Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.6
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pp.693-703
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2008
The important source of the mercury in water-column is the influx of atmosphere mercury, via dry and wet deposition. In this study, wet deposition of mercury was estimated to be $14.56{\mu}g/m^2$ during 15 months at the Lake Soyang, which is a little higher than those observed in the several rural US Mercury Deposition Network (MDN) sites with similar precipitation depth. The mercury concentration in precipitation did not show a positive correlation with atmospheric RGM (reactive gaseous mercury) concentration, while maintaining good correlation with atmospheric $PM_{2.5}$ at Soyang Dam. This result suggests that the contribution of particulate Hg to the total Hg wet deposition should be more significant than that of RGM. In this study, both precipitation depth and precipitation type affected the amount of wet deposition and the concurrent mercury levels in precipitation. There was generally an inverse relationship between precipitation depth and Hg concentration in precipitation. Precipitation type was another factor that exerted controls on the Hg concentration in precipitation. As a result, the highest concentration of Hg was observed in snow, followed by in mixture (snow+rain) and in rain.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.15
no.2
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pp.79-87
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1999
$^{239+240}Pu$ concentrations in precipitation were determined for the period of May 1994 to August 1996 in oder to describe current $^{239+240}Pu$ deposition at the mid-western coat of Korea (Ansan, 37$^{\circ}$17'N, $126^{\circ}$50'E). $^{239+240}Pu$ concentration in daily precipitation varied from 0.05 to 131$\mu$Bq $kg^{-1}$ with a geometric mean of $1.26\mu$Bq $kg^{-1}$. The concentration was high in the period of Yellow Sand Storm in spring and low in wet summer monsoon. The specific $^{239+240}Pu$ concentration in daily precipitation appears to be controlled by the $^{239+240}Pu$ input to the atmosphere in spring and washout effects by precipitation in the wet summer monsoon. Wet depositional flux of $^{239+240}Pu$ varied from 4 to 123$\mu$Bq $m^{-2}d^{-1}$ with a geometric mean of $33.8\mu$Bq $m^{-2}d^{-1}$ and with a maximum in the period of Yellow Sand Storm and a minimum in the period of wet summer monsoon. $^{238}Pu$/$^{239+240}Pu$ activity raios(0.04~0.31) in precipitation for March-June period suggested that one of the major sources of Pu isotopes falling in Ansan area is the arid region of the Chinese continent.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.252-252
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2011
Rainfall-runoff models are calibrated and validated by using a same data set such as observations. The past climate change effects the present rainfall pattern and also will effect on the future. To predict rainfall-runoff more preciously we have to consider the climate change pattern in the past, present and the future time. Thus, in this study, the climate change represents changes in mean precipitation and standard deviation in different patterns. In some river basins, there is no enough length of data for the analysis. Therefore, we have to generate the synthetic data using proper distribution for calculation of precipitation based on the observed data. In this study, Kajiyama model is used to analyze the runoff in the dry and the wet period, separately. Mean and standard deviation are used for generating precipitation from the gamma distribution. Twenty hypothetical scenarios are considered to show the climate change conditions. The mean precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% for the data generation with keeping the standard deviation constant in the wet and the dry period respectively. Similarly, the standard deviations of precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% keeping the mean value of precipitation constant for the wet and the dry period sequentially. In the wet period, when the standard deviation value varies then the mean NSE ratio is more fluctuate rather than the dry period. On the other hand, the mean NSE ratio in some extent is more fluctuate in the wet period and sometimes in the dry period, if the mean value of precipitation varies while keeping the standard deviation constant.
The purpose of this study is to estimate wet deposition flux and to investigate wet deposition characteristics by using the ADOM model. Wet deposition flux of highly reactive $SO_2$ is estimated by applying observed meteorological parameters and concentrations of chemical species to the ADOM model. Wet deposition is largely dependent on large scale precipitation and cloud thickness. Wet deposition flux of sulfate depends on $SO_2$ oxidation in clouds. When large amount of $SO_2$ is converted to sulfate, deposition flux of sulfate increases, but wet deposition flux of $SO_2$ is small. On the whole, the pattern of sulfate wet deposition flux agrees with the typical pattern of sulfate wet deposition that is high in the summer(July) and low in the winter(January).
Total gas phase mercury (TGM) concentrations and event wet-only precipitation for Hg were collected for nine months (from April, 2002 to Dec., 2002) at Sterling, NY on the shoreline of Lake Ontario. TGM concentrations measured in this study ($3.02{\pm}2.14\;ng/m^3$) were in somewhat high range compared to other background sites. Using simplified quantitative transport bias analysis (SQTBA) possible sources affecting high Hg concentration in Sterling was identified, and they are coal-fired power plants located in southern NY and Pennsylvania. Wet deposition measured at Mercury Deposition Network (MDN) sites including Pt. Petre and Egbert, ON were compared with data obtained at the Sterling to estimate the total mercury wet deposition flux to Lake Ontario. The wet deposition flux was calculated to be the highest at the Sterling site ($7.94\;{\mu}g/m^2$ from April, 2002 to Dec. 2002) and the lowest at the Egbert ($3.92\;{\mu}g/m^2$), due to the both the difference in precipitation depth and Hg concentration in the precipitation. The deposition measured at the Sterling site is similar to Lake Michigan deposition of $6-14\;{\mu}g/m^2$ (converted for ninth months) measured for Lake Michigan Mass Balance Study (LMMBS).
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.3
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pp.523-534
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1994
The purpose of this study is to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. In the paper(I) of this study, the alternate renewal process(ARP) is used for the daily precipitation series. In this paper(Il), stochastic simulation models for the daily precipitation series are developed by combining Markov chain for the precipitation occurrence process and continuous probability distribution for the precipitation amounts on the wet days. The precipitation occurrence is determined by first order Markov chain with two states(dry and wet). The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma, Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Since the daily precipitation series shows seasonal variation, models are identified for each month of the year separately. To illustrate the application of the simulation models, daily precipitation data were taken from records at the seven locations of the Nakdong and Seomjin river basin. Simulated data were similar to actual data in terms of distribution for wet and dry spells, seasonal variability, and precipitation amounts.
This paper investigates summer precipitation change in East Asia according to switching surface boundary condition over South Korea and Shantung. Simulations are carried out by ECHO-G/S for 20 years (1980-1999). Surface condition over both areas in ECHO-G/S is represented by ocean (OCN experiment). In OCN experiment, the summer precipitation is considerably underestimated around the Korean peninsula (the dry region) and overestimated over the eastern Tibetan Plateau (the wet region). It may be related that the lack of the heat sources from the unrealistically prescribed land-sea mask weakens northward expansion of rainband and the development of convective precipitation. Moreover the simulated rainband retreats before June in connection with the early genesis of summer monsoon circulation. The systematic bias of the summer precipitation over the dry and wet regions are reduced comparing with the OCN experiment when the land-sea masks over South Korea and Shantung are realistically considered as land (LND experiment). These improvements can be explained by the thermodynamical dissimilarity between land and ocean. Enhanced warming by switching the areas from sea to land has led to develop the thermal low over Yellow Sea with the cyclonic circulation. Thus, this cyclonic circulation supports moistures from the south to the dry region and blocks to the wet region. The heat transport from the land surface to atmosphere plays a key role in the developing convective precipitation in local scale and maintaining the precipitation and the rainband. Therefore, this results indicate that the design of the realistic land-sea distribution is required for the accurate simulation of the regional precipitation.
In this study, the annual and monthly groundwater recharge for the Sapgyo-cheon upstream basin in Chungnam Province was evaluated by water balance analysis utilizing WetSpass-M model. The modeling input data such as topography, climate parameters, LAI (Leaf Area Index), land use, and soil characteristics were established using ArcGIS, QGIS, and Python programs. The results showed that the annual average groundwater recharge in 2001 - 2020 was 251 mm, while the monthly groundwater recharge significantly varied over time, fluctuating between 1 and 47 mm. The variation was high in summer, and relatively low in winter. Variation in groundwater recharge was the largest in July in which precipitation was heavily concentrated, and the variation was closely associated with several factors including the total amount of precipitation, the number of days of the precipitation, and the daily average precipitation. This suggests the extent of groundwater recharge is greatly influenced not only by quantity of precipitation but also the precipitation pattern. Since climate condition has a profound effect on the monthly groundwater recharge, evaluation of monthly groundwater recharge need to be carried out by considering both seasonal and regional variability for better groundwater usage and management. In addition, the mathematical tools for groundwater recharge analysis need to be improved for more accurate prediction of groundwater recharge.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.3
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pp.509-521
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1994
This study is an effort to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. A stochastic model is formulated for the process of daily precipitation with considering the sequences of wet and dry days and the precipitation amounts on wet days. This study consists of 2 papers and the process of precipitation occurrence is modelled by an alternate renewal process (ARP) in paper (I). In the ARP model for the precipitation occurrence, four discrete distributions, used to fit the wet and dry spells, were as follows; truncated binomial distribution (TBD), truncated Poisson distribution (TPD), truncated negative binomial distribution (TNBD), logarithmic series distribution (LSD). In companion paper (II) the process of occurrence is developed by Markov chain. The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma. Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Daily precipitation series model consists of two models, A-Wand A-G model, by combining the process of precipitation occurrence and a continuous probability distribution on the precipitation of wet days. To evaluate the performance of the simulation model, output from the model was compared with historical data of 7 stations in the Nakdong and Seomjin river basin. The results of paper (1) show that it is possible to design a model for the synthetic generation of IX)int precipitation patterns.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.5B
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pp.397-408
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2009
In this study, a stochastic precipitation generation framework for simultaneous simulation of daily precipitation at multiple sites is presented. The precipitation occurrence at individual sites is generated using hybrid-order Markov chain model which allows higher-order dependence for dry sequences. The precipitation amounts are reproduced using Anscombe residuals and gamma distributions. Multisite spatial correlations in the precipitation occurrence and amount series are represented with spatially correlated random numbers. The proposed model is applied for a network of 17 locations in the middle of Korean peninsular. Evaluation statistics are reported by generating 50 realizations of the precipitation of length equal to the observed record. The analysis of results show that the model reproduces wet day number, wet and dry day spell, and mean and standard deviation of wet day amount fairly well. However, mean values of 50 realizations of generated precipitation series yield around 23% Root Mean Square Errors (RMSE) of the average value of observed maximum numbers of consecutive wet and dry days and 17% RMSE of the average value of observed annual maximum precipitations for return periods of 100 and 200 years. The provided model also reproduces spatial correlations in observed precipitation occurrence and amount series accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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