This study was conducted to perform various sensitivity experiments using WRF (Weather Research and Forecasting) model in order to determine the effects of terrains of the Korean Peninsula and the land-sea thermal contrast on the formation and development of the convergent cloud band for the cases of 1 February 2012. The sensitivity experiments consist of the following five ones: CNTL experiment (control experiment), and TMBT experiment, BDMT experiment and ALL experiment that set the terrain altitude of Taeback Mountains and Northern mountain complex as zero, respectively, and the altitude of the above-mentioned two mountains as zero, and LANDSEA experiment that set to change the Korean Peninsula into sea in order to find out the land-sea thermal contrast effect. These experiment results showed that a cold air current stemming from the Siberian high pressure met the group of northern mountains with high topography altitude and was separated into two air currents. These two separated air currents met each other again on the Middle and Northern East Sea, downstream of the group of northern mountains and converged finally, creating the convergent cloud band. And these experiments suggested that the convergent cloud band located on the Middle and Northern East Sea, and the cloud band lying on the southern East sea to the coastal waters of the Japanese Island facing the East Sea, were generated and developed by different dynamical mechanisms. Also it was found that the topography of Taeback Mountains created a warm air advection region due to temperature rise by adiabatic compression near the coastal waters of Yeongdong Region, downstream of the mountains. In conclusion, these experiment results clearly showed that the most essential factor having an effect on the generation and development of the convergent cloud band was the topography effect of the northern mountain complex, and that the land-sea thermal contrast effect was insignificant.
The urban model inter-comparison study (UMICS) was conducted in order to improve the performance of air quality models (AQMs) for simulating fine particulate matter ($PM_{2.5}$) in the Greater Tokyo Area of Japan. UMICS consists of three phases: the first phase focusing on elemental carbon (UMICS1), the second phase focusing on sulfate, nitrate and ammonium (UMICS2), and the third phase focusing on organic aerosol (OA) (UMICS 3). In UMICS2/3, all the participating AQMs were the Community Multiscale Air Quality modeling system (CMAQ) with different configurations, and they similarly overestimated $PM_{2.5}$ nitrate concentration and underestimated $PM_{2.5}$ OA concentration. Various sensitivity analyses on CMAQ configurations, emissions and boundary concentrations, and meteorological fields were conducted in order to seek pathways for improvement of $PM_{2.5}$ simulation. The sensitivity analyses revealed that $PM_{2.5}$ nitrate concentration was highly sensitive to emissions of ammonia ($NH_3$) and dry deposition of nitric acid ($HNO_3$) and $NH_3$, and $PM_{2.5}$ OA concentration was highly sensitive to emissions of condensable organic compounds (COC). It was found that $PM_{2.5}$ simulation was substantially improved by using modified monthly profile of $NH_3$ emissions, larger dry deposition velocities of $HNO_3$ and $NH_3$, and additionally estimated COC emissions. Moreover, variability in $PM_{2.5}$ simulation was estimated from the results of all the sensitivity analyses. The variabilities on CMAQ configurations, chemical inputs (emissions and boundary concentrations), and meteorological fields were 6.1-6.5, 9.7-10.9, and 10.3-12.3%, respectively.
수도권 지역의 고해상도 수치실험에 있어 연직 해상도와 대기경계층 모수화 방안의 효과를 조사하였다. WRF 모델을 이용하여 2013년 10월 25일 0000 UTC 부터 10월 26일 0000 UTC까지 수치 적분을 수행하였다. 수치 결과는 서울 남부에 위치한 선릉지역에서 관측된 6시간 간격의 라디오존데 자료와 서울지역의 43개 자동 기상 관측소 자료를 이용하여 검증하였다. 대기 하층의 연직해상도 비교 실험은 연직 44, 50, 60개의 층으로 구성되었으며, 특히 약 2 km고도 이하의 층을 세분화하였다. 연직 해상도가 가장 높은 60개층 실험에서 대기경계층 고도의 일 변동이 가장 뚜렷하게 나타났고, 특히 산악 지형과 같은 고지대에서는 대기경계층 고도와 10 m 바람장에서 연직해상도 실험 별 차이가 크게 나타났다. WRF 모델 내 ACM2, YSU, MYJ 대기경계층 모수화 방안에 따른 온도의 민감도 실험에서는 모든 실험수행 시간대에서 수치 모델 결과가 라디오존데 관측에 비교하여 온도를 과소 모의하였다. 지상 온도는 YSU 방안과 ACM2 방안이 MYJ 방안에 비해 상대적으로 편차가 낮게 나타났다.
Minhyuk Jung;Hyun-soo Lea;Moonseo Park;Bogyeong Lee
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.397-402
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2013
In super-tall building construction projects, schedule risk factors which vertically change and are not found in the low and middle-rise building construction influence duration of a project by vertical attribute; and it makes hard to estimate activity or overall duration of a construction project. However, the existing duration estimating methods, that are based on quantity and productivity assuming activities of the same work item have the same risk and duration regardless of operation space, are not able to consider the schedule risk factors which change by the altitude of operation space. Therefore, in order to advance accuracy of duration estimation of super-tall building projects, the degree of changes of these risk factors according to altitude should be analyzed and incorporated into a duration estimating method. This research proposes a simulation model using Monte Carlo method for estimating activity duration incorporating schedule risk factors by weather conditions in a super-tall building. The research process is as follows. Firstly, the schedule risk factors in super-tall building are identified through literature and expert reviews, and occurrence of non-working days at high altitude by weather condition is identified as one of the critical schedule risk factors. Secondly, a calculating method of the vertical distributions of the weather factors such as temperature and wind speed is analyzed through literature reviews. Then, a probability distribution of the weather factors is developed using the weather database of the past decade. Thirdly, a simulation model and algorithms for estimating non-working days and duration of each activity is developed using Monte-Carlo method. Finally, sensitivity analysis and a case study are carried out for the validation of the proposed model.
시 공간 분해능이 우수한 GPS 가강수량 자료를 활용하면 강수나 구름과 같이 변동성이 큰 기상현상에 대한 수치예보모델의 예측성 한계를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 GPS 가강수량 자료를 수치 예보모델에 초기치로서 적용하기 위해 한국천문연구원과 해양수산부가 운영하고 있는 GPS 상시관측소 자료로부터 GPS 가강수량을 계산하였다. 시 공간적 규모가 작아 기존 수치예보모델에서 예측하기 어려운 국지적 집중호우사례를 선정하였다. 차세대 수치예보모델인 WRF(Weather Research & Forecasting)모델의 3차원 변분동화(3D-Var)기법을 이용하여 GPS 가강수량 자료를 초기치에 동화하였다. 이 연구는 GPS 가강수량 자료가 수치예보모델의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 수치예보모델의 예측성 향상을 위한 연구방향을 제시 하였다.
This study investigates the impact of cumulus parameterization scheme (CPS) with different horizontal grid sizes on the simulation of the local heavy rainfall case over the Korean Peninsula. The Weather Research and Forecasting (WRF)-based real-time forecast system of the Joint Center for High-impact Weather and Climate Research (JHWC) is used. Three CPSs are used for sensitivity experiments: the BMJ (Betts-Miller-Janjic), GD (Grell-Devenyi ensemble), and KF (Kain-Fritsch) CPSs. The heavy rainfall case selected in this study is characterized by low-level jet and low-level transport of warm and moist air. In 27-km simulations (DM1), simulated precipitation is overestimated in the experiment with BMJ scheme, and it is underestimated with GD scheme. The experiment with KF scheme shows well-developed precipitation cells in the southern and the central region of the Korean Peninsula, which are similar to the observations. All schemes show wet bias and cold bias in the lower troposphere. The simulated rainfall in 27-km horizontal resolution has influence on rainfall forecast in 9-km horizontal resolution, so the statements on 27-km horizontal resolution can be applied to 9-km horizontal resolution. In the sensitivity experiments of CPS for DM3 (3-km resolution), the experiment with BMJ scheme shows better heavy rainfall forecast than the other experiments. The experiments with CPS in 3-km horizontal resolution improve rainfall forecasts compared to the experiments without CPS, especially in rainfall distribution. The experiments with CPS show lower LCL(Lifted Condensation Level) than those without CPS at the maximum rainfall point, and weaker vertical velocity is simulated in the experiments with CPS compared to the experiments without CPS. It means that CPS suppresses convective instability and influences mainly convective rainfall. Consequently, heavy rainfall simulation with BMJ CPS is better than the other CPSs, and even in 3-km horizontal resolution, CPS should be applied to control convective instability. This conclusion can be generalized by conducting more experiments for a variety of cases over the Korean Peninsula.
This study examines the effect of aerosols on the vertical invigoration of continental stratiform clouds, using a dataset of Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Intensive Operational Period (IOP, March 2000) at the Southern Great Plains (SGP) site. To provide further support to our observation-based findings, the weather research and forecasting (WRF) sensitivity simulations with changing cloud condensation nuclei (CCN) concentrations have been carried out for the golden episode over SGP. First, cross correlation between observed aerosol scattering coefficient and cloud liquid water path (LWP) with a 160-minutes lag is the highest of r = 0.83 for the selected episode, which may be attributable to cloud vertical invigoration induced by an increase in aerosol loading. Modeled cloud fractions in a control run are well matched with the observation in the perspective of cloud morphology and lasting period. It is also found through a simple sensitivity with a change in CCN that aerosol invigoration (AIV) effect on stratiform cloud organization is attributable to a change in the cloud microphysics as well as dynamics such as the corresponding modification of cloud number concentrations, drop size, and latent heating rate, etc. This study suggests a possible cloud vertical invigoration even in the continental stratiform clouds due to aerosol enhancement in spite of a limited analysis based on a few observed continental cloud cases.
The study investigates the clothes-wearing behaviors of female college students based on differences in indoor heating systems and cold sensitivity. The respondents included a total of 281 female college students living in South Korea and China. Data were analyzed through an ANOVA and, a paired t-test based on SPSS 21.0. Korean students were less dependent on winter clothing than Chinese students for the whole body parts except for the trunk. Korean students were more likely to feel coldness more but wore less clothing. Korean students' clothes-wearing behaviors with respect to coldness depended on the indoor heating system. Korean students tended to buy warmer clothing, although they preferred not to wear undergarments and tended to wear and to wear less winter clothing. Chinese students showed more active clothes-wearing behaviors to keep their feet warm. Finally, groups divided by indoor heating systems and cold sensitivity showed different clothes-wearing behaviors in comparison to those groups based only on indoor heating systems. Even in similar weather conditions, clothes-wearing behaviors for cold adaptation depended on the indoor heating systems and cold sensitivity. The results suggest that this perspective should be taken into consideration when evaluating clothes-wearing behaviors of certain groups or individuals.
Two kinds of high resolution GCMs with the same spatial resolutions but with different schemes run by domestic and foreign agencies are used to clarify the usefulness and sensitivity of GCM for water resources applications for Korea. One is AMIP-II (Atmospheric Model Intercomparison Project-II) type GCM simulation results done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) and the other one is AMIP-I type GCM simulation results done by METRI (Korean Meteorological Research Institute). Observed mean areal precipitation, temperature, and discharge values on 7 major river basins were used for target variables. Monte Carlo simulation was used to establish the significance of the estimator values. Sensitivity analyses were done in accordance with the proposed ways. Through the various tests, discrimination condition is sensitive for the distribution of the data. Window size is sensitive for the data variation and the area of the basins. Discrimination abilities of each nodal value affects on the correct association. In addition to theses sensitivity analyses results, we also noticed some characteristics of each GCM. For Korean water resources, monthly and small window setting analyses are recommended using GCMs.
본 연구에서 대설의 직접, 간접적인 피해에 영향받는 요소들에 대해 지역적 특성을 반영해 위험도를 분석하는 알고리즘을 제시한다. 229개의 지역별로 대설피해의 영향을 받는 요소들을 영향변수로 선정하고 피해액과의 관계를 통해 민감도라는 개념을 도출한다. 기상 상태(적설량, 습도, 기온)와 민감도를 독립 변수로 설정하고 독립 변수의 변화에 따라 도출된 위험도를 종속변수로 설정해 머신러닝(XGBoost) 알고리즘을 이용한 대설피해 위험도 예측 모델을 개발했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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