This study investigates the influence of atmospheric river (AR) on precipitation over South Korea with a focus on regional characteristics. The 42-year-long catalog of ARs, which is obtained by applying the automatic AR detection algorithm to ERA5 reanalysis data and the insitu precipitation data recorded at 56 weather stations across the country are used to quantify their relationship. Approximately 51% of the climatological annual precipitation is associated with AR. The AR-related precipitation is most pronounced in summer by approximately 58%, while only limited fraction of precipitation (26%) is AR-related in winter. The heavy precipitation (> 30 mm day-1) is more prone to AR activity (59%) than weak precipitation (5~30 mm day-1; 33%) in all seasons. By grouping weather stations into the four sub-regions based on orography, it is found that the contribution of AR precipitation to the total is largest in the southern coast (57%) and smallest in the eastern coast (36%). Similar regional variations in AR precipitation fractions also occur in weak precipitation events. The regional contrast between the northern and southern stations is related to the seasonal variation of AR-frequency. In addition, the regional contrast between the western and eastern stations is partly modulated by the orographic forcing. The fractional contribution of AR to heavy precipitation exceeds 50% in all seasons, but this is true only in summer along the eastern coast. This result indicates that ARs play a critical role in heavy precipitation in South Korea, thus routine monitoring of ARs is needed for improving operational hydrometeorological forecasting.
The seasonal climatology of atmospheric rivers (ARs) and their effects on the seasonal precipitation and temperature in Korea are examined using the AR chronology obtained by a methodology based on the vertically integrated water vapor transport (IVT) in conjunction with a fine-scale gridded analysis of station precipitation and temperature. ARs are found to affect Korea most heavily in the warm season with minimal impacts in winter. This contrasts the AR effects in the western North America and the Western Europe that are affected most in winters. Significant portions of precipitation in Korea are associated with AR landfalls for all seasons; over 35% (25%) of the summer (winter) rainfall in the southern part of the Korean peninsula. The percentage of AR precipitation over Korea decreases rapidly towards the north. AR landfalls are also associated with heavier-than-normal precipitation events for all seasons. AR landfalls are associated with above-normal temperatures in Korea; the warm anomalies increase towards the north. The warm anomalies during AR landfalls are primarily related to the reduction in cold episodes as the AR landfalls in Korea are accompanied by anomalous southerlies/southwesterlies.
This study compares the three detection algorithms of East Asian summer atmospheric rivers (ARs). The algorithms developed by Guan and Waliser (GW15), Park et al. (P21), and Tian et al. (T23) are particularly compared in terms of the AR frequency, the number of AR events, and the AR duration for the period of 2016-2020. All three algorithms show similar spatio-temporal distributions of AR frequency, centered along the edge of the North Pacific high. The maximum AR frequency gradually shifts northward in early summer as the edge of the North Pacific High expands, and retreats in late summer. However, the detailed pattern and the maximum value differ among the algorithms. When the AR frequency is decomposed into the number of AR events and the AR duration, the AR frequencies detected by GW15 and P21 are equally explained by both factors. However, the number of AR events primarily determine the AR frequency in T23. This difference occurs as T23 utilizes the machine learning algorithm applied to moisture field while GW15 and P21 apply the threshold value to moisture transport field. When evaluating AR-related precipitation, the ARs detected by P21 show the closest relationship with total precipitation in East Asia by up to 60%. These results indicate that AR detection in the East Asian summer is sensitive to the choice of the detection algorithm and can be optimized for the target region.
Future changes in seasonal mean temperature and precipitation over East Asia under anthropogenic global warming are investigated by comparing the historical run for 1979~2005 and the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 run for 2006~2100 with 20 coupled models which participated in the phase five of Coupled Model Inter-comparison Project (CMIP5). Although an increase in future temperature over the East Asian monsoon region has been commonly accepted, the prediction of future precipitation under global warming still has considerable uncertainties with a large inter-model spread. Thus, we select best five models, based on the evaluation of models' performance in present climate for boreal summer and winter seasons, to reduce uncertainties in future projection. Overall, the CMIP5 models better simulate climatological temperature and precipitation over East Asia than the phase 3 of CMIP and the five best models' multi-model ensemble (B5MME) has better performance than all 20 models' multi-model ensemble (MME). Under anthropogenic global warming, significant increases are expected in both temperature and land-ocean thermal contrast over the entire East Asia region during both seasons for near and long term future. The contrast of future precipitation in winter between land and ocean will decrease over East Asia whereas that in summer particularly over the Korean Peninsula, associated with the Changma, will increase. Taking into account model validation and uncertainty estimation, this study has made an effort on providing a more reliable range of future change for temperature and precipitation particularly over the Korean Peninsula than previous studies.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2B
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pp.181-191
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2009
This study suggests the assessment technique for climate change effect on drought in Korea based on the AR4 SRES A2 scenario reported in IPCC fourth assessment report in 2007. IPCC provides monthly outputs of 24 climate models through the DDC. One of the models is BCM2 model which was developed at BCCR in Norway and NCEP data is used for downscaling. The K-NN(K-Nearest Neighbor) and ANN(Artificial Neural Network) are selected as downscaling technique to downscale the temperature and precipitation at Seoul station in Korea. K-NN could downscale both temperature and precipitation well. ANN made a good result for temperature, but it gave a divergence result in precipitation. Finally, SPI of Seoul station is computed to evaluate the effect of climate change on drought. BCM2 predicted that temperature will increase and drought severity will increase because of the increased drought spell at Seoul station.
Han, Heechan;Choi, Changhyun;Moon, Heyjin;Jung, Jaewon;Lee, Choongke;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.11
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pp.1039-1047
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2020
Atmospheric rivers, which transport large amount of water vapor from mid-latitude to the inland, are an important driving force of water cycle and extreme hydrologic phenomenas. The main objective of this study is to analyze the hydrological impact of the AR landfalls on the Korean Peninsula in 2000 - 2015. The result showed that the AR is closely related to the characteristics of precipitation, water level and runoff in the Korean Peninsula. The landfalls of the AR affected about 57% of annual precipitation on the Korean Peninsula, and had a greatest impact on the summer rainfall. It also affected the water level and runoff at the five major rivers of Korea, and water levels exceeding the thresholds of flood warning were observed when the AR landed. Moreover, it was found that the runoff above the third quartile with AR landfalls. These results suggest that the AR not only has a significant influence on the hydrological characteristics of the Korean Peninsula, but also have a close relationship with the extreme hydrological events like floods. The results of this study are expected to be used as the reference for the analysis of the impact of the AR on the various fields in the Korean Peninsula.
Kim, Jin-Su;Kim, Bub-Hun;Kim, Gue-Tae;Park, Yong-Hwan
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.12
no.2
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pp.49-54
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2013
Recently welding of aluminum material is actively carried out to make lightweight in the fields of LNG vessels, aircraft, chemical plants, etc. To obtain high strength, hardness and elongation, elements such as manganese, zinc, silicon, etc should be added in aluminum alloy, which has been improved on the mechanical properties like precipitation hardening, age hardening, loosening, corrosion resistance acid resistance. Ar gas is used as a shielding gas of MIG welding for aluminum, also $N_2$, $O_2$, $CO_2$, $H_2$ etc can be added depending on the composition of the alloy. In this study, Ar + $O_2$, Ar, and He were used for welding, hardness, penetration status and changes in composition of penetrated parts were compared and analyzed. This made it possible to know the status and changes of the process in the penetrated parts depending on used gas throughout this study.
The objective of this study is to develop computer simulation model that produces precipitation patterns from stochastic model. The hourly precipitation process consists of the precipitation occurrence and precipitation amounts. In this study, an event cluster model developed by Lee and Lee(2002) is used to describe the occurrence process of events, and the hourly precipitation amounts within each event is described by a nonstationary form of a first-order autoregressive process. The complete stochastic model for hourly precipitation is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. An analysis of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many of the features of historical precipitation. The autocorrelation coefficients of the historical and simulated data are nearly identical except for lags more than about 3 hours. The precipitation intensity, duration, marginal distributions, and conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.
The East Asian (China, Korea and Japan) summer monsoon precipitation and its variability are examined from the outputs of the 22 coupled climate models performing coordinated experiments leading to the Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report (IPCC AR4) following the multi-model ensemble (MME) technique. Results are based on averages of all the available models. The shape of the annual cycle with maximum during the summer monsoon period is simulated by the coupled climate models. However, models fail to simulate the minimum peak in July which is associated with northward shifts of the Meiyu-Changma-Baiu precipitation band. The MME precipitation pattern is able to capture the spatial distribution of rainfall associated with the location of the north Pacific subtropical high and the Meiyu-Changma-Baiu frontal zone. However precipitation over the east coast of China, Korea-Japan peninsular and the adjoining oceanic regions is underestimated. Future projections to the radiative forcing of doubled $CO_2$ scenario are examined. The MME reveals an increase in precipitation varying from 5 to 10 %, with an average of 7.8 % over the East Asian region at the time of $CO_2$ doubling. However the increases are statistically significant only over the Korea-Japan peninsula and the adjoining north China region. The increase in precipitation may be attributed to the projected intensification of the subtropical high, and thus the associated influx of moist air from the Pacific to inland. The projected changes in the amount of precipitation are directly proportional to the changes in the strength of the subtropical high. Further a possible increase in the length of the summer monsoon precipitation period from late spring through early autumn is suggested.
5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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