The Barnes scheme is used in Digital Forecast System (DFS) of the Korea Meteorological Administration (KMA) for real-time analysis. This scheme is an objective analysis scheme with a distance-dependent weighted average. It has been widely used for mesoscale analyses in limited geographic areas. The isotropic Gaussian weight function with a constant effective radius might not be suitable for certain conditions. In particular, the analysis error can be increased for stations located near mountains. The terrain of South Korea is covered with mountains and wide plains that are between successive mountain ranges. Thus, it is needed to consider the terrain effect with the information of elevations for each station. In order to improve the accuracy of the temperature objective analysis, we modified the weight function which is dependent on a distance and elevation in the Barnes scheme. We compared the results from the Barnes scheme used in the DFS (referred to CTL) with the new scheme (referred to EXP) during a year of 2009 in this study. The analysis error of the temperature field was verified by the root-mean-square-error (RMSE), mean error (ME), and Priestley skill score (PSS) at the DFS observation stations which is not used in objective analysis. The verification result shows that the RMSE and ME values are 1.68 and -0.41 in CTL and 1.42 and -0.16 in EXP, respectively. In aspect of spatial verification, we found that the RSME and ME values of EXP decreased in the vicinity of Jirisan (Mt. Jiri) and Taebaek Mountains. This indicates that the new scheme performed better in temperature verification during the year 2009 than the previous scheme.
In this study, the climatological spatio-temporal variation of strong wind and gust wind in Korea during the period from 1993 to 2018 was analyzed using daily maximum wind speed and daily maximum instantaneous wind speed data recorded at 61 observations. Strong wind and gust wind were defined as 14 m s-1 and 20 m s-1, which are the same as the KMA's criteria of special weather report. The frequency of strong wind and gust wind occurrence was divided into regions with the higher 25 percent (Group A) and the lower 75 percent (Group B). The annual frequency of strong wind and gust wind occurrence tended to be decreased in most parts of the Korean peninsula. In Group A with stations located at coastal region, strong wind and gust wind occurred most frequently in winter with higher frequency at 1200~1600 LST and 2300~2400 LST due to influence of East Asian winter monsoon. In addition, a marked decreasing trend throughout the four seasons was shown at Daegwallyeong, Gunsan and Wando observations. In contrast, it can be found in Group B that the monthly frequency of strong wind and wind gust occurrence was higher in August and September by effect of typhoon and hourly frequency was higher from 1200 LST to 1800 LST.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.20-25
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1998
Solar irradiation controls the exchange of heat energy between atmosphere and land or ocean, and becomes an important factors to the radiance flux at the surface and the biosphere. In order to estimate solar irradiance and earth albedo In Korea peninsula during 1996, GMS date and paramaterization model was combinationally used. In clear sky, the paramaterization model was used to estimate solar iradiance. Also in cloudy sky, the earth albedo was used to calculate the Interceptive effect of solar irradiance. The hourly solar irradiance [the hourly earth albedo] showed generally very low values with <1.00 MJ/m$^2$hr [high values with >0.65] on the middle part (36.00-36.50$^{\circ}$S) and the Southeastern part (near 34.50$^{\circ}$S) in Korea peninsula, respectively. Satellite estimates (GMS data) with pyramometer measurements (in-situ data) were compared for 21 observed stations. Totally, correlation coefficient showed high values with 0.85. In the monthly variation, correlation coefficient of the spring and summer with rms=about 0.42 MJ/m$^2$hr was better than the autumn and winter with rms >0.5 MJ/m$^2$hr. Generally monthly variations of correlation coefficient between satellite estimetes and pyranometer measurements showed r=0.936 in clear sky during 1 year except only May, June, July and August.
본 연구는 친환경 병원을 실현하는데 도움이 되는 연구로서 병원의 전력사용량에 미치는 기상요인의 영향을 실증적으로 검증하고자 한다. 이를 위해 2009년부터 2013년까지 일별 자료를 기준으로 2개 종합병원을 대상으로 기상조건에 따른 전력 사용 패턴과 그 영향을 분석하였다. 분석결과, 병원 건물의 전력사용량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요인은 '기온'으로 나타났고, 병원의 규모에 상관없이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 병원의 전력소비 패턴은 병원의 규모에 따라 차이가 있었다. 큰 규모의 병원에서는 선형의 전력소비 패턴이 나타났지만 작은 규모의 병원에서는 2차 곡선의 비선형 패턴으로 나타났다. 더운 여름과 추운 겨울에 병원 건물의 전력사용량이 증가하는 전형적인 전력소비 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 에너지 절약과 친환경 건물 개선을 위하여, 병원 건물의 기능적 특수성뿐만 아니라 기상요소를 반드시 고려해야 한다는 것을 시사한다.
In this study, the impact of soil moisture initialization in GloSea5, the operational climate prediction system of the Korea Meteorological Administration (KMA), has been investigated for the period of 1991~2010. To overcome the large uncertainties of soil moisture in the reanalysis, JRA55 reanalysis and CMAP precipitation were used as input of JULES land surface model and produced soil moisture initial field. Overall, both mean and variability were initialized drier and smaller than before, and the changes in the surface temperature and pressure in boreal summer and winter were examined using ensemble prediction data. More realistic soil moisture had a significant impact, especially within 2 months. The decreasing (increasing) soil moisture induced increases (decreases) of temperature and decreases (increases) of sea-level pressure in boreal summer and its impacts were maintained for 3~4 months. During the boreal winter, its effect was less significant than in boreal summer and maintained for about 2 months. On the other hand, the changes of surface temperature were more noticeable in the southern hemisphere, and the relationship between temperature and soil moisture was the same as the boreal summer. It has been noted that the impact of land initialization is more evident in the summer hemispheres, and this is expected to improve the simulation of summer heat wave in the KMA's operational climate prediction system.
The necessity of accurate high-resolution meteorological forecasts becomes increasing in socio-economical applications and disaster risk management. The Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAPP) system has been operated to provide high-resolution meteorological forecasts of 100 m over the South Korea region. This study evaluates and improves the KMAPP performance in simulating wind speeds over complex terrain areas using the ICE-POP 2018 field campaign measurements. The mountainous measurements give a unique opportunity to evaluate the operational wind speed forecasts over the complex terrain area. The one-month wintertime forecasts revealed that the operational Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) has systematic errors over the complex mountainous area, especially in deep valley areas, due to the orographic smoothing effect. The KMAPP reproduced the orographic height variation over the complex terrain area but failed to reduce the wind speed forecast errors of the LDAPS model. It even showed unreasonable values (~0.1 m s-1) for deep valley sites due to topographic overcorrection. The model's static parameters have been revised and applied to the KMAPP-Wind system, developed newly in this study, to represent the local topographic characteristics better over the region. Besides, sensitivity tests were conducted to investigate the effects of the model's physical correction methods. The KMAPP-Wind system showed better performance in predicting near-surface wind speed during the ICE-POP period than the original KMAPP version, reducing the forecast error by 21.2%. It suggests that a realistic representation of the topographic parameters is a prerequisite for the physical downscaling of near-ground wind speed over complex terrain areas.
This study explores the optimal ensemble size to improve the prediction performance of the Korea Meteorological Administration's operational climate prediction system, global seasonal forecast system version 5 (GloSea5). The GloSea5 produces an ensemble of hindcast data using the stochastic kinetic energy backscattering version2 (SKEB2) and timelagged ensemble. An experiment to increase the hindcast ensemble from 3 to 14 members for four initial dates was performed and the improvement and effect of the prediction performance considering Root Mean Square Error (RMSE), Anomaly Correlation Coefficient (ACC), ensemble spread, and Ratio of Predictable Components (RPC) were evaluated. As the ensemble size increased, the RMSE and ACC prediction performance improved and more significantly in the high variability area. In spread and RPC analysis, the prediction accuracy of the system improved as the ensemble size increased. The closer the initial date, the better the predictive performance. Results show that increasing the ensemble to an appropriate number considering the combination of initial times is efficient.
Drought is a natural disaster that can have serious social impacts. Drought's impact ranges from water supply for humans to ecosystems, but the impact of drought on river water quality requires careful investigation. In general, drought occurs meteorologically and is classified as agricultural drought, hydrological drought, and environmental drought. In this study, the BOD environmental drought is defined using the bivariate copula joint probability distribution model between the meteorological drought index and the river BOD, and based on this, the environmental drought condition index (EDCI-BOD) was proposed. The results of examining the proposed index using past precipitation and BOD observation data showed that EDCI-BOD expressed environmental drought well in terms of river BOD water quality. In addition, by classifying the calculated EDCI-BOD into four levels, namely, 'attention', 'caution', 'alert', and 'seriousness', a practical monitoring stage for environmental drought of BOD was constructed. We further estimated the sensitivity of the stream BOD to meteorological drought, and through this, we could identify the stream section in which the stream BOD responded relatively more sensitively to the occurrence of meteorological drought. The results of this study are expected to provide information necessary for river BOD management in the event of meteorological droughts.
최근 지구온난화로 인해 기후변화가 가속화되고, 극한 기상현상으로 인한 기상재해의 발생빈도와 강도 또한 증가하여, 날씨에 민감한 신재생에너지의 전력 생산에 대한 불확실성이 커지고 있다. 실제로 댐을 이용하는 수력발전소에서도 최근 기상재해로 인한 수력발전 피해가 다수 보고되고 있다. 본 연구에서는 충주댐 수력발전 실적 자료와 충주 기상관측소, 충주댐의 운영 자료를 바탕으로 기상재해의 월별 발생 횟수와 강도를 산정하여 구조방정식모형을 통해 가뭄과 홍수가 수력발전을 통한 전력 생산에 미치는 영향을 파악하였다. 이를 위해서는 충주댐 수력발전소 발전 실적 자료를 수집하고, 기상재해 관련 자료를 수집하였으며, 구조방정식모형을 통해 수력발전에 대한 기상재해의 영향을 분석하였다. 그 결과 가뭄 발생의 증가는 수력발전을 통한 전력 생산의 감소에 38.3 %의 영향이 있지만, 홍수 발생의 증가는 수력발전을 통한 전력 생산의 증가를 설명할 수 없었다. 미래에 가뭄 발생이 증가한다면 수력발전을 통한 전력 생산에 대한 영향 또한 커질 것이다.
In this paper, the performance improvement for the new KMA's Climate Prediction System (GloSea6), which has been built and tested in 2021, is presented by assessing the bias distribution of basic variables from 24 years of GloSea6 hindcasts. Along with the upgrade from GloSea5 to GloSea6, the performance of GloSea6 can be regarded as notable in many respects: improvements in (i) negative bias of geopotential height over the tropical and mid-latitude troposphere and over polar stratosphere in boreal summer; (ii) cold bias of tropospheric temperature; (iii) underestimation of mid-latitude jets; (iv) dry bias in the lower troposphere; (v) cold tongue bias in the equatorial SST and the warm bias of Southern Ocean, suggesting the potential of improvements to the major climate variability in GloSea6. The warm surface temperature in the northern hemisphere continent in summer is eliminated by using CDF-matched soil-moisture initials. However, the cold bias in high latitude snow-covered area in winter still needs to be improved in the future. The intensification of the westerly winds of the summer Asian monsoon and the weakening of the northwest Pacific high, which are considered to be major errors in the GloSea system, had not been significantly improved. However, both the use of increased number of ensembles and the initial conditions at the closest initial dates reveals possibility to improve these biases. It is also noted that the effect of ensemble expansion mainly contributes to the improvement of annual variability over high latitudes and polar regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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