Continued observation of ARGO floats for years(about 4 years) makes the conductivity sensor more vulnerable to fouling by marine life and associated drift in salinity measurements. In this paper, we address this issue by making use of floats deployed in different years. Floats deployed in the East Sea and the Indian Ocean are examined to find out float-to-float match-ups in such a way that an older float pops up simultaneously with a newer deployment (with tolerable space-time difference). A time difference of less than five days and space difference of less than 100km are considered for the match-up data sets. For analysis of the salinity drift under the stable water mass, observations of the floats from deepest water masses have been used. From the cross-check of ARGO floats in the East Sea and the Indian Ocean, it is found that there is a systematic drift in the older float compared to later deployments. All drift results, consistently show negative bias indicating the typical nature of drift from fouled sensors. However, the drift is much less than 0.01, the specified accuracy of ARGO program.
This study classified heavy rain types from K-means clustering for the hourly relationship between rainfall intensity and cloud top height over the Korean peninsula, and then examined their statistical characteristics for the period of June~August 2013~2018. Total rainfall amount of warm-type events was 2.65 times larger than that of the cold-type, whereas the lightning frequency divided by total rainfall for the warm-type was only 46% of the cold-type. Typical cold-type cases exhibited high cloud top height around 16 km, large reflectivity in the upper layer, and frequent lightning flashes under convectively unstable condition. Phenomenally, the cold-type cases corresponded to cloud cluster or multi-cell thunderstorms. However, two warm-type cases related to Changma and typhoon were characterized by heavy rainfall due to long duration, relatively low cloud top height and upper-level reflectivity, and the absence of lightning under the convectively neutral and extremely humid conditions. This study further confirmed that the forecast skill of rainfall could be improved by applying correction factor with the overestimation for cold-type and underestimation for warm-type cases in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operational model (e.g., BIAS score was improved by 5%).
We analyzed the micro-meteorological characteristics during typical steam fog over the Gumi Reservoir of Nakdong river with the field observation data for recent 2 year(1 April 2013~31 March 2015) collected by the national institute of meteorological research, KMA. Steam fog occur when the cold drainage flows over the warm water surface. As the sensible and latent heat from water are provided to the air, the instability of lower atmosphere is increased. The resultant vertical mixing of warm, moist air near water surface and cold air aloft causes the formation of status cloud. The convection strengthened by radiative cooling of the upper part of the stratus causes the fog to propagate downward. Also, the temperature at the lowest atmosphere is increased rapidly and the inversion near surface disappear by these processes when the fog forms. The increase of wind speed is observed because the downward transportation of momentum is caused by vertical mixing.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.28
no.12
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pp.467-476
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2016
As the energy saving issues become one of the important global agenda, the building simulation method is generally used to predict the inside energy usage to establish the power-saving strategies. To foretell an accurate energy usage of a building, proper and typical weather data are needed. For this reason, typical weather data are fundamental in building energy simulations and among the meteorological factors, the solar irradiation is the most important element. Therefore, preparing solar irradiation is a basic factor. However, there are few places where the horizontal solar radiation in domestic weather stations can be measured, so the prediction of the solar radiation is needed to arrive at typical weather data. In this paper, four solar radiation prediction models were analyzed in terms of their applicability for domestic weather conditions. A total of 12 regions were analyzed to compare the differences of solar irradiation between measurements and the prediction results. The applicability of the solar irradiation prediction model for a certain region was determined by the comparisons. The results were that the Zhang and Huang model showed the highest accuracy (Rad 0.87~0.80) in most of the analyzed regions. The Kasten model which utilizes a simple regression equation exhibited the second-highest accuracy. The Angstrom-Prescott model is easily used, also by employing a plain regression equation Lastly, the Winslow model which is known for predicting global horizontal solar irradiation at any climate regions uses a daily integration equation and showed a low accuracy regarding the domestic climate conditions in Korea.
Using the FSSP-100(FSSP) and Microwave Radiometer (MWR), the fog and clear day characteristics (the size and number concentration of fog particles and the liquid water content) have been measured and analyzed at Daegwallyoung observation site ($37^{\circ}41^{\prime}N$, $128^{\circ}45^{\prime}E$) during 27 - 30 November 2003 (fog day) and 19 January 2004 (clear day). During the fog days, the measured fog-particle size by using FSSP is 0.8~8.4 ${\mu}m$, which is similar to the WMO typical value, the fog number concentration varies from 121 to 200 count ($No./cm^2$) and the fog liquid water content from $0.018g/m^3-0.1g/m^3$ in the site. The precipitable water vapor obtained by the MWR, showing the correlation coefficient $R^2$=0.83 between the total precipitable water vapor obtained from the radio sonde and MWR, shows the larger amount (0.75-8.3 cm) during the fog days than the clear-sky data (0.2 cm).
To achieve eco-friendly hospitals it is necessary to empirically verify the effect of meteorological factors on the power consumption of the hospital. Using daily meteorological big data from 2009 to 2013, we studied the weather conditions impact to power consumption and analyzed the patterns of power consumption of two hospitals. R analysis revealed that temperature among the meteorological factors had the greatest impact on the hospital power consumption, and was a significant factor regardless of hospital size. The pattern of hospital power consumption differed considerably depending on the hospital size. The larger hospital had a linear pattern of power consumption and the smaller hospital had a quadratic nonlinear pattern. A typical pattern of increasing power consumption during a hot summer and a cold winter was evident for both hospitals. The results of this study suggest that a hospital's functional specificity and meteorological factors should be considered to improve energy savings and eco-friendly building.
Rainfall events in the hydrologic circulation are closely related with various meteorological factors. Therefore, in this research, correlation relationship was analyzed between sea surface temperature of typical meteorological factor and monthly rainfall on Korean peninsula. The cluster analysis was performed monthly average rainfall data, longitude and latitude observed by rainfall observatory in Korea. Results from cluster analysis using monthly rainfall data in South Korea were divided into 4 regions. The principal components of monthly rainfall data were extracted from rainfall stations separated cluster regions. A correlation analysis was performed with extracted principal components and sea surface temperatures. At the results of correlation analysis, positive correlation coefficients were larger than negative correlation coefficients. In addition, The 3 month of principal components on monthly rainfall predicted by locally weighted polynomial regression using observed data of sea surface temperature where biggest correlation coefficients have. The result of forecasting through the locally weighted polynomial regression was revealed differences in accuracy. But, this methods in the research can be analyzed for forecasting about monthly rainfall data. Therefore, continuous research need through hydrological meteorological factors like a sea surface temperature about forecasting of the rainfall events.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.17
no.4
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pp.331-345
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2001
The increase of carbon monoxide in the ambient air due to the emissions from point sources without control was estimated using three -dimensional numerical models. The target area was Ulsan where one of the largest industrial complexes was located. As a typical example using numerical models for air quality impact analysis of criteria pollutants that will determine whether the air quality standards would be exceeded or not, the following approaches were suggested. They include: (1) investigation of pre-existing atmospheric conditions, (2) identification of major factors causing high concentrations, (3) selection of episode days. (4) preparation of three-dimensional meteorological data, (5) confirmation of agreement between measured and predicted concentrations in the emission conditions of episode days, and (6) estimation of the impact due to changes of the emission conditions. In the present work, daily meteorological conditions for the specific period were classified into four clusters of distinctive features, and the episode days were selected individually from each cluster. Emphasis was placed on the selection of episodes representing meteorological conditions conducive to high concentrations especially for point sources that were sensitive to the wind direction variations.
This study is about an analysis of surplus solar energy by important greenhouse type using Typical Meteorological Year (TMY) data which was secured in order to provide basic data for designing an optimum thermal storage system to accumulate surplus solar energy generated in greenhouses during the daytime. The 07-auto-1 and 08-auto-1 types showed similar heat budget tendencies regardless of greenhouse types. In other words, the ratios of surplus solar energy were about 20.0~29.0% regardless of greenhouse type. About 54.0~225.0% and 53.0~218.0% of required heating energy will be able to be supplemented respectively according to the greenhouse types. The 07-mono-1 and 07-mono-3 types also showed similar heat budget tendencies regardless of greenhouse types. In other words, the ratios of surplus solar energy were about 20.0~26.0% and 21.0~27.0% respectively by greenhouse type. About 57.0~211.0% and 62.0~228.0% of required heating energy will be able to be supplemented by greenhouse type. Except for Daegwallyeong and Suwon area, other regions can cover heating energy only by surplus solar energy, according to the study.
Computer simulation of buildings and solar energy systems are being used increasingly in energy assessments and design. This paper discusses the possibility of using sunshine duration data instead of global hourly solar irradiation (GHSI) data for localities with abundant data on sunshine duration. For six locations in South Korea where global radiation is currently measured, the global radiation was calculated using Sunshine Duration Radiation Model (SDRM), compared and analyzed. Results of SDRM has been compared with the measured data on the coefficients of determination (R2), root-mean-square error (RMSE) and mean bias error (MBE). This study recommends the use of sunshine duration based irradiation models if measured solar radiation data is not available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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