampling method at Seoul from September 1991 to April 1995. Concentrations of samples for the ion components($NO_3^-, NO_2^-, SO_4^{2-}, Cl^-, F^-, Na^+, K^+, Ca^{2+}, Mg^{2+}$ and $NH_4^+$) were measured in addition to pH and electric conductivity. During the sampling period, 182 samples were collected, but only 163 samples were identified as valid. The pH, calculated from the volume-weighted $H^+$ concentration, was found to be 4.7, indicating a relatively intensive acidity compared with data from other regions of the world, where acid deposition was known to be a problem. Above all, the concentration of non-seasalt sulfate was $84 \mu eq/L$, which was the highest compared to that measured in other regions of the world. The major acidifying ions in the precipitation at Seoul were identified as sulfate and nitrate except for chloride, because the Cl/Na ratio in the precipitation was close to the ratio in seawater. If all of the non-seasalt sulfate and nitrate existed in the form of sulfuric and nitric acids, respectively, the average pH in the precipitation was calculated as 3.7, lower than the measured value. Consequently, the difference between the calculated and measured pH suggest that the acidity of precipitation was neutralized by alkaline species, not due to the low contribution of an anthropogenic air pollutants to the precipitation. The equivalent concentration ratio of sulfate to nitrate was 3.5, which indicated that the contributions of sulfuric and nitric acids to the precipitation acidity were 78% and 22%, respectively.
Although the Radar-AWS Rainrate (RAR) calculation system operated by Korea Meteorological Administration estimated precipitation using 2-dimensional composite components of single polarization radars, this system has several limitations in estimating the precipitation accurately. To to overcome limitations of the RAR system, the Korea Meteorological Administration developed and operated the RMQ (Radar-based Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system, the improved version of NMQ (National Mosaic and Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system of NSSL (National Severe Storms Laboratory) for the Korean Peninsula. This study introduced the RMQ system domestically for the first time and verified the precipitation estimation performance of the RMQ system. The RMQ system consists of 4 main parts as the process of handling the single radar data, merging 3D reflectivity, QPE, and displaying result images. The first process (handling of the single radar data) has the pre-process of a radar data (transformation of data format and quality control), the production of a vertical profile of reflectivity and the correction of bright-band, and the conduction of hydrid scan reflectivity. The next process (merger of 3D reflectivity) produces the 3D composite reflectivity field after correcting the quality controlled single radar reflectivity. The QPE process classifies the precipitation types using multi-sensor information and estimates quantitative precipitation using several Z-R relationships which are proper for precipitation types. This process also corrects the precipitation using the AWS position with local gauge correction technique. The last process displays the final results transformed into images in the web-site. This study also estimated the accuracy of the RMQ system with five events in 2012 summer season and compared the results of the RAR (Radar-AWS Rainrate) and RMQ systems. The RMQ system ($2.36mm\;hr^{-1}$ in RMSE on average) is superior to the RAR system ($8.33mm\;hr^{-1}$ in RMSE) and improved by 73.25% in RMSE and 25.56% in correlation coefficient on average. The precipitation composite field images produced by the RMQ system are almost identical to the AWS (Automatic Weather Statioin) images. Therefore, the RMQ system has contributed to improve the accuracy of precipitation estimation using weather radars and operation of the RMQ system in the work field in future enables to cope with the extreme weather conditions actively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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