Mesoscale low is often observed over the downstream region of the East Sea (or, northwest coast off the Japan Islands) during East-Asia winter monsoon. The low system causes a heavy snowfall at the region. A series of numerical experiments were conducted with the aid of a regional model (MM5 ver. 3.5) to examine the formation mechanism of the mesoscale low. The following results were obtained: 1) A well-developed mesoscale low was simulated by the regional model under real topography, NCEP reanalysis, and OISST; 2) The mesoscale low was simulated under a zonally averaged SST without topography. This implies that the meridional gradient of SST is the main factor in the formation of a mesoscale low; 3) A thermal contrast ($>10^{\circ}C$) of land-sea and topography-induced disturbance served as the second important factor for the formation; 4) Paektu Mountain caused the surface wind to decelerate downstream, which created a more favorable environment for thermodynamic modification than that was found in a flat topography; and 5) The types of cumulus parameterizations did not affect the development of the mesoscale low.
In order to use sea breezes to counter the heat island phenomena, i.e. to promote urban ventilation, it is necessary to clarify the effect of building morphology and height on large-scale wind fields. In this study, the sea breeze in the vicinity of the Kanto Plain in Japan is simulated using a mesoscale meteorological model incorporating an urban canopy model, and the inland penetration of sea breezes is accurately reproduced. Additionally, a mean kinetic energy balance within a domain (Control Volume; CV) moving along the sea breeze is analysed. From the results, it is clarified that the sea breeze is interrupted by the resistance and turbulence caused by buildings at the centre of Tokyo. The interruption effect is increased in accordance with the height of these buildings. On the other hand, adverse pressure gradients interrupt in the internal region.
Polar lows are intense mesoscale cyclones that mainly occur over the sea in polar regions. Owing to their small spatial scale of a diameter less than 1000 km, simulating polar lows is a challenging task. At King Sejong station in West Antartica, polar lows are often observed. Despite the recent significant climatic changes observed over West Antarctica, adequate validation of regional simulations of extreme weather events such as polar lows are rare for this region. To address this gap, simulation results from a recent version of the Polar Weather Research and Forecasting model (Polar WRF) covering Antartic Peninsula at a high horizontal resolution of 3 km are validated against near-surface meteorological observations. We selected a case of high wind speed event on 7 January 2013 recorded at Automatic Meteorological Observation Station (AMOS) in King Sejong station, Antarctica. It is revealed by in situ observations, numerical weather prediction, and reanalysis fields that the synoptic and mesoscale environment of the strong wind event was due to the passage of a strong mesoscale polar low of center pressure 950 hPa. Verifying model results from 3 km grid resolution simulation against AMOS observation showed that high skill in simulating wind speed and surface pressure with a bias of $-1.1m\;s^{-1}$ and -1.2 hPa, respectively. Our evaluation suggests that the Polar WRF can be used as a useful dynamic downscaling tool for the simulation of Antartic weather systems and the near-surface meteorological instruments installed in King Sejong station can provide invaluable data for polar low studies over West Antartica.
To identify the domains that have the greatest impacts on air quality at the surface, both the upwind and downwind areas of Seoul were determined by season using refined wind fields. Four consecutive days were selected as the study period typical of each season. The mesoscale meteorology of the study period was reproduced by using the MM5 prognostic meteorological model (PSU/NCAR Mesoscale Model) with horizontally nested grids. The gridded meteorological field, which was used on the study area of $242\;km{\times}226\;km$ with grid spacing of 2 km, was generated by using the CALMET diagnostic meteorological model. Upwind and downwind areas of Seoul were determined by calculating 24-hour backward and forward air parcel trajectories, respectively, with u, v, and w velocity vectors. The results showed that the upwind and downwind areas were extended far to the northwest and the southeast as a result of high wind speeds in the spring and winter, while they were restricted on the fringe of Seoul in the summer and fall.
An investigation is carried out for the roles of the synoptic meteorology in governing $SO_2$ concentrations in Seoul during the wintertime. This study has used the daily records of wind and temperature measured at the Korea Meteorological Administration in Seoul. A one-dimensional diffusion model has been used for investigating the influence of the mixing height on the diurnal variation of concentration. The day to day variations of the concentration are well correlated with those of wind and temperature. The diurnal variation of the concentration is dictated by the variation of mixing height. It is also found that mesoscale wind field is required to explain the mesoscale distribution of the concentration.
중규모 기상모형을 이용하여 기상장에서의 지형적 특성의 효과가 연구되었다. 본 연구에서는 지형의 경사를 고려한 조도각을 이용하여 지표면의 지형 특성이 직달 복사량에 미치는 효과를 계산하고, 이것이 중규모 기상장에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 기상 조건에 따른 직달 복사량의 변화를 고려하기 위해, 고기압의 영향을 받은 날과 저기압의 영향을 받은 흐린 날을 선택하여 두 사례에 대한 실험 결과를 나타내었다. 직달 복사량의 보정에 대한 두 사례의 실험 결과, 지형 경사가 급한 태백산맥과 소백산맥에서 직달 복사량의 뚜렷한 차이가 나타났다. 또한 이러한 결과의 시계열 분석을 살펴보면, 산맥의 동쪽 사면에서의 직달 복사량이 오후보다 오전에 약 $10-60W/m^2$ 더 크게 나타나는 반면, 서쪽 사면에서는 그 반대 경향이 나타났다. 이러한 결과는 맑은 날의 경우 더욱 뚜렷하게 나타났다. 같은 방법으로 지표면 온도의 변화를 살펴본 결과, 맑은 날의 경우 지표면 온도는 전 시간에 걸쳐 양 사면에서 더 높게 나와 관측 값에 더욱 근접한 값을 보였다. 흐리고 비가 왔던 날의 경우, 지표면 온도는 오전에는 동쪽 사면에서 더 높은 값을 보였고 오후에는 더 낮은 온도를 보였다. 반면, 서쪽 사면에서의 지표면 온도는 전 시간에 걸쳐 높은 값을 나타냈다. 이 두 사례의 경우, 지표면의 경사를 고려한 경우의 지표면 온도가 수평 지표면을 고려했을 때보다 대개 높게 나타남을 볼 수 있다. 바람장을 살펴보면, 태백산맥과 소백산맥 주위에서 강한 바람이 모사되는데, 이러한 결과는 지형의 기울기를 고려해 줌으로써 수평면을 고려했을 때 보다 온도 경도가 증가되고, 이에 따라 기압 경도력이 강화되기 때문이다.
중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.
Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model's initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.
This paper reviews a ceiling prediction method based on a mesoscale meteorological modeling system in South Korea. The study was motivated by the tendency of higher model ceiling height than the observed in daily operational forecasts. The goal of the paper is to report an effort to improve the operational ceiling prediction skill by conducting numerical experiments controlling a model parameter. In a case experiment, increasing constant values used in the relationship between extinction coefficients and concentration showed better performance, indicating a short-term strategy for operational local ceiling forecast improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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