TRMM/PR (Tropical Rainfall Measuring Mission/Precipitation Radar)과 기상청의 C-band 도플러 레이더(제주, 군산, 부산)의 비교는 지상 레이더의 검증을 위해서 이루어졌다. 검증에 사용된 사례는 2000년 하계에 TRMM이 한반도 남부, 약 $36^{\circ}N$ 이남을 지나갈 때 강한 강수가 있는 날을 선택하였다. 서로 view angle, bandwidths와 주파수가 다른 두 개의 레이더를 정량적으로 비교하는 것은 어려운 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 지상 레이더와 TRMM/PR을 동일한 격자로 만들어 동일 영역에서 비교하였다. 지상 레이더로부터 관측된 반사도는 PR에 의해 관측된 반사도에 비해 4-9dBZ정도 낮은 것으로 밝혀졌으며 이는 기계적인 성능이나 지형과 같은 많은 이유에 의해서 발생할 수 있다. 세 개의 지상 레이더 사이트 모두에서 TRMM과 비교하여 30dBZ 이상에서 RMSE가 가장 높게 나타나서 강한 에코를 지상레이더가 잘 관측하지 못하는 것을 알 수 있었다.
청천복사휘도는 히마와리-8호 정지궤도 기상위성에서 제공되는 주요 산출물 중의 하나로서, 자료동화 과정을 통해 수치예보 정확도 향상에 기여한다. 특히, 청천복사휘도는 대기운동벡터와 함께 대기 상층에서 자료동화의 효과를 보인다. 본 연구에서는 히마와리-8호 청천복사휘도의 편차 특성 분석과 평가를 통해 자료를 활용하는 사용자에게 정보를 제공해주고, 효과적으로 자료를 사용할 수 있도록 수치예보모델자료를 활용한 편차와 불확실성을 계산하였다. 일본 기상청에서 제공되는 청천복사휘도를 관측 자료로 사용하였고, 17 km 공간해상도의 기상청 전구 모델 Unified Model(UM) 자료와 복사전달모델 RTTOV-v11.2를 이용하여 청천복사휘도를 모의하였다. 먼저, 관측자료의 특성을 파악하고 관측자료와 모의된 청천복사휘도의 채널별 편차특성을 분석하였다. 전반적인 결과는 히마와리-8호 위성의 세 개의 수증기 채널(6.2, 6.9, $7.3{\mu}m$)에서는 양의 편차를 보인 반면에 대기창 적외 채널(10.4, 11.2, $12.4{\mu}m$)에서는 음의 편차를 보였다. 또한 분석결과는 계절과 영역에 따라 상이하게 나타났으며, 특히 사막이나 고지대 지역의 편차 특성이 뚜렷하게 나타났다. 이를 통해 청천복사자료를 활용할 때 시공간적인 특성을 고려해야 함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 히마와리-8호 AHI의 청천복사휘도를 자료동화 할 때 전처리 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이며, 2018년에 발사된 천리안-2A호의 산출물 활용에도 도움이 될 것으로 기대한다.
Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
UK Met Office Unified Model (UM) is a grid model applicable for both global and regional model configurations. The Met Office has developed a 4D-Var data assimilation system, which was implemented in the global forecast system on 5 October 2004. In an effort to improve its Numerical Weather Prediction (NWP) system, Korea Meteorological Administration (KMA) has adopted the UM system since 2008. The aim of this study is to provide the basic information on the effects of satellite data assimilation on UM performance by conducting global satellite data denial experiments. Advanced Tiros Operational Vertical Sounder (ATOVS), Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) data, Global Positioning System Radio Occultation (GPSRO) data, Air Craft (CRAFT) data, Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) data were assimilated in the UM global system. The contributions of assimilation of each kind of satellite data to improvements in UM performance were evaluated using analysis data of basic variables; geopotential height at 500 hPa, wind speed and temperature at 850 hPa and mean sea level pressure. The statistical verification using Root Mean Square Error (RMSE) showed that most of the satellite data have positive impacts on UM global analysis and forecasts.
The updated version of Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in the NIMS/KMA (National Institute of Meteorological Sciences/Korea Meteorological Administration), which has been in operation since December 2021, is being introduced. This technical note on GODAPS2 describes main progress and updates to the previous version of GODAPS, a software tool for the operating system, and its improvements. GODAPS2 is based on Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM) vn14.1, instead of previous version, FOAM vn13. The southern limit of the model domain has been extended from 77°S to 85°S, allowing the modelling of the circulation under ice shelves in Antarctica. The adoption of non-linear free surface and variable volume layers, the update of vertical mixing parameterization, and the adjustment of isopycnal diffusion coefficient for the ocean model decrease the model biases. For the sea-ice model, four vertical ice layers and an additional snow layer on top of the ice layers are being used instead of previous single ice and snow layers. The changes for data assimilation include the updated treatment for background error covariance, a newly added bias scheme combined with observation bias, the application of a new bias correction for sea level anomaly, an extension of the assimilation window from 1 day to 2 days, and separate assimilations for ocean and sea-ice. For comparison, we present the difference between GODAPS and GODAPS2. The verification results show that GODAPS2 yields an overall improved simulation compared to GODAPS.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.361-365
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2002
Rain-rate retrieval using the NOAA/AMSU (Advanced Microwave Sounding Unit) (Zaho et al., 2001) has been implemented at METRI/KMA since 2001. Here, we present the results of the AMSU derived rain-rate and validation result, especially for the rainfall associated with the tropical cyclone for 2001. For the validation, we use rain-rate derived from the ground based radar and/or rainfall observation from the rain gauge in Korea. We estimate the bias score, threat score, bias, RMSE and correlation coefficient for total of 16 tropical cyclone cases. Bias score shows around 1.3 and it increases with the increasing threshold value of rain-rate, while the threat score extends from 0.4 to 0.6 with the increasing threshold value of precipitation. The averaged rain-rate for at all 16 cases is 3.96mm/hr and 1.41mm/hr for the retrieved from AMSU and the ground observation, respectively. On the other hand, AMSU rain-rate shows a much better agreement with the ground based observation over inner part of tropical cyclone than over the outer part (Correlation coefficient for convective region is about 0.7, while it is only about 0.3 over the stratiform region). The larger discrepancy of tile correlation coefficient with the different part of the tropical cyclone is partly due to the time difference in between ice water path and surface rainfall. This results indicates that it might be better to develop the algorithm for different rain classes such as convective and stratiform.
The observational sensitivity of dual-polarization weather radar was quantitatively analyzed by using two different pulse widths. For this purpose, test radar scan strategy which consisted of consecutive radar scan using long (LP: $2{\mu}s$) and short (SP: $1{\mu}s$) pulses at the same elevation angle was employed. The test scan strategy was conducted at three operational S-band dual-polarization radars (KSN, JNI, and GSN) of Korea Meteorological Administration (KMA). First, the minimum detectable reflectivity (MDR) was analyzed as a function of range using large data set of reflectivity ($Z_H$) obtained from JNI and GSN radars. The MDR of LP was as much as 7~22 dB smaller than that of SP. The LP could measure $Z_H$ greater than 0 dBZ within the maximum observational range of 240 km. Secondly, polarimetric observations and the spatial extent of radar echo between two pulses were compared. The cross-polar correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) from LP was greater than that from SP at weak reflectivity (0~20 dBZ). The ratio of $Z_H$ (> 0 dBZ) and ${\rho}_{hv}$(> 0.95) bin to total bin calculated from LP were greater than those from SP (maximum 7.1% and 13.2%). Thirdly, the frequency of $Z_H$ (FOR) during three precipitation events was analyzed. The FOR of LP was greater than that of SP, and the difference in FOR between them increased with increasing range. We conclude that the use of LP can enhance the sensitivity of polarimetric observations and is more suitable for detecting weak echoes.
A new soil moisture initialization scheme is applied to the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6). It is designed to ingest the microwave soil moisture retrievals from Soil Moisture Active Passive (SMAP) radiometer using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF). In this technical note, we describe the procedure of the newly-adopted initialization scheme, the change of soil moisture states by assimilation, and the forecast skill differences for the surface temperature and precipitation by GloSea6 simulation from two preliminary experiments. Based on a 4-year analysis experiment, the soil moisture from the land-surface model of current operational GloSea6 is found to be drier generally comparing to SMAP observation. LETKF data assimilation shows a tendency toward being wet globally, especially in arid area such as deserts and Tibetan Plateau. Also, it increases soil moisture analysis increments in most soil levels of wetness in land than current operation. The other experiment of GloSea6 forecast with application of the new initialization system for the heat wave case in 2020 summer shows that the memory of soil moisture anomalies obtained by the new initialization system is persistent throughout the entire forecast period of three months. However, averaged forecast improvements are not substantial and mixed over Eurasia during the period of forecast: forecast skill for the precipitation improved slightly but for the surface air temperature rather degraded. Our preliminary results suggest that additional elaborate developments in the soil moisture initialization are still required to improve overall forecast skills.
This paper describes verification results for the ocean analysis field produced by the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) of the Korea Meteorological Administration (KMA) against observed Argo floats and drift buoys over the western Pacific Ocean and the equatorial Pacific during 2020~2021. This is confirmed by a comparison of the verification for the newly updated version of the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA) against same observations. NEMO shows that the vertical ocean temperature is much closer to the Argo floats than HYCOM for most seasons in terms of bias and root mean square error. On the other hand, there are overall considerable cold biases for HYCOM, which may be due to the more rapid decreasing temperature at the shallow thermocline in HYCOM. Conclusion demonstrated that the NEMO analysis for ocean temperature is more reliable than the analysis produced by the latest version of HYCOM as well as by the out-of-date HYCOM applied to the precedent study. The surface ocean current produced by NEMO also shows 14% closer to the AOML (Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory) in situ drift buoys observations than HYCOM over the western Pacific Ocean. Over the equatorial Pacific, however, HYCOM shows slightly closer to AOML observation than NEMO in some seasons. Overall, this study suggests that the resulting information may be used to promote more use of NEMO analysis.
In this study, we have investigated monthly changes in temperature extremes in South Korea for the past (1921~2010) and the future (2011~2100). We used seven stations' (Gangneung, Seoul, Incheon, Daegu, Jeonju, Busan, Mokpo) data from KMA (Korea Meteorological Administration) for the past. For the future we used the closest grid point values to observations from the RCP8.5 scenario of 1 km resolution. The Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI)'s climate extreme indices were employed to quantify the characteristics of temperature extremes change. Temperature extreme indices in summer have increased while those in winter have decreased in the past. The extreme indices are expected to change more rapidly in the future than in the past. The number of frost days (FD) is projected to decrease in the future, and the occurrence period will be shortened by two months at the end of the $21^{st}$ century (2071~2100) compared to the present (1981~2010). The number of hot days (HD) is projected to increase in the future, and the occurrence period is projected to lengthen by two months at the end of the $21^{st}$ century compared to the present. The annual highest temperature and its fluctuation is expected to increase. Accordingly, the heat damage is also expected to increase. The result of this study can be used as an information on damage prevention measures due to temperature extreme events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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