통신해양기상위성(COMS)은 통신, 해양, 기상 탑재체를 장착하고 3개의 임무를 수행하는 복합 정지궤도 위성이다. COMS는 기상탑재체 MI와 해양 탑재체 GOCI가 관측 후 전송하는 원시 데이터를 지상국에 전송하고 지상국에서 처리된 기상 데이터를 최종 사용자국에 중계하는 기능을 갖는 기상해양자료송수신계(MODCS)가 있다. 여기서 시스템 관점에서 관측 데이터 SD 신호와 중계 신호를 전송하는 L-대역 송신 안테나는 MI 탑재체와 기상탑재체와 함께 COMS 위성의 지구패널에 장착시 안테나 합성 이득을 예측하도록 요구되어진다. 우선 주어진 요구 사항에 대해 L-대역 송신 안테나 설계 및 해석이 수행된다. 설계된 안테나를 지구패널에 장착 후 3가지 다른 해석 방법을 사용하여 합성이득 해석이 수행된다. 얻어진 안테나 이득들은 3가지 다른 해석 방법 사이에 매우 유사한 결과를 제공하는 것을 확인하였으며 최종적으로 0.5 dB 이하의 안테나 이득 열화가 추정되어진다.
Energy resource is very important to the survival in the polar region. Wind energy, which is one of renewable energy, can guarantee the clean, inexhaustible, natural resource in the polar region. It is essential to assess the wind energy resource of the site where wind turbines will be installed. In the present study, the wind characteristics of the antarctic King Sejong station are analysed from its meteorological observation data. The wind resource of the Sejong station is also simulated and predicted using WAsP program. From the results, the Sejong station has very excellent wind resource and the site where small wind turbines will be installed is determined.
Kim, Won-Hyung;Ko, Hee-Jung;Hu, Chul-Goo;Lee, Haeyoung;Lee, Chulkyu;Chambers, S.;Williams, A.G.;Kang, Chang-Hee
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제35권4호
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pp.1149-1153
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2014
Real-time monitoring of hourly atmospheric radon (Rn-222) concentration was performed throughout 2011 at Gosan station, Jeju Island, one of the least polluted regions in Korea, in order to characterize the background levels, and temporal variations on diurnal to seasonal time-scales. The annual mean radon concentration for 2011 was $2527{\pm}1356$ mBq $m^{-3}$, and the seasonal cycle was characterized by a broad winter maximum, and narrow summer minimum. Mean monthly radon concentrations, in descending order of magnitude, were Oct > Sep > Feb > Nov > Jan > Dec > Mar > Aug > Apr > Jun > May > Jul. The maximum monthly mean value (3595 mBq $m^{-3}$, October), exceeded the minimum value (1243 mBq $m^{-3}$, July), by almost a factor of three. Diurnal composite hourly concentrations increased throughout the night to reach their maximum (2956 mBq $m^{-3}$) at around 7 a.m., after which they decreased to their minimum value (2259 mBq $m^{-3}$) at around 3 p.m. Back trajectory analyses indicated that the highest radon events typically exhibited long-term continental fetch over Asia before arriving at Jeju. In contrast, low radon events were generally correlated with air mass fetch over the North Pacific Ocean. Radon concentrations typical of predominantly continental, and predominantly oceanic fetch, differed by a factor of 3.8.
강우-유출 모의를 수행할 때 기상 및 강우관측소의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 유역면적이 클 경우 기상 및 강우관측소의 자료만으로 신뢰성 있는 유출량을 산정하기란 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이용되는 강우자료에 따라 준분포형 모형에 의해 산정되는 유출량에 미치는 영향을 검토하기 위해 대상유역에 위치하고 있는 기상관측소의 강우자료, 기상 및 강우관측소의 강우자료, 크리깅 기법에 의해 기상 및 강우관측소의 강우자료를 공간적으로 분포시켜 얻은 가상지점의 관측 강우자료를 이용해 각 소유역의 면적 강우량을 산정하였다. 또한 각각의 강우자료들을 비교하였으며, 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 각각의 강우자료에 따른 유출량을 비교 분석하였다. 본 연구는 공간 분포된 면적강우량을 이용해 산정된 유출량의 정확성을 검토하기 위한 것으로써 분석 결과, 공간 분포된 면적 강우량을 이용한 유출량이 기상 및 강우관측소의 강우량을 이용한 유출량보다 실제 유출량을 보다 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이는 공간 분포된 강우가 실제 강우패턴을 가장 잘 반영한다고 할 수 있다.
본 논문은 수치기상모형에 의해 계산된 수치기상모의풍속($1km{\times}1km$ 해상도)의 정확도를 향상시키기 위한 통계적 보정법을 제안하였다. 이를 위해 남한전역을 $1km{\times}1km$ 격자로 나눈 지점(345,682지점)에 적합한 통계적 바람장 모형으로 부터 남한지역의 바람장을 추정하는 절차와 격자지점별/월별 보정인자를 계산하여 추정된 바람장과 수치 기상모의풍속간의 간극을 보정하는 절차로 이루어진 보정인자법을 개발하였다. 또한 75개 기상관측소지점에서 계산된 수치기상모의풍속자료에 보정인자법을 적용시켜 본 논문에서 제안된 보정법의 유용성을 보였다.
A new Korean Meteorological Administration (KMA) airborne measurement platform has been established for regular observations for scientific purpose over South Korea since late 2017. CRDS G-2401m analyzer mounted on the King Air 350HW was used to continuous measurement of CO2, CH4 and CO mole fraction. The total uncertainty of measurements was estimated to be 0.07 ppm for CO2, 0.5 ppb for CH4, and 4.2 ppb for CO by combination of instrument precision, repeatability test simulated in-flight condition and water vapor correction uncertainty. The airborne vertical profile measurements were performed at a regional Global Atmosphere Watch (GAW) Anmyeon-do (AMY) station that belongs to the Total Carbon Column Observing Network (TCCON) and provides concurrent observations to the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) overpasses. The vertical profile of CO2 shows clear altitude gradient, while the CH4 shows non-homogenous pattern in the free troposphere over Anmyeon-do. Vertically averaged CO2 at the altitude between 1.5 and 8.0km are lower than AMY surface background value about 7 ppm but higher than that observed in free troposphere of western pacific region about 4 ppm, respectively. CH4 shows lower level than those from ground GAW stations, comparable with flask airborne data that was taken in the western pacific region. Furthermore, this study shows that the combination of CH4 distribution in free troposphere and trajectory analysis, taking account of convective mixing, is a useful tool in investigating CH4 transport processes from tropical region to Korean region in winter season.
고해상도 기상자료 제공과 농림 분야에서의 요구를 충족시키기 위하여 LAPS를 이용하여 경기도 지역을 100m 해상도로 분석하였다. 구축된 시스템은 수치예보과에서 생산되는 6시간 간격 예측자료를 초기추정치로 사용하고, 각 관측자료를 동화하여 지표 온도와 습도 바람을 분석한다. 기존 분석시스템의 기상관측자료의 수집 방식을 개선하여 자료 수집에 소요되는 시간을 성공적으로 단축시킴으로써 약 20분 내에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속에 대한 고해상도 분석결과 제공이 가능하게 되었다. 그러나 앞으로 LAPS 분석결과를 이용하여 관측이 가능한 지역 이외에 어느 지역에서든 정확한 농업기상정보를 산출할 수 있게 하려면 다양한 기상자료의 활용과 지표이용도의 개선, 관측지점의 영향반경을 최적화 시키는 과정들이 추가로 연구되어야 할 것이다. 현재 구축된 시스템의 분석결과 정확도는 떨어지지만 LAPS의 내부 알고리즘에 대한 미세한 조정으로 향상이 가능하므로 농업기상요소 생성을 위한 최적화 작업들을 수행한다면 정확도 향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 다양한 기상요소에 대한 분석이 가능하기 때문에 특별한 기상요소들을 필요로 하는 농림 분야의 요구를 충족 시킬 수 있도록 분석요소의 확장이 가능 할 것이다.
In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.
1924년부터 2004년까지 제주관측지점 자료를 이용하여 제주의 기온과 강수량의 변동 특성을 조사하였다. 지난 81년 동안 연평균 기온은 $0.02^{\circ}C/year$ 정도로 증가하였으며 1980년 이후에는 $0.05^{\circ}C/year$로 이전보다 큰 폭으로 증가하였다. 최저기온의 증가가 최고기온 증가보다 크게 나타나 결과적으로 최저기온의 상승이 평균기온의 상승을 유발한 것으로 보인다. 기온과 강수의 특이기후 발생빈도 또한 조사하였다. 최고기온 특이값 빈도에 대한 기온편차는 지구온난화경향과 더불어 1980년대에 증가하였으며, 최저기온 특이값은 여름과 겨울 동안 감소하는 것으로 나타났다. 강수일수는 감소하고 일강수량이 80 mm 이상인 호우일수의 빈도는 증가하여 강수강도가 강화되는 것으로 나타났다.
Donghae city is one of the most representative cement industrial city in Korea. The area is faced with the East Sea to the East and with high montane region of Tae-Back mountain range to the West. Many pollutant sources of air pollution are located near the coast, but the largest point sources of the region are located at the bottom of the mountain area in Donghae city. The local wind is highly affected by local topography and plays an important role in transport and dispersion of contaminants from the pollution sources. This study was designed to evaluate enhancement of MM5 predictions by using Four Dimensional Data Assimilation (FDDA), the SONDE data and the national meteorological station, data only. The alternative meteorological fields predicted with and without FDDA were used to simulate spatial and temporal variations of NOx in combined with Atmospheric Dispersion Models (CALPUFF). For the modeling domain, the alternative meteorological fields with 1.1 km spatial resolution were interpolated to the CALMET with 0.5 km resolution. The vertical layers set to have 35 and 12 layers for MM5 and CALPUFF, respectively. MM5 with the FDDA did not resulted in significant improvement of meteorological field prediction in Donghae region, which is primarily because of complex geography and wind scheme. The result of CALPUFF, however, showed reduction of uncertainty errors by using the interpolation scheme of the actual measurement data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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