The station relocations, the replacement of instruments, and the change of a procedure for calculating derived climatic quantities from observations are well-known nonclimatic factors that seriously contaminate the worthwhile results in climate study. Prior to embarking on the climatological analysis, therefore, the quality and homogeneity of the utilized data sets should be properly evaluated with metadata. According to the metadata of the Korea Meteorological Administration (KMA), there have been plenty of changes in the procedure computing the daily mean values of temperature, humidity, etc, since 1904. For routine climatological work, it is customary to compute approximate daily mean values for individual days from values observed at fixed hours. In the KMA, fixed hours were totally 5 times changed: at four-hourly, four-hourly interval with additional 12 hour, eight-hourly, six-hourly, three-hourly intervals. In this paper, the homogeneity in the daily mean temperature dataset of the KMA was assessed with the consistency and efficiency of point estimators. We used the daily mean calculated from the 24 hourly readings as a potential true value. Approximate daily means computed from temperatures observed at different fixed hours have statistically different properties. So this inhomogeneity in KMA climate data should be kept in mind if you want to analysis secular aspects of Korea climate using this data set.
본 연구는 기 개발된 풀사료 수량예측모델의 기후정밀도 향상을 위하여 지점별 일평균온도 추정의 가능성을 기상대 자료(종관기상관측지점 75개 와 방재기상관측지점 278개)의 연평균기온 및 월평균기온을 이용하여 검토하였다. 연평균기온과 월평균기온은 각각 정규성 확인, 위치정보(경도, 위도 및 해발고도)와의 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하였다. 해발고도는 연평균기온 및 월평균기온에도 지속적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 위도는 6월을 제외한 월평균기온에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경도는 6, 7, 8, 9, 10 및 11월의 월평균기온에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 부터 일평균기온 추정은 경도, 위도 및 해발고도를 이용하여 가능할 것으로 판단하였다. 본 연구에서 전국의 기상자료를 사용하여 일평균기온의 추정은 가능하지만 보다 정확도를 높이기 위해서는 기상자료를 각 시·도로 세분화하여 적용할 필요가 있다.
Holding the longest observation data from April 1904, Busan is one of the essential points to understand the climate variability of the Korean Peninsula without missing data since implementing the modern weather observation of the South Korea. Busan is featured by coastal areas and affected by various climate factors and fluctuations. This study aims to investigate climate variability and changes in climatic variables, extremes, and several weather indexes. The statistically significant change points in daily mean rainfall intensity and temperature were found in 1964 and 1965. Based on the change point detection, 117 years were divided into two periods for daily mean rainfall intensity and temperature, respectively. In the long-term temperature analysis of Busan, the increasing trend of the daily maximum temperature during the period of 1965~2021 was larger than the daily mean temperature and the daily minimum temperature. Applying Ensemble Empirical Mode Decomposition, daily maximum temperature is largely affected by the decadal variability compared to the daily mean and minimum temperature. In addition, the trend of daily precipitation intensity from 1964~2021 shows a value of about 0.50 mm day-1, suggesting that the rainfall intensity has increased compared to the preceding period. The results in extremes analysis demonstrate that return values of both extreme temperatures and precipitation show higher values in the latter than in the former period, indicating that the intensity of the current extreme phenomenon increases. For Wet-Bulb Globe Temperature (effective humidity), increasing (decreasing) trend is significant in Busan with the second (third)-largest change among four stations.
Rectal temperature (Tr), skin surface temperatures (Ts), and heart rate (HR) were measured continuously from birth (day 1) till day 7, while resting heat production (HP) was measured in a chamber on days 1, 3, 5 and 7, in order to study the characteristic variation of Tr in newborn calves by heat balance methods. Despite constant levels of milk being given to the newborn calves each day, daily mean resting HP was lowest on the day of birth, then increased to peak on day 3 and then decreased slightly thereafter. Daily mean HR was higher on days 2, 3 and 4, than on other days. Tr exhibited diurnal rhythms and daily mean Tr was low on day 1, high on day 3, and then decreased slightly after day 3. Daily average mean skin temperature (mTs) was similar on all days. Mean body temperature (Tb) exhibited diurnal rhythms and had a similar range between days, suggesting that heat balance and thermoregulation were carried out effectively on each day. The variation of Tb appeared to be synchronized with that of HP and suggested that newborn calves might use variations in the levels of Tb to facilitate the body's required levels of heart loss.
To compare changes in winter temperature over South Korea, 30-year average climate data and climate data of recent 10 years (2014~2014) such as mean temperature, daily maximum temperature and daily minimum temperature were analyzed. Also, we set analysis extreme cold waves frequency related to winter such as freezing days, snow days, days with temperature of below -5, and days with temperature of below -10. This process enabled the comparative analysis of winter temperature changes and extreme cold waves frequency related to winter. This study estimated that winter temperature has gradually increased throughout the last five decades, however, the frequency of extreme weather, such as cold waves has also increased.
The stochastic characteristics of the daily range of water temperature variation was analyzed by employing the techniques of autocorrelation coefficient, autoreggresive model and crosscorrelation model. These time series included daily observations on maximum and minimum values of water temperature and air temperature. The measurement was made by automatic recording instrument at Gu-yee and Dook-do in Han River, and at Waegwan and Gu-mi in Nackdong River in 1981. As a result of this study, it was found that (1) The correlogram of daily water temperature ranges $\Delta AT_i$ and daily air temperature $\Delta AT_i$ at Gu-mi and Gu-yee showed the exponential curves. (2) The most high frequency values of $\Delta AT_i$ and $\Delta WT_i$ were 11$\circ$C and 0.5${\circ}C$ respectively at every measuring site. (3) The correlation coefficients between the daily mean air temperature AT$_i$ and the daily mean water temperature were fairly high as 0.966 at Dook-do and 0.949 at Gu-yee, but the correlation coefficients between $\Delta AT_i$ and $\Delta WT_i$ were very low as 0.1074 at Gu-yee and 0.0324 at Dook-Do.
The statistical characteristics of the factors related to the daily rainfall prediction model are analyzed . Records of daily precipitation, mean air temperature, relative humidity , dew-point temperature and air pressure from 1973∼1998 at 8 meteorological sttions in south-western part of Korea were used. 1. Serial correlatino of daily precipitaiton was significant with the lag less than 1 day. But , that of other variables were large enough until 10 day lag. 2. Crosscorrelation of air temperature, relative humidity , dew-point temperature showed similar distribution wiht the basin contrours and the others were different. 3. There were significant correlation between the meteorological variables and precipitation preceded more than 2 days. 4. Daily preciption of each station were treated as a truncated continuous random variable and the annual periodic components, mean and standard deviation were estimated for each day. 5. All of the results could be considered to select the input variables of regression model or neural network model for the prediction of daily precipitation and to construct the stochastic model of daily precipitation.
이 연구에서는 서울의 1941~1970년(가 기간)과 1971~2000년(나 기간)의 일 평년 기온에 조화분석을 적용하여 계절 추이를 산출, 이의 변화 양상을 살피고, 계절 추이와 변화에 영향을 미치는 요인을 조사하였다. 그 결과 겨울철의 가장 낮은 기온이 가 기간에는 1월초 중순에 나타났으나 나 기간에는 1월 하순~2월 초순에 나타나 계절 추이가 변화되었음을 나타냈다. 이러한 변화는 12월 27일~1월 20일(전기)의 기온이 보다 많이 상승한 반면 1월 21일~2월 9일(후기)의 기온이 보다 적게 상승하였기 때문에 나타났다. 가 기간의 일 평년값에 대한 전기와 후기의 기온 펀치는 1970년 이전에는 큰 차이가 없었으나 1971년 이후에 차이가 컸다. 전기의 경우 시베리아 고기압이 근래에 뚜렷하게 약화되면서 우리나라 부근의 북풍이 약화되어 서울의 기온이 많이 상승하였다. 반면 후기의 경우 시베리아 고기압이 근래에 약화되었으나 알류샨 저기압이 발달하여 우리나라 부근의 북풍은 크게 약화되지 않아 서울 기온이 많이 상승하지 않았다.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily reference evapotranspiration (ETo) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it consists of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily ETo data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as ETo modeling can be generalized using GMDH-NNM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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