This paper describes methodology verifying near-surface predictability of numerical weather prediction models against the surface synoptic weather station network (SYNOP) observation. As verification variables, temperature, wind, humidity-related variables, total cloud cover, and surface pressure are included in this tool. Quality controlled SYNOP observation through the pre-processing for data assimilation is used. To consider the difference of topographic height between observation and model grid points, vertical inter/extrapolation is applied for temperature, humidity, and surface pressure verification. This verification algorithm is applied for verifying medium-range forecasts by a global forecasting model developed by Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems to measure the near-surface predictability of the model and to evaluate the capability of the developed verification tool. It is found that the verification of near-surface prediction against SYNOP observation shows consistency with verification of upper atmosphere against global radiosonde observation, suggesting reliability of those data and demonstrating importance of verification against in-situ measurement as well. Although verifying modeled total cloud cover with observation might have limitation due to the different definition between the model and observation, it is also capable to diagnose the relative bias of model predictability such as a regional reliability and diurnal evolution of the bias.
Park, Sung-Yong;Jung, Hee-Don;Kim, Young-Ju;Kim, Yong-Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.59
no.5
/
pp.101-108
/
2017
Recently, the occurrence of landslides has been increasing over the years due to the extreme weather event. Developments of landslides monitoring technology that reduce damage caused by landslide are urgently needed. Therefore, in this study, a strain ratio sensor was developed to predict the ground behavior during the slope failure, and the change in surface ground displacement was observed as slope failed on the field model experiment. As a result, in the slope failure, the ground displacement process increases the risk of collapse as the inverse displacement approaches zero. It is closely related to the prediction of precursor. In all cases, increase in displacement and reverse speed of inverse displacement with time was observed during the slope failure, and it is very important event for monitoring collapse phenomenon of risky slopes. In the future, it can be used as disaster prevention technology to contribute in reduction of landslide damage and activation of measurement industry.
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.
This study were to simulate major criteria air pollutants and estimate regional source-receptor relationship using air quality prediction model (TAPM ; The Air Pollution Model) in the Seoul Metropolitan area. Source-receptor relationship was estimated by contribution of each region to other regions and region itself through dividing the Seoul metropolitan area into five regions. According to administrative boundary, region I and region II were Seoul and Incheon in order. Gyeonggi was divided into three regions by directions like southern(region III), northern(IV) and eastern(V) area. Gridded emissions ($1km{\times}1km$) by Clean Air Pollicy Support System (CAPSS) of National Institute of Environmental Research (NIER) was prepared for TAPM simulation. The operational weather prediction system, Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) operated by the Korean Meteorology Administration (KMA) was used for the regional weather forecasting with 30km grid resolution. Modeling period was 5 continuous days for each season with non-precipitation. The results showed that region I was the most air-polluted area and it was 3~4 times more polluted region than other regions for $NO_2$, $SO_2$ and PM10. Contributions of $SO_2$$NO_2$ and PM10 to region I, II and III were more than 50 percent for their own sources. However region IV and V were mostly affected by sources of region I, II and III. When emissions of all regions were assumed to reduce 10 and 20 percent separately, air pollution of each region was reduced linearly and the contributions of reduction scenario were similar to those of base case. As input emissions were reduced according to different ratio - region I 40 percent, region II and III 20 percent, region IV and V 10 percent, air pollutions of region I and III were decreased remarkably. The contributions to region I, II, III were also reduced for their own sources. However, region I, II and III affected more regions IV and V. Shortly, graded reduction of emission could be more effective to control air pollution in emission imbalanced area.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
/
v.24
no.4
/
pp.201-217
/
2022
The United States is one of the largest producers of major crops such as wheat, maize, and soybeans, and is a major exporter of these crops. Therefore, it is important to estimate the crop production of the country in advance based on reliable long- term weather forecast information for stable crops supply and demand in Korea. The purpose of this study is to improve the seasonal predictability of the agro-climatic indices over the United States by using regional-scale daily temperature. For long-term numerical weather prediction, a dynamical downscaling is performed using Weather Research and Forecasting (WRF) model, a regional climate model. As the initial and lateral boundary conditions of WRF, the global hourly prediction data obtained from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM) are used. The integration of WRF is performed for 22 years (2000-2021) for period from June to December of each year. The empirical quantile mapping, one of the bias correction methods, is applied to the timeseries of downscaled daily mean, minimum, and maximum temperature to correct the model biases. The uncorrected and corrected datasets are referred WRF_UC and WRF_C, respectively in this study. The daily minimum (maximum) temperature obtained from WRF_UC presents warm (cold) biases over most of the United States, which can be attributed to the underestimated the low (high) temperature range. The results show that WRF_C simulates closer to the observed temperature than WRF_UC, which lead to improve the long- term predictability of the temperature- based agro-climatic indices.
As the aging problem of the regional industry ecosystem has gradually become serious, research to measure and regenerate the regional industry ecosystem decline has been actively conducted. However, little research has been done on regional industry ecosystem crises. Crisis emerges radically over a short period of time, and it is often impossible to respond by post-response, so you must respond before the crisis occurs. In other words, it is more necessary and required when looking at the crisis early and taking a proactive response from a long-term perspective. Therefore, it is necessary to develop a predictive model that can proactively recognize and respond to the crisis in the regional industry ecosystem. Therefore, this study checked the possibility of predicting the risk of regional industry and market according to the emotional score of the news by using large-scale news data. News sentiment analysis was performed using the Google sentiment analysis API, and this was organized by month to check the correlation between actual events.
Mathew, Aleyamma;George, Preethi Sara;Arjunan, Asha;Augustine, Paul;Kalavathy, MC;Padmakumari, G;Mathew, Beela Sarah
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
/
v.17
no.6
/
pp.2895-2899
/
2016
Background: Increasing breast cancer (BC) incidence rates have been reported from India; causal factors for this increased incidence are not understood and diagnosis is mostly in advanced stages. Trivandrum exhibits the highest BC incidence rates in India. This study aimed to estimate trends in incidence by age from 2005-2014, to predict rates through 2020 and to assess the stage at diagnosis of BC in Trivandrum. Materials and Methods: BC cases were obtained from the Population Based Cancer Registry, Trivandrum. Distribution of stage at diagnosis and incidence rates of BC [Age-specific (ASpR), crude (CR) and age-standardized (ASR)] are described and employed with a joinpoint regression model to estimate average annual percent changes (AAPC) and a Bayesian model to estimate predictive rates. Results: BC accounts for 31% (2681/8737) of all female cancers in Trivandrum. Thirty-five percent (944/2681) are <50 years of age and only 9% present with stage I disease. Average age increased from 53 to 56.4 years (p=0.0001), CR (per $10^5$ women) increased from 39 (ASR: 35.2) to 55.4 (ASR: 43.4), AAPC for CR was 5.0 (p=0.001) and ASR was 3.1 (p=0.001). Rates increased from 50 years. Predicted ASpR is 174 in 50-59 years, 231 in > 60 years and overall CR is 80 (ASR: 57) for 2019-20. Conclusions: BC, mostly diagnosed in advanced stages, is rising rapidly in South India with large increases likely in the future; particularly among post-menopausal women. This increase might be due to aging and/or changes in lifestyle factors. Reasons for the increased incidence and late stage diagnosis need to be studied.
The objective of this paper is to compare probabilistic temperature forecasts from different regional and global ensemble prediction systems over PyeongChang area. A statistical post-processing method is used to take into account combination and calibration of forecasts from different numerical prediction systems, laying greater weight on ensemble model that exhibits the best performance. Observations for temperature were obtained from the 30 stations in PyeongChang and three different ensemble forecasts derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Ensemble Prediction System for Global and Limited Area Ensemble Prediction System that were obtained between 1 May 2014 and 18 March 2017. Prior to applying to the post-processing methods, reliability analysis was conducted to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. Then, ensemble model output statistics and bias-corrected methods were applied to each raw ensemble model and then proposed weighted combination of ensembles. The results showed that the proposed methods provide improved performances than raw ensemble mean. In particular, multi-model forecast based on ensemble model output statistics was superior to the bias-corrected forecast in terms of deterministic prediction.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.