The statistical indexes such as RMSE (Root Mean Square Error), Mean Bias error, and IOA (Index of agreement) are used to evaluate 3 Dimensional wind and temperature fields predicted by operational meteorological model RAMS (Regional Atmospheric Meteorological System) implemented in CARIS (Chemical Accident Response Information System) for the dispersion forecast of hazardous chemicals in case of the chemical accidents in Korea. The operational atmospheric model, RAMS in CARIS are designed to use GDAPS, GTS, and AWS meteorological data obtained from KMA (Korean Meteorological Administration) for the generation of 3-dimensional initial meteorological fields. The predicted meteorological variables such as wind speed, wind direction, temperature, and precipitation amount, during 19 ∼ 23, August 2002, are extracted at the nearest grid point to the meteorological monitoring sites, and validated against the observations located over the Korean peninsula. The results show that Mean bias and Root Mean Square Error are 0.9 (m/s), 1.85 (m/s) for wind speed at 10 m above the ground, respectively, and 1.45 ($^{\circ}C$), 2.82 ($^{\circ}C$) for surface temperature. Of particular interest is the distribution of forecasting error predicted by RAMS with respect to the altitude; relatively smaller error is found in the near-surface atmosphere for wind and temperature fields, while it grows larger as the altitude increases. Overall, some of the overpredictions in comparisons with the observations are detected for wind and temperature fields, whereas relatively small errors are found in the near-surface atmosphere. This discrepancies are partly attributed to the oversimplified spacing of soil, soil contents and initial temperature fields, suggesting some improvement could probably be gained if the sub-grid scale nature of moisture and temperature fields was taken into account. However, IOA values for the wind field (0.62) as well as temperature field (0.78) is greater than the 'good' value criteria (> 0.5) implied by other studies. The good value of IOA along with relatively small wind field error in the near surface atmosphere implies that, on the basis of current meteorological data for initial fields, RAMS has good potentials to be used as a operational meteorological model in predicting the urban or local scale 3-dimensional wind fields for the dispersion forecast in association with hazardous chemical releases in Korea.
Newly constructed, high-rise dense building areas by urban development can cause changes in local wind fields. Wind fields were analyzed to assess the impact on the local meteorology due to the land use changes during the urban redevelopment called "Eunpyeong new town" in north-western Seoul using CFD_NIMR_SNU (Computational Fluid Dynamics, National Institute of Meteorological Research, Seoul National University) model. Initial value of wind speed and direction use analysis value of AWS (Automatic Weather Station) data during 5 years. In the case of the pre-construction with low rise built-up area, it was simulated that the spatial distribution of horizontal wind fields depends on the topography and wind direction of initial inflow. But, in the case of the post-construction with high rise built-up area, it was analyzed that the wind field was affected by high rise buildings as well as terrain. High-rise buildings can generate new circulations among buildings. In addition, small size vortexes were newly generated by terrain and high rise buildings after the construction. As high-rise buildings act as a barrier, we found that the horizontal wind flow was separated and wind speed was reduced behind the buildings. CFD_NIMR_SNU was able to analyze the impact of high-rise buildings during the urban development. With the support of high power computing, it will be more common to utilize sophisticated numerical analysis models such as CFD_NIMR_SNU in evaluating the impact of urban development on wind flow or channel.
This study aims at examining the sensitivity of numerical simulations to the resolution of initial and boundary data, and to an application of WRF (Weather Research and Forecasting) 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation). To do this, we ran the WRF model by using GDAS (Global Data Assimilation System) FNL (Final analyses) and the KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) analyses as the WRF's initial and boundary data, and by using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS analyses. For the sensitivity experiment, we selected a heavy rainfall case of 21 September 2010, where there was localized torrential rain, which was recorded as 259.5 mm precipitation in a day at Seoul. The result of the simulation using the FNL as initial and boundary data (FNL exp) showed that the localized heavy rainfall area was not accurately simulated and that the simulated amount of precipitation was about 4% of the observed accumulated precipitation. That of the simulation using KLAPS analyses as initial and boundary data (KLAPC exp) showed that the localized heavy rainfall area was simulated on the northern area of Seoul-Gyeonggi area, which renders rather difference in location, and that the simulated amount was underestimated as about 6.4% of the precipitation. Finally, that of the simulation using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS using 3DVAR system (KLAP3D exp) showed that the localized heavy rainfall area was located properly on Seoul-Gyeonggi area, but still the amount itself was underestimated as about 29% of the precipitation. Even though KLAP3D exp still showed an underestimation in the precipitation, it showed the best result among them. Even if it is difficult to generalize the effect of data assimilation by one case, this study showed that the radar data assimilation can somewhat improve the accuracy of the simulated precipitation.
To evaluate high-resolution wind resources for local and coastal area with complex terrain was attemped to combine the prognostic MM5 mesoscale model with CALMET diagnostic modeling this study. Firstly, MM5 was simulated for 1km resolution, nested fine domain, with FDDA using QuikSCAT seawinds data was employed to improve initial meteorological fields. Wind field and other meteorological variables from MM5 with all vertical levels used as initial guess field for CALMET. And 5 surface and 1 radio sonde observation data is performed objective analysis whole domain cells. Initial and boundary condition are given by 3 hourly RDAPS data of KMA in prognostic MM5 simulation. Geophysical data was used high-resolution terrain elevation and land cover(30 seconds) data from USGS with MM5 simulation. On the other hand SRTM 90m resolution and EGIS 30m landuse was adopted for CALMET diagnostic simulation. The simulation was performed on whole year for 2007. Vertical wind field a hour from CALMET and latest results of MM5 simulation was comparison with wind profiler(KEOP-2007 campaign) data at HAENAM site.
Air quality models have been widely used to study and simulate many air quality issues. In the simulation, it is important to raise the accuracy of meteorological predicted data because the results of air quality modeling is deeply connected with meteorological fields. Therefore in this study, we analyzed the effects of meteorological fields on the air quality simulation. This study was designed to evaluate MM5 predictions by using different initial condition data and different observations utilized in the data assimilation. Among meteorological scenarios according to these input data, the results of meteorological simulation using National Centers for Environmental Prediction (Final) Operational Global Analysis data were in closer agreement with the observations and resulted in better prediction on ozone concentration. And in Seoul, observations from Regional Meteorological Office for data assimilations of MM5 were suitable to predict ozone concentration. In other areas, data assimilation using both observations from Regional Meteorological Office and Automatical Weather System provided valid method to simulate the trends of meteorological fields and ozone concentrations. However, it is necessary to vertify the accuracy of AWS data in advance because slightly overestimated wind speed used in the data assimilation with AWS data could result in underestimation of high ozone concentrations.
In order to assimilate MHS satellite data into the convective scale model at KMA, ATOVS data are reprocessed to utilize the original high-resolution data. And then to improve the preprocessing experiments for cloud detection were performed and optimized to convective-scale model. The experiment which is land scattering index technique added to Observational Processing System to remove contaminated data showed the best result. The analysis fields with assimilation of MHS are verified against with ECMWF analysis fields and fit to other observations including Sonde, which shows improved results on relative humidity fields at sensitive level (850-300 hPa). As the relative humidity of upper troposphere increases, the bias and RMSE of geopotential height are decreased. This improved initial field has a very positive effect on the forecast performance of the model. According to improvement of model field, the Equitable Threat Score (ETS) of precipitation prediction of $1{\sim}20mm\;hr^{-1}$ was increased and this impact was maintained for 27 hours during experiment periods.
The correlation between meteorological data collected at the optical wide-field patrol network (OWL-Net) Station No. 1 and the seeing of satellite optical observation data was analyzed. Meteorological data and satellite optical observation data from June 2014 to November 2015 were analyzed. The analyzed meteorological data were the outdoor air temperature, relative humidity, wind speed, and cloud index data, and the analyzed satellite optical observation data were the seeing full-width at half-maximum (FWHM) data. The annual meteorological pattern for Mongolia was analyzed by collecting meteorological data over four seasons, with data collection beginning after the installation and initial set-up of the OWL-Net Station No. 1 in Mongolia. A comparison of the meteorological data and the seeing of the satellite optical observation data showed that the seeing degrades as the wind strength increases and as the cloud cover decreases. This finding is explained by the bias effect, which is caused by the fact that the number of images taken on the less cloudy days was relatively small. The seeing FWHM showed no clear correlation with either temperature or relative humidity.
In an effort to examine the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS ver. 4.3) to the initial meteorological input data, detailed observational data of NOAA satellite SST (Sea Surface Temperature) was employed. The NOAA satellite SST which is currently provided daily as a seven-day mean value with resolution of 0.1 $^{\circ}$ grid spacing was used instead of the climatologically derived monthly mean SST using in RAMS. In addition, the RAMS SST data must be changed new one because it was constructed in 1993. For more realistic initial meteorological fields, the NOAA satellite SST was incorporated into the RAMS-preprocess package named ISentropic Analysis package (ISAN). When the NOAA SST data was imposed to the initial condition of prognostic RAMS model, the resultant performance of near surface atmospheric fields was discussed and compared with that of default option of SST. We got the good results that the new SST data was made in a standard RAMS format and showed the detailed variation of SST. As the modeling grid became smaller, the SST differences of the NOAA SST run and the RAMS SST43 (default) run in diurnal variation were very minor but this research can apply to further study for the realistic SST situation and the development in predicting regional atmospheric field which imply the regional circulation due to differential surface heating between sea and land or climatological phenomenon.
Sensitivity analysis on $PM_{10}$ forecasting simulations was carried out by using two different initial and boundary conditions of meteorological fields: NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediction/Final Analysis) reanlaysis data and NCEP/GFS (National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System) forecasting data, and the comparisons were made between two different simulations. The two results both yielded lower $PM_{10}$ concentrations than observations, with relatively lower biased results by NCEP/FNL than NCEP/GFS. We explored the detailed individual meteorological variables to associate with $PM_{10}$ prediction performance. With the results of NCEP/FNL outperforming GFS, our conclusion is that no particular significant bias was found in temperature fields between NCEP/FNL and NCEP/GFS data, while the overestimated wind speed by NCEP/GFS data influenced on the lower $PM_{10}$ concentrations simulation than NCEP/FNL, by decreasing the duration time of high-$PM_{10}$ loaded air mass over both coastal and metropolitan areas. These comparative characteristics of FNL against GFS data such as maximum 3~4 m/s weaker wind speed, $PM_{10}$ concentration control with the highest possible factor of 1.3~1.6, and one or two hour difference of peak time for each case in this study, were also reflected into the results of statistical analysis. It is implying that improving the surface wind speed fluctuation is an important controlling factor for the better prediction of $PM_{10}$ over Korean Peninsula.
본 연구에서는 전구 해양에서 관측되는 ARGO및 TAO해양 자료를 이용하여 해양의 3차원적인 구조를 분석.동화하고 궁극적으로 해양대순환모형을 위한 초기장을 생산하였다. 초기장의 생산을 위하여 전구 해양대순환 모형인 MOM3.1을 이용하였으며 생산한 배경장에, 계산시간과 계산공간을 절약할 수 있는 공간필터를 사용한 변분법(VAF, variational analysis using filter)을 이용하여 ARGO와 TAO 수온 자료를 동화하였다. 또한 본 연구에서는 자료 동화가 미치는 지속적인 영향을 살펴보고자 실험적분을 수행하였는데, 모형의 초기입력 자료를 자료동화 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 두 가지로 나누어 비교 실험을 수행하였다. 본 연구에서 자료 동화된 분석장은 OISST와의 비교를 통해 적절히 생산되었음을 보여주었다. 관측자료를 동화한 분석장을 초기자료로 한 10개월간의 적분결과를 살펴보면, 자료 동화를 통해 제거된 모형의 계통적 bias가 적분이 진행되는 과정에서 관성 중력파 등의 형태로 소멸되지 않고 지속적으로 관측과 유사하게 유지되었다. 이는 본 연구에서 실행한 자료동화가 모형의 역학적인 균형을 유지하면서 적절히 이루어졌음을 의미하며, 전구 대순환 모형을 이용한 중.장기 대기.해양 예측에 이러한 해양 자료동화가 대단히 유용하다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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