The purpose of this study is to develop snow and sea ice detection algorithm in Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) meteorological data processing system. Since COMS has only five channels, it is not affordable to use microwave or shortwave infrared data which are effective and generally used for snow detection. In order to estimate snow and sea ice coverage, combinations between available channel data(mostly visible and 3.7 ${\mu}m$) are applied to the algorithm based on threshold method. As a result, the COMS snow and sea ice detection algorithm shows reliable performance compared to MODIS products with channel limitation. Specifically, there is partial underestimation over the complicated vegetation area and overestimation over the area of high level clouds such as cirrus. Some corrections are performed by using water vapor and infrared channels to remove cloud contamination and by applying NDVI to detect more snow pixels for the underestimated area.
In order to predict air pollution and Yellow-sand dispersion precisely, it is necessary to clarify the sensitivity of meteorological field input interval. Therefore numerical experiment by atmospheric dynamic model(RAMS) and atmospheric dispersion model(PDAS) was performed for evaluating the effect of temporal and spatial resolution of meteorological data on particle dispersion. The results are as follows: 1) Base on the result of RAMS simulation, surface wind direction and speed can either synchronize upper wind or not. If surface wind and upper wind do not synchronize, precise prediction of Yellow-sand dispersion is strongly associated with upwelling process of sand of particle. 2) There is no significant discrepance in distribution of particle under usage of difference temporal resolution of meteorological information at early time of simulation, but the difference of distribution of particles become large as time goes by. 3) There is little difference between calculated particles distributions in dispersion experiments with high temporal resolution of meteorological data. On the other hand, low resolution of meteorological data occur the quantitative difference of particle density and there is strong tendency to the quantitative difference.
This study was carried out a trend analysis for analyzing change of meteorological elements in the main producing areas of Chinese cabbage, radish, pepper, garlic and onion. As meteorological elements, we selected air temperature (maximum, minimum), precipitation and duration of sunshine. We used monthly data of meteorological elements obtained from the main producing areas of vegetables for 30 years from 1981 to 2010. Mann-Kendall test used for significance test of trend and Sen's estimator of slope for computing the variance of meteorological elements. The study results showed that air temperature tended to increase, but duration of sunshine tended to decrease in most regions.
Generally, the weather forecast system has been run using prescribed ocean condition. As it is widely known that coupling between atmosphere and ocean process produces consistent initial condition at all-time scales to improve forecast skill, there are many trials on the application of data assimilation of coupled model. In this study, we implemented a weakly coupled data assimilation (short for WCDA) system in global NWP model with low horizontal resolution for coupled forecast with uncoupled initialization, following WCDA system at the Met Office. The experiment is carried out for a typhoon evolution forecast in 2017. Air-sea exchange process provides SST cooling and gives a substantial impact on tendency of central pressure changes in the decaying phase of the typhoon, except the underestimated central pressure. Coupled data assimilation is a challenging new area, requiring further work, but it would offer the potential for improving air-sea feedback process on NWP timescales and finally contributing forecast accuracy.
A three-dimensional mesoscale atmospheric dispersion modeling system consisting of the Lagrangian particle dispersion model (LPDM) and the meteorological mesoscale model (MM5) was employed to simulate the transport and dispersion of non-reactive pollutant during the nuclear spill event occurred from Sep. 31 to Oct. 3, 1999 in Tokaimura city, Japan. For the comparative analysis of numerical experiment, two more sets of foreign mesoscale modeling system; NCEP (National Centers for Environmental Prediction) and DWD (Deutscher Wetter Dienst) were also applied to address the applicability of air pollution dispersion predictions. We noticed that the simulated results of horizontal wind direction and wind velocity from three meteorological modeling showed remarkably different spatial variations, mainly due to the different horizontal resolutions. How-ever, the dispersion process by LPDM was well characterized by meteorological wind fields, and the time-dependent dilution factors ($\chi$/Q) were found to be qualitatively simulated in accordance with each mesocale meteorogical wind field, suggesting that LPDM has the potential for the use of the real time control at optimization of the urban air pollution provided detailed meteorological wind fields. This paper mainly pertains to the mesoscale modeling approaches, but the results imply that the resolution of meteorological model and the implementation of the relevant scale of air quality model lead to better prediction capabilities in local or urban scale air pollution modeling.
A meso-urban meteorological model (Urbanized MM5; uMM5) with urban canopy parameterization (UCP) was applied to the high-resolution simulation of meteorological fields in a complex coastal urban area and the assessment of urban impacts. Multi-scale simulations with the uMM5 in the innermost domain (1-km resolution) covering the Busan metropolitan region were performed during a typical sea breeze episode (4~8 August 2006) with detailed fine-resolution inputs (urban morphology, land-use/land-cover sub-grid distribution, and high-quality digital elevation model data sets). An additional simulation using the standard MM5 was also conducted to identify the effects of urban surface properties under urban meteorological conditions. Results showed that the uMM5 reproduced well the urban thermal and dynamic environment and captured well the observed feature of sea breeze. When comparison with simulations of the standard MM5, it was found that the uMM5 better reproduced urban impacts on temperature (especially at nighttime) and urban wind flows: roughness-induced deceleration and UHI (Urban Heat Island)-induced convergence.
In order to set up structural improvement strategy against meteorological disasters of the shading structures in ginseng fields, structural safety analyses as well as some case studies of structural damage patterns were carried out. According to the results of structural safety analysis, allowable safe snow depth for type B(wood frame with single span) was 25.9 cm, and those for type A(wood frame with multi span) and type C and D (steel frame with multi span) were 17.6 cm, 25.8 cm, and 20.0 cm respectively. So types of shading structures should be selected according to the regional design snow depth. An experiential example study on meteorological disasters indicated that a strong wind damage was experienced once every 20 years, and a heavy snow damage once every 9.5 years. The most serious disasters were caused by heavy snow and it was found that a half break and complete collapse of structures were experienced by about 70% of snow damage. In addition to maintenance, repair and reinforcement, it is also recommended that improved model of shading structures for ginseng cultivation should be developed as a long term countermeasures against meteorological disasters.
The Metropolitan Tracer Experiment (METREX) was performed over the Washington, D.C. area using two inert, non-deposition perfluorocarbon gases for over 1 year period (November 1983∼December 1984). Two perfluorocarbon gas tracers (PDCH, PMCH) were released simultaneously at intervals of every 36 hours for 6 hours, regardless of the meteorological conditions in metropolitan area. Samples were collected continuously for 8 hours at a central downtown and two adjacent suburban locations. Monthly air samples were collected at 93 sites across the whole region (at urban, suburban, and rural locations). The purpose of this study is to simulate INPUFF and ISCST model using METREX data, and to compare calculated and observed concentrations. In the case of INPUFF simulation, two meteorological input data were used. One is result data from wind field model which was calculated by diagnostic wind model (DWM), the other is meteorological data observed at single station. Here, three kinds of model calculation were performed during April and July 1984; they include (1) INPUFF model using DWM data (2) INPUFF model using single meteorological data (3) ISCST model. The monthly average concentration data were used for statistic analysis and to draw their horizontal distribution patterns. Eight-hour-averaged concentration was used to describe movement of puff during the episode period. The results showed that the concentrations calculated by puff model (INPUFF) were better than plume model (ISCST). In the case of puff model (INPUFF), a model run using wind field data produced better results than that derived by single meteorological data.
In this study the validities of runoff prediction methods are reviewed around ESP (Ensemble Streamflow Prediction) techniques. The improvements of runoff predictions on Yongdam river basin are evaluated by the comparison of different prediction methods including ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks provided by meteorological agency as well as the runoff forecasting based on the analysis of the historical rainfall scenarios. As a result it is assessed that runoff predictions with ESP may give rise to more accurate results than the ordinary historical average runoffs. In deed the latter gave the mean of yearly absolute error as to be 60.86 MCM while the errors of the former ones amounted to 44.12 MCM (ESP) and 42.83 MCM (ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks) respectively. In addition it is confirmed that ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks could improve the accuracy of the results more and more. Especially the degree of improvement of ESP with meteorological outlooks shows rising by 10.8% in flood season and 8% in drought season. Therefore the methods of runoff predictions with ESP can be further used as the basic forecasting information tool for the purpose of the effective watershed management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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