The research presented here represents a collaborative effort with the SFWMD on developing scenarios for future climate for the SFWMD area. The project focuses on developing methodology for simulating precipitation representing both natural quasi-oscillatory modes of variability in these climate variables and also the secular trends projected by the IPCC scenarios that are publicly available. This study specifically provides the results for precipitation modeling. The starting point for the modeling was the work of Tebaldi et al that is considered one of the benchmarks for bias correction and model combination in this context. This model was extended in the framework of a Hierarchical Bayesian Model (HBM) to formally and simultaneously consider biases between the models and observations over the historical period and trends in the observations and models out to the end of the 21st century in line with the different ensemble model simulations from the IPCC scenarios. The low frequency variability is modeled using the previously developed Wavelet Autoregressive Model (WARM), with a correction to preserve the variance associated with the full series from the HBM projections. The assumption here is that there is no useful information in the IPCC models as to the change in the low frequency variability of the regional, seasonal precipitation. This assumption is based on a preliminary analysis of these models historical and future output. Thus, preserving the low frequency structure from the historical series into the future emerges as a pragmatic goal. We find that there are significant biases between the observations and the base case scenarios for precipitation. The biases vary across models, and are shrunk using posterior maximum likelihood to allow some models to depart from the central tendency while allowing others to cluster and reduce biases by averaging. The projected changes in the future precipitation are small compared to the bias between model base run and observations and also relative to the inter-annual and decadal variability in the precipitation.
The NLCCA has been applied to analyze the East Asia sea surface temperature (SST) and Korea monthly precipitation, where the eight leading PCs of the SST and the eight PCs of the precipitation during 1973-2007 were inputs to an NLCCA model. The first NLCCA mode is plotted in the PC spaces of the Korea precipitation and the world SST present a curve linking the nonlinear relationship between the first three leading PCs of Korea precipitation and world SST forthright. The correlation coefficient between canonical variate time series u and v is 0.8538 for the first NLCCA mode. And there are some areas' climate variability have higher relationship with Korea precipitation, especially focus on the north of East Sea' climate variability have represented the higher canonical correlation with Korea precipitation, with the correlation coefficient is 0.871 and 0.838. Likewise in Korea, most stations display similarly uniform distributing characteristic and less difference, in particular the inshore stations have display identical distributing characteristic. In correlation variables' scores, the fluctuation and variation trend are also seasonal oscillation with high frequency.
1970년대 이후, 우리나라는 산업화에 따른 급격한 도시화가 이루어졌다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 도시인 서울특별시 및 6대 광역시의 1973년부터 2003년까지의 31개년의 강수랑 자료를 이용하여 강수량의 변화에 대하여 분석하였다. 이와 함께 도시화에 따른 강수량의 변동성을 평가하기 위해서 비도시 지역을 선정하였으며 도시 지역의 강수량 변화와 비교하였다. 도시 지역과 비도시 지역의 연강수량, 계절별 강수량, 지속 시간 1시간 및 24시간연최대 강수량에 대해 임의기간에 따른 평균 분석, 경향성 분석, 변동성 분석, 비매개변수적 빈도 해석을 수행한 결과, 도시화 지역에서 비도시화 지역보다 강우 증가율이 더 컸으며, 특히 여름 강수량의 증가량이 두드러졌다.
우리나라에서 발생하는 호우의 발생원인은 태풍과 집중호우로 구분할 수 있다. 태풍은 비정기적으로 우리나라에 영향을 끼치며 막대한 강우를 유발시키며, 집중호우는 전선형 호우와 같은 장마와 지형성 호우인 국지성 호우를 의미한다. 태풍과 집중호우는 매년 우리나라에 극한강우를 발생시킴으로써 침수 등의 재해를 유발시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여, 집중호우로 인한 강우자료를 이용하여 확률강우량을 산정하였다. 집중호우에 대한 평가는 돌발홍수와 같은 짧은 지속시간의 호우에 대한 분석에 활용할 수 있다. 확률강우량의 산정방법은 일반적인 매개변수적 지점빈도해석과 EST를 적용하였다. EST의 적용을 위하여 해수면온도 및 습윤지수와 같은 수문기상인자와 집중호우로 인한 연최대시간강수량과의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 우리나라의 집중호우로 인한 강우량은 해수면온도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, EST에 의해 산정된 확률강우량은 빈도해석한 확률강우량에 비하여 경기도 등의 우리나라의 서중부 지역에서 보다 큰 결과를 나타내었다. 따라서 우리나라의 서중부 지역에서는 집중호우로 인한 극한강우 발생에 대비해야 할 필요성이 있다.
A set of microwave remote sensing data collected with the newly developed UMass Imaging Wind and Rain Airborne Profiler (IWRAP) during the 2002 Atlantic Hurricane Season was analyzed to further our understanding of the effect of precipitation on scatterometer wind vector retrieval. Coincident surface wind speed and precipitation measurements were provided by the UMass Simultaneous Frequency Microwave Radiometer (SFMR). The differences between the wind estimations from IWRAP and SFMR under precipitation conditions of 0-100mm/hr and wind speed of 0-60m/s was calculated, from which the effect of precipitation on the wind vector retrieval using scatterometry is analyzed qualitatively.
Park, Jong-Kil;Seong, Ihn-Cheol;Kim, Baek-Jo;Jung, Woo-Sik;Lu, Riyu
한국환경과학회지
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제23권1호
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pp.25-37
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2014
In the present study, we analyzed precipitation patterns and diurnal variation trends of hourly precipitation intensity due to climate change. To that end, we used the hourly precipitation data obtained from 26 weather stations around South Korea, especially Busan, from 1970 to 2009. The results showed that the hourly precipitation was concentrated on a specific time of day. In particular, the results showed the so-called "morning shift" phenomenon, which is an increase in the frequency and intensity of hourly precipitation during the morning. The morning shift phenomenon was even more pronounced when a higher level of hourly precipitation intensity occurred throughout the day. Furthermore, in many regions of Korea, including Busan, this morning shift phenomenon became more prevalent as climate change progressed.
The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.
Characteristics of precipitation response to enhanced aerosols have been investigated during the severe haze events observed in Korea for 2011 to 2016. All 6-years haze events are classified into long-range transported haze (LH: 31%), urban haze (UH: 28%), and yellow sand (YS: 18%) in order. Long-range transported one is mainly discussed in this study. Interestingly, both LH (68%) and YS (87%) appear to be more frequently accompanied with precipitation than UH (48%). We also found out the different timing of precipitation for LH and YS, respectively. The variations of precipitation frequency for the LH event tend to coincide with aerosol variations specifically in terms of temporal covariation, which is in contrast with YS. Increased aerosol loadings following precipitation for the YS event seems to be primarily controlled by large scale synoptic forcing. Meanwhile, aerosols for the LH event may be closely associated with precipitation longevity through changes in cloud microphysics such that enhanced aerosols can increase smaller cloud droplets and further extend light precipitation at weaker rate. Notably, precipitation persisted longer than operational weather forecast not considering detailed aerosol-cloud interactions, but the timescale was limited within a day. This result demonstrates active interactions between aerosols and meteorology such as probable modifications of cloud microphysics and precipitation, synoptic-induced dust transport, and precipitation-scavenging in Korea. Understanding of aerosol potential effect on precipitation will contribute to improving the performance of numerical weather model especially in terms of precipitation timing and location.
본 연구에서는 국지성 이상호우에 대한 하천의 치수 안전도를 분석하기 위하며 서울의 도시하천중 지방2급 하천인 홍제천을 연구 대상하천으로 선정하였고, 최근 발생한 이상호우 중에서 서울에 많은 피해를 입힌 2001년 7월 14일${\sim}$15일 강우 310.1mm와 서울지역 가능최대강수량(PMP)740.0mm를 적용 강우로 선정하였다. 홍제천의 치수 안전도를 분석한 결과, 계획빈도인 50년인 경우, 안전단면이 85%, 관리단면이 15%, 위험단면은 발생치 않았으나, 100년 빈도에서 안전단면이 5% 감소하고 관리단면이 4% 위험단면은 2% 증가하였다. 빈도가 증가함에 따라 증감율은 작게 나타났고 200년 빈도 이후에는 관리단면은 거의 변화가 없었으며 위험단면이 다소 증가하여 300년 빈도에서는 50년 빈도에 비해 8%, 500년 빈도에서는 12% 증가하였고 1000년 빈도에서는 위험단면이 19%, 관리단면이 13% 크게 증가하였다.
lh deleterious Cr, Mo rich -$\sigma$phase is a hard embrittling precipitate, which forms between MU)-900 $^{\circ}C$, often associated with a reduction in both impact properties and corrosion reshame. On this study, After aging at MU) "C, fatigue crack propagation induced by a phase precipitation was evaluated and time-frequency analysis of acoustic emission was conducted It was possible to find fracture mechanism by a phase precipitation due to time-frequency anulysis of acoustic emission signals.nals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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