Meteorological data contains observation and numerical weather prediction model output data. The computerized analysis and visualization of meteorological data often requires very high computing capability due to the large size and complex structure of the data. Because the meteorological data is frequently formed in multi-variables, 3-dimensional and time-series form, it is very important to visualize and analyze the data in 3D spatial domain in order to get more understanding about the meteorological phenomena. In this research, we developed interactive 3-dimensional visualization techniques for visualizing meteorological data on a PC environment such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line. The visualization techniques developed in this research are expected to be effectively used as basic technologies not only for deeper understanding and more exact prediction about meteorological environments but also for scientific and spatial data visualization research in any field from which three dimensional data comes out such as oceanography, earth science, and aeronautical engineering.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.638-643
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2002
MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the first Earth Observing System (EOS) satellite, Terra, was launched successfully at the end of 1999. The direct broadcast MODIS data has been received and utilized in Korea Meteorological Administration (KMA) since february 2001. This study introduces utilizations of this data, especially for the derivation of sea surface temperature (SST). To produce the MODIS SST operationally, we used a simple cloud mask algorithm and MCSST algorithm. By using a simple cloud mask algorithm and by assumption of NOAA daily SST as a true SST, a new set of MCSST coefficients was derived. And we tried to analyze the current NASA's PFSST and new MCSST algorithms by using the collocated buoy observation data. Although the number of collocated data was limited, both algorithms are highly correlated with the buoy SST, but somewhat bigger bias and RMS difference than we expected. And PFSST uniformly underestimated the SST. Through more analyzing the archived and future-received data, we plan to derive better MCSST coefficients and apply to MODIS data of Aqua that is the second EOS satellite. To use the MODIS standard cloud mask algorithm to get better SST coefficients is going to be prepared.
Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) to be launched in year 2008 will be the first Korean multi-purpose geostationary satellite aiming at three major missions, i.e.: communication, ocean, and meteorological applications. The development of systems for the meteorological mission sponsored by the Korea Meteorological Administration (KMA) consists of payloads, ground system, and data processing system. The program called COMS Meteorological Data Processing System (CMDPS) has been initiated for the development of data processing system. The primary objective ofCMDPS is to derive the level-2 environmental products from geo-Iocated and calibrated level 1.5 COMS data. Preliminary design for the level-2 data processing system consists of 16 baseline products and will be refined by end of 3rd project year. Also considered for the development are the necessary initial information such as land use and digital elevation map, algorithms for the vicarious calibration and procedures for the calibration monitoring, and radiative transfer model. Here, we briefly introduce the overall development strategy, flow chart for the intended baseline products, a few preliminary algorithm results and future plans.
This study aims to figure out typical meteorological data according to Korean time in order to evaluate building energy performance. Various methods of calculating typical meteorological data were compared and examined to improve accuracy and reliability of this study. This study analyzed and examined such methodologies as typical meteorological data for HASP/ACLD-8001, UK CIBSE TRY developed by CIBSE and prEN ISO 15927-4, (=ISO TRY) an international standard to evaluate annual energy demand of cooling and heating devices. In addition, actual data of KMA corresponding to Seoul in $1985{\sim}2005$ were statistically analyzed according to calculation methodology. The calculated typical meteorological data were compared te actual data using MBE, RMSE and t-Statistic. As a result, According to the comparison between average annual for HASP/ACLD-8001 and ISO TRY standard year, the average annual for HASP/ACLD-8001 is closer to actual measurement, showing that the use of typical meteorological data for HASP/ACLD-8001 is preferred. However, since the input format requested by current simulation is the same international standard as TRY. Therefore, it is necessary to improve accuracy of TRY calculation methodology and accordingly figure out Korean typical meteorological data based on average year.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1133-1144
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2017
기상자료를 이용한 군집분석은 기상 특성에 근거한 기상 지역의 세분화를 가능하게 하고 군집을 이루는 지형별 기상 특성의 파악을 용이하게 한다. 이때 기상관측자료를 이용한 군집분석은 관측지점의 밀도가 다르기 때문에 우리나라의 기상특성이 고르게 반영되지 못할 수 있다. 반면 수치모델 격자자료는 $5km{\times}5km$ 간격으로 조밀하고 고른 자료의 생산이 가능하므로 우리나라의 기상 특성을 고르게 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기온과 강수량의 수치모델 격자자료를 이용하여 군집분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 기상관측지점에 대한 군집을 결정하였다. 기상 특성이 월별로 상이할 수 있기 때문에 군집분석은 월별로 수행하였으며, K-Means 군집분석 방법의 단점을 보완하고자 계층적 군집분석 방법인 Ward 방법과 결합하여 적용하였다. 그 결과 우리나라 기상관측지점들에 대해 시 공간적으로 세분화된 군집화가 이루어졌다.
Owing to the higher temporal resolution, meteorological satellite data is widely used to monitor the disasters happened on the earth's surface. However, the precision of identifying disaster information is limited by the poor spatial resolution. As known, GIS technology is good at processing and analyzing the geographic information. The result shows, integrating with GIS technology, the ability of monitoring forest fire using meteorological satellite data has been greatly improved.
KMA successfully began to receive and utilize the GOES-9 GVAR data since May 22nd 2003 when GOES-9 replaced the long-lived GMS-5 for Western Pacific and East Asian region until operation of MTSAT-1R in 2004. To take advantage of improvements of the GOES-9 data over the GMS-5 data, such as the increase of the temporal and spat ial resolution and addition of 3.9${\mu}$m channel, we have improved several algorithms to derive the meteorological products. Here we show two examples of algorithms, sea surface temperature and atmospheric motion vector, and preliminary results of validation of the improved algorithm.
The research on meteorological data in Korea has been carried out but without much consistency and has been limited to some areas only. Of relatively more importance has been the area in the utilization of the solar energy, however, the measurement of the global solar horizontal irradiation has been quite limited. In the current study, the actually measured value of the global solar horizontal irradiation from the meteorological data and the theoretically calculated value of the global solar horizontal irradiation from the cloud amount will be analyzed comparatively. The method of analysis will employ the standard meteorological data drafted by the Korean Solar Energy Society, the standard meteorological data from the presently used simulation program and the corresponding results have been compared with the calculated value of the global solar horizontal irradiation from the cloud amount. The results of comparing the values obtained from MBE(Mean Bias Error), RMSE(Root Mean Squares for Error), t-Statistic methods and those from each of the standard meteorological data show that the actually measured value of the meteorological data which have been converted into standard meteorological data with the help of the ISO TRY method give the monthly average value of the global solar horizontal irradiation. These values compared with the monthly average value from the IWEC from the Department of Energy of the USA show that the value of the global solar horizontal irradiation in the USA is quite similar. In the case of the values obtained from calculation from the cloud amount, the weather data provided by TRNSYS, except only slight difference, which means that the actually measured values of the global solar horizontal irradiation are significant. This goes to show that in the case of Korea, the value of the global solar horizontal irradiation provided by the Korea Meteorological Administration is will be deemed correct.
Daily potential evapotranspiration was estimated using meteorological data which are observing regularly such as rainfall, temperature, humidity, wind speed, and duration of sunshine. Penman method is used practically in estimating evapotranspiration at present, and its regional coefficients were derived at 19 stations in the Korean Peninsular. Because meteorological data are observing at 77 stations under the Korea Meteorological Administration, the methodology of estimating evapotranspiration using meteorological data will be able to be applied in more regions than Penman method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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