Ocean Research Stations (ORSs) is the ocean platform type observation towers and measured oceanic, atmospheric and environmental data. These station located on the offshore area far from the coast, so they can produce the data without land effect. This study focused to improve the wave data quality of ORS station. The wave observations at ORSs are used by the C-band (5.8 GHz, 5.17 cm) MIROS Wave and Current Radar (MWR). MWR is convenient to maintenance and produce reliability wave data under bad weather conditions. MWR measured significant wave height, peak wave period, peak wave direction and 2D wave spectrum, so it's can provide wave information for researchers and engineers. In order to improve the reliability of MWR wave data, Datawell Waverider Buoy was installed near the one ORS (Socheoncho station) during 7 months and validate the wave data of MWR. This study found that the wave radar tend to be overestimate the low wave height under wind condition. Firstly, this study carried out the wave Quality Control (QC) using wind data, however the quality of wave data was limited. So, this study applied the four filters (Correlation Check, Direction Filter, Reduce White Noise and Phillips Check) of MWR operating software and find that the filters effectively improve the wave data quality. After applying 3 effective filters in combination, the RMSE of significant wave height decreased from 0.81m to 0.23m, by 0.58m and Correlation increased from 0.66 to 0.96, by 0.32, so the reliability of MWR significant wave height was significantly improved.
This study investigates the impacts of land cover change due to urbanization on the Urban Heat Island Intensity (UHII) and the Heat Index (HI) over the Seoul metropolitan area using the Unified Model (UM) with the Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme (MORUSES) during the heat wave from 16, July to 5, August 2018. Two simulations are performed with the late 1980s land-use (EXP1980) and the late 2000s land-use (EXP2000). EXP2000 is verified using Automatic Weather Station (AWS) data from 85 points in the study area, and observation sites are classified into two categories according to the urban fraction change over 20 years; Category A is 0.2 or less increase, and Category B is 0.2 or more increase. The 1.5-m temperature and relative humidity in Category B increase by up to 1.1℃ and decreased by 7% at 1900 LST and 2000 LST, respectively. This means that the effect of the urban fraction changes is higher at night. UHII increases by up to 0.3℃ in Category A and 1.3℃ in Category B at 1900 LST. Analysis of the surface energy balance shows that the heat store for a short time during the daytime and release at nighttime with upward sensible heat flux. As a result of the HI, there is no significant difference between the two experiments during the daytime, but it increases 1.6℃ in category B during the nighttime (2200 LST). The results indicate that the urbanization increase both UHII, and HI, but the times of maximum difference between EXP1980 and EXP2000 are different.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1215-1223
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2020
Recently, the number of natural disasters caused by inclement weather conditions such as localized heavy rainfall, Typhoon, etc. is increasing in Korea, which requires relevant prevention and water management measures. Rain gauges installed on the ground have strengths in continuously·directly measures ground precipitation but cannot provide accurate information on spatial precipitation distribution in the areas without the rain gauges. The present research has designed and developed an electromagnetic-based multi-purpose precipitation gauge(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge) that can measure rainfall at the real time, by overcoming spatial representativeness. In this paper, we propose an FPGA-based signal processing design method for EWRG. The signal processing of the EWRG was largely designed by calculating the ADC and DDC of the LFM waveform, pulse compression, correlation coefficient and estimating the precipitation parameter. In this study, the LFM waveform and pulse compressed signal were theoretically analyzed.
This study investigated the prediction skill of the Asian dust seasonal forecasting model (GloSea5-ADAM) on the Asian dust and meteorological variables related to the dust generation for the period of 1991~2016. Additionally, we evaluated the prediction skill of those variables depending on the combination of the initial dates in the sub-seasonal scale for the dust source region affecting South Korea. The Asian dust and meteorological variables (10 m wind speed, 1.5 m relative humidity, and 1.5 m air temperature) from GloSea5-ADAM were compared to that from Synoptic observation and European Centre for medium range weather forecasts reanalysis v5, respectively, based on Mean Bias Error (MBE), Root Mean Square Error (RMSE), and Anomaly Correlation Coefficient (ACC) as evaluation criteria. In general, the Asian dust and meteorological variables in the source region showed high ACC in the prediction scale within one month. For all variables, the use of the initial dates closest to the prediction month led to the best performances based on MBE, RMSE, and ACC, and the performances could be improved by adjusting the number of ensembles considering the combination of the initial date. ACC was as high as 0.4 in Spring when using the closest two initial dates. In particular, the GloSea5-ADAM shows the best performance of Asian dust generation with an ACC of 0.60 in the occurrence frequency of Asian dust in March when using the closest initial dates for initial conditions.
Kim, Jongyeong;Kang, Byeonggug;Kwon, Yongju;Lee, Seungbi;Kwon, Soonchul
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.35
no.6
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pp.414-425
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2021
Overcrowding of high-rise buildings in urban zones change the airflow pattern in the surrounding areas. This causes building wind, which adversely affects the wind environment. Building wind can generate more serious social damage under extreme weather conditions such as typhoons. In this study, to analyze the wind speed and wind speed ratio quantitatively, we installed five anemometers in Haeundae, where high-rise buildings are dense, and conducted on-site monitoring in the event of typhoon OMAIS to determine the characteristics of wind over skyscraper towers surround the other buildings. At point M-2, where the strongest wind speed was measured, the maximum average wind speed in 1 min was observed to be 28.99 m/s, which was 1.7 times stronger than that at the ocean observatory, of 17.0 m/s, at the same time. Furthermore, when the wind speed at the ocean observatory was 8.2 m/s, a strong wind speed of 24 m/s was blowing at point M-2, and the wind speed ratio compared to that at the ocean observatory was 2.92. It is judged that winds 2-3 times stronger than those at the surrounding areas can be induced under certain conditions due to the building wind effect. To verify the degree of wind speed, we introduced the Beaufort wind scale. The Beaufort numbers of wind speed data for the ocean observatory were mostly distributed from 2 to 6, and the maximum value was 8; however, for the observation point, values from 9 to 11 were observed. Through this study, it was possible to determine the characteristics of the wind environment in the area around high-rise buildings due to the building wind effect.
Kim, Do-Hyoung;Lee, Seung-Wook;Jeong, Hyeong-Se;Park, Sung-Hwa;Kim, Yeon-Hee
Atmosphere
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v.32
no.3
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pp.179-189
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2022
The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.
The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.
From 2015 to 2021, high-concentration fine dust episodes with a daily average PM2.5 concentration of 50 ㎍ m-3 or higher were selected and classified into 3 types [long range transport (LRT), mixed (MIX) and Local emission and stagnant (LES)] using synoptic chart and backward trajectory analysis. And relationships between the fine particle data (PM2.5 and PM10 concentration and PM2.5/PM10 ratio) and meteorological data (PBLH, Ta, WS, U-wind, and Rainfall) were analyzed using hourly observation for the classification episodes on the Korean Peninsula and the Seoul metropolitan area (SMA). In LRT, relatively large particles such as dust are usually included, and in LES, fine particle is abundant. In the Korean peninsula, the rainfall was relatively increased centered on the middle and western coasts in MIX and LES. In the SMA, wind speed was rather strong in LRT and weak in LES. In LRT, rainfall was centered in Seoul, and in MIX and LES, rainfall appeared around Seoul. However, when the dust cases were excluded, the difference between the LRT and other types of air quality was decreased, but the meteorological variables (Ta, RH, Pa, PBLH, etc.) were further strengthened. In the case of the Korean Peninsula, it is difficult to find a clear relationship because regional influences (topographical elevation, cities and coasts, etc.) are complexly included in a rather wide area. In the SMA, it is analyzed that the effects of urbanization such as the urban heat island centered on Seoul coincide with the sea and land winds, resulting in a combination of high concentrations and meteorological phenomena.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.2
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pp.59-67
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2010
Rice varietal information exchange is vital for agricultural experiments and trials. With the growing size of rice data gathered around the world, and numerous research and development achievements, the effective collection and convenient ways of data dissemination is an important aspect to be dealt with. The collection of this data is continuously worked out through various international cooperation and network programs. The problem in acquiring this information anytime anywhere is the new challenge faced by rice breeders, scientist and crop information specialists, in order to perform rapid analysis and obtain significant results in rice research, thus alleviating rice production. To address these constraints, we propose an Online Analytical Query System, a web query application to provide breeders and rice scientist around the world a fast web search engine for rice varieties, giving the users the freedom to choose from which trial it has been used, trait observation parameters as well as geographical or weather conditions, and location specifications. The application uses data warehouse techniques and OLAP for summarization of agricultural trials conducted, and statistical analysis in deriving outstanding varieties used in these trials, consolidated in an Model-View-Controller Web framework.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.58
no.2
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pp.141-152
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2022
As a method to understand the ecological habits around the artificial reef, various reports such as fishing gear survey, diving, sound survey, underwater CCTV and camera, etc. are reported. Among them, the sound survey method is carried out by installing an acoustic system on the ship and can be investigated regardless of the marine environment such as time constraints and turbidity. Such method, however, takes a lot of manpower and time as the ship travels at a constant speed. Investigations around artificial reefs are being conducted in an artificial way, and a lot of time and labor are consumed as such. Maritime buoys have been operated for various purposes such as route signs, weather observation, marine environment monitoring and defense monitoring for navigation safety in the past, but studies on monitoring systems for ecological habits and distribution of fish using marine buoys are remarkably insufficient. Therefore, this study aims to develop a system that allows users to directly monitor fish group detector data by estimating the distribution of fish groups around artificial reefs and using wireless communication at sea. In order to confirm the suitability of the maritime buoy used in this study, it was operated to compare data using LTE-equipped buoys capable of wireless communication and a data logger-type system buoy. Data transmission of buoys capable of LTE communication was carried out in a 10-minute ON, 10-minute OFF method due to the limitation of the power supply capacity, and data of the data logger-type buoy received full data. We compared and analyzed the data received from the two fish detectors. It is expected that real-time monitoring of the wireless buoy detection device using LTE will be possible through future research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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