Given the significant social and economic impact caused by heat waves, there is a pressing need to predict them with high accuracy and reliability. In this study, we analyzed the real-time forecast data from six models constituting the Subseasonal-to-Seasonal (S2S) prediction project, to elucidate the key mechanisms contributing to the prediction of the recent record-breaking Korean heat wave event in 2018. Weekly anomalies were first obtained by subtracting the 2017-2020 mean values for both S2S model simulations and observations. By comparing four Korean heat-wave-related indices from S2S models to the observed data, we aimed to identify key climate processes affecting prediction accuracy. The results showed that superior performance at predicting the 2018 Korean heat wave was achieved when the model showed better prediction performance for the anomalous anticyclonic activity in the upper troposphere of Eastern Europe and the cyclonic circulation over the Western North Pacific (WNP) region compared to the observed data. Furthermore, the development of upper-tropospheric anticyclones in Eastern Europe was closely related to global warming and the occurrence of La Niña events. The anomalous cyclonic flow in the WNP region coincided with enhancements in Madden-Julian oscillation phases 4-6. Our results indicate that, for the accurate prediction of heat waves, such as the 2018 Korean heat wave, it is imperative for the S2S models to realistically reproduce the variabilities over the Eastern Europe and WNP regions.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.63-74
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2020
The assembly of modular construction requires a series of thoroughly-considered decisions for crane lifting including the crane model selection, crane location planning, and lift path planning. Traditionally, this decision-making process is empirical and time-consuming, requiring significant human inputs. Recently, research efforts have been dedicated to improving lift planning practices by leveraging cutting-edge technologies such as automated data acquisition, Building Information Modelling (BIM) and computational algorithms. It has been demonstrated that these technologies have advanced lift planning to some degree. However, the advancements tend to be fragmented and isolated. There are two hurdles prevented a systematic improvement of lift planning practices. First, the lack of formalized lift planning workflow, outlining the procedure and necessary information. Secondly, there is also an absence of a shared information environment, enabling storages, updates and the distribution of information to stakeholders in a timely manner. Thus, this paper aims to overcome the hurdles. The study starts with a literature review in combination with document analysis, enabling the initial workflow and information flow. These were contextualised through a series of interviews with Australian practitioners in the crane-related industry, and systematically analysed and schematically validated through an expert panel. Findings included formalized workflow and corresponding information exchanges in a traditional lift planning practice via a Business Process Model and Notation (BPMN). The traditional practice is thus reviewed to identify opportunities for further enhancements. Finally, a BIM-based lift planning workflow is proposed, which integrates the scattered technologies (e.g. BIM and computational algorithms) with the aim of supporting lift planning automation. The resulting framework is setting out procedures that need to be developed and the potential obstacles towards automated lift planning are identified.
The aim of this paper is to enhance the accuracy of predicting time-averaged external surface pressures on low-rise buildings by utilizing Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. To achieve this, benchmark studies of the Silsoe cube and the Texas Tech University (TTU) experimental building are employed for comparison with simulation results. The paper is structured into three main sections. In the initial part, an appropriate domain size is selected based on the precision of mean pressure coefficients on the windward face of the cube, utilizing Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence models. Subsequently, recommendations regarding the optimal computational domain size for an isolated building are provided based on revised findings. Moving on to the second part, the Silsoe cube model is examined within a horizontally homogeneous computational domain using more accurate turbulence models, such as Large Eddy Simulation (LES) and hybrid RANS-LES models. For computational efficiency, transient simulation settings are employed, building upon previous studies by the authors at the Windstorm Impact, Science, and Engineering (WISE) Lab, Louisiana State University (LSU). An optimal meshing strategy is determined for LES based on a grid convergence study. Three hybrid RANS-LES cases are investigated to achieve desired enhancements in the distribution of mean pressure coefficients on the Silsoe cube. In the final part, a 1:10 scale model of the TTU building is studied, incorporating the insights gained from the second part. The generated flow characteristics, including vertical profiles of mean velocity, turbulence intensity, and velocity spectra (small and large eddies), exhibit good agreement with full-scale (TTU) measurements. The results indicate promising roof pressures achieved through the careful consideration of meshing strategy, time step, domain size, inflow turbulence, near-wall treatment, and turbulence models. Moreover, this paper demonstrates an improvement in mean roof pressures compared to other state-of-the-art studies, thus highlighting the significance of CFD simulations in building aerodynamics.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.5
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pp.339-345
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2016
In this study, we numerically investigate the thermal performance of an enhanced radial heat sink with a perforation and chimney structure. We estimate the thermal performance of the enhanced radial heat sink, and compared it with that of a conventional radial heat sink. The results show that the radial heat sink with perforation has a higher thermal performance when either of the diameter and the number of perforations is high. With regards to the radial heat sink with a chimney structure, we investigate primarily the effect of the fin number, and the spacing between the chimney and the base plate on the thermal performance. The results show that there are optimal values for the fin number and the spacing between chimney and base plate. In addition, the enhanced radial heat sinks have maximum thermal performance when facing upward ($0^{\circ}$), while it has worst performance when facing sideward ($90^{\circ}$). The perforation and chimney are shown to cause thermal performance enhancements of 17% and 20%, respectively, compared with a conventional radial heat sink. The proposed method is useful for starting business, and is useful in terms of venture and entrepreneurship.
This study investigates the effectiveness of foreign language learning through diverse treatments in virtual settings, particularly by differentiating virtual environments with three textual enhancement techniques. A 2 × 3 mixed-factorial design was used, treating virtual environments as within-subject factors and textual enhancement techniques as between-subject factors. Participants experienced two videos, each in different virtual learning environments with one of the random textual enhancement techniques. The results showed that the interaction between different virtual environments and textual enhancement techniques had a statistically significant impact on presence among groups. In examining main effects of virtual environments, significant differences were observed in flow and attitude toward pre-post learning. Also, main effects of textual enhancements notably influenced flow, intention to use, learning satisfaction, and learning confidence. This study highlights the potential of Metaverse in foreign language learning, suggesting that learner experiences and effects vary with different virtual environments.
Kim, Min-Kyeong;Park, Seong-Jin;Choi, Chul-Man;Ko, Byong-Gu;Lee, Jong-Sik;Flanagan, D.C.
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.41
no.4
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pp.235-238
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2008
The Water Erosion Prediction Project (WEPP) was initiated in August 1985 to develop new generation water erosion prediction technology for federal agencies involved in soil and water conservation and environmental planning and assessment. Developed by USDA-ARS as a replacement for empirical erosion prediction technologies, the WEPP model simulates many of the physical processes important in soil erosion, including infiltration, runoff, raindrop detachment, flow detachment, sediment transport, deposition, plant growth and residue decomposition. The WEPP included an extensive field experimental program conducted on cropland, rangeland, and disturbed forest sites to obtain data required to parameterize and test the model. A large team effort at numerous research locations, ARS laboratories, and cooperating land-grant universities was needed to develop this state-of-the-art simulation model. The WEPP model is used for hillslope applications or on small watersheds. Because it is physically based, the model has been successfully used in the evaluation of important natural resources issues throughout the United State and in several other countries. Recent model enhancements include a graphical Windows interface and integration of WEPP with GIS software. A combined wind and water erosion prediction system with easily accessible databases and a common interface is planned for the future.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.23
no.4
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pp.364-372
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2012
Transient mixing states of two different fuel oils, dimethylformamide (DMF) oil and JetA1 oil, were investigated by using a color image processing and a neural network. A tank ($D{\times}H$, $310{\times}370mm$) was filled with JetA1 oil. The DMF oil was filled at a top tank, and was mixed with the JetA1 oil in the tank mixing tank via a sudden opening which was performed by nitrogen gas with 1.9 bar. An impeller was rotated with 700 rpm for mixing enhancements of the two fuel oils. To visualize the mixing state of the DMF oil with the JetA1 oil, the DMF oil was coated with Rhodamine B whose color was red. A LCD monitor was used for uniform illumination. The color changes of the DMF oil were captured by a camcoder and the images were transferred to a host computer for quantifying the information of color changes. The color images of two mixed oils were captured with the camcoder. The R, G, B color information of the captured images was used to quantify the concentration of the DMF oil. To quantify the concentration of the DMF oil in the JetA1 oil, a calibration of color-to-concentration was carried out before the main experiment was done. Transient mixing states of DMF oil with the JetA1 oil since after the sudden infiltration were quantified and characterized with the constructed visualization technique.
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