Direct measurements of four radiative components at air-sea boundary layer were conducted in the southern Yellow Sea during three cruises (seasons) in 2007. Simultaneous observations of meteorological (cloud cover, air temperature and humidity) and oceanographic (sea surface temperature) parameters were carried out. Observational results of radiative fluxes and meteorological and oceanographic parameters are presented. Mean diurnal cycles of four radiative components, net radiation, and sea surface albedo are calculated to achieve averages in different seasons. Net radiative fluxes in three seasons (winter, spring, autumn) are 8, 146, $60\;W/m^2$, respectively. Comparisons between the observed radiative fluxes and those estimated with formulas are taken.
It is very important to assess accurately the terms which are included in the heat budget equation of soil surface because they are used in the UM and miso-scale circulation modeling as well as in the micrometeorological studies. Each terms in the heat budget equation change according to the soil moisture content. So, it is necessary to specify clearly the relations between soil moisture content and these terms. Special experiment with micrometeorological measurements was executed to study these relations at Environmental Research Center of Tsukuba University, Japan. The results are as follow: 1. The soil moisture contents of 1 cm and 4 cm depth are oscillated with one day Period in drying process and the amplitude of variation of 1 cm depth is greater than that of 4 cm. 2. Increase in soil moisture contents due to precipitation result in decrease of albedo with step function. 3. Sensible heat is in reverse proportion to the soil moisture content and latent heat is in direct proportion to it. Latent heat is more sensitive than sensible heat according to the soil moisture variation. Net long wave radiation have high correlation with soil moisture. 4. Comparing with the radiative term with the flux term in wetting process due to precipitation, the energy transfer of the aero and thermodynamic flux is greater than that of the radiative heat flux.
We reconstruct the assembly pinwise flux using several types of boundary conditions and confirm that the reconstructed fluxes are the same with the reference flux if the boundary condition is exact. We test EPRI-9R benchmark problem with four boundary conditions, such as Dirichlet boundary condition, Neumann boundary condition, homogeneous mixed boundary condition (albedo type), and inhomogeneous mixed boundary condition. We also test reconstruction of the pinwise flux from nodal values, specifically from the AFEN [1, 2] results. From the nodal flux distribution we obtain surface flux and surface current distributions, which can be used to construct various types of boundary conditions. The result show that the Neumann boundary condition cannot be used for iterative schemes because of its ill-conditioning problem and that the other three boundary conditions give similar accuracy. The Dirichlet boundary condition requires the shortest computing time. The inhomogeneous mixed boundary condition requires only slightly longer computing time than the Dirichlet boundary condition, so that it could also be an alternative. In contrast to the fixed-source type problem resulting from the Dirichlet, Neumann, inhomogeneous mixed boundary conditions, the homogeneous mixed boundary condition constitutes an eigenvalue problem and requires longest computing time among the three (Dirichlet, inhomogeneous mixed, homogeneous mixed) boundary condition problems.
The radiative convective equilibrium (RCE) temperature was calculated for the climate change study at King Sejong Station in West Antarctica. As a result of RCE model sensitivity test, the increases of surface albedo, solar zenith angle, and cloud optical thickness decrease surface temperature. On the other hand, the increases of carbon dioxide and cirrus cloud amount are caused by surface warming due to the greenhouse effect. According to the model calculation result, annual mean surface temperature shows a upward trend of 0.012oC/year during the period of 1958-2001. During the period of 1989∼2001, the trend of monthly mean surface temperature by model calculation is 0.01oC/month and the observation trend is 0.005oC/month.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.4
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pp.875-884
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2000
Sea fog/stratus is very difficult to detect because of the characteristics of air-sea interaction and locality ,and the scantiness of the observed data from the oceans such as ships or ocean buoys. The aim of our study develops new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggests the technics of its continuous detection. In this study, atmospheric synoptic patterns on sea fog day of May, 1999 are classified; cold air advection type(OOUTC, May 10, 1999) and warm air advection type(OOUTC, May 12, 1999), respectively, and we collected two case days in order to analyze variations of water vapor at Osan observation station during May 9-10, 1999.So as to detect daytime sea fog/stratus(OOUTC, May 10, 1999), composite image, visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during day showed A(min) .20% and DA < 10% when visible accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which is detected is similar in composite image analysis and surface albedo method. Inland observation which visibility and relative humidity is beneath 1Km and 80%, respectively, at OOUTC, May 10,1999; Poryoung for visble accumulated histogram method and Poryoung, Mokp'o and Kangnung for surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), IR accumulated histogram method and Maximum brightness temperature method are used, respectively. Maxium brightness temperature method dectected sea fog better than IR accumulated histogram method with the charateristic value that is T_max < T_max_trs, and then T_max is beneath 700hPa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which is detected by Maxium brighness temperature method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administratio/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference), but usually visibility and relative humidity are not agreed well in inland.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.41
no.6
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pp.107-116
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2013
This study was undertaken to investigate the characteristics of retention and evapotranspiration in the extensive greening module of sloped and flat rooftops for stormwater management and urban heat island mitigation. A series of 100mm depth's weighing lysimeters planted with Sedum kamtschaticum. were constructed on a 50% slope facing four orientations(north, east, south and west) and a flat rooftop. Thereafter the retention and evapotranspiration from the greening module and the surface temperature of nongreening and greening rooftop were recorded beginning in September 2012 for a period of 1 year. The characteristics of retention and evapotranspiration in the greening module were as follows. The water storage of the sloped and flat greening modules increased to 8.7~28.4mm and 10.6~31.8mm after rainfall except in the winter season, in which it decreased to 3.3mm and 3.9mm in the longer dry period. The maximum stormwater retention of the sloped and flat greening modules was 22.2mm and 23.1mm except in the winter season. Fitted stormwater retention function was [Stormwater Retention Ratio(%)=-18.42 ln(Precipitation)+107.9, $R^2$=0.80] for sloped greening modules, and that was [Stormwater Retention Ratio(%)=-22.64 ln(X)+130.8, $R^2$=0.81] for flat greening modules. The daily evapotranspiration(mm/day) from the greening modules after rainfall decreased rapidly with a power function type in summer, and with a log function type in spring and autumn. The daily evapotranspiration(mm/day) from the greening modules after rainfall was greater in summer > spring > autumn > winter by season. This may be due to the differences in water storage, solar radiation and air temperature. The daily evapotranspiration from the greening modules decreased rapidly from 2~7mm/day to less than 1mm/day for 3~5 days after rainfall, and that decreased slowly after 3~5 days. This indicates that Sedum kamtschaticum used water rapidly when it was available and conserved water when it was not. The albedo of the concrete rooftop and greening rooftop was 0.151 and 0.137 in summer, and 0.165 and 0.165 in winter respectively. The albedo of the concrete rooftop and greening rooftop was similar. The effect of the daily mean and highest surface temperature decrease by greening during the summer season showed $1.6{\sim}13.8^{\circ}C$(mean $9.7^{\circ}C$) and $6.2{\sim}17.6^{\circ}C$(mean $11.2^{\circ}C$). The difference of the daily mean and highest surface temperature between the greening rooftop and concrete rooftop during the winter season were small, measuring $-2.4{\sim}1.3^{\circ}C$(mean $-0.4^{\circ}C$) and $-4.2{\sim}2.6^{\circ}C$(mean $0.0^{\circ}C$). The difference in the highest daily surface temperature between the greening rooftop and concrete rooftop during the summer season increased with an evapotranspiration rate increase by a linear function type. The fitted function of the highest daily surface temperature decrease was [Temperature Decrease($^{\circ}C$)=$1.4361{\times}$(Evapotranspiration rate(mm/day))+8.83, $R^2$=0.59]. The decrease of the surface temperature by greening in the longer dry period was due to sun protection by the sedum canopy. The results of this study indicate that the extensive rooftop greening will assist in managing stormwater runoff and urban heat island through retention and evapotranspiration. Sedum kamtschaticum would be the ideal plant for a non-irrigated extensive green roof. The shading effects of Sedum kamtschaticum would be important as well as the evapotranspiration effects of that for the long-term mitigation effects of an urban heat island.
Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air temperature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly rescaling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability is generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.
In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.
The vertical profiles of radiative flux and heating rate at King Sejong Station in West Antarctica were calculated with radiative transfe model by Chou and Suarez (1999) and Chou et al (2001). To run this model, the profiles of temperature, mixing ratios of water vapor and ozone at King Sejng Station were derived from ECMWF Reanalysis data. The surface temperature and albedo were also derived from NCEP/NCAR Reanalysis and CERES data. The radiative flux strongly depends on the cloud optical path length that was calculated using the measured W-h data and model by Chou and Lee(1996). Durins the period of $2000{\sim}2001$ (12 and 18 UTC), the correlation coefficient between calculated and measured downward solar fluxes at surface was 0.90 and the coefficient for downward longwave flux was 0.61. The calculated net heating rates of surface layer decreased during the same period, the trend of which was in accordance with the decrease of measured temperature.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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