Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.1
no.1
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pp.86-98
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1998
In order to provide an information as input data of possible storm surges in advance, the typhoon center and maximum wind position analysis scheme must be developed for the initialization of pressure and wind field.This study proposes a semi-automatical and objective analysis method and a procedure on a real time basis using the satellite TBB data of the GMS IR1, NOAA satellite CH4 and CH5, and shows the result of an experimental analysis. It includes a simple method of determining the parameters of the typhoon using minimum top temperature of the convective cloud near the inner eyewall. The method analyzing the isotropic cross sectional variation of TBB gradient from center to environment was developed to determine the center of Rmax of typhoon. This position of intense eyewall from typhoon center can be considered as the position of maximum wind. The results of estimation of typhoon center show very good agreement to the results of synoptic analysis. It is found that the Rmax is approximately 50-200km. From the comparison of the GMS and NOAA IR TBB data, it is found that the Rmax from NOAA data tends to be longer than those from GMS data.
This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.
The relationship between GMS-5 IR1 brightness temperature (CTT:cloud top temperature) and AWS (automatic weather station) rainfall is investigated on a heavy rain event over the mid-western part of Korea for August 5-6, 1998. It is found that a temporal variability of the heavy rain can be described in detail y the time series of rain area and rain rates over the study area that are calculated from AWS accumulated rainfalls for 15 minutes. A time period of 0030-0430 LST 6 August 1998 is chosen in the time series as a heavy rain period which has relatively small rain area (20~25%) and very strong rain rates(6~9 mm/15 min.) with a good time continuity. In the heavy rain period, CTT of a point and AWS 15-minute rainfall beneath that point are compared. From the comparison, AWS rainfalls are shown to be not closely correlated with CTT. In the range of CTT lower than -5$0^{\circ}C$ where most AWS with rain are distributed, the probability of rain is at most about 30%. However, when the satellite images are shifted by 2~3 pixels southward and 3 pixels westward for the geometric correction of images, AWS rainfalls are shown to be statistically correlated with CTT (correlation coefficient:-0.46). Most AWS with rain are distributed in the much lower CTT range(lower than -58$^{\circ}C$), but there is still not much change in the rain probability. Even though a temporal change of CTT is taken into account, the rain probability amount to at most 50~55% in the same range.
The aim of our study is to develop new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggest the techniques of its continuous detection. So as to detect daytime sea fog/stratus(00UTC, May 10, 1999), visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during daytime showed A(min) > 20% and DA < 10% when visble accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which detected is of similarity in composite image and surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), infrared accumulated histogram method and maximum brightness temperature method are used, respectively. Maximum brightness temperature method(T_max method) detected sea fog better than IR accumulated histogram method. In case of T_max method, when infrared value is larger than T_max, fog is detected, where T_max is an unique value, maximum infrared value in each pixel during one month. Then T_max is beneath 700hpa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which detected by T_max method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference). But inland visibility and relative humidity didn't always agreed well.
The western equatorial Pacific Ocean, where sea surface temperature is the warmest on the globe, is characterized by numerous convective systems and large annual precipitation. In this region, the cloudiness data with tops higher than 8km level obtained from the GMS-IR data are used to investigate the diurnal variation of cloudiness. The amplitude and phase of diurnal and semi-diurnal cycles are mainly investigated to examine details on the temporal and spatial structure of clouds. Cloudiness variation has typical cycles and each cycle is associated with the air-sea interactive phenomena. Spectral analysis on the cloudiness time series data indicates that 30-60 day, 17-20day, 7-8 day, diurnal and semi diurnal cycle are peaked. During Northern Winter and Southern Summer, the large cloudiness exsists over New Guinea, the adjacent seas of North Australia, and the open oceanic regions east of $160^{\circ}$E. Cloudiness diurnal variability over the lands and their adjacent seas is about 2.0 times larger than that over the open sea regions. That may be due to the difference of specific heat between the land and sea. The maximum and minimum cloudiness appeared at 18:00 and 09:00 hours over the land, and at noon and 21:00 hours over the sea, respectively. The amplitude of diurnal component over the land is 4,7 times larger than that of semi-diurnal component, and 1.5 times over the sea.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.4
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pp.875-884
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2000
Sea fog/stratus is very difficult to detect because of the characteristics of air-sea interaction and locality ,and the scantiness of the observed data from the oceans such as ships or ocean buoys. The aim of our study develops new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggests the technics of its continuous detection. In this study, atmospheric synoptic patterns on sea fog day of May, 1999 are classified; cold air advection type(OOUTC, May 10, 1999) and warm air advection type(OOUTC, May 12, 1999), respectively, and we collected two case days in order to analyze variations of water vapor at Osan observation station during May 9-10, 1999.So as to detect daytime sea fog/stratus(OOUTC, May 10, 1999), composite image, visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during day showed A(min) .20% and DA < 10% when visible accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which is detected is similar in composite image analysis and surface albedo method. Inland observation which visibility and relative humidity is beneath 1Km and 80%, respectively, at OOUTC, May 10,1999; Poryoung for visble accumulated histogram method and Poryoung, Mokp'o and Kangnung for surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), IR accumulated histogram method and Maximum brightness temperature method are used, respectively. Maxium brightness temperature method dectected sea fog better than IR accumulated histogram method with the charateristic value that is T_max < T_max_trs, and then T_max is beneath 700hPa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which is detected by Maxium brighness temperature method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administratio/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference), but usually visibility and relative humidity are not agreed well in inland.
The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) Satellite was launched in November 1997, carving into orbit the first space-borne Precipitation Radar(PR). The main objective of the TRMM is to obtain and study multi-year science data sets of tropical and subtropical rainfall measurements. In the present investigation, the characteristics of heavy rainfall cases over Korea in 1998 and 1999 are analyzed using the TRMM/PR dat3. We compare the rainrate measured from TRMM/PR with the accumulated rainfall data for 10 minutes tv Automatic Weather System(AWS). Especially, horizontal cross-section of rainrate with height and longitude in the precipitating clouds are investigated. As a result of the comparison with GMS-5 IR1, the TRMM/PR data delineate well the rain type( i.e. convective, stratiform cloud and others), height of storm top and instantaneous rainrate in the precipitating clouds. The vertical structure with height and horizontal cross-section of rainrate along the longitude show the orographic effect on the rainfall. TRMM/PR instrument measures the rainrate below 6 ㎜/hr more than AWS rainguages and inclined to underestimate the rainrate than rainguages for the whole area.
Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.
Park, Jeong-Hyun;Park, Jong-Seo;Kim, Baek-Min;Lee, Hee-Hoon
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.03a
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pp.219-223
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2007
GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak,1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고,절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고,태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나,SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh,2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.
The male sterility gene of IR36ms was transferred to four Korean rice cultivars Gayabyeo, Nampungbyeo Sinkwangbyeo and Suweon 296 by five times back crosses. From the BC$_4$F$_2$, the genetic male sterile rices having the backgrounds of the Krean cultivars, Gayabyeo ms, Nampungbyeo ms, Sinkwangbyeo ms and Suweon 296 ms were selected. No differences in number of panicles per hill, number of florets per panicle, heading date and length of panicle, were found between the male sterile lines and their parental cultivars in the four series of male sterile rices. The culm length of the male sterile lines was shorter than that of their parental cultivars in the four male sterile rice. Significant difference in out cross rate was found from the genetic male sterile rices having different back-grounds even though they have the same male sterility gene. The out cross rates of Gayabyeo ms, Nampungbyeo ms, Sinkwangbyeo ms and Suweon 296 ms were 11.5%, 13.1 %, 1.9% and 12.7% respectively. No difference in out cross rate was found on the genetic male sterile plants planted from I 5cm to 90cm from the pollinater.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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