A characteristic of snowfall and minimum temperature variability in South Korea with respect to the variability of Arctic Oscillation (AO) was investigated. The climatic snowfall regions of South Korea based on daily new fresh snowfall data of 59 Korea Meteorological Administration (KMA) stations data corresponding to the sign of AO index during December to February 1979~2011 were classified. Especially, the differences between snowfalls of eastern regions and that of western regions in South Korea were seen by each mean 1000hPa geopotential height fields, which is one of physical structure, for the selected cases over the East Asia including the Korean Peninsula. Daily minimum temperature variability of 59 KMA station data and daily AO index during the same period were investigated using Cyclo-stationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis. The first CSEOF of wintertime daily AO index and that of minimum temperature of 59 KMA stations explain 33% and 66% of total variability, respectively. Correlation between principal component time series corresponding to the first CSEOF of AO index and that of temperature at the period of 1990s is over about -0.7 when that of AO index leads about 40 days.
This study investigated the relationship between heat-related illnesses obtained from healthcare big data and daily maximum temperature observed in seven metropolitan cities in summer during 2013~2015. We found a statistically significant positive correlation (r = 0.4~0.6) between daily maximum temperature and number of the heat-related patients from Pearson's correlation analyses. A time lag effect was not observed. Relative Risk (RR) analysis using the Generalized Additive Model (GAM) showed that the RR of heat-related illness increased with increasing threshold temperature (maximum RR = 1.21). A comparison of the RRs of the seven cities, showed that the values were significantly different by geographical location of the city and had different variations for different threshold temperatures. The RRs for elderly people were clearly higher than those for the all-age group. Especially, a maximum value of 1.83 was calculated at the threshold temperature of $35^{\circ}C$ in Seoul. In addition, relatively higher RRs were found for inland cities (Seoul, Gwangju, Daegu, and Daejeon), which had a high frequency of heat waves. These results demonstrate the significant risk of heat-related illness associated with increasing daily maximum temperature and the difference in adaptation ability to heat wave for each city, which could help improve the heat wave advisory and warning system.
Lately extreme weather event is occurring because of the global warming. Especially disaster due to the extreme heat are increasing but the definition and the standard of the extreme heat is obscure until now. So this study established the extreme heat standard by using the number of daily deaths. As a result, considering the climate of the megalopolis using daily maximum heat index and daily maximum temperature was the best for the standard of the extreme heat. And it showed that extreme heat lasted for 2 days affects the death toll the most. The regional incidence of the extreme heat is highest at August and July, September and June is following.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily reference evapotranspiration (ETo) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it consists of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily ETo data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as ETo modeling can be generalized using GMDH-NNM.
A forcasting scheme for daily solar irradiance on agricultural field sis proposed by application of chaos theory to a long term observation data. It was conducted by reconstruction of phase space, attractor analysis, and Lyapunov analysis. Using the methodology , it was determined whether evolution of the five climatic data such as daily air temperature , water temperature , relative humidity, solar radiation, and wind speed are chaotic or not. The climatic data were collected for three years by an automated weather station at Hwasung-gun, Kyonggi-province. The results showed that the evolution of solar radiation was chaotic , and could be predicted. The prediction of the evolution of the solar radiation data was executed by using ' local optimal linear reconstruction ' algorithm . The RMS value of the predicting for the solar radiation evolution was 4.32 MJ/$m^2$ day. Therefore, it was feasible to predict the daily solar radiation based on the chaos theory.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using GMDH-NNM.
The major advantage of the short-term load forecasting technique using general exponential smoothing is high accuracy and operational simplicity, but it makes large forecasting error when the load changes repidly. The paper has presented new technique to improve those shortcomings, and according to forecasted the technique proved to be valid for two years. The structure of load model is time function which consists of daily-and temperature-deviation component. The average of standard percentage erro in daily forecasting for two years was 2.02%, and this forecasting technique has improved standard erro by 0.46%. As relative coefficient for daily and seasonal forecasting is 0.95 or more, this technique proved to be valid.
Pigs respond to extreme temperature (very cold or hot) by physiological and nutritional adjustments. Yet little is known about the effects of different environmental temperature (thermoneutral in the highland area, and hot temperature in the coastal area) where pigs are maintained on the performance of the pigs. Ten pigs each (10 pairs of littermates) were assigned to two treatments (2 locations): highland area (control=CA) or coastal area (hot/heat stress=HS). Experimental design was Paired 't' test. HS pigs had higher average daily water intake (p<0.05) compared to CA pigs (6,05 vs 3.89 kg/d), CA pigs had higher feed intake compared to HS pigs (2.9 vs 1.95 kg/d, p<0,05). CA pigs had higher daily gain compared to HS pigs (0.72 vs 0.58 kg/d, p<0.05). Feed conversion was not significantly different between CA pigs and HS pigs. The digestibility of dry matter, N, Na, K, Mg, CI, Ca and P was not significantly affected by the treatments. High environmental temperature in the coastal area (heat stress) increased water intake, decreased voluntary feed intake and daily gain of the pigs. The results demonstrate that different environmental temperature in the coastal area (heat stress) and highland area (control) had no pronounced effect on digestibility of nutrients.
To investigate the thermal environment over the summertime asphalt pavements, an automatic weather observation system was installed at a parking lot paved with asphalt to observe various meteorological parameters and surface temperature from July 1 to September 30, 2014. Since the number of rainy days in summer of 2014 particularly after the mid July is more than that of average data, a ratio of daily peak surface temperature above $45^{\circ}C$ was 28% which was lower than the average. The observational data about hourly average surface temperature and various heat balance factors at days where daily peak surface temperature is above $45^{\circ}C$ are as follows: An hour that had the daily maximum temperature was around 15 pm and the value was $49^{\circ}C$ approximately. Net shortwave radiation was the highest at 12pm as $800W/m^2$ and much radiation of $500W/m^2$ was absorbed at the ground between 11am and 17pm. Sensible heat that was delivered from the ground to the atmosphere was evaluated as $200W/m^2$ between 10am and 19pm. underground transfer heat up to $100W/m^2$ was measured as negative from 19pm to the next day 8am, which indicated the lower atmosphere was heated at night.
In this study, we investigated the effects of Upo-swamp upon local thermal environment with nighttime cooling rate. To do this, we set up the AWS(Automatic Weather observation System) over the central part of Upo-swamp on the early October 2007. We conducted the study by comparing the AWS data with another weather data observed by several meteorological observations of the Korea Meteorological Administration located at the vicinity of Upo-swamp for one year. The air temperature of Upo-swamp was higher than that of the surrounding in cold-climate season. But it was opposite in warm-climate season. We confirmed that Upo-swamp roles to mitigate the daily and annual air temperature ranges. And the daily air temperature variation of Upo-swamp lagged behind the land one. This phenomenon represent that the heat reservoir capacity of Upo-swamp is much larger than that of the ground.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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