Meteorological data are often needed to evaluate the long-term effects of proposed hydrologic changes. The evaluation is frequently undertaken using deterministic mathematical models that require daily weather data as input including precipitation amount, maximum and minimum temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed. Stochastic generation of the required weather data offers alternative to the use of observed weather records. The precipitation is modeled by a Markov Chain-exponential model. The other variables are generated by multivariate model with means and standard deviations of the variables conditioned on the wet or dry status of the day as determined by the precipitation model. Ultimately, the objective of this paper is to compare Richardson's model and the improved weather generation model in their ability to provide daily weather data for the crop model to study potential impacts of climate change on the irrigation needs and crop yield. However this paper does not refer to the improved weather generation model and the crop model. The new weather generation model improved will be introduced in the Journal of KWRA.
Kim, Jin Guk;Yang, Choong Heon;Kim, Seoung Bum;Yun, Duk Geun;Park, Jae Hong
International Journal of Highway Engineering
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v.20
no.2
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pp.127-135
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2018
PURPOSES : This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS : Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS : Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.
This study developed examination test tools for concepts of weather changes of middle school students, analyzed the hierarchy of concepts associated with weather changes by means of knowledge state analysis method, and examined the knowledge state and lesson effects of each individual learner. The hierarchy of the knowledge state of concepts of middle school students associated with weather changes followed the steps of 'humidity ${\rightarrow}$ air mass ${\rightarrow}$ cloud ${\rightarrow}$ precipitation ${\rightarrow}$ front ${\rightarrow}$ weather'. Cases were identified where the knowledge state of students that was thought to be similar to each other among the group of students who have scored almost the same points and thus were thought to have almost the same learning ability, have turned out different in the knowledge state from each other. Namely, the level of knowledge state structuralized differed, suggesting that differing prescriptions should be made according to the knowledge state of each student concerned. Analysis of the knowledge state of learners helps prepare learning prescriptions for each student and appraise prior learning. To examine effects of teaching-learning that has taken into consideration the hierarchy of knowledge state and concepts, lessons were conducted in comparison with the order in which syllabuses are presented in the textbooks, with the result that when knowledge state of learners have been taken into consideration, students made scores significantly higher (p < .05) than otherwise. This indicates that in introducing the unit of weather changes better teaching and learning can be achieved by reordering the contents of subject matters of the textbook by grasping the knowledge state of learners.
According to development of weather radar, researches about observation, analysis or forecast of weather phenomena such as tornado, flash-flood etc. were encouraged by reducing frequency interferences, transmission noises, attenuations of radar signal. In contrast, there is a growing interest in the visualization and expression methods for weather radar data but weather radar manufacturers or the organs of government for weather are just busy interpreting expressed weather images projected on GIS. We propose an effective high definition weather radar information visualization method able to apply various GIS platforms to observe and take actions against rapid local weather changes effectively. In this paper, first we change information acquired from weather radar to raster or vector type high definition data structures using specific algorithms. And then, we quadrate our processed raster/vector type weather data with various GIS platforms accurately to make observers can recognize and check weather situations over exact geographical positions and elevations intuitively. Experimental results verify that our method make observers can recognize and analyze weather changes, tornados, local downpours or flash floods accurately by analyzing high definition weather radar data combined with GIS platform including detailed target locations and elevations.
Yang, Choong Heon;Yoon, Chun Joo;Kim, Jin Guk;Park, Jae Hong;Yun, Duk Geun
International Journal of Highway Engineering
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v.18
no.4
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pp.1-8
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2016
PURPOSES : This study evaluates the reliability of the patterns of changes in the road surface temperature during winter using a statistical technique. In addition, a flexible road segmentation method is developed based on the collected road surface temperature data. METHODS : To collect and analyze the data, a thermal mapping system that could be attached to a survey vehicle along with various other sensors was employed. We first selected the test route based on the date and the weather and topographical conditions, since these factors affect the patterns of changes in the road surface temperature. Each route was surveyed a total of 10 times on a round-trip basis at the same times (5 AM to 6 AM). A correlation analysis was performed to identify whether the weather conditions reported for the survey dates were consistent with the actual conditions. In addition, we developed a method for dividing the road into sections based on the consecutive changes in the road surface temperature for use in future applications. Specifically, in this method, the road surface temperature data collected using the thermal mapping system was compared continuously with the average values for the various road sections, and the road was divided into sections based on the temperature. RESULTS : The results showed that the comparison of the reported and actual weather conditions and the standard deviation in the observed road surface temperatures could produce a good indicator of the reliability of the patterns of the changes in the road surface temperature. CONCLUSIONS : This research shows how road surface temperature data can be evaluated using a statistical technique. It also confirms that roads should be segmented based on the changes in the temperature and not using a uniform segmentation method.
Spatiotemporal changes in the thermal environment in a large city, Seoul, Korea were analyzed using a thermal index, perceived temperature (PT), to standardize the weather conditions. PT is a standard index for the thermal balance of human beings in thermophysiological environment. For the analysis of PT, the data from long-term monitoring and intensive observations in and around the inner-city stream called 'Cheonggye' in Seoul, were compared with a reference data from the Seoul weather station. Long-term data were monitored by installing two automatic weather stations at 66m (S1) and 173m (S2) away from the center of the stream. Through the analysis of the data during the summer of 2006 and intensive observation periods, it was revealed that the stream's effects on the PT extended up to the distance of the S1 site. In winter, the increase of the PT between pre- and post-restoration was stronger at S1, which was nearer than S2 from the stream. These results suggest that PT can be used as an effective model in analyzing the changes of the thermal environment in relation with the changes of water surface areas.
An, Seong-Mo;Kim, Jae-Gyeong;Yoo, Jae-Ho;Jung, Sang-Joong;Chung, Wan-Young
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.493-500
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2011
Recently, there has been an increase in the number of disaster victims locally due to climate change and a variety of frequently occurring natural disasters. The damage caused by abrupt weather change in local area by typical weather forecasting techniques is very limited and difficult. Recently local area weather monitoring system using wireless sensor network technology has been very actively studied. Thus an IEEE 802.15.4-based weather field server to measure and monitor the local weather changes was designed and developed in this study. The proposed weather field server utilizes a wireless sensor node and weather sensors to collect weather information such as temperature, humidity, illumination, dew point, barometric pressure, and water level. The integrated weather sensor board was designed to respond quickly to weather changes, and provide feedback to the server PC. Each weather information is analyzed in the server PC to establish a program to monitor and analyze the local area or the area of abrupt climate change in order to provide warning signals in case of disaster events in local.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.21
no.6
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pp.481-485
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2016
When analyzing economic feasibility for installing a PV generation plant at a certain location, the prediction of possible annual power production at the site using the target PV panels should be conducted on the basis of the local weather data provided by a local weather forecasting office. In addition, the prediction of PV generating power under certain weather conditions is useful for fault diagnosis and performance evaluation of PV generation plants during actual operation. This study analyzes PV cell characteristics according to a variety of weather conditions, including ambient temperature and irradiance level. From the analysis and simulation results, this work establishes a proper model that can predict the output characteristics of PV cells under changes in weather conditions.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.6
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pp.116-126
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2013
Weather factor to affect driver's driving environment are due to changes in weather conditions is caused rainfall, snowfall, fog etc and the reducing of road capacity and because deteriorating weather could be affect the headway and vehicle speed and the decrease in lane caused by an accident occurs that was analyzed that bad weather occur congestion greater than on the clear day. Bad weather to reduce of the driver's visibility was analysed the sensitive to changes in travel speed and traffic accident to appears high characteristics according to weather conditions on the expressway(higher speed) than general road. As a result, visibility have been determined to be important factor in changes of the highway traffic flow characteristics. Therefore, in this study, we selected traffic volume and travle speed that have a major impact on high-speed expressway basic segments as importance effect factor and we selected to subject of analysis among the Metropolitan Expressway that it could be obtained certain level of traffic volume data and we studied the changing of expressway traffic flow due to change visibility after the collecting of meteorological and traffic data. In order to perform this study, data collection and analysis methods were established through the existing literature and we had selected level of visibility of the expressway and we had performed the statistical verification. Finally, we had calculated the rate of change of expressway traffic flow characteristics due to visibility and we had come up with a way to apply at capacity and service level analysis.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.5
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pp.705-712
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2009
The state changes of ocean covered over 70% of earth surface are one of the greatest factor of weather catastrophe. Recently weather extraordinary events are followed by steep increase of sea water temperature and scientists in various fields are studying and warning the weather changes. In this paper, floating buoy is developed to monitor ocean environments via Orbcomm satellite and a method is proposed to increase measurement accuracy of sea water temperature with common low price temperature sensor. Experimental results are presented to illustrate the usability and effectiveness of the developed system. A web-based real time monitoring system is built to monitor ocean environmental information such as sea and air temperature, salinity according to the position of buoy through the internet for user convenience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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