Today they use a weather radar with spatially high resolution in predicting rainfall intensity and utilizing the information for super short-range forecast in order to make predictions of such severe meteorological phenomena as heavy rainfall and snow. For a weather radar, they use the Z-R relation between the reflectivity factor(Z) and rainfall intensity(R) by rainfall particles in the atmosphere in order to estimate intensity. Most used among the various Z-R relation is $Z=200R^{1.6}$ applied to stratiform rain. It's also used to estimate basic rainfall intensity of a weather radar run by the weather center. This study set out to compare rainfall intensity between the reflectivity of a weather radar and the ground rainfall of ASOS(Automatic Surface Observation System) by analyzing many different cases of heavy rain, analyze the errors of different weather radars and identify their problems, and investigate their applicability to nowcasting in case of severe weather.
Using motions (Maruo) and wave reflection (the author), speed loss due to wind (van Berlekom) and ITTC standard spectrum, and various effects of weather(:such as weather intensity, ship type, ship size and draught) on ship speed performance at sea were investigated. Further, a comparison of the relative effects of weather and hull roughness on speed loss was also studied for a VLCC.
We have investigated a relationship among the solar proton events (SPEs), coronal mass ejections (CMEs) and solar flares during the solar cycle 23 (1997-2006). Using 63 SPE dataset, we found that SPE rise time, duration time, and decrease times depend on CME speed and SPE peak intensity depends on the CME earthward direction parameter as well as CME speed and x-ray flare intensity. While inspecting the relation between SPE peak intensity and the CME earthward direction parameter, we found that there are two groups: first group consists of large 6 SPEs (> 10,000 pfu at >10 MeV proton channel of GOES satellite) and shows a very good correlation (cc=0.65) between SPE peak intensity and CME earthward direction parameter. The second group has a relatively weak SPE peak intensity and shows poor correlation between SPE peak intensity and the CME earthward direction parameter (cc=0.01). By investigating characteristics of 6 SPEs in the first group, we found that there are special common conditions of the extremely large proton events (group 1); (1) all the SPEs are associated with very fast halo CME (>1400km/s), (2) they are almost located at disk region, (3) they also accompany large flare (>M7), (4) all they are preceded by another wide CMEs, and (5) they all show helmet streamer nearby the main CME. In this presentation, we will give details of the energy spectra of the 6 SPE events from the ERNE/HED aboard the Solar and Heliospheric Observatory (SOHO), and onset time comparison among the SPE, flare, type II burst, and CME.
Eleven Tropical Cyclone (TC) intensity guidance models in the western North Pacific have been validated over 2008~2014 based on various analysis methods according to the lead time of forecast, year, month, intensity, rapid intensity change, track, and geographical area with an additional focus on TCs that influenced the Korean peninsula. From the evaluation using mean absolute error and correlation coefficients for maximum wind speed forecasts up to 72 h, we found that the Hurricane Weather Research and Forecasting model (HWRF) outperforms all others overall although the Global Forecast System (GFS), the Typhoon Ensemble Prediction System of Japan Meteorological Agency (TEPS), and the Korean version of Weather and Weather Research and Forecasting model (KWRF) also shows a good performance in some lead times of forecast. In particular, HWRF shows the highest performance in predicting the intensity of strong TCs above Category 3, which may be attributed to its highest spatial resolution (~3 km). The Navy Operational Global Prediction Model (NOGAPS) and GFS were the most improved model during 2008~2014. For initial intensity error, two Japanese models, Japan Meteorological Agency Global Spectral Model (JGSM) and TEPS, had the smallest error. In track forecast, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and recent GFS model outperformed others. The present results has significant implications for providing basic information for operational forecasters as well as developing ensemble or consensus prediction systems.
The impact of vertical grid-nesting on the tropical cyclone intensity and track forecast was investigated using the Weather Research and Forecast (WRF) version 3.8 and the initialization method of the Structure Adjustable Balanced Bogus Vortex (SABV). For a better resolution in the central part of the numerical domain, where the tropical cyclone of interest is located, a horizontal and vertical nesting technique was employed. Simulations of the tropical cyclone Sanba (16th in 2012) indicated that the vertical nesting had a weak impact on the cyclone intensity and little impact on the track forecast. Further experiments revealed that the performance of forecast was quite sensitive to the horizontal resolution, which is in agreement with previous studies. The improvement is due to the fact that horizontal resolution can improve forecasts not only on the tropical cyclone-scale but also for large-scale disturbances.
태양 주기 23 기간 동안 발생한 태양 고에너지 양성자 이벤트(Solar Proton Events, SPE)와 그와 연관된 코로나 물질 방출(Corona Mass Ejection, CME) 사이의 상관관계를 통계적으로 살펴보았다. 1997-2006년 동안 일어난 63개의 SPE-CME 데이터 쌍을 조사해 본 결과, CME의 속도는 SPE의 상승 시간(rise time) 및 지속 시간(duration time) 등과 상관 계수가 높게 나타났다. 특별히 CME의 지구방향 인자(earthward direction parameter)는 SPE의 최대 플럭스와 높은 상관 계수를 보여 주었다. 기존의 태양 플레어 세기가 SPE의 세기에 미치는 영향은 CME의 지구방향 인자가 SPE의 플럭스의 세기에 미치는 영향과 그 상관계수가 유사하게 나타났다. 특히 SPE와 CME 지구 방향 인자와의 상관관계가 좋은 데이터들의 공통적인 특성은 모두 매우 빠른(>1400km/s) halo CME인 것으로 나타났다.
Urban Heat Island (UHI) intensity is one of vital parameters in studying urban boundary layer meteorology as well as urban planning. Because the UHI intensity is defined as air temperature difference between urban and rural sites, an objective sites selection criterion is necessary for proper quantification of the spatial variations of the UHI intensity. This study quantified the UHI intensity and its spatial pattern, and then analyzed their connections with urban structure and metabolism in Seoul metropolitan area where many kinds of land use and land cover types coexist. In this study, screen-level temperature data in non-precipitation day conditions observed from 29 automatic weather stations (AWS) in Seoul were analyzed to delineate the characteristics of UHI. For quality control of the data, gap test, limit test, and step test based on guideline of World Meteorological Organization were conducted. After classifying all stations by their own local climatological properties, UHI intensity and diurnal temperature range (DTR) are calculated, and then their seasonal patterns are discussed. Maximum UHI intensity was $4.3^{\circ}C$ in autumn and minimum was $3.6^{\circ}C$ in spring. Maximum DTR appeared in autumn as $3.8^{\circ}C$, but minimum was $2.3^{\circ}C$ in summer. UHI intensity and DTR showed large variations with different local climate zones. Despite limited information on accuracy and exposure errors of the automatic weather stations, the observed data from AWS network represented theoretical UHI intensities with difference local climate zone in Seoul.
In this paper, we proposed a methodology for estimating rainfall intensity using a W-band FMCW automotive radar signal which is the core technology of autonomous driving car. By comparing and analyzing the results of rainfall and non-rainfall observation, we found that the reflection intensity of the automotive radar is changed with rainfall intensity. We could confirm the possibility of deriving the quantitative precipitation estimation using the methodology derived from this result. In addition it can be possible to develop a new paradigm of precipitation observation technique by observing various events together with the weather radar and the ground rainfall observation equipment.
지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
기상레이다는 최근에 와서 반사 신호의 강도뿐만 아니라 도플러 스펙트럼 분석을 통하여 다양한 정보를 추출함으로서 급변하는 기상현상 및 위험 등을 탐지할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 이러한 목적으로 활용하기 위해서는 다양한 기상레이다 모의 신호의 구현이 필요하다. 따라서 본 논문에서에서는 기상레이다에서의 다양한 모의 신호 발생 기법에 관하여 분석하고 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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