대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.92-97
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2001
The intra-annual and interannual variations of total, high, middle, low clouds, and cloud forcing net solar radiation flux, cloud forcing net long-wave radiation flux, and SSTs over the tropical oceans are investigated with the use of ISCP D2, NCEP/NCAR Reanalysis for January 1983-December 1993. The intra-annual variation of total cloudiness is dominated by high and middle clouds in the western Pacific and central tropical oceans, the interannual variation of total cloudiness is also dominated by high and middle clouds in the central Pacific and Atlantic. The dominant intra-annual and interannual EOFs of total cloudiness have spatially coherent link with those SSTs. For the interannual EOFs, total cloudiness and SSTs are related to E1 nino-Southern Oscillation(ENSO). The second most important intra-annual EOFs of total cloudiness are related to Inter Tropical Convergence Zone(ITCZ). The third most important intra-annual EOFs show coherent relation in the western Pacific. The correlation analysis between cloud radiative effects and SSTs show spatially coherent relation over the tropical oceans even though cloud forcing cooling effect is much higher than heating effect.
지구상에서 가장 따뜻한 해수면 온도를 가지고 있는 열대 서태평양은 많은 대류 시스템 과 큰 연강수략에 의해 특징지워진다. GMS-IR 자료로부터 얻어진 운량자료를 이용하여 이 지역 에서의 운량 일변동을 조사하였다. 구름의 시공간적인 분포에 관한 특징은 주로 운량의 일주기 및 반일주기 성분의 진폭과 주기를 통해 조사되었다. 대기-해양의 상호작용에 의해 운량 변동에는 다양한 주기들이 나타났는데, 특히 30-60일, 17-20 일, 7-8일, 일주기와 반일주긱가 탁월하였다. 북반구 겨울(남반구 여름) 기간 동안 뉴기니아, 호주 북부에 인접한 해양 그리고 160도E 동쪽에서 큰 운량이 분포하는 것으로 조사되었다. 육지와 인 접 해성에서의 운량 일변동은 외양의 경우에 비해 약 2배 정도 크게 나타났는데, 이것은 주로 해 양과 육지의 전형적인 비열차에 기인한 것으로 여겨진다. 운량의 최대치와 최소치는 육상의 경우 18:00시와 09:00시에 나타났고, 외양에서는 정오와 21:00시에 나타났다. 1일주기 성분의 진폭은 반 일주기 성분에 비해 육상에서 4.7배, 외양에서 1.5배 정도 크게 나타났다.
본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.
Information of local solar radiation is essential for many field, including water resources management, crop yield estimation, crop growth model, solar energy systems and irrigation and drainage design. Unfortunately, solar radiation measurements are not easily available due to the cost and maintenance and calibration requirements of the measuring equipment and station. Therefore, it is important to elaborate methods to estimate the solar radiation based on readily available meteorological data. In this study, two empirical equations are employed to estimate daily solar radiation using Cheongju Regional Meteorological Office data. Two scenarios are considered: (a) sunshine duration data are available for a given location, or (b) only daily cloudiness index records exist. Simple linear regression with daily sunshine duration and cloudiness index as the dependent variable accounted for 91% and 80%, respectively of the variation of solar radiation(H) at 2011. Daily global solar radiation is highly correlated with sunshine duration. In order to indicate the performance of the models, the statistical test methods of the mean bias error(MBE), root mean square error(RMSE) and correlation coefficient(r) are used. Sunshine duration and cloudiness index can be easily and reliably measured and data are widely available.
The long-term trends of global solar irradiance, air temperature, specific humidity and cloudiness measured at King Sejong station, Antarctica, during the period of 1988-2004, have been investigated. A statistically insignificant decrease, -0.21 $Wm^{-2}yr^{-1}$ (-0.26 %$yr^{-1}$, P<0.5) in global solar irradiance was found in an analysis from the time series of the monthly mean values, except for the increasing trends only in two months of January and June. The trends in irradiance are directly and inversely associated with the cloudiness trends in annual and monthly means. The trends in surface air temperature show a slight warming, $0.03^{\circ}Cyr^{-1}$ (1.88 %$yr^{-1}$, P<0.5) on the annual average, with cooling trend in the summer months and the warming in the winter. The exact relationship, if any, between the irradiance and temperature trends is not known. No significant tendency was found in specific humidity for the same periods. Recent (1996-2004) erythermal ultraviolet irradiance shows decreasing trend in annual mean, -0.15 $mWm^{-2}yr^{-1}$ (-1.18 %$yr^{-1}$, P<0.1) which is about five times the trends of global solar irradiance. The ratio of erythermal ultraviolet to global solar irradiance shows remarkable seasonal variations with annual mean value of 0.01 % and a peak in October and November, showing the increase of ultraviolet irradiance resulting from the Antarctic ozone hole. The sensitivity of global solar irradiance to the change in cloudiness is roughly $13%oktas^{-1}$ which is about twice of the value at the South Pole due to the difference in the average surface reflectance between the two stations. Much more sensitive values of $59%oktas^{-1}$ was found for erythermal UV irradiance than for the global solar irradiance.
Interpretation of relevance between long-wave radiation and meteorological elements is recognized as an essential element for understanding the underlying mechanism of urban thermal environment formation. In this study, we analyzed relation between three elements : long-wave radiation, temperature, and lower-middle class cloudiness. The correlation was analyzed through field observations. The results are as follows. (1) Temperatures and long-wave radiation increased from January to March. This phenomenon has been confirmed in urban and suburban areas. (2) Long-wave radiations showed a tendency to increase clearly with increasing cloudiness.
The purpose of the work is to develop a simple solar irradiance prediction model using a deep learning method, the LSTM (long term short term memory). Other than existing prediction models, the proposed one uses only the cloudiness among the information forecasted from the national meterological forecast center. The future cloudiness is generally announced with four categories and for three-hour intervals. In this work, a daily irradiance pattern is used as an input vector to the LSTM together with that cloudiness information. The proposed model showed an error of 5% for learning and 30% for prediction. This level of error has lower influence on the load prediction in typical building cases.
The monthly-mean irradiance of ultra violet (UV)-B and UV-A observed from 2005 to 2014 and 2012 to 2014, respectively, at noon in Gosan, Jeju, South Korea are analyzed. We compare cloudiness, total ozone, visibility, and relative humidity with an emphasis on the four months from May to August (MJJA), which shows the largest UV radiation. While the incoming UV-B radiation at the top of the atmosphere in Gosan is the largest in June due to the small solar zenith angle, the observed surface UV-B shows an unexpected smaller value in June than those in May, July or August. In June, the meteorological conditions affecting Gosan are completely dominated by cloudiness and thus, frequent overcast seems to determine the minimum UV-B. Another important UV-determining factor is the total ozone, which exhibits a monotonic decrease during MJJA without agreeing to the characteristic feature of UV. The ratio of UV-B to UV-A is not generally influenced by cloudiness. Thus, the ratio is a useful indicator of atmospheric turbidity showing larger values for increasing visibility, except in June. A simple model has been used to estimate surface UV by using the observed ozone and visibility in the cloudless condition. The result shows that UV has the lowest value in June with small variation during MJJA. Model estimation also shows that the different characteristic features observed in July between surface UV-B and UV-A is the result of less absorption of UV-B by ozone than that of UV-A by a smaller amount of total ozone.
In other to interpret the long-term variations of sunshine duration, cloud lifetime, and precipitation intensity observed in and around Seoul and Busan for the period from 1986 to 2005, aerosol indirect effect was employed and applied. For the identification of long-term trend of aerosol concentration, observed visibility and AOT of AERONET sunphotometer data were also used over the same regions. The result showed that the time series of visibility was decreased and those of AOT increased, especially trends were remarkable in 2000s. In both regions, occurrence frequencies of observed cloudiness (cloud amount ${\leq}6/10$) and strong precipitation (rain rate > $0.5mmhour^{-1}$) have been steadily increased while those of cloudiness (cloud amount > 7/10) and weak precipitation (rain rate ${\leq}0.2mmhour^{-1}$) decreased. These results are corresponding to the trend of both visibility and AERONET data, implying the aerosol indirect effect that makes size of cloud droplet reduce, cloud life-time longer and precipitation efficiency decreased. Our findings demonstrate that, although these phenomena are not highly significant, weather and climate system over Korean urban area have been changed toward longer lifetime of small cloudiness and increasing precipitation intensity as a result of increased aerosol indirect effect.
The cloud amount, one of the basic parameter in atmospheric observation, have been observed by naked eyes of observers, which is affected by the subjective view. In order to ensure reliable and objective observation, a new algorithm to retrieve cloud amount was constructed using true color images composed of red, green and blue (RGB). The true color image is obtained by the Skyview, an all-sky imager taking pictures of sky, at the Science Building of Yonsei University, Seoul for a year in 2006. The principle of distinguishing clear sky from cloudy sky lies in the fact that the spectral characteristics of light scattering is different for air molecules and cloud. The result of Skyview's algorithm showed about 77% agreement between the observed cloud amount and the calculated, for the error range, the difference between calculated and observed cloudiness, within ${\pm}2$. Seasonally, the best accuracy of about 83% was obtained within ${\pm}2$ range in summer when the cloud amounts are higher, thus better signal-to-noise ratio. Furthermore, as the sky turbidity increased, the error also increased because of increased scattering which can explain the large error in spring. The algorithm still need to be improved in classifying sky condition more systematically with other complimentary instruments to discriminate thin cloud from haze to reduce errors in detecting clouds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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