Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model's initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.
Wind energy has been recognized as one of the most important and fastest growing energy resources without emission of air pollutant. Thus, it is necessary to predict wind speed and direction accurately both in time and space toward the efficient usage of wind energy. Numerical simulation experiments using the Fifth-Generation Mesoscale Model (MM5) are carried out to clarify the impact of surface observation data assimilation on the estimation of wind energy resources. The EXP_Radius run was designed with respect to the radius of influence in the Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA), and the EXP_Impact run was made by changing the nudging coefficient that determines the relative magnitude of the nudging term. The simulation period covers a clear-sky event on 3 - 5 June 2007 and another is on 2 - 4 December 2006. It is found that the simulated results are very sensitive to the radius of influence and nudging parameters in the FDDA. The further analysis of the results shows that the impact of the radius of influence tends to be stronger in weak synoptic flow episode than that in strong synoptic flows episode. The nudging factor is also sensitive to the intensity of the synoptic flows.
The satellite orbit is continuously changing due to space environment. Especially for low earth orbit, atmospheric drag plays an important role in the orbit altitude decay. Recently, solar activities are expected to be high, and relevant events are occurring frequently. In this paper, analysis on the impact of geomagnetic storm on LEO satellite orbit is presented. For this, real flight data of KOMPSAT-2, KOMPSAT-3, and KOMPSAT-5 are analyzed by using the daily decay rate of mean altitude is calculated from the orbit determination. In addition, the relationship between the solar flux and geomagnetic index, which are the metrics for solar activities, is statistically analyzed with respect to the altitude decay. The accuracy of orbit prediction with both the fixed drag coefficient and estimated one is examined with the precise orbit data as a reference. The main results shows that the improved accuracy can be achieved in case of using estimated drag coefficient.
Scientific evidence shows that ambient air quality is one of the major environmental issues related to human health. The aim of this paper was to provide quantitative data on the short-term impact of air pollution on the mortality and morbidity of people living in Suwon city. There are some studies that have conducted health impacts of the air pollution in Seoul, Korea. However, there are few studies of the health effects on air pollution conducted in satellite cities of the Seoul Metropolitan area. For this reason, we investigated the health effects of air pollution in Suwon city, one of the highly populated satellite cities of Seoul. In order to estimate the short-term mortality impact of air pollution, this study applied the approach suggested by the World Health Organization (WHO), using AirQ2.2.3 software. Daily concentrations of $PM_{10}$, $O_3$, $NO_2$, and $SO_2$ were used to assess human exposure and health effects, in terms of attributable proportion of the health outcome, annual number of excess cases of mortality for all causes, and cardiovascular and respiratory diseases. Among the four considered air pollutants, $PM_{10}$ had the highest health impact on the 1,118,000 inhabitants of Suwon city, causing an excess of total mortality of 105 out of 4,254 in a year. Sulfur dioxide had the least health impact. Ozone and nitrogen dioxide each caused 42.7 and 81.3 excess cases of total mortality in a year. The results are also in line with those of other international studies that apply AirQ software.
As the damages due to natural disasters continue to increase, a growing interest is being witnessed in such studies that focus on preventive measures to reduce damages rather than on their recovery. As such, the U.S. has been actively conducting projects to develop new models that can forecast potential damages due to natural disasters and widely employing them in actual cases. With no specific models developed in Korea yet, this study aimed to introduce an overseas typhoon model as part of the advanced efforts and apply it the actual cases occurring across the nation. This model estimates wind loads by measuring the impact of a strong wind upon buildings, and measurements require a number of parameters. Those parameters should include the types and dimensions of buildings and the type of the roofs. As for the FPHLM(Florida Public Hurricane Loss Model), a precedent model for our study, we were able to take advantage of number of the statistics and detailed categorizations on the residential buildings in the U.S., which enabled us to select the representative building types and produce their wind loads. With no sufficient relevant statistics available for the nation, however, we may not be able to readily measure the wind loads on the nation's residential buildings. Therefore, this study tried to choose the representative types, heights and dimensions of the buildings for the measurement of wind loads. We consequently came up with a representative house having an area between 62.81 and $95.56m^2$, either a flat roof or hip roof, a height of 2.6 m, an side ratio of 1.5, and the width and length of the mean $85m^2$ sized house being 11,300 mm and 7,530 mm, respectively.
BACKGROUND: More recently, it has been shown that atmospheric ammonia (NH3) plays a primary role in the formation of secondary particulate matter by reacting with the acidic species, e.g. SO2, NOx, to form PM2.5 aerosols in the atmosphere. The Jeonbuk region is an area with high concentration of particulate matter. Due to environmental changes in the Saemangeum reclaimed land with an area of 219 km2, it is necessary to evaluate the impact of the particulate matter and atmospheric ammonia in the Jeonbuk region. METHODS AND RESULTS: Atmospheric ammonia concentrations were measured from June 2020 to May 2021 using a passive sampler and CRDS analyzer. Seasonal and annual atmospheric ammonia concentration measured using passive sampler was significantly lower in Jangjado (background concentration), and the concentration ranged from 11.4 ㎍/m3 to 18.2 ㎍/m3. Atmospheric ammonia concentrations in Buan, Gimje, Gunsan, and Wanju regions did not show a significant difference, although there was a slight seasonal difference. The maximum atmospheric ammonia concentration measured using the CRDS analyzer installed in the IAMS near the Saemangeum reclaimed land was 51.5 ㎍/m3 in autumn, 48.0 ㎍/m3 in summer, 37.6 ㎍/m3 in winter, and 32.7 ㎍/m3 in spring. The minimum concentration was 4.9 ㎍/m3 in spring, 4.2 ㎍/m3 in summer, and 3.5 ㎍/m3 in autumn and winter. The annual average concentration was 14.6 ㎍/m3. CONCLUSION(S): Long term monitoring of atmospheric ammonia in agricultural areas is required to evaluate the formation of fine particulate matter and its impact on the environment. In addition, continuous technology development is needed to reduce ammonia emitted from farmland.
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of PBL (Planetary boundary layer) scheme implemented in WRF on the result of meteorological fields and CMAQ modeling. 25-day period, representing high ozone concentration, was selected for the simulations. The three WRF domains covered East Asia region, Korean Peninsula and Seoul metropolitan area. The sensitivity of WRF-CMAQ modeling to the various PBL schemes was assessed and quantified by comparing model output and against observation from the meteorological and the air quality monitoring network within the domain. The meteorological variables evaluated included temperature, wind speed and direction over surface sites and upper air sounding sites. The CMAQ variables included gaseous species $O_3$ and $NO_x$ over monitoring stations. Although difference of PBL schemes implemented in WRF, they did not appreciably affect the WRF and CMAQ performance. There are partially differences between non-local and local mixing scheme, but are not distinct differences for the results of weather and air quality. It is suggested that impact of parameterization of vertical eddy diffusivity scheme in CMAQ also need to be researched in the future study.
In this study, the atmospheric dispersion of radioactive material ($^{137}Cs$) was simulated with regard to its impact within a 50-km radius from the Kori Nuclear Power Plant (NKPP) based on two different types of models (the non-steady-state puff model CALPUFF and the lagrangian model HYSPLIT) during the spring of 2012 (May 2012). The dispersion distribution of $^{137}Cs$ calculated in the CALPUFF model was similar to that of the HYSPLIT model, but the magnitudes of differences in its spatio-temporal concentrations between the two models were different. The $^{137}Cs$ concentrations simulated by the CALPUFF were significantly lower than those of the HYSPLIT due to a limitation of puff models (e.g. puff size growth over time). The CALPUFF had the advantage of determining the dispersion of radioactive materials and their impacts on the surrounding regions, compared with the HYSPLIT that had high concentrations of $^{137}Cs$ in only small local areas with the movement of air masses along the local winds.
Increasing concern for the environment in Korea has led to the demand that major policies and large-scale development projects be subjected to detailed impact assessment. This paper reports on the state of data related to the prediction of the environmental impact (EIA) to emphasize the importance of data quality. Environmental impact statements (EIS) consulted with the Ministry of Environment of Korea were analyzed from 1981 through 1992. Many of assessors used existing data and collected supplementary data from field survey. Most of the results of EIA are presented directly or summarized on maps and as graphics. For the national purpose, large source of quality-controlled data such as atmospheric data have been developed, However, there are the deficiency in data to analyze the impact of human activity, and data gaps and incompatibilities among systems. Consequently, the development of data bank systems including computer database and remotely-sensed satellite data is required to improve the quality of data which are relevant to EIA. The data bank system should be organized meaningfully in minimum time with a least cost, and measurement standards must be made explicit. Geographical information systems (GIS) are applicable to the graphic presentation or to the impact prediction model.
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of SST spatial distribution on the result of air quality modeling. Eulerian photochemical dispersion model CAMx (Comprehensive Air quality Model with eXtensions, version 4.50) was applied in this study and meteorological fields were prepared by RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Three different meteorological fields, due to different SST spatial distributions were used for air quality modeling to assess the sensitivity of CAMx modeling to the different meteorological input data. The horizontal distributions of surface ozone concentrations were analyzed and compared. In each case, the simulated ozone concentrations were different due to the discrepancies of horizontal SST distributions. The discrepancies of land-sea breeze velocity caused the difference of daytime and nighttime ozone concentrations. The result of statistic analysis also showed differences for each case. Case NG, which used meteorological fields with high resolution SST data was most successfully estimated correlation coefficient, root mean squared error and index of agreement value for ground level ozone concentration. The prediction accuracy was also improved clearly for case NG. In conclusion, the results suggest that SST spatial distribution plays an important role in the results of air quality modeling on high ozone episode at coastal region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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