The characteristic features of surface ozone concentration and the forecasting procedure of high ozone days have been studied. The ozone concentration was continuously measured during 3 years (1997~1999) at air quality monitoring stations in five major cities in Korea. The diurnal variation of surface ozone concentration on high ozone days is characterized by low ozone concentration at night. The ozone concentration Increases continuously after sunrise, In reach a peak at 1500~1600 LST. Thereafter it decreases steadily to a low concentration at sunset. The diurnal and annual maximum of the surface ozone concentration at Seoul were observed in May and June, respectively. The favorable synoptic condition for the high ozone day is divided into 4 different synoptic weather patterns: a high-pressure system from the Sea of Okhotsk, the Pacific subtropical high extending westward, a moving high-pressure system covering the Korean peninsula. and a synoptic system In front of a typhoon. Most of high ozone days occur under the high pressure system in Korea.
Kim, Yoo-Keun;Lee, Hwa-Woon;Moon, Yun-Seob;Song, Sang-Keun
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제10권S_4호
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pp.197-206
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2001
The long-range transport mechanisms of Asian dust were analyzed based on the synoptic weather system and numerical simulation by using NCEP/NCAR reanalysis and TOMS data during the periods of 1996-2001. We classified the whole weather types of eastern Asia during spring and created the representative weather types during the yellow sand events using cluster analysis and weather charts for the last 6 years(1996~2001). These long-range transport mechanisms were related to various pressure patterns including high and low, trough and ridge, and upper-level fronts. Case studies of the yellow sand events have performed by the simulation of MM5 with meteorological elements such as the horizontal wind of u and v component, potential temperature, potential vorticity, and vertical circulation during the episodic days(2~8 March 2001). In addition, the origin of the long-range transport was examined with the estimation of backward trajectory using HYSPLIT4 Model. In this paper, we concluded that three weather types at 1000 hPa, 850 hPa, 500 hPa, and 300 hPa levels were classified respectively. The dominant features were the extending continental outflow from China to Korea at 1000 hPa and 850 hPa levels, the deep trough passage and cold advection at 500 hPa and 300 hPa levels during the yellow sand events. And also, we confirmed the existence of pola $r_tropical jets in the upper-level, the behavior of potential vorticity over Korea, the estimation of potential vorticity through vertical cross section, and the transport of yellow sand through backward trajectories.es.
In order to clarify the vertical ozone distribution in planetary boundary layer of coastal area with complex terrain, an observation campaign was carried out around Gwangyang Bay with dense pollutant emission sources during two days from June, 4 2007. For this observation are Radiosonde, SODAR(SOnic Detection And Ranging) and Tethered ozone sonde were employed. The surface meteorological and photochemical observation data provided by AWS (Automatic Weather System) and AQMS (Air Quality Monitoring System) were also applied for analysis. Synoptic condition is strongly associated with lower level ozone distribution in complex terrain coastal area. Since mesoscale circulation induced by difference of characteristics of land and sea and orographic forcing is predominant under calm synoptic condition, vertical distribution of ozone is complicate and vertical ozone concentration greatly fluctuated. However in second day when synoptic influence become strong, ozone concentration in lower levels is vertically uniform regardless of observation level. This results in vertical observation indicates that vertical ozone distribution is often determined by synoptic condition and also affects surface ozone concentration.
This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.
수자원 설계 및 홍수 예 경보 등을 위한 수문분석 시, 강우자료는 필수요소이다. 현재 수문분석 시 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청, 국토교통부 등의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)에 시 강우자료를 이용하고 있으나, 집중호우가 빈번히 발생하는 현실정과 집중호우의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되는 향후에는 더욱 조밀한 관측망을 구성하고 있는 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 이용한 분석이 필요하다. 그러나 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료는 자동으로 관측되고 있어, 자료품질에 대한 문제점이 매번 지적되고 있다. 본 연구에서는 서울지역을 중심으로 기상청 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료의 품질개선 방안에 관한 연구를 실시하였다. 분 단위 강우자료의 품질관리방안은 크게 3단계로 결측치 품질관리, 이상치 품질관리 그리고 강우 보완 품질관리로 구분하여 품질관리 방안을 제시하고 분석을 수행하였다. 마지막으로 서울지점의 분 단위 강우자료와 시 단위 강우자료의 비교분석을 통해 강우 품질관리에 대한 평가를 실시하였다. 이는 향후 분 단위 강우자료를 이용한 수문분석 시, 강우자료 품질관리 방안으로 활용될 것으로 판단된다.
Meteo-tsunamis are tsunamis that are typically caused by strong atmospheric instability (e.g., pressure jumps) in low pressure systems, but some meteo-tsunamis in winter can be caused by local atmospheric instability in high pressure systems (e.g., the Siberian High). In this study, we investigated a meteo-tsunami event related to a high pressure system that occurred during winter on the Yellow Sea in 2005. Sea level data from tidal stations were analyed with a high-pass filter, and we also performed synoptic weather analyses by using various synoptic weather data (e.g., surface weather charts) collected during the winter season(DJF) of 2005. A numerical weather model (WRF) was used to analyze the atmospheric instability on the day of the selected event (21 Dec. 2005). On the basis of the results, we suggest that the meteo-tsunami triggered by the high pressure system occurred because of dynamic atmospheric instability induced by the expansion and contraction of the Siberian High.
본 연구에서는 지난 36년 동안(1973/74-2008/09) 우리나라 겨울철 강설자료와 북반구 대기순환장을 분석하여 대설 유형별 지상 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 한다. 동아시아 기압 배치 및 대설 지역을 복합적으로 고려하여 우리나라 대설 발생 사례를 크게 4가지 종관 기후 범주, 세부적으로 17가지 유형으로 세분하였다. 지상 종관 기후 자료 분석에서 각 대설 유형마다 한반도 주변에 나타나는 기압과 바람벡터 아노말리 핵들의 위치 및 강도 차이가 뚜렷하게 나타난다. 특히, 시베리아 고기압의 장출과 이동성 저기압의 통과 여부가 이러한 차이점에 중요한 영향을 미친다. 반구 규모 종관 기후 패턴으로 북극진동의 음의 모드 또한 한반도 겨울철 대설 발생 증가에 영향을 미친다. 이러한 종관 기후 분석 결과들은 단기 또는 계절 대설 예보 향상에 기초 자료로 활용 될 수 있다.
본 연구에서는 기상청에서 수행하는 기존의 기상 관측에 대한 품질관리 절차 이외에 향후 스마트시티 등에서 활용될 수 있는 머신러닝 기반의 Internet of Things (IoT) 도시기상 관측 자료에 대한 품질검사 기준을 제안한다. 현재 기상청에서 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System, ASOS)과 방재기상관측(Automatic Weather System, AWS) 기반으로 설정한 기준이 도시기상에 적합한지 확인하기 위하여 서울시에 설치된 SKT AWS 자료를 기반으로 사용성을 검증하였고, IoT 자체의 데이터가 가지는 특성을 고려하여 최종적으로 머신러닝 기반의 품질검사 알고리즘을 제안하였다. 품질검사 방법으로는 IoT 기기 자체에 대한 결측값 검사, 값 패턴 검사, 충분 데이터 검사, 통계적 범위 이상 검사, 시간값 이상 검사, 공간값 이상 검사를 먼저 수행하고, 기상청에서 제시하고 있는 기상 관측에 대한 품질검사인 물리한계검사, 단계검사, 지속성 검사, 기후범위 검사, 내적 일치성 검사를 5가지 기상요소에 대하여 각각 수행하였다. 제안한 알고리즘의 검증을 위하여 인천광역시 송도에 위치한 관측소에 실제 IoT 도시기상관측 데이터에 이를 적용하였다. 이를 통해 기존의 기상청 QC로는 확인할 수 없었던 IoT 기기가 가질 수 있는 결함을 확인할 수 있고, 알고리즘에 대한 검증을 진행하여 향후 스마트시티에 설치될 IoT 기상관측기기에 대한 품질검사 방법을 제안한다.
In order to conduct the environmental assessment of long range transboundary air pollutants over East Asia, the moving pathways of air pollutants are of great importance, which are depending upon the meteorological weather patterns. Therefore regional scale modeling study requires the identified geopotential height distribution patterns to deal with behaviors of long range transport air pollutants for the effective long term atmospheric environmental assessment. In this study the synoptic meteorological classification using cluster analysis technique over Northeast Asia, and its previous applications of the regional scale air pollutant modeling studies were reviewed and summarized in detail. Other synoptic meteorological characteristics over Korean peninsula are also discussed.
Weather is the most influential factor for crop cultivation. Weather information for cultivated areas is necessary for growth and production forecasting of agricultural crops. However, there are limitations in the meteorological observations in cultivated areas because weather equipment is not installed. This study tested methods of predicting the daily mean temperature in onion fields using geostatistical models. Three models were considered: inverse distance weight method, generalized additive model, and Bayesian spatial linear model. Data were collected from the AWS (automatic weather system), ASOS (automated synoptic observing system), and an agricultural weather station between 2013 and 2016. To evaluate the prediction performance, data from AWS and ASOS were used as the modeling data, and data from the agricultural weather station were used as the validation data. It was found that the Bayesian spatial linear regression performed better than other models. Consequently, high-resolution maps of the daily mean temperature of Jeonnam were generated using all observed weather information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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