In this study, we analyzed the relationship between the time-variation trend of air pollution concentration index and the meteorological conditions with CO(carbon monoxide) concentration and meteorological observation data in high-CO episode days. CO is a representative automobile air pollutant. The results are as follows; 1. Most of the high-CO episode days within 30 classes appeared in winter season. 2. Most of them appeared under the surface weather conditions with east-west high-pressure system. The surface winds in this high-pressure area were very light. 3. The high-CO episode days were due to unusual accumulation within urban atmosphere in the morning. 4. The Atmospheric stabilities were more stable, and then the wind-ventilation conditions were worse than yearly mean atmospheric condition in Daegu.
Sea surface temperatures (SSTs) estimated from satellite data are affected by various kinds of disturbance factors. In order to accurately estimate SSTs based on radiometric data observed by satellite, it is important to correct the effects by these disturbance factors. We obtained a huge data set of skin sea surface temperature images observed by a thermal infrared camera (TIC) in MUBEX Campaign. TIC installed on an observation vessel recorded sea surface skin temperature distribution under various weather conditions. Based on some special images observed by TIC, we estimated skin effects and effective sea surface emissivity. In this paper, we report the methods and results of these estimations.
Fukushima, H.;Hagihara, Y.;Hoshikuma, Y.;Ohta, S.;Uno, I.
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.1203-1205
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2003
To detect dust-loaded air-mass over land and ocean, we propose an index, which is essentially the difference in Rayleigh-corrected reflectance between 412 and 443 nm bands of SeaWiFS. Radiative transfer simulations are conducted to show that the index is linearly related to the optical thickness of modeled dust-contaminated aerosol while showing insensitivity against non-absorbing model aerosols. Asian SeaWiFS data set of 2001 spring is used to produce daily composite imagery of the index, which compares well with TOMS Aerosol Index and with predicted aerosol optical thickness predicted by CFORS chemical weather forecast.
The age of autonomous vehicles has come according to development of high performance sensing and artificial intelligence technologies. And importance of the vehicle's surrounding environment sensing and observation is increasing accordingly because of its stability and control efficiency. In this paper we propose an integrated platform for efficient networking, analysis and monitoring of multiple sensing data on the vehicle that are equiped with various automotive sensors such as GPS, weather radar, automotive radar, temperature and humidity sensors. From simulation results, we could see that the proposed platform could perform realtime analysis and monitoring of various sensing data that were observed from the vehicle sensors. And we expect that our system can support drivers or autonomous vehicles to recognize optimally various sudden or danger driving environments on the road.
Wireless sensor network(WSN) is being used in various fields such as reconnaissance, echelon scale identification, weather observation, etc. using small sensors in an environment without a network infrastructure environment. In addition, WSN uses limited battery power, so study on routing protocols to extend the lifetime of the network is important. PEGASIS, a hierarchical routing protocol, accounts for the majority of energy-efficient routing protocol studies and is well known as a representative protocol. In this study, based on PEGASIS, we propose a protocol that constructs multiple chains rather than one chain using the AoA of nodes. The proposed protocol has the advantage of reducing the transmission distance of nodes and eliminating unnecessary transmissions, thereby increasing energy efficiency compared to the existing protocols.
Eight years (2014-2021) of climate data were collected from an automatic weather observation system installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using these data, we investigated local bio-climatological indices (warmth index, WI; coldness index, CI; and effective accumulated temperature, EAT) of the mountain region adjacent to the Keimyung Dongyeong forest. The study area's WI and CI were 109.3℃ and -11.3℃ per month, respectively, averaged across 8 years. These values are indicative of an evergreen broad-leaved forest in the warm temperate climate zone, suitable for cultivating sweet persimmons and figs. Additionally, EAT in Dongyeong was 2,113.7℃, averaged across 8 years, suitable for growing crops such as corn, soybean, and potato.
Ji-Young Lee;Jeong-Min Lee;Jin-Young Kim;Kun-Ho Song;Joong-Hyun Song
Korean Journal of Veterinary Research
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v.63
no.2
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pp.10.1-10.5
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2023
A 6-month-old female Border Collie presented with a history of collapse after strenuous exercise. The dog was normal between episodes but experienced loss of focus and ataxia after exercise. This is particularly noticeable under hot weather conditions. No remarkable findings were observed in the diagnostic tests. Based on these results, the patient was tentatively diagnosed with Border Collie collapse (BCC). After exercise restriction, the dog had no episode of collapse and remained clinically well with no signs until the follow-up period of 8 months was complete. To our knowledge, this is the first case report of BCC in South Korea.
This paper presents a two-stage geostatistical integration approach that aims at downscaling of coarse scale remote sensing data. First, downscaling of the coarse scale sedoncary data is implemented using area-to-point kriging, and this result will be used as trend components on the next integration stage. Then simple kriging with local varying means that integrates sparse precise observation data with the downscaled data is applied to generate thematic information at a finer scale. The presented approach can not only account for the statistical relationships between precise observation and secondary data acquired at the different scales, but also to calibrate the errors in the secondary data through the integration with precise observation data. An experiment for precipitation mapping with weather station data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) data acquired at a coarse scale is carried out to illustrate the applicability of the presented approach. From the experiment, the geostatistical downscaling approach applied in this paper could generate detailed thematic information at various finer target scales that reproduced the original TRMM precipitation values when upscaled. And the integration of the downscaled secondary information with precise observation data showed better prediction capability than that of a conventional univariate kriging algorithm. Thus, it is expected that the presented approach would be effectively used for downscaling of coarse scale data with various data acquired at different scales.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.1
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pp.117-126
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2018
The purpose of this study is to analyze the spatial distribution characteristics and spatial changes of Automatic Weather Stations (AWS) in mountainous areas with altitude more than 200 meters in South Korea. In order to analyze the spatial distribution patterns, spatial analysis was performed on 203 Automatic Mountain Meteorology Observation Station (AMOS) points from 2012 to 2016 by Euclidean distance analysis, nearest neighbor index analysis, and Kernel density analysis methods. As a result, change of the average distance between 2012 and 2016 decreased up to 16.4km. The nearest neighbor index was 0.666632 to 0.811237, and the result of Z-score test was -4.372239 to -5.145115(P<0.01). The spatial distributions of AMOSs through Kernel density analysis were analyzed to cover 129,719ha/a station in 2012 and 50,914ha/a station in 2016. The result of a comparison between 2012 and 2016 on the spatial distribution has decreased about 169,399ha per a station for the past 5 years. Therefore it needs to be considered the mountainous regions with low density when selecting the site of AMOS.
The purpose of this study was to investigate the impact of ground-based glaciogenic seeding on orographic clouds in the Daegwallyeong area on 13 March, 2013. The experiments was conducted by releasing silver iodide (AgI) under following conditions: surface temperature below $-4^{\circ}C$, wind direction between 45 and $130^{\circ}$, and wind speed less than $5ms^{-1}$. Two seeding rates, $38gh^{-1}$ (SR1) and $113gh^{-1}$ (SR2), were tested to obtain an appropriate AgI ratio for snowfall enhancement in the Daegwallyeong area. Numerical simulations were carried out by using the WRF (Weather Research and Forecast) model with AgI point-source module which predicted dispersion fields of AgI particles. The results indicated that the target orographic clouds contained adequate amount of supercooled liquid water and that the dispersion of AgI particles tended to move along the prevailing wind direction. To validate the seeding effects, the observation data from FM-120 and MPS as well as PARSIVEL disdrometer were analyzed. In this case study, glaciogenic seeding significantly increased the concentration of small ice particles below 1 mm in diameter. The observation results suggest that SR1 seeding be reasonable to use the ground-based seeding in the Daegwallyeong area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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