The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.3
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pp.429-436
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2021
The wind profilers operated by the Korea Meteorological Administration observe in a low mode for intensive observation of the low levels and a high mode for intensive observation of the high levels. The LAP-3000 wind profiler installed in Bukgangneung and Changwon is characterized by the same sampling frequency of the low mode and the high mode, allowing to compare winds observed in both modes at the same altitude. As a result of analyzing the wind speed of the two points for one year in 2020, the correlation between the two modes was up to 0.2 lower than the correlation with radiosonde. The T-test for the wind speed of the two modes showed a particularly significant difference in October, where the temperature and specific humidity fluctuate frequently. The difference in the development of the atmospheric boundary layer affects the accuracy of the wind speed depending on the observation mode.
Numerical prediction capability has been improved over the decades, but progress of prediction for high-impact weather (HIW) was unsatisfactory. One reason of low predictability for HIW is lack of observation data. The National Institute of Meteorological Research (NIMR) has been performed observation program for improvement of predictability, and reduction in social and economical cost for HIW. As part of this observation program, summer intensive observation program (ProbeX-2009) was performed at the observation-gap areas from 25 August to 6 September 2009. Sounding observations using radiosonde were conducted in the Gisang2000 research vessel (R/V) from the Korea Meteorological Administration (KMA) over the West Sea and the Eardo R/V from the Korea Ocean Research and Development Institute (KORDI) over the South Sea. Observation System Experiment (OSE) is carried out to examine the effect of ProbeX-2009 data. OSEs using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) Model are conducted to investigate the predictability for a short time forecast. And, OSEs using WRF/3DVAR system and WRF forecast model are conducted to study the predictability for an extended time. Control experiment (K_CTL and CNTL) used only GTS observation and experiment (K_EXP and SWEXP) used ProbeX-2009 data from two system are performed. ETS for 3hr accumulated rainfall simulated by KLAPS-WRF shows that K_EXP is higher than K_CTL. Also, ETS for 12hr accumulated rainfall of SWEXP from 3DVAR-WRF is higher than CNTL. The results indicate that observation over the ocean has positive impact on HIW prediction.
Observation of hydrometeors' behavior in the atmosphere is important to understand weather and climate. By conventional observations, we can get the distribution of water vapor at limited number of points on the earth. In this study, the precipitable water has been estimated from the split window channel data on GMS-5 based upon the technique developed by Chesters et al.(1983). To retrieve the precipitable water, water vapor absorption parameter depending on filter function of sensor has been derived using the regression analysis between the split window channel data and the radiosonde data observed at Osan, Pohang, Kwangiu and Cheju staions for 4 months. The air temperature of 700 hPa from the Global Spectral Model of Korea Meteorological Administration (GSM/KMA) has been used as mean air temperature for single layer radiation model. The retrieved precipitable water for the period from August 1996 through December 1996 are compared to radiosonde data. It is shown that the root mean square differences between radiosonde observations and the GMS-5 retrievals range from 0.65 g/$cm^2$ to 1.09 g/$cm^2$ with correlation coefficient of 0.46 on hourly basis. The monthly distribution of precipitable water from GMS-5 shows almost good representation in large scale. Precipitable water is produced 4 times a day at Korea Meteorological Administration in the form of grid point data with 0.5 degree lat./lon. resolution. The data can be used in the objective analysis for numerical weather prediction and to increase the accuracy of humidity analysis especially under clear sky condition. And also, the data is a useful complement to existing data set for climatological research. But it is necessary to get higher correlation between radiosonde observations and the GMS-5 retrievals for operational applications.
This paper investigates the characteristics of turbulence schemes. Turbulence closures are fundamental for modeling the atmospheric diffusion, transport and dispersion in the boundary layer. In particular, in non-homogeneous conditions, a proper description of turbulent transport in planetary boundary layer is fundamental aspect. This study is based on the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) and combines four different turbulence schemes to assess if the different schemes have a impact on simulation results of vertical profiles. Two of these schemes are Isotropc Deformation scheme (I.Def) and Anisotropic deformation scheme (A.Def) that are simple local scheme based on Smagorinsky scheme. The other two are Mellor-Yamada scheme (MY2.5) and Deardorff TKE scheme (D.TKE) that are more complex non-local schemes that include a prognostic equation for turbulence kinetic energy. The simulated potential temperature, wind speed and mixing ratio are compared against radiosonde observations from the study region. MY2.5 shows consistently reasonable vertical profile and closet to observation. D.TKE shows good results under relatively strong synoptic condition especially, mixing ratio simulation. Validation results show that all schemes consistently underestimated wind speed and mixing ratio but, potential temperature was somewhat overestimated.
Aircraft observations constitute one of the major sources of temperature observations which provide three-dimensional information. But it is well known that the aircraft temperature data have warm bias against sonde observation data, and therefore, the correction of aircraft temperature bias is important to improve the model performance. In this study, the algorithm of the bias correction modified from operational KMA (Korea Meteorological Administration) global model is adopted in the preprocessing of aircraft observations, and the effect of the bias correction of aircraft temperature is investigated by conducting the two experiments. The assimilation with the bias correction showed better consistency in the analysis-forecast cycle in terms of the differences between observations (radiosonde and GPSRO (Global Positioning System Radio Occultation)) and 6h forecast. This resulted in an improved forecasting skill level of the mid-level temperature and geopotential height in terms of the root-mean-square error. It was noted that the benefits of the correction of aircraft temperature bias was the upper-level temperature in the midlatitudes, and this affected various parameters (winds, geopotential height) via the model dynamics.
Geon-Myeong Lee;Byung-Hyuk Kwon;Kyung-Hun Lee;Zi-Woo Seo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1041-1048
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2023
Wind LiDAR and Wind Profiler are devices that produce continuous vertical distribution of wind vector in high-resolution data, and their use has recently been increasing. Although the observation and data processing methods of the two devices are similar, differences in wind detection accuracy may occur depending on weather and operation settings. introduce the characteristics of the two instruments and wind calculation methods, and apply the latest instrument verification standards to evaluate their accuracy by comparing them with the wind observed with a radiosonde. Accordingly, a new direction for performance verification following the introduction of equipment and additional necessary complements are presented.
The effect of Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) observations on the short-range forecast in East Asia (EA) was investigated for the Northern Hemispheric (NH) summer and winter months, using the Forecast Sensitivity to Observations (FSO) method. For both periods, the contribution of radiosonde (TEMP) to the EA forecast was largest, followed by AIRCRAFT, AMSU-A, Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), and the atmospheric motion vector of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) or Multi-functional Transport Satellite (MTSAT). The contribution of AMSU-A sensor was largely originated from the NOAA 19, NOAA 18, and MetOp-A (NOAA 19 and 18) satellites in the NH summer (winter). The contribution of AMSU-A sensor on the MetOp-A (NOAA 18 and 19) satellites was large at 00 and 12 UTC (06 and 18 UTC) analysis times, which was associated with the scanning track of four satellites. The MetOp-A provided the radiance data over the Korea Peninsula in the morning (08:00~11:30 LST), which was important to the morning forecast. In the NH summer, the channel 5 observations on MetOp-A, NOAA 18, 19 along the seaside (along the ridge of the subtropical high) increased (decreased) the forecast error slightly (largely). In the NH winter, the channel 8 observations on NOAA 18 (NOAA 15 and MetOp-A) over the Eastern China (Tibetan Plateau) decreased (increased) the forecast error. The FSO provides useful information on the effect of each AMSU-A sensor on the EA forecasts, which leads guidance to better use of AMSU-A observations for EA regional numerical weather prediction.
A Scanning Rayleigh Doppler lidar for wind profiling based on a non-polarized beam splitter cube optically contacted FPI is developed for wind measurement from high troposphere to low stratosphere in 5-35 km. Non-polarized beam splitter cube optically contacted to the FPI are used for a stable optical receiver. Zero Doppler shift correction is used to correct for laser or FPI frequency jitter and drift and the timing sequence is designed. Stability of the receiver for Doppler shift discrimination is validated by measuring the transmissions of FPI in different days and analyzed the response functions. The maximal relative wind deviation due to the stability of the optical receiver is about 4.1% and the standard deviation of wind velocity is 1.6% due to the stability. Wind measurement comparison experiments were carried out in Jiuquan ($39.741^{\circ}N$, $98.495^{\circ}E$), Gansu province of China in 2015, showing good agreement with radiosonde result data. Continuous wind field observation was performed from October 16th to November 12th and semi-continuous wind field of 19 nights are presented.
This study analyzed the synoptic distribution and vertical structure about four cases of precipitation occurrences using NCEP/NCAR reanalysis data and upper level data of winter intensive observation to be performed by National Institute of Meteorological Research at Bukgangneung, Incheon, Boseong during 63days from 4 JAN to 6 MAR in 2012, and Observing System Experiment (OSE) using 3DVAR-WRF system was conducted to examine the precipitation predictability of upper level data at western and southern coastal regions. The synoptic characteristics of selected precipitation occurrences were investigated as causes for 1) rainfall events with effect of moisture convergence owing to low pressure passing through south sea on 19 JAN, 2) snowfall events due to moisture inflowing from yellow sea with propagation of Siberian high pressure after low pressure passage over middle northern region on 31 JAN, 3) rainfall event with effect of weak pressure trough in west low and east high pressure system on 25 FEB, 4) rainfall event due to moisture inflow according to low pressures over Bohai bay and south eastern sea on 5 MAR. However, it is identified that vertical structure of atmosphere had different characteristics with heavy rainfall system in summer. Firstly, depth of convection was narrow due to absence of moisture convergence and strong ascending air current in middle layer. Secondly, warm air advection by veering wind with height only existed in low layer. Thirdly, unstable layer was limited in the narrow depth due to low surface temperature although it formed, and also values of instability indices were not high. Fourthly, total water vapor amounts containing into atmosphere was small due to low temperature distribution so that precipitable water vapor could be little amounts. As result of OSE conducting with upper level data of Incheon and Boseong station, 12 hours accumulated precipitation distributions of control experiment and experiments with additional upper level data were similar with ones of observation data at 610 stations. Although Equitable Threat Scores (ETS) were different according to cases and thresholds, it was verified positive influence of upper level data for precipitation predictability as resulting with high improvement rates of 33.3% in experiment with upper level data of Incheon (INC_EXP), 85.7% in experiment with upper level data of Boseong (BOS_EXP), and 142.9% in experiment with upper level data of both Incheon and Boseong (INC_BOS_EXP) about accumulated precipitation more than 5 mm / 12 hours on 31 January 2012.
Hwang, Sung Eun;Kim, Byeong-Taek;Lee, Young Tae;Shin, Seung Sook;Kim, Ki Hoon
Journal of the Korean earth science society
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v.42
no.5
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pp.504-513
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2021
Different physical processes, according to the atmospheric boundary layer types, were used in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) of the Unified Model (UM) used by the Korea Meteorological Administration (KMA). Therefore, it is important to verify the atmospheric boundary layer types in the numerical model to improve the accuracy of the models performance. In this study, the atmospheric boundary layer types were verified using observational data. To classify the atmospheric boundary layer types, summer intensive observation data from radiosonde, flux observation instruments, Doppler wind Light Detection and Ranging(LIDAR) and ceilometer were used. A total number of 201 observation data points were analyzed over the course 61 days from June 18 to August 17, 2019. The most frequent types of differences between LDAPS and observed data were type 1 in LDAPS and type 2 in observed(each 53 times). And type 3 difference was observed in LDAPS and type 5 and 6 were observed 24 and 15 times, respectively. It was because of the simulation performance of the Cloud Physics such as that associated with the simulation of decoupled stratocumulus and cumulus cloud. Therefore, to improve the numerical model, cloud physics aspects should be considered in the atmospheric boundary layer type classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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