The objective of this paper is to compare probabilistic temperature forecasts from different regional and global ensemble prediction systems over PyeongChang area. A statistical post-processing method is used to take into account combination and calibration of forecasts from different numerical prediction systems, laying greater weight on ensemble model that exhibits the best performance. Observations for temperature were obtained from the 30 stations in PyeongChang and three different ensemble forecasts derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Ensemble Prediction System for Global and Limited Area Ensemble Prediction System that were obtained between 1 May 2014 and 18 March 2017. Prior to applying to the post-processing methods, reliability analysis was conducted to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. Then, ensemble model output statistics and bias-corrected methods were applied to each raw ensemble model and then proposed weighted combination of ensembles. The results showed that the proposed methods provide improved performances than raw ensemble mean. In particular, multi-model forecast based on ensemble model output statistics was superior to the bias-corrected forecast in terms of deterministic prediction.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.5
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pp.91-102
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2012
강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.
In this study, the reproducibility of the simulated current climate by using two regional climate models, such as Seoul National University Regional Climate Model (SNURCM) and Weather Resuearch and Forecasting (WRF), is evaluated in advance to produce the standard regional climate scenario of future climate. Within the evaluation framework of a COordinated Regional climate Downscaling EXperiment (CORDEX), 28-year-long (1978-2005) regional climate simulation was conducted by using the Hadley Centre Global Environmental Model (HadGEM2-AO) global simulation data of the National Institute of Meteorological Research (NIMR) as a lateral boundary forcing. The simulated annual surface temperatures were in good agreement with the observation; the spatial correlation coefficients between each model and observation were over 0.98. The cold bias, however, were shown over the northern boundary in the both simulated results. In evaluation of the simulated precipitation, the skill was reasonable and good. The spatial correlation coefficients for the precipitation over the land area were 0.85 and 0.79 in SNURCM and WRF, respectively. It is noted that two regional climate models (RCMs) have different characteristics for the distribution of precipitation over equatorial and midlatitude areas. SNURCM shows better distribution of the simulated precipitation associated with the East Asia summer monsoon in the mid-latitude areas, but WRF shows better in the equatorial areas in comparison to each other. The simulated precipitation is overestimated in summer season (JJA) rather than in spring season (MAM), whereas the spatial distribution of the precipitation in spring season corresponds to the observation better than in summer season. Also the RCMs were capable of reproducing the annual variability of the maximum amount and its timing in July, in which the skills over the inland area were in better agreement with the observation than over the maritime area. The simulated regional climates, however, have the limitation to represent the number of days for extremely hot temperature and heavy rainfall over South Korea.
This study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified on the basis of climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. A total of 65 rain gauges were used to regional analysis of precipitation. Annual maximum series for the consecutive durations of 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 and 72hr were used for various statistical analyses. K-means clustering mettled is used to identify homogeneous regions all over the regions. Five homogeneous regions for the precipitation were classified by the K-means clustering. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. The regional and at-site parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the linear combination of the probability weighted moments, L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
Kim, Boram;Shin, Inchul;Chung, Chu-Yong;Cheong, Seonghoon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.6_1
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pp.1101-1117
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2018
The clear sky radiance (CSR) is one of the baseline products of the Himawari-8 which was launched on October, 2014. The CSR contributes to numerical weather prediction (NWP) accuracy through the data assimilation; especially water vapor channel CSR has good impact on the forecast in high level atmosphere. The focus of this study is the quality analysis of the CSR of the Himawari-8 geostationary satellite. We used the operational CSR (or clear sky brightness temperature) products in JMA (Japan Meteorological Agency) as observation data; for a background field, we employed the CSR simulated using the Radiative Transfer for TOVS (RTTOV) with the atmospheric state from the global model of KMA (Korea Meteorological Administration). We investigated data characteristics and analyzed observation minus background statistics of each channel with respect to regional and seasonal variability. Overall results for the analysis period showed that the water vapor channels (6.2, 6.9, and $7.3{\mu}m$) had a positive mean bias where as the window channels(10.4, 11.2, and $12.4{\mu}m$) had a negative mean bias. The magnitude of biases and Uncertainty result varied with the regional and the seasonal conditions, thus these should be taken into account when using CSR data. This study is helpful for the pre-processing of Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) CSR data assimilation. Furthermore, this study also can contribute to preparing for the utilization of products from the Geo-Kompsat-2A (GK-2A), which will be launched in 2018 by the National Meteorological Satellite Center (NMSC) of KMA.
Future climate changes over East Asia are projected by anthropogenic forcing of greenhouse gases and aerosols using ECHO-G/S (ECHAM4/HOPE-G). Climate simulation in the 21st century is conducted with three standard SRES scenarios (A1B, B1, and A2) and the model performance is assessed by the 20th Century (20C3M) experiment. From the present climate simulation (20C3M), the model reproduced reliable climate state in the most fields, however, cold bias in temperature and dry bias of summer in precipitation occurred. The intercomparison among models using Taylor diagram indicates that ECHO-G/S exhibits smaller mean bias and higher pattern correlation than other nine AOGCMs. Based on SRES scenarios, East Asia will experience warmer and wetter climate in the coming 21st century. Changes of geographical patterns from the present to the future are considerably similar through all the scenarios except for the magnitude difference. The temperature in winter and precipitation in summer show remarkable increase. In spite of the large uncertainty in simulating precipitation by regional scale, we found that the summer (winter) precipitation at eastern coast (north of $40^{\circ}N$) of East Asia has significantly increased. In the 21st century, the warming over the continents of East Asia showed much more increase than that over the ocean. Hence, more enhanced (weakened) land-sea thermal contrast over East Asia in summer (winter) will cause strong (weak) monsoon. In summer, the low pressure located in East Asia becomes deeper and the moisture from the south or southeast is transported more into the land. These result in increasing precipitation amount over East Asia, especially at the coastal region. In winter, the increase (decrease) of precipitation is accompanied by strengthening (weakening) of baroclinicity over the land (sea) of East Asia.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.268-272
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2010
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 Journal of Churna Manual Medicine for Spine and Nerves
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v.16
no.1
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pp.35-42
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2021
Objectives The objective of this study was to evaluate the effect of chuna manual therapy for rhinitis. Methods We performed a literature search using ten electronic databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, Chinese Academic Journals(CAJ), Research Information Sharing Service(RISS), Dbpia, National Digital Science Library(NDSL), Koreanstudies Information Service System(KISS), Korean Medical database(KMbase), and Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System(OASIS)) and two academic journals up to the end of April 2021. We included randomized controlled trials (RCTs) which appraised the effect of chuna manual therapy (CMT) in the treatment of rhinitis. The risk of bias was evaluated from the Cochrane Risk of Bias tool. Results 4 appropriate RCTs were included and analyzed. The efficacy rate of the CMT group was statistically higher compared to the control group treated with medicine[RR 1.14 (95%CI 1.06 1.22), P<0.01]. Conclusions Based on results, CMT could be effective in rhinitis. However, evidence were limited due to small number of studies, lack of well-designed RCT and regional bias. Further well-designed research should be required to obtain stronger evidence.
The polarization of public opinion by regionalism is one of biggest problems in Korean society. This study attempts to examine the polarization of public opinion between two typical cities representing regionalism and explore the factors influencing on the polarization. The results show that the polarization of public opinion is based on the perceived public opinion rather than the real public opinion. The polarization of public opinion is greater with regional issue than national issue. In general, citizens of Pusan have a conservative bias in estimating other Pusan citizens' opinion and a liberal bias in estimating Gwangju citizens' opinion, whereas citizens of Gwangju have a looking-glass perception in estimating other Gwangju citizens' opinion and a conservative bias in estimating Pusan citizens' opinion. There are no significant differences of the real public opinion and the perceived opinion across three generations. But within each generation, the tendency of public opinion polarization is found between regions and is not shown to change over generations. Regression analyses show that individual's opinion and region are highly predictable variables that explain the perceived public opinion and the perception bias such as false consensus and pluralistic ignorance.
Seo, Jihyun;Shim, Changsub;Hong, Jiyoun;Kang, Sungdae;Moon, Nankyoung;Hwang, Yun Seop
Atmosphere
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v.23
no.3
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pp.347-356
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2013
The climate projection with a high spatial resolution is required for the studies on regional climate changes. The Korea Meteorological Administration (KMA) has provided downscaled RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios over Korea with 1 km spatial resolution. If there are additional climate projections produced by dynamically downscale, the quality of impacts and vulnerability assessments of Korea would be improved with uncertainty information. This technical note intends to instruct the methods to downscale the climate projections dynamically from the Community Earth System Model (CESM) to the Weather Research and Forecast (WRF) model. In particular, here we focus on the instruction to utilize CAM2WRF, a sub-program to link output of CESM to initial and boundary condition of WRF at Linux platform. We also provide the example of the dynamically downscaled results over Korean Peninsula with 50 km spatial resolution for August, 2020. This instruction can be helpful to utilize global scale climate scenarios for studying regional climate change over Korean peninsula with further validation and uncertainty/bias analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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