Computer simulation of buildings and solar energy systems is being used increasingly in energy assessments and design.. Building designers often now predict the performance of buildings simulation programmes that require hourly weather data. However, not all weather stations provide hourly data. Climate prediction models such as HadCM3 also provide the daily average dry bulb temperature as well as the maximum and minimum. Hourly temperature values are available for building thermal simulations that accounts for future changes to climate. In order to make full use of these predicted future weather data in building simulation programmes, algorithms for downscaling daily values to hourly values are required. This paper describes a more accurate method for generating hourly temperature values in the South Korea that uses all three temperature parameters from climate model. All methods were evaluated for accuracy and stability in terms of coefficient of determination and cumulative error. They were compared with hourly data collected in Seoul and Ulsan, South Korea.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.5
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pp.59-69
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2016
This study aims to evaluate the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hourly hydrological modeling performance and compare it with daily SWAT modeling parameters. For the Byeolmicheon catchment ($1.17km^2$) located in the upstream of Gyeongancheon watershed and total 18 storm events measured during 3 years (2011-2013), the hourly SWAT was calibrated and validated using the Green and Ampt (G&A) infiltration equation. The determination coefficient ($R^2$) and Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) of hourly SWAT discharge were 0.81 and 0.73 respectively, and the most sensitive parameter was soil saturated hydraulic conductivity (SOL_K) and calibrated with the average value of 0.075 mm/hr. In addition, the hourly SWAT simulation by G&A was compared with the daily SWAT simulation by SCS-CN (Soil Conservation Service-Curve Number) method for the whole 3 years period. The houlrly G&A results showed $R^2$ and NSE of 0.71 and 0.50, and the daily SCS-CN results were 0.71 and 0.66, respectively. The SOL_K by daily SCS_CN method was calibrated at 75.5 mm/hr, 1,000 times greater than the hourly G&A method. The next sensitive parameters for the hourly simulation were lag time of lateral flow (LAT_TIME) and lag time of surface runoff (SURLAG).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.247-247
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2015
Global Climate Model (GCM) is too coarse to apply at a basin scale. The spatial downcsaling is needed to used to permit the assessment of the hydrological changes of a basin. Furthermore, temporal downscaling is required to obtain hourly precipitation to analyze a small or medium basin because only few or several hours are used to determine the peak flows after it rains. In the current study, the spariotemporal distribution of downscaled hourly precipitation for RCP4.5 and RCP8.5 scenarios over South Korea is presented as well as its implications over hydrologica responses. Mean hourly precipitation significantly increases over the southern part of South Korea, especially during the morning time, and its increase becomes lower at later times of day in the RCP8.5 scenario. However, this increase cannot be propagated to the mainland due to the mountainous areas in the southern part of the country. Furthermore, the hydrological responses employing a distributed rainfall-runoff model show that there is a significant increase in the peak flow for the RCP8.5 scenario with a slight decrease for the RCP4.5 scenario. The current study concludes that the employed temporal downscaling method is suitable for obtaining the hourly precipitation data from daily GCM scenarios. In addition, the rainfall runoff simulation through the downscaled hourly precipitation is useful for investigating variations in the hydrological responses as related to future scenarios.
The typhoon is provoking huge damage attacking in Korea periodically every year. Therefore, in this study, the analysis of 24 hourly maximum precipitation change related to typhoon events achieved based on Mann-Whitney U test, T test, Modified T test, Sign test, F test, and Modified F test. At the results, the 24 hourly maximum precipitation was expose that average and standard deviation are increasing recently. Therefore, hydorlogical structures have to be prepared of extreme rainfall events by typhoons.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.2
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pp.52-62
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2013
Design Hourly Factor(DHF) is defined as the ratio of design hourly volume(DHV) to Average Annual Daily Traffic(AADT). Generally DHV used the 30th rank hourly volume. But this case DHV is affected by holiday volumes so the road is at risk for overdesigning. Computing K factor is available for counting 8,760 hour traffic volume, but it is impossible except permanent traffic counts. This study applied three method to make DHF, using 30th rank hourly volume to make DHF(method 1), using peak hour volume to make DHF(method 2). Another way to make DHF, rank hourly volumes ordered descending connect a curve smoothly to find the point which changes drastic(method 3). That point is design hour, thus design hourly factor is able to be computed. In addition road classified 3 type for national highway using factor analysis and cluster analysis, so we can analyze the characteristic of DHF by road type. DHF which was used method 1 is the largest at any other method. There is no difference in DHF by road type at method 2. This result shows for this reason because peak hour is hard to describe the characteristic of hourly volume change. DHF which was used method 3 is similar to HCM except recreation road but 118th rank hourly volume is appropriate.
The purpose of this study is to understand the characteristics of hourly PET(Potential Evapo Transpiration) variation estimated using Penman ET model. The estimated PET using Penman model was compared with measured ET. For this study, two subwatersheds were selected, and fluxes, meteorological data and soil moisture data were measured during the summer and winter days. During the winter days, the aerodynamic term of Penman ET is much greater than that of energy term of Penman ET for dry soil condition. The opposite phenomena appeared fer wet soil condition. During the summer days, energy term is much more important factor for ET estimation compared with aerodynamic term regardless of soil moisture condition. Penman ET, measured ET, and energy term show the similar hourly variation pattern mainly because the influence of net radiation on the estimation of Penman ET is much more significant compared with other variables. Even though there are much more soil moisture in the soil during the wet days, the estimated hourly ET from Penman model and measured hourly ET have smaller values compared with those of dry days, indicating the effect of cloudy weather condition.
Hourly load forecasting has become indispensable for practical simulation of electric power system as the system become larger and more complicated. To forecast the future hourly load the cyclic behavior of electric load which follows seasonal weather, day or week and office hours is to be analyzed so that the trend of the recent behavioral change can be extrapolated for the short term. For the long term, on the other hand, the changes in the infra-structure of each electricity consumer groups should be assessed. In this paper the concept and process of hourly load forecasting for hourly load is introduced.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.20
no.3
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pp.285-291
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2014
This study applied regression analysis to evaluate the impact of hourly average congestion calculated by bumper model in the congested area of each passage of each port on the peak time congestion, to suggest the model formula that can predict the peak time congestion. This study conducted regression analysis of hourly average congestion and peak time congestion based on the AIS survey study of 20 ports in Korea. As a result of analysis, it was found that the hourly average congestion has a significant impact on the peak time congestion and the prediction model formula was derived. This formula($C_p=4.457C_a+29.202$) can be used to calculate the peak time congestion based on the predicted hourly average congestion.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2004.05a
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pp.434-436
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2004
Load forecasting is essential in the electricity market for the participants to manage the market efficiently and stably. The percentage errors of 24 hourly load forecasting for holidays is relatively large. In this paper, we propose the maximum and minimum load forecasting method for holidays using a fuzz linear regression algorithm. 24 hourly loads are forecasted from the maximum and minimum loads and the 24 hourly normalized values. The proposed algorithm is tested for 24 hourly load forecasting in 1996. The test results show the proposed algorithm improves the accuracy of the load forecasting.
The station relocations, the replacement of instruments, and the change of a procedure for calculating derived climatic quantities from observations are well-known nonclimatic factors that seriously contaminate the worthwhile results in climate study. Prior to embarking on the climatological analysis, therefore, the quality and homogeneity of the utilized data sets should be properly evaluated with metadata. According to the metadata of the Korea Meteorological Administration (KMA), there have been plenty of changes in the procedure computing the daily mean values of temperature, humidity, etc, since 1904. For routine climatological work, it is customary to compute approximate daily mean values for individual days from values observed at fixed hours. In the KMA, fixed hours were totally 5 times changed: at four-hourly, four-hourly interval with additional 12 hour, eight-hourly, six-hourly, three-hourly intervals. In this paper, the homogeneity in the daily mean temperature dataset of the KMA was assessed with the consistency and efficiency of point estimators. We used the daily mean calculated from the 24 hourly readings as a potential true value. Approximate daily means computed from temperatures observed at different fixed hours have statistically different properties. So this inhomogeneity in KMA climate data should be kept in mind if you want to analysis secular aspects of Korea climate using this data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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