Kim, Wonsu;Jang, Dongmin;Park, Sung Won;Yang, MyungSeok
Journal of Information Science Theory and Practice
/
v.10
no.spc
/
pp.135-142
/
2022
Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.
To understand the characteristics of low-level clouds (CLs), environmental variables are composited on each CL using individual surface observations and six-hourly upper-air meteorologies around the globe. Individual CLs has its own distinct environmental conditions. Over the eastern subtropical and western North Pacific Ocean in JJA, stratocumulus (CL5) has a colder sea surface temperature (SST), stronger and lower inversion, and more low-level cloud amount (LCA) than the climatology whereas cumulus (CL12) has the opposite characteristics. Over the eastern subtropical Pacific, CL5 and CL12 are influenced by cold and warm advection within the PBL, respectively but have similar cold advection over the western North Pacific. This indicates that the fundamental physical process distinguishing CL5 and CL12 is not the horizontal temperature advection but the interaction with the underlying sea surface, i.e., the deepening-decoupling of PBL and the positive feedback between shortwave radiation and SST. Over the western North Pacific during JJA, sky-obscuring fog (CL11), no low-level cloud (CL0), and fair weather stratus (CL6) are associated with anomalous warm advection, surface-based inversion, mean upward flow, and moist mid-troposphere with the strongest anomalies for CL11 followed by CL0. Over the western North Pacific during DJF, bad weather stratus (CL7) occurs in the warm front of the extratropical cyclone with anomalous upward flow while cumulonimbus (CL39) occurs on the rear side of the cold front with anomalous downward flow. Over the tropical oceans, CL7 has strong positive (negative) anomalies of temperature in the upper troposphere (PBL), relative humidity, and surface wind speed in association with the mesoscale convective system while CL12 has the opposite anomalies and CL39 is in between.
Hyeong-Tak Lee;Hee-Jeong Han;Young-Je Park;Hyun Yang;Ik-Soon Cho
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
/
2023.05a
/
pp.158-159
/
2023
With the development and state-of-the-art of ocean satellites, wide-area management of the waters around Korea has become possible. In particular, in the field of ship operation, as autonomous navigation technology based on artificial intelligence and big data is being developed, there is a need for additional analysis and observation through ocean satellite data.. Researches that can combine ship operation with ocean satellite data include ship detection based on ocean satellites and ship navigation assistance using marine weather forecasting.
Since Jeju is the absolute weight of agriculture and tourism, the analysis of precipitation is more important than other regions. Currently, some numerical models are used for analysis of precipitation of Jeju Island using observation data from meteorological satellites. However, since precipitation changes are more diverse than other regions, it is difficult to obtain satisfactory results using the existing numerical models. In this paper, we propose a Jeju precipitation pattern analysis method using the texture analysis method based on Convolution Neural Network (CNN). The proposed method converts the water vapor image and the temperature information of the area of Jeju Island from the weather satellite into texture images. Then converted images are fed into the CNN to analyse the precipitation patterns of Jeju Island. We implement the proposed method and show the effectiveness of the proposed method through experiments.
This study analyzed the synoptic distribution and vertical structure about four cases of precipitation occurrences using NCEP/NCAR reanalysis data and upper level data of winter intensive observation to be performed by National Institute of Meteorological Research at Bukgangneung, Incheon, Boseong during 63days from 4 JAN to 6 MAR in 2012, and Observing System Experiment (OSE) using 3DVAR-WRF system was conducted to examine the precipitation predictability of upper level data at western and southern coastal regions. The synoptic characteristics of selected precipitation occurrences were investigated as causes for 1) rainfall events with effect of moisture convergence owing to low pressure passing through south sea on 19 JAN, 2) snowfall events due to moisture inflowing from yellow sea with propagation of Siberian high pressure after low pressure passage over middle northern region on 31 JAN, 3) rainfall event with effect of weak pressure trough in west low and east high pressure system on 25 FEB, 4) rainfall event due to moisture inflow according to low pressures over Bohai bay and south eastern sea on 5 MAR. However, it is identified that vertical structure of atmosphere had different characteristics with heavy rainfall system in summer. Firstly, depth of convection was narrow due to absence of moisture convergence and strong ascending air current in middle layer. Secondly, warm air advection by veering wind with height only existed in low layer. Thirdly, unstable layer was limited in the narrow depth due to low surface temperature although it formed, and also values of instability indices were not high. Fourthly, total water vapor amounts containing into atmosphere was small due to low temperature distribution so that precipitable water vapor could be little amounts. As result of OSE conducting with upper level data of Incheon and Boseong station, 12 hours accumulated precipitation distributions of control experiment and experiments with additional upper level data were similar with ones of observation data at 610 stations. Although Equitable Threat Scores (ETS) were different according to cases and thresholds, it was verified positive influence of upper level data for precipitation predictability as resulting with high improvement rates of 33.3% in experiment with upper level data of Incheon (INC_EXP), 85.7% in experiment with upper level data of Boseong (BOS_EXP), and 142.9% in experiment with upper level data of both Incheon and Boseong (INC_BOS_EXP) about accumulated precipitation more than 5 mm / 12 hours on 31 January 2012.
In this study, the reproducibility of the simulated current climate by using two regional climate models, such as Seoul National University Regional Climate Model (SNURCM) and Weather Resuearch and Forecasting (WRF), is evaluated in advance to produce the standard regional climate scenario of future climate. Within the evaluation framework of a COordinated Regional climate Downscaling EXperiment (CORDEX), 28-year-long (1978-2005) regional climate simulation was conducted by using the Hadley Centre Global Environmental Model (HadGEM2-AO) global simulation data of the National Institute of Meteorological Research (NIMR) as a lateral boundary forcing. The simulated annual surface temperatures were in good agreement with the observation; the spatial correlation coefficients between each model and observation were over 0.98. The cold bias, however, were shown over the northern boundary in the both simulated results. In evaluation of the simulated precipitation, the skill was reasonable and good. The spatial correlation coefficients for the precipitation over the land area were 0.85 and 0.79 in SNURCM and WRF, respectively. It is noted that two regional climate models (RCMs) have different characteristics for the distribution of precipitation over equatorial and midlatitude areas. SNURCM shows better distribution of the simulated precipitation associated with the East Asia summer monsoon in the mid-latitude areas, but WRF shows better in the equatorial areas in comparison to each other. The simulated precipitation is overestimated in summer season (JJA) rather than in spring season (MAM), whereas the spatial distribution of the precipitation in spring season corresponds to the observation better than in summer season. Also the RCMs were capable of reproducing the annual variability of the maximum amount and its timing in July, in which the skills over the inland area were in better agreement with the observation than over the maritime area. The simulated regional climates, however, have the limitation to represent the number of days for extremely hot temperature and heavy rainfall over South Korea.
Kim, Bu-Yo;Jee, Joon-Bum;Jeong, Myeong-Jae;Zo, Il-Sung;Lee, Kyu-Tae
Journal of the Korean earth science society
/
v.36
no.4
/
pp.330-340
/
2015
For this study, we developed an algorithm to estimate the total amount of clouds using sky image data from the Skyviewer equipped with CCD camera. Total cloud amount is estimated by removing mask areas of RGB (Red Green Blue) images, classifying images according to frequency distribution of GBR (Green Blue Ratio), and extracting cloud pixels from them by deciding RBR (Red Blue Ratio) threshold. Total cloud amount is also estimated by validity checks after removing sunlight area from those classified cloud pixels. In order to verify the accuracy of the algorithm that estimates total cloud amount, the research analyzed Bias, RMSE, and correlation coefficient compared to records of total cloud amount earned by human observation from the Gangwon Regional Meteorological Administration, which is in the closest vicinity of the observation site. The cases are selected four daily data from 0800 LST to 1700 LST for each season. The results of analysis showed that the Bias in total cloud amount estimated by the Skyviewer was an average of -0.8 tenth, and the RMSE was 1.6 tenths, indicating the difference in total cloud amount within 2 tenths. Also, correlation coefficient was very high, marking an average of over 0.91 in all cases, despite the distance between the two observation sites (about 4 km).
Kim, In-Su;Lee, Soon-Hwan;Kim, Hae-Dong;Suh, Young-Chan
Journal of the Korean earth science society
/
v.30
no.6
/
pp.709-720
/
2009
Field observation and numerical experiments were conducted to understand the impact of water retention pavement on the surface heat budget and on the regional circulation. The numerical model applied in this study is the atmospheric dynamic model Local Circulation Model (LCM) with two dimensional grid system, and a field observation was carried out under the clear sky and calm conditions of the weather on 19 July 2007. In the field observation, the maximum value of surface temperature on pavement covered with water retention material reached the $41.2^{\circ}C$ at 1430 LST and the values was lower for $16.1^{\circ}C$ than that of asphalt without the material. The Case BET03 assumed to be 0.3 for the surface evaporation efficiency was in good agreement with the observation and its sensible and latent heat fluxes were numerically estimated to be 229 and 227 $W/m^2$, respectively. Results of the numerical experiments demonstrated that the water retention pavement tends to induce the increase of latent heat flux associated with the lower surface temperature and mixing height during the daytime. Discontinuity of latent heat caused by the water retention pavement also tends to promote the development of mesoscale circulation called as land-land breeze or country breeze.
We investigated the change of several meteorological variables due to deforestation. We established two sets of automatic weather observation system: one on a hill where forest was destructed by lumbering (Point 1) and the other in a neighboring district (Point 2) of fairly preserved forest. The observations were continued for one year (2006. 12-2007. 12). In this study, we analysed the data observed for one week from the nea day after summertime rainfall. The results showed that the air temperatures of Point 1 were about $1.5^{\circ}C$ higher than those of Point 2 during the daytime. But there were small gaps between the two poults during the nighttime. The relative humidities also differed greatly between the two during the daytime. It was as high as about 10% at Point 2. The surface and underground (15 cm in depth) soil temperatures were also fealty different between the two points during the daytime. They were $3-10^{\circ}C$ higher at Point 2 than those of Point 1. And the gaps reduced drastically during the nighttime. The averaged soil moistures were 7.1% at Point 1 and 19.5% at Point 2 during the observation period, respectively. The differences of wind direction were small, but the wind speeds differed between the two points. The observed wind speeds during the observation period were roughly estimated to be about 0.5m/s at Point 1 and 0.3m/s at Point 2. The heat budget analysis was also performed based on the observation data.
Hwang, Sung Eun;Kim, Byeong-Taek;Lee, Young Tae;Shin, Seung Sook;Kim, Ki Hoon
Journal of the Korean earth science society
/
v.42
no.5
/
pp.504-513
/
2021
Different physical processes, according to the atmospheric boundary layer types, were used in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) of the Unified Model (UM) used by the Korea Meteorological Administration (KMA). Therefore, it is important to verify the atmospheric boundary layer types in the numerical model to improve the accuracy of the models performance. In this study, the atmospheric boundary layer types were verified using observational data. To classify the atmospheric boundary layer types, summer intensive observation data from radiosonde, flux observation instruments, Doppler wind Light Detection and Ranging(LIDAR) and ceilometer were used. A total number of 201 observation data points were analyzed over the course 61 days from June 18 to August 17, 2019. The most frequent types of differences between LDAPS and observed data were type 1 in LDAPS and type 2 in observed(each 53 times). And type 3 difference was observed in LDAPS and type 5 and 6 were observed 24 and 15 times, respectively. It was because of the simulation performance of the Cloud Physics such as that associated with the simulation of decoupled stratocumulus and cumulus cloud. Therefore, to improve the numerical model, cloud physics aspects should be considered in the atmospheric boundary layer type classification.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.