This study investigated a method for the discrimination of precipitation type using thickness of geopotential height at 1000~850 hPa and improved Matsuo's scheme over South Korea using 7 upper-level observations data during winter time from 2003 to 2008. With this research, it was suggested that thickness between snow and rain should range from 1281 to 1297 gpm at 1000~850 hPa. This threshold was suitable for determining precipitation type such as snow, sleet and rain and it was verified by investigation at 7 upper-level observation and 10 surface observation data for 3 years (2009~2011). In addition, precipitation types were separated properly by Matsuo's scheme and its improved one, which is a fuction of surface air temperature and relative humidity, when they lie in mixed sectors. Precipitation types in the mixed sector were subdivided into 5 sectors (rain, rain and snow, snow and rain, snow, and snow cover). We also present the decision table for monitoring and predicting precipitation types using model output of Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and observation data.
The aircraft observation campaign was performed to investigate thermodynamic conditions of snowfall cloud over the East Sea of Korean peninsula from 2 February to 16 March 2018. During this period, four snowfall events occurred in the Yeongdong region and three cases were analyzed using dropsonde data. Snowfall cases were associated with the passage of southern low-pressure (maritime warm air mass) and expansion of northern high-pressure (continental polar air mass). Case 1 and Case 2a were related to low-pressure systems, and Case 2b and Case 3 were connected with high-pressure systems, respectively. And their thermodynamic properties and horizontal distribution of snowfall cloud were differed according to the influence of the synoptic condition. In Case 1 and Case 2a, atmospheric layers between sea surface and 350 hPa contained moisture more than 15 mm of TPW with multiple inversion layers detected by dropsonde data, while the vertical atmosphere of Case 2b and Case 3 were dry as TPW 5 mm or less with a single inversion inversion layer around 750~850 hPa. However, the vertical distributions of equivalent potential temperature (θe) were similar as moist-adiabatically neutral condition regardless of the case. But, their values below 900 hPa were about 10 K higher in Case 1 and Case 2a (285~290 K) than in Case 2b and Case 3 (275~280 K). The difference in these values is related to the characteristics of the incoming air mass and the location of the snowfall cloud.
Numerical prediction capability has been improved over the decades, but progress of prediction for high-impact weather (HIW) was unsatisfactory. One reason of low predictability for HIW is lack of observation data. The National Institute of Meteorological Research (NIMR) has been performed observation program for improvement of predictability, and reduction in social and economical cost for HIW. As part of this observation program, summer intensive observation program (ProbeX-2009) was performed at the observation-gap areas from 25 August to 6 September 2009. Sounding observations using radiosonde were conducted in the Gisang2000 research vessel (R/V) from the Korea Meteorological Administration (KMA) over the West Sea and the Eardo R/V from the Korea Ocean Research and Development Institute (KORDI) over the South Sea. Observation System Experiment (OSE) is carried out to examine the effect of ProbeX-2009 data. OSEs using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) Model are conducted to investigate the predictability for a short time forecast. And, OSEs using WRF/3DVAR system and WRF forecast model are conducted to study the predictability for an extended time. Control experiment (K_CTL and CNTL) used only GTS observation and experiment (K_EXP and SWEXP) used ProbeX-2009 data from two system are performed. ETS for 3hr accumulated rainfall simulated by KLAPS-WRF shows that K_EXP is higher than K_CTL. Also, ETS for 12hr accumulated rainfall of SWEXP from 3DVAR-WRF is higher than CNTL. The results indicate that observation over the ocean has positive impact on HIW prediction.
Kim, Yeon-Hee;Choi, Da-Young;Chang, Dong-Eon;Yoo, Hee-Dong;Jin, Gee-Beom
Atmosphere
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v.21
no.4
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pp.481-495
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2011
This study is performed to consider the threshold values of heavy rain warning in Korea using 98 surface meteorological station data and 590 Automatic Weather System stations (AWSs), damage data of National Emergency Management Agency for the period of 2005 to 2009. It is in need to arrange new criteria for heavy rain considering concept of rainfall intensity and rainfall damage to reflect the changed characteristics of rainfall according to the climate change. Rainfall values from the most frequent rainfall damage are at 30 mm/1 hr, 60 mm/3 hr, 70 mm/6 hr, and 110 mm/12 hr, respectively. The cumulative probability of damage occurrences of one in two due to heavy rain shows up at 20 mm/1 hr, 50 mm/3 hr, 80 mm/6 hr, and 110 mm/12 hr, respectively. When the relationship between threshold values of heavy rain warning and the possibility of rainfall damage is investigated, rainfall values for high connectivity between heavy rain warning criteria and the possibility of rainfall damage appear at 30 mm/1 hr, 50 mm/3 hr, 80 mm/6 hr, and 100 m/12 hr, respectively. It is proper to adopt the daily maximum precipitation intensity of 6 and 12 hours, because 6 hours rainfall might be include the concept of rainfall intensity for very-short-term and short-term unexpectedly happened rainfall and 12 hours rainfall could maintain the connectivity of the previous heavy rain warning system and represent long-term continuously happened rainfall. The optimum combinations of criteria for heavy rain warning of 6 and 12 hours are 80 mm/6 hr or 100 mm/12 hr, and 70 mm/6 hr or 110 mm/12 hr.
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.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.4
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pp.469-477
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2015
In this study, the characteristics of main wind direction, vertical temperature and wind speed profile near the Moseulpo airfield for HALE UAV(High Altitude Long Endurance Unmaned Aerial Vehicle) is investigated. The results are summarized as follows, main wind direction is governed by air mass according to season and local wind such as land-sea breeze. The directions of landing and take-off of HALE UAV will be selected as the south-east direction in June ~ August, north-west direction in October ~ March, and south-east direction at daytime in April ~ May, September. Annual variation of temperature at 100 hPa showed that temperature in summer season is lower than winter season. On the other hands, wind speed at 250 hPa in winter season is higher than summer season. The threshold values of temperature and wind speed for HALE UAV flight are $-75^{\circ}C$ and $90ms^{-1}$, which were determined by 5 % frequency value($1.96{\sigma}$), respectively.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.30
no.2
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pp.89-98
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2007
In this paper the economic value of weather forecasts is valuated for profit-oriented enterprise decision-making situations. Value is estimated in terms of monetary profits (or benefits) resulted from the forecast user's decision under the specific payoff structure, which is represented by a profit/loss ratio model combined with a decision function and a value score (VS). The forecast user determines a business-related decision based on the probabilistic forecast, the user's subjective reliability of the forecasts, and the payoff structure specific to the user's business environment. The VS curve for a meteorological forecast is specified by a function of the various profit/loss ratios, providing the scaled economic value relative to the value of a perfect forecast. The proposed valuation method based on the profit/loss ratio model and the VS is adapted for hypothetical sets of forecasts and verified for site-specific probability of precipitation forecast of 12 hour and 24 hour-lead time, which is generated from Korea meteorological administration (KMA). The application results show that forecast information with shorter lead time can provide the decision-makers with great benefits and there are ranges of profit/loss ratios in which high subjective reliability of the given forecast is preferred.
In this paper, Korea Institute of Energy Research, building integrated renewable energy monitoring system that utilizes solar power generation forecast data forecast model is proposed. Renewable energy integration of real-time monitoring system based on monitoring data were building a database and the database of the weather conditions and to study the correlation structure was tailoring. The weather forecast cloud cover data, generation data, and solar radiation data, a data mining and time series analysis using the method developed models to forecast solar power. The development of solar power in order to forecast model of weather forecast data it is important to secure. To this end, in three hours, including a three-day forecast today Meteorological data were used from the KMA(korea Meteorological Administration) site offers. In order to verify the accuracy of the predicted solar circle for each prediction and the actual environment can be applied to generation and were analyzed.
A characteristic of snowfall and minimum temperature variability in South Korea with respect to the variability of Arctic Oscillation (AO) was investigated. The climatic snowfall regions of South Korea based on daily new fresh snowfall data of 59 Korea Meteorological Administration (KMA) stations data corresponding to the sign of AO index during December to February 1979~2011 were classified. Especially, the differences between snowfalls of eastern regions and that of western regions in South Korea were seen by each mean 1000hPa geopotential height fields, which is one of physical structure, for the selected cases over the East Asia including the Korean Peninsula. Daily minimum temperature variability of 59 KMA station data and daily AO index during the same period were investigated using Cyclo-stationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis. The first CSEOF of wintertime daily AO index and that of minimum temperature of 59 KMA stations explain 33% and 66% of total variability, respectively. Correlation between principal component time series corresponding to the first CSEOF of AO index and that of temperature at the period of 1990s is over about -0.7 when that of AO index leads about 40 days.
Seasonal forecast is growing in demand, as it provides valuable information for decision making and potential to reduce impact on weather events. This study examines how operational climate prediction systems can be reliable, producing the probability forecast in seasonal scale. A reliability diagram was used, which is a tool for the reliability by comparing probabilities with the corresponding observed frequency. It is proposed for a method grading scales of 1-5 based on the reliability diagram to quantify the reliability. Probabilities are derived from ensemble members using hindcast data. The analysis is focused on skill for 2 m temperature and precipitation from climate prediction systems in KMA, UKMO, and ECMWF, NCEP and JMA. Five categorizations are found depending on variables, seasons and regions. The probability forecast for 2 m temperature can be relied on while that for precipitation is reliable only in few regions. The probabilistic skill in KMA and UKMO is comparable with ECMWF, and the reliabilities tend to increase as the ensemble size and hindcast period increasing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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