To investigate the influences of the observational nudging and the analysis nudging on the WRF simulation for the heavy snowfall event in Yeongdong area on 26 February 2012, the sensitivity experiments in relation to nudging effects were conducted. We initially set the magnitude of nudging coefficient of $6.0{\times}10^{-4}s^{-1}$ to apply to the analysis nudging experiments and observational experiments. To select the optimized options for the observational nudging, the radius influence experiment was carried out with radii ranging from 10 to 25 km at 5 km intervals. Among the observational nudging experiments, the experiment, which was conducted with the option of the radius influence of 15 km and that of the nudging coefficient of $6.0{\times}10^{-4}s^{-1}$ (ONG exp.), showed a best result. As giving the nudging effect only directly on D1 and D2 brought about a better result for the analysis nudging, we set the analysis nudging experiment as above (ANG exp.). We compared and analyzed the results from the control experiment, ONG experiment, and ANG experiment to reveal nudging effects. It was found that the control experiment brought about a result that it overestimated its precipitation in comparison with the observation and failed to properly simulate the time zone of rainfall concentration. When either of the two nudging (observational and analysis nudging) was applied to the data assimilation, it brought about a better result than the control experiment. Especially the observational nudging led to a meaningful result for the wind field, while the analysis nudging had the best result for the precipitation distribution among the experiments.
This study examined the lake effect of the Yellow Sea which was induced by the Siberian High pressure system moving over the open waters. The development mechanism of the convective cells over the ocean was studied in detail using the Weather Research and Forecasting model. Numerical experiments consist of the control experiment (CTL) and an experiment changing the yellow sea to dry land (EXP). The CTL simulation result showed distinct high area of relative vorticity, convergence and low-level atmospheric instability than that of the EXP. The result indicates that large surface vorticity and convergence induced vertical motion and low level instability over the ocean when the arctic Siberian air mass moved south over the Yellow Sea. The sensible heat flux at the sea surface gradually decreased while latent heat flux gradually increased. At the beginning stage of air mass modification, sensible heat was the main energy source for convective cell generation. However, in the later stage, latent heat became the main energy source for the development of convective cells. In conclusion, the mechanism of the west coast heavy snowfall caused by modification of the Siberian air mass over the Yellow Sea can be explained by air-sea interaction instability in the following order: (a) cyclonic vorticity caused by diabatic heating induce Ekman pumping and convergence at the surface, (b) sensible heat at the sea surface produce convection, and (c) this leads to latent heat release, and the development of convective cells. The overall process is a manifestation of air-sea interaction and enhancement of convection from positive feedback mechanism.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.2
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pp.92-101
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2020
To prevent and mitigate damage to farms due to heavy snowfall, snow weight information should be provided in addition to snow depth. This study reviews four formulae regarding snow density and weight used in extant studies and applies them in Suwon area to estimate snow weight in Korea. We investigated the observed snow depth of 94 meteorological stations and automatic weather stations (AWS) data over the past 30 years (1988-2017). Based on the spatial distribution of snow depth by area in Korea, much of the fresh snow cover, due to heavy snowfall, occurred in Jeollabuk-do and Gangwon-do. Record snowfalls occurred in Gyeongsangbuk-do and Gangwon-do. However, the most recent heavy snowfall in winter occurred in Gyeonggi-do, Gyeongsangbuk-do, and Jeollanam-do. This implies that even if the snow depth is high, there is no significant damage unless the snow weight is high. The estimation of snow weight in Suwon area yielded different results based on the calculation method of snow density. In general, high snow depth is associated with heavy snow weight. However, maximum snow weight and maximum snow depth do not necessarily occur on the same day. The result of this study can be utilized to estimate the snow weight at other locations in Korea and to carry out snow weight prediction based on a numerical model. Snow weight information is expected to aid in establishing standards for greenhouse design and to reduce the economic losses incurred by farms.
Recently, weather changes in Korea have intensified due to global warming, and the five major natural disasters that occur mostly include heavy rains, typhoons, storms, heavy snow, and earthquakes. Busan is vulnerable to snow disaster, given that the amount of natural disaster damage in Busan accounts for more than 50% of the total amount in the entire metropolitan cities in Korea, and that the Busan area includes many hilly mountains. In this study, we attempted to identify vulnerable areas for snowfall disasters in Busan areas using the geographic information system (GIS) with the data for both geographical and anthropogenic characteristics. We produced the maps of vulnerable areas for evaluating factors that include altitude, slope, land cover, road networks, and demographics, and overlapped those maps to rank the vulnerability to snowfall disasters as the 5th levels finally. To weight each evaluating factor, we used an entropy method. The riskiest areas are characterized by being located in mountainous areas with roads, including Sansung-ro in Geumjeong-gu, Mandeok tunnel in Buk-gu, Hwangnyeongsan-ro in Suyeong-gu, and others, where road restrictions were actually enforced due to snowfall events in the past. This method is simple and easy to be updated, and thus we think this methodology can be adapted to identify vulnerable areas for other environmental disasters.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
The purpose of this study is to investigate diurnal variations of snowstorm occurred along the East Coast of the Korean Peninsula. The snowstorm which occurred on 5${\sim}$7 January 1997 have been analyzed. The pressure patterns were analyzed through surface and upper-air chart(850hPa). Diurnal variations of four areas, i. e. Youngdong, Mt. Taebaek, Youngseo and Kyungbuk regions were analyzed through wind direction and speed, cloud amounts, surface temperature, dewpoint temperature, relative humidity and sea level pressure. And snowfall amounts over four areas were analyzed through regional distribution, daily and temporal variations. The snowfall which occurred on January 5 was caused by the weak low pressure which is located in Kyusu region of Japan. The snowfall of January 6 occurred due to the Siberian high's expansion and instability. And northeasterly wind is one factor of the snowstorm which occurred in Mt. Taebaek region on 7 January. Heavy snowfall was caused by westerly wind but easterly wind occurred weak snowfall in Youngdong area. The precipitation of Kyungbuk region(eapecially, Pohang) was less than that of Youngdong region because the air mass which was not modified had influence on Kyungbuk region on 6${\sim}$7 January, 1997.
Because of abnormal weather, a heavy snow on the Northern latitudes occurs frequently. This has resulted in significant damage and recovery costs. In korea, it has been declared a special disaster area due to heavy snowfall in Gangneung and Pohang 2004, 2005 and 2011, so there was a revision of action instruction for the road snow removal. Although, in our current system, snow removing methodology, regional equipment holdings, and snow responsible interval, respectively, has been classified by the National Highway, near cities and provinces support system not yet prepared. Only, if snow removing is not possible within the region itself, which contained the contents of "support and assistance to military or nearby offices requests". In this thesis, we studied the disaster scenario development according to heavy snow and the response and support system to the features of each regional. For the scenario deduction, we preferentially collected day snowfall and disaster yearbook data to regionals, classified similar pattern and plotted GIS snow map. We also classified heavy snow disaster by region and type and we deduced five-step scenario. The five-step scenario is nationwide(1st-stage), the National Capital region(2nd-stage), the Chungcheong Provinces(3rd-stage), the Kangwon province(4th-stage) and the Ch?l a provinces(5th-stage). Therefore we build near provinces support system according to five-step scenario.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.4
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pp.317-324
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2015
GNSS was firstly proposed for application in weather forecasting in the mid-1980s. It has continued to demonstrate the practical uses in GNSS meteorology, and other relevant researches are currently being conducted. Precipitable Water Vapor (PWV), calculated based on the GNSS signal delays due to the troposphere of the Earth, represents the amount of the water vapor in the atmosphere, and it is therefore widely used in the analysis of various weather phenomena such as monitoring of weather conditions and climate change detection. In this study we calculated the PWV through the meteorological information from an Automatic Weather Station (AWS) as well as GNSS data processing of a Continuously Operating Reference Station (CORS) in order to analyze the heavy snowfall of the Ulsan area in early 2014. Song’s model was adopted for the weighted mean temperature model (Tm), which is the most important parameter in the calculation of PWV. The study period is a total of 56 days (February 2013 and 2014). The average PWV of February 2014 was determined to be 11.29 mm, which is 11.34% lower than that of the heavy snowfall period. The average PWV of February 2013 was determined to be 10.34 mm, which is 8.41% lower than that of not the heavy snowfall period. In addition, certain meteorological factors obtained from AWS were compared as well, resulting in a very low correlation of 0.29 with the saturated vapor pressure calculated using the empirical formula of Magnus. The behavioral pattern of PWV has a tendency to change depending on the precipitation type, specifically, snow or rain. It was identified that the PWV showed a sudden increase and a subsequent rapid drop about 6.5 hours before precipitation. It can be concluded that the pattern analysis of GNSS PWV is an effective method to analyze the precursor phenomenon of precipitation.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.18
no.2
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pp.137-149
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2006
The typhoon, heavy rain, blizzard, storm and heavy snowfall had the main caused of natural disasters occurred in Korea from 1993 to 2002. Among them, typhoon has responsible for biggest disaster, recording about 47.4% of total economic damage. Typhoons concentrated mostly in the months from June to October. The average occurrence number in those months ranged from 3.9 to 5.5 based on 30 years of record(1971-2000). However, the numbers increased from 4.0 to 6.2 during the most recent 10 years(1991-2000). Jeju province, among others in Korea, was most frequently affected by typhoon which occurred 23 times during the period of 1991-2000. Typhoons which occurred from July to early August have passed mostly through the west of Jeju, whereas, those of late August to September have passed through the center and eastern sea area of Jeju. The typhoons 'Ramasun' and 'Rusa' caused severe damage in Jeju area in September 2003 and the surge heights were +39cm and +77cm, respectively. The main cause of the damage was surge height which was highly associated with the tidal phase at the time of typhoon passage. The damage caused by typhoon on the aquaculture, fishing boat and harbor cosatline wall around Jeju Island which was amounted to be 417 billion won(\) during the recent 3 years(2002-2004)
This study examined the spatial distribution of precipitation in Sokcho area. The hourly, daily and monthly precipitation on the 2 stations, 5 AWS in Sokcho area were analyzed by daily, monthly, altitudinal distribution and synoptic environment. The results of the Study are as follows. The amount of Yearly precipitation, 1970~1999 in Sokcho area is gradually increasing. The amount of monthly precipitation 1970~1999 at Sorak weather observation station (altitude 148m), Compared with that in 7 Stations is greatest in spring, Summer and autumn. Because the valleys near Ssangcheon river are funnels for sea wind into Sorak weather observation station. The amount of Summerly precipitation at Mishiryong(1993~1999), the highest altitude in 7 weather observations stations is more 95.2mm than that of Sokcho airport, the lowest altitude, but the amount of winterly precipitation at Sokcho airport is more 89.6mm than that of Mishiryong. When the heavy rainfall and the heavy Snowfall occured in Sokcho area, wind systems were mainly a sea wind (north-north-eastly wind, north-westly wind) and daily mean wind speed was respectively 4.4㎧, 3.6㎧. The amount of the heavy rainfall and heavy snow fall in Sokcho area is closely associated with the north-eastly stream at the lower and the upper level toward the coast of East sea(Sokcho area).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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