Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.5
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pp.633-645
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2004
A critical component of air pollution modeling is the representation of meteorological fields within a model domain, since an accurate air quality simulation requires an accurate portrayal of the three-dimensional wind fields. The present study investigated data assimilation using surface observational data in the complex coastal regions to simulate an accurate meteorological fields. Surface observational data were categorized into three groups(Near coastal region, Far coastal regiln 1, Far costal region 2) by the locations where the data are. Experiments were designed and MM5 was used in each case of regions. Case 1 is an experiment without data assimilation, Case N is executed with data assimilation using observational data by meteorological stations and AWS data located in the near coastal region, within 1 km. Case F1 is also an experiment with data assimilation using observational data by meteorological stations and AWS data located in the far coastal regiln 1, more than 1km and less than 5km from the coastal lines. Case F2 is appled to data assimilation using observational data by meteorological stations and AWS data located in the far coastal region 2, beyond 5km from the coastal lines. The result of this study indicated that data assimilation using data in the far coastal region 1 and 2 provided an attractive method for generating accurate meteorological fields, especially in the complex coastal regions.
Lee Hwa Woon;Won Hye Young;Choi Hyun-Jung;Kim Hyun Goo
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.21
no.2
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pp.169-178
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2005
A critical component of air pollution modeling is the representation of atmospheric flow fields within a model domain, since an accurate air quality simulation requires an accurate portrayal of the three-dimensional wind fields. The present study investigated data assimilation using surface observational data in the complex coastal regions to simulate a realistic atmospheric flow fields. Surface observational data were categorized into three groups (Near coastal region, Far coastal region 1, Far costal region 2) by the locations where the sites are. Experiments were designed according to the location of observational stations and MM5/CALPUFF was used. The results of numerical simulation of atmospheric flow fields are used as input data for CALPUFF which predicts dispersion fields of air pollutants. The result of this study indicated that data assimilation using data in the far coastal region 2 provided an attractive method for generating realistic meteorological fields and dispersion fields of air pollutants in Gwangyang area because data in the near coastal region are variable and narrow representation.
The challenge of predicting the Japanese coastal ocean motivated Frontier Observational Research System for Global Change (FORSGC) and the Japan Marine Science and Technology Center (JAMSTEC) to start a multiyear observational programme in the upstream Kuroshio in November 2000. This field effort, the Kuroshio Observation Program (KOP), should enable us to determine the barotropic and baroclinic components of the western boundary current system, thus, to better understand interactions of the currents with mesoscale eddies, the Kuroshio instabilities, and path bimodality. We, then, will be able to improve modeling predictability of the mesoscale, seasonal, and inter-annual processes in the midstream Kuroshio near the Japanese main islands by using this knowledge. The KOP is focused on an enhanced regional coverage of the sea surface height variability and the baroclinic structure of the mainstream Kuroshio in the East China Sea, the Ryukyu Current east of the Ryukyu's, and the Kuroshio recirculation. An attractive approach of the KOP is a development of a new data acquisition system via acoustic telemetry of the observational data. The monitoring system will provide observations for assimilation into extensive numerical models of the ocean circulation, targeting the real-time monitoring of the Japanese coastal waters.
Ittaka Aldini;Adhistya E. Permanasari;Risanuri Hidayat;Andri Ramdhan
Ocean Systems Engineering
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v.14
no.1
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pp.85-99
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2024
Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.
Damage from typhoon disaster can be mitigated by grasping and dealing with the damage promptly for the regions in typhoon track. What is this work, a technique to analyzed dangerousness of typhoon should be presupposed. This study estimated 10m level wind speed using 700hPa wind by typhoon, referring to GPS dropwindsonde study of Franklin(2003). For 700hPa wind, 30km resolution data of Regional Data Assimilation Prediction System(RDAPS) were used. For roughness length in estimating wind of 10m level, landuse data of USGS are employed. For 10m level wind speed of Typhoon Rusa in 2002, we sampled AWS point of $7.4\sim30km$ distant from typhoon center and compare them with observational data. The results show that the 10m level wind speed is the estimation of maximum wind speed which can appear in surface by typhoon and it cannot be compared with general hourly observational data. Wind load on domestic buildings relies on probability distributions of extreme wind speed. Hence, calculated 10m level wind speed is useful for estimating the damage structure from typhoon.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.23
no.5
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pp.585-595
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2007
Representative impacts and effectiveness of surface meteorological observation data assimilation were examined in order to use wind resources estimation around southern coastal area of the Korean Peninsula. The data used in study are observational wind and temperature data at 5 and 41 sites of Regional Meteorological Offices and Automatical Weather Systems, respectively. Observation wind speed data tends to show small effective radius with limited area. Especially assimilation impacts of data observed at peninsula type sites like Yeosu play only around the inside of the peninsula. This limited effective radius for wind speed is caused by the strong correlation between topography and wind speed. And the efficient radius for surface air temperature is larger than that of wind. Data assimilation for observational air temperature is useful to increase the accuracy of wind energy estimation. However assimilation of wind data requires special care in its application due to high sensitivity of topographical complexity.
To investigate the thermal environment over the summertime asphalt pavements, an automatic weather observation system was installed at a parking lot paved with asphalt to observe various meteorological parameters and surface temperature from July 1 to September 30, 2014. Since the number of rainy days in summer of 2014 particularly after the mid July is more than that of average data, a ratio of daily peak surface temperature above $45^{\circ}C$ was 28% which was lower than the average. The observational data about hourly average surface temperature and various heat balance factors at days where daily peak surface temperature is above $45^{\circ}C$ are as follows: An hour that had the daily maximum temperature was around 15 pm and the value was $49^{\circ}C$ approximately. Net shortwave radiation was the highest at 12pm as $800W/m^2$ and much radiation of $500W/m^2$ was absorbed at the ground between 11am and 17pm. Sensible heat that was delivered from the ground to the atmosphere was evaluated as $200W/m^2$ between 10am and 19pm. underground transfer heat up to $100W/m^2$ was measured as negative from 19pm to the next day 8am, which indicated the lower atmosphere was heated at night.
Kim, Bu-Yo;Lee, Kyu-Tae;Zo, Il-Sung;Lee, Sang-Ho;Jung, Hyun-Seok;Rim, Se-Hun;Jang, Jeong-Pil
Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
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v.54
no.4
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pp.639-648
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2018
The pyranometer for observing the solar radiation reaching the surface of the earth is manufactured by various companies around the world. The sensitivity of the pyranometer at the observatory is required to be properly controlled based on the reference value of the World Radiometric Center (WRC) and the observatory environment; otherwise, the observational data may be subject to a large error. Since the sensitivity of the pyranometer can be calibrated in an indoor or outdoor calibration, this study used a CSTMUSS-4000C Integrating Sphere by Labsphere Inc. (USA) to calibrate the sensitivity of CMP22 pyranometer by Kipp&Zonen Inc. (Netherlands). Consequently, the factory sensitivity of CMP22 was corrected from $8.68{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$ to $8.98{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$, and the result from the outdoor calibration according to the observatory environment was $8.90{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$. After the indoor calibration of the pyranometer sensitivity, the root mean square error (RMSE) of the observational data at the observatory on a clear day without clouds (July 13, 2017) was $7.11Wm^{-2}$ in comparison to the reference pyranometer. After the outdoor calibration of the pyranometer sensitivity based on these results, the RMSE of the observational data was $1.74Wm^{-2}$ on the same day. Periodic inspections are required because the decrease of sensitivity over time is inevitable in the pyranometer data produced at the observatory. The initial sensitivity after indoor calibration ($8.98{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$) is important, and the sensitivity after outdoor calibration ($8.90{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1})$ can be compared to the data at the Baseline Surface Radiation Network (BSRN) or can be used for various studies and daily applications.
Kim Yoo-Keun;Jeong Ju-Hee;Bae Joo-Hyun;Song Sang-Keun;Seo Jang-Won
Journal of Environmental Science International
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v.14
no.11
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pp.1015-1026
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2005
The southeastern coastal area of the Korean peninsula has a complex terrain including an irregular coastline and moderately high mountains. This implies that mesoscale circulations such as mountain-valley breeze and land-sea breeze can play an important role in wind field and ocean forcing. In this study, to improve the accuracy of complex coastal rind field(surface wind and sea surface wind), we carried out the sensitivity experiments based on PBL schemes in PSU/NCAR Mesoscale Model (MM5), which is being used in the operational system at Korea Meteorological Administration. Four widely used PBL parameterization schemes in sensitivity experiments were chosen: Medium-Range Forecast (MRF), High-resolution Blackadar, Eta, and Gayno-Seaman scheme. Thereafter, case(2004. 8. 26 - 8. 27) of weak-gradient flows was simulated, and the time series and the vertical profiles of the simulated wind speed and wind direction were compared with those of hourly surface observations (AWS, BUOY) and QuikSCAT data. In the simulated results, the strength of rind speed of all schemes was overestimated in complex coastal regions, while that of about four different schemes was underestimated in islands and over the sea. Sea surface wind using the Eta scheme showed the highest wind speed over the sea and its distribution was similar to the observational data. Horizontal distribution of the simulated wind direction was very similar to that of real observational data in case of all schemes. Simulated and observed vertical distribution of wind field was also similar under boundary layer(about 1 km), however the simulated wind speed was underestimated in upper layer.
In this study, the numerical model was developed to evaluate the observational environment of sunshine duration and, for evaluating the accuracy and utility of the model, it was verified against the observational data measured at Dae-gu Automated Synoptic Observing System (ASOS) located in an urban area. Three-dimensional topography and building configuration as the surface input data of the model were constructed using a Geographic Information System (GIS) data. First, the accuracy of the computing planetary positions suggested by Paul Schlyter was verified against the data provided by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) and the results showed that the numerical model predicted the Sun's position (the solar azimuth and altitude angles) quite precisely. Then, this model was applied to reproduce the sunshine duration at the Dae-gu ASOS. The observed and calculated sunshine durations were similar to each other. However, the observed and calculated sunrise (sunset) times were delayed (curtailed), compared to those provided by KASI that considered just the ASOS's position information such as latitude, longitude, and elevation height but did not consider the building and topography information. Further investigation showed that this was caused by not only the topographic characteristic (higher in the east and lower in the west) but also the buildings located in the southeast near the sunrise and the southwest near the sunset. It was found that higher building resolution increased the accuracy of the model. It was concluded that, for the accurate evaluation of the sunshine duration, detailed building and topography information around the observing sites was required and the numerical model developed in this study was successful to predict and/or the sunshine duration of the ASOS located in an urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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