This study estimates and evaluates the extreme value of 30 m-resolution daily maximum and minimum temperatures over South Korea, using inverse distance weighting (IDW), parameter-elevation regression on independent slopes model (PRISM) and generalized extreme value (GEV) method. The three experiments are designed and performed to find the optimal estimation strategy to obtain extreme value. First experiment (EXP1) applies GEV firstly to automated surface observing system (ASOS) to estimate extreme value and then applies IDW to produce high-resolution extreme values. Second experiment (EXP2) is same as EXP1, but using PRISM to make the high-resolution extreme value instead of IDW. Third experiment (EXP3) firstly applies PRISM to ASOS to produce the high-resolution temperature field, and then applies GEV method to make high resolution extreme value data. By comparing these 3 experiments with extreme values obtained from observation data, we find that EXP3 shows the best performance to estimate extreme values of maximum and minimum temperatures, followed by EXP1 and EXP2. It is revealed that EXP1 and EXP2 have a limitation to estimate the extreme value at each grid point correctly because the extreme values of these experiments with 30 m-resolution are calculated from only 60 extreme values obtained from ASOS. On the other hand, the extreme value of EXP3 is similar to observation compared to others, since EXP3 produces 30m-resolution daily temperature through PRISM, and then applies GEV to that result at each grid point. This result indicates that the quality of statistically produced high-resolution extreme values which are estimated from observation data is different depending on the combination and procedure order of statistical methods.
This study explores the long?term trends of extreme temperatures of 270 observation stations in East Asia (China, Japan, and Korea) for 1961?2013. The 5th percentile of daily minimum temperatures (TN05%) and 95th percentile of daily maximum temperatures (TX95%), derived from the quantile regression, are particularly examined in term of their linear and nonlinear trends. The warming trends of TN05% are typically stronger than those of TX95% with more significant trends in winter than in summer for most stations. In both seasons, warming trends of TN05% tend to amplify with latitudes. The nonlinear trends, quantified by the $2^{nd}$?order polynomial fitting, exhibit different structures with seasons. While summer TN05% and TX95% were accelerated in time, winter TN05% underwent weakening of warming since the 2000s. These results suggest that extreme temperature trends in East Asia are not homogeneous in time and space.
Van Manh Ngo;Khuong V. Dinh;Bich Lien Chau;Diep Minh Luc
Fisheries and Aquatic Sciences
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제26권8호
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pp.461-469
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2023
The objective of this study was to evaluate how the tank colours may change the effects of extreme temperature on the survival, growth, and quality of juvenile golden trevally (Gnathanodon speciosus). The experiment was set up with fifteen treatments of five tank colours (blue, red, yellow, grey, and white) and three temperatures (30℃, 32℃, 34℃) with three replications. Fish performance was assessed for four weeks. The results showed that tank colours and elevated temperatures affected the quality of golden trevally juveniles. The survival and growth rate of fish tend to decrease gradually, but the deformation rate of fish tended to increase in the order of tank colours: red, yellow > grey, blue, and white. The growth and survival rate of fish gradually decreased when the rearing temperature increased from 30℃ to 34℃ and this effect was independent of tank colors. Importantly, the deformation rate increased under elevated temperature, particularly in blue and white tanks with potential long-term effects. It is, therefore, not recommended to use blue and white tanks for rearing the golden trevally juveniles, particularly during extremely high temperatures from heatwave events.
This study explores the long-term trends of surface air temperatures in 11 KMA stations over the period of 1960~2012. Both linear and nonlinear trends are examined for the $95^{th}$, $50^{th}$, and $5^{th}$ percentiles of daily maximum ($T_{max}$) and minimum temperatures ($T_{min}$) by using quantile regression method. It is found that in most stations linear trends of $T_{max}$ and $T_{min}$ are generally stronger in winter than in summer, and warming trend of the $5^{th}$ percentile temperature (cold extreme) is stronger than that of the $95^{th}$ percentile temperature (warm extreme) in both seasons. The nonlinear trends, which are evaluated by the second order polynomial fitting, show a strong nonlinearity in winter. Specifically, winter temperatures have increased until 2000s but slightly decreased afterward in all percentiles. This contrasts with the $95^{th}$ and $50^{th}$ percentiles of summer $T_{min}$ that show a decreasing trend until 1980s then an increasing trend. While this result is consistent with a seasonal dependence of the recent global warming hiatus, most of the nonlinear trends are statistically insignificant, making a quantitative attribution of nonlinear temperature trends challenging.
Kwon, Soon-Chul;Piyush K. Dutta;Kim, Yun-Hae;Anido, Roberto-Lopez
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권1호
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pp.1-10
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2003
This paper summarizes the results of the fatigue test of four composite bridge decks in extreme temperatures (-30$^{\circ}C$ and 50$^{\circ}C$ ). The work was performed as part of a research program to evaluate and install multiple FRP bridge deck systems in Dayton, Ohio. A two-span continuous concrete deck was also built on three steel girders for the benchmark tests. Simulated wheel loads were applied simultaneously at two points by two servo-controlled hydraulic actuators specially designed and fabricated to perform under extreme temperatures. Each deck was initially subjected to one million wheel load cycles at low temperature and another one million cycles at high temperature. The results presented in this paper correspond to the fatigue response of each deck for four million load cycles at low temperature and another four million cycles at high temperature. Thus, the deck was subjected to a total of ten million cycles. Quasi-static load-deflection and load-strain responses were determined at predetermined fatigue cycle levels. Except for the progressive reduction in stiffness, no significant distress was observed in any of the composite deck prototypes during ten million load cycles. The effects of extreme temperatures and accumulated load cycles on the load-deflection and load-strain response of FRP composite and FRP-concrete hybrid bridge decks are discussed based on the experimental results.
Extreme temperatures and precipitations are expected to be more frequently occurring due to the ongoing global warming over the Korean Peninsula. However, few studies have analyzed the synoptic weather patterns associated with extreme events in a warming world. Here, the atmospheric patterns related to future extreme events are first analyzed using the HadGEM3-RA regional climate model. Simulations showed that the variability of temperature and precipitation will increase in the future (2051-2100) compared to the present (1981-2005), accompanying the more frequent occurrence of extreme events. Warm advection from East China and lower latitudes, a stagnant anticyclone, and local foehn wind are responsible for the extreme temperature (daily T>$38^{\circ}C$) episodes in Korea. The extreme precipitation cases (>$500mm\;day^{-1}$) were mainly caused by mid-latitude cyclones approaching the Korean Peninsula, along with the enhanced Changma front by supplying water vapor into the East China Sea. These future synoptic-scale features are similar to those of present extreme events. Therefore, our results suggest that, in order to accurately understand future extreme events, we should consider not only the effects of anthropogenic greenhouse gases or aerosol increases, but also small-scale topographic conditions and the internal variations of climate systems.
The climate of the $21^{st}$ century is likely to be significantly different from that of the 20th century because of human-induced climate change. An extreme weather event is defined as a climate phenomenon that has not been observed for the past 30 years and that may have occurred by climate change and climate variability. The abnormal climate change can induce natural disasters such as floods, droughts, typhoons, heavy snow, etc. How will the frequency and intensity of extreme weather events be affected by the global warming change in the $21^{st}$ century? This could be a quite interesting matter of concern to the hydrologists who will forecast the extreme weather events for preventing future natural disasters. In this study, we establish the extreme indices and analyze the trend of extreme weather events using extreme indices estimated from the observed data of 66 stations controlled by the Korea Meteorological Administration (KMA) in Korea. These analyses showed that spatially coherent and statistically significant changes in the extreme events of temperature and rainfall have occurred. Under the global climate change, Korea, unlike in the past, is now being affected by extreme weather events such as heavy rain and abnormal temperatures in addition to changes in climate phenomena.
This study first investigates the changes of the mean and extreme temperatures and precipitation in East Asia (EA) under stabilized 1.5℃ and 2℃ warming conditions above preindustrial levels provided by HAPPI project. Here, five model with 925 members for 10-year historical period (2006~2015) and 1.5/2.0℃ future warming scenarios (2091~2100) have been used and monthly based data have been analyzed. The results show that the spatial distribution fields over EA and domain averaged variables in HAPPI 1.5/2.0℃ hindcast simulations are comparable to observations. It is found that the magnitude of mean temperature warming in EA and Korea is similar to the global mean, but for extreme temperatures local higher warming trend for minimum temperature is significant. In terms of precipitation, most subregion in EA will see more increased precipitation under 1.5/2.0℃ warming compared to the global mean. These attribute for probability density function of analyzed variables to get wider with increasing mean values in 1.5/2.0℃ warming conditions. As the result of vulnerability of 0.5℃ additional warming from 1.5 to 2.0℃, 0.5℃ additional warming contributes to the increases in extreme events and especially the impact over South Korea is slightly larger than EA. Therefore, limiting global warming by 0.5℃ can help avoid the increases in extreme temperature and precipitation events in terms of intensity and frequency.
In a previous study, the suitability for use of inspection equipment was evaluated at temperatures outside the quality assurance range. The quality assurance operating temperature of the safeguards equipment is 0~+40℃, and previous studies have confirmed the performance of the safeguards equipment for temperatures ranging from -40~+70℃. The scintillator-based verification equipment showed a shift in the centroid channel and a change in the count rate in all temperature ranges, and the semiconductor-based safeguards equipment generated Leakage Current and equipment failure. In this study, a retrofit was performed applying a vacuum housing to the safeguards equipment (Inspector-2000-based inspection equipment), and performance evaluation was performed at a low temperature and snowy site, and it was confirmed that the same performance was observed as the measurement results at room temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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