In this paper, we analyzed the physical and thermodynamic characteristics of fog by using the integrated water vapor (IWV) from Global Positioning System (GPS) networks and the regular observation data of meteorological stations in GPS sites. The cases of a radiation and an advection fog were selected as samples, the conversions of water substance from the water vapor to cloud water in fog were detected by the Bulk Water-Continuity Model, and the pattern analysis is adapted on GPS IWV, temperature, wind and relative humidity. Under the specific hypothesis (saturation and stable), GPS IWV could detect quantitatively the phase changing between the water vapor and cloud water content with condensation/evaporation during the formation and dissipation of fog. After it reaches to the saturation, the relative humidity can be a limited indicator for fog. However, GPS IWV can detect the status change of fog even after the saturation. It has indicated that GPS IWV could be a new observing technique for the processes of the fog formation and the dissipation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3275-3298
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2022
Cloud-based architectures for precision agriculture are domain-specific controlled and require remote access to process and analyze the collected data over third-party cloud computing platforms. Due to the dynamic changes in agricultural parameters and restrictions in terms of accessing cloud platforms, developing a locally controlled and real-time configured architecture is crucial for efficient water irrigation and farmers management in agricultural fields. Thus, we present a new implementation of an independent sensor-enabled architecture using variety of wireless-based sensors to capture soil moisture level, amount of supplied water, and compute the reference evapotranspiration (ETo). Both parameters of soil moisture content and ETo values was then used to manage the amount of irrigated water in a small-scale agriculture field for 356 days. We collected around 34,200 experimental data samples to evaluate the performance of the architecture under different agriculture parameters and conditions, which have significant influence on realizing real-time monitoring of agricultural fields. In a proof of concept, we provide empirical results that show that our architecture performs favorably against the cloud-based architecture, as evaluated on collected experimental data through different statistical performance models. Experimental results demonstrate that the architecture has potential practical application in a many of farming activities, including water irrigation management and agricultural condition control.
한반도에서 비씨뿌리기에 의한 인공증우 가능성을 강우량 관측자료, 운량, 위성자료 및 상층관측자료로부터 조사하였다. 안동지역의 일 강수강도는 약 2.7mm/day, 1회 강수강도는 11 mm/day로 가장 작은 값을 보였다. 그러나 인공강우에 적합한 구름(운정온도가 -10'~-30')의 출현일은 1연에 130일로서 큰 값을 나타냈다. 이 지역에서 출현 운형은 층적운(Sc)이 가장 많았고, 다음으로 권운(Cirrus)및 고층운(Altostratus)였다. 상기 결과로 이 지역에서 비씨뿌리기의 적절한 전략이 세원진다면 인공증우의 가능성은 높을 것으로 추정된다. 상승응결고도(LCL)및 대류응결고도(CCL)은 계절에 따른 변화가 적었으며, 각각 100-950 hPa 및 450-500 hPa 고도에서 가장 큰 빈도를 나타내엇다. 여름철에 적운의 고도는 높으나 많은 수증기량을 함유하고 있는 반면 겨울철은 그 반대의 현상이 나타나 계절별 비씨뿌리기 방법의 차이가 있어야 함을 보여주었다.
Airborne in-situ measurements of aerosol/cloud number concentrations were analyzed to investigate the effects of aerosols on warm cloud formation in the Pacific Dust Experiment (PACDEX) during April and May 2007. In the air masses originating from the Asian continent, high concentrations of fine particles including black carbon (BC) were observed when compared to other regions. A strong correlation (r=0.88) between condensation nuclei (CN) having sizes ranging from 0.1 to 1.0 mm ($CN_{0.1-1.0}$) and cloud condensation nuclei (CCN) at 0.4% supersaturation ($CCN_{0.4%}$) suggests that most of the $CN_{0.1-1.0}$ can contribute to cloud formation. The possibility of a cloud droplet formation by BC particles was expected at the high water vapor mixing ratio (WVMR) and the abundance of water-soluble components at the low altitude less than 3 km.
가변부피 투시셀이 장착된 고압 상평형 장치를 사용하여 이산화탄소 + 계면활성제 이성분계와 이산화탄소 + 계면활성제 + 물 삼성분계의 상평형 거동을 318 K부터 348 K의 온도범위에서 관찰하였다. 계면활성제로는 소르비탄 모노팔미테이트를 사용하였다. 이산화탄소 + 소르비탄 모노팔미테이트 이성분계에서 관측된 운점압력은 온도가 상승함에 따라 증가하며, 소르비탄 모노팔미테이트의 조성이 0.226 wt%에서 최대 운점압력이 측정되었다. 반면에 계면활성제의 농도를 0.1 wt%로 고정한 삼성분계에서 관측된 운점압력은 온도와 물의 조성이 증가함에 따라 커지는 것을 확인할 수 있었다. 물의 농도를 0.2 wt%로 고정한 삼성분계에서의 압력-조성의 곡선은 상대적으로 수평의 형태를 나타냈다. 이 때, 운점압력은 온도와 계면활성제의 조성이 증가함에 따라 상승함을 확인할 수 있다.
A one dimensional cumulus cloud model has been developed to investigate the size distribution of hydrometeors at different heights and at different stages of cloud development. The model results show that the exponential distribution of droplet radius that was employed by many investigators can misinterpret the cloud dynamic fields during the life cycle of cumulus cloud. The results also show the bimodal distribution of cloud water mixing ratios at 25 $\mu$m and 645 $\mu$m in radius at 45 minutes of simulation time. The developed model can be applied in future on the parameterization of cloud microphysical processes and air pollution models.
The need for highly reliable methods for the determination of trace metals is recognized in analytical chemistry and environmental science. A method based on the cloud-point extraction (CPE) technique for the trace analysis of Pb and Cu in water samples is described in this study. The analytes in the initial aqueous solution are complexed with pyrogallol, and 0.1%(w/v) Triton X-114 is added as surfactant. Following phase separation at $50^{\circ}C$, based on the cloud point of the mixture and dilution of the surfactant-rich phase with acidified methanolic solution, the enriched analytes are determined by flame atomic absorption spectrometry. After optimization of the complexation and extraction conditions, the enrichment factors of Pb and Cu were found to be 72 and 85, respectively. Under optimum conditions, the preconcentration of 60 mL of samples in the presence of 0.1%(w/v) Triton X-114 permitted the detection of 0.4 ${\mu}gL^{?1}$ of Pb and 0.05 ${\mu}gL^{?1}$ of Cu. The proposed method was applied successfully to the determination of Pb and Cu in water samples.
구름과 에어로졸의 상호 작용은 기후 시스템에서 중요한 강제력 메커니즘 중 하나로 알려져 있지만, 에어로졸 변화가 구름의 양과 수명에 미치는 영향에 대해서는 서로 일치하지 않는 연구결과를 보이고 있다. 더구나 구름과 강수에 대한 에어로졸 효과는 기상요인으로부터 발생하는 효과와 쉽게 분리되지 않는다. 이 논문에서는 구름두께(H), 액체수함량(Liquid water path, LWP)과 같은 구름 거시물리 인자들이 강수에 미치는 영향을 최소화한 상태에서, 에어로졸 농도 변화가 강수변화에 미치는 영향을 기술하는, 강수민감도($S_o$)에 대한 연구를 살펴보았다. 구름 두께가 얇거나 구름이 포함하고 있는 액체수함량이 작을 경우 에어로졸 농도가 증가하여도 강수율에는 변화가 없었다. 그러나 구름 두께나 액체수함량이 중간 정도인 경우에는 에어로졸 농도가 증가할수록 강수량이 감소한다. 이것은 대기 중에 존재하는 에어로졸이 구름씨앗으로 작용하여 수많은 작은 크기의 구름입자를 생성하여, 강수로 이어지는 충돌 병합과정을 억제하기 때문이다. 구름두께나 액체수함량이 큰 경우에는 대기 중에 이미 충분한 수분이 존재하여, LWP 또는 H가 증가할수록 강수민감도는 감소한다. 이러한 LWP 또는 H 영역에 따른 강수민감도 변화특성은 구름 속에서 작용하는 우세한 구름물리 과정에 따라 다르게 나타난다.
강수의 물리과정에 입각한 호우모형이 전일권(1994)에 의하여 개발되었다. 본 논문에서 이를 수정하였다. 본는 연구 모형에서 구성한 주요 부분은 포화증기압, 구름두께, 운정기압에 관한 것이다. 기존 모형과 달리 본 연구 모형의 입력자료로써 위성에 의해 측정된 운정기온과 알베도를 사용하였다. 본 연구에서 기존의 포화증기압 방정식보다 현실에 가까운 방정식을 획득하였으며 기존 방정식의 단점을 해결하였다. 또한 운정기온과 운정기압 추정에 사용된 매개변수가 소거되었으며 계산시간도 단축되었다. 본 연구 모형을 전주지점의 호우사상에 적용하여 검증한 결과 모형의 출력인 총강우량과 강우 패턴이 실측치에 잘 부합되었다.
Development of cumulus is studied by numerically integrating the equation of motion equations of conservation for water vapor mixing ratio, and the thermodynamic energy equuation. We use the terrain-following coordinate system called z'-coordinate system, in which we can easily treat any calculation domain with terrain configuration such as mountains. The model domain of calculation is restricted vertically to 4.Skin and horizontally to 100 km, has a bell-type mountain in the centeral part. Four cases are considered, one in a neutral environment, second in a slightly stable environment, third in a environment decreasing water content with low value of initial water vapor mixing ratio, the fourth in a case with higher vapor gradient. The more the atmosphere is unstable, the more cumulus develops easily and the more water vapors is abundant, the more cumulus develops easily too. More detailed cloud microphysics parameterizations and wet deposition must be conridered to use in air pollutants prediction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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