A planetary boundary layer model has been modified to study the feasibility of siting the wind energy conversion systems over Jejudo island. Our objective is to demonstrate a numerical model that is simple enough to be economical in terms of computational cost and contains most of the mesoscale processes occurring in the planetary boundary layer at the same time. Simulated fields of atmospheric parameters are compared favorably with available climatological data and interpreted in terms of physical phenomena occurring.
A numerical simulation of a heavy snowfall event that occurred 13 January 2008 along the Yeongdong coastal area, was performed using WRF (Weather Research and Forecasting) in order to reveal mesoscale structures and to construct a conceptual model showing the meteorological background that caused the large difference in snowfall amounts between the Yeongdong mountain area and the Yeongdong coastal area. The simulation results matched well with various observations such as corresponding 12h-accumulated observed precipitation, surface wind obscrvation, radar echoes, and satellite infrared images. The simulation and the observations showed that the scale of the event was of meso - $\beta$ and meso - $\gamma$ scale. The simulation represented well the mesoscale process causing the large difference in snowfall amounts in the two areas. First, wind flow was kept, to a certain extent, from crossing the mountains due to the blocking effect of the low Froude number (~1). The northeast flow over the adjaccnt sea tumcd northwest as it approachcd the mountains, where it was trapped, allowing so-called cold air damming. Second, a strong convergence area formed where the cold northwest flow along the Yeongdong coastal area and the relatively warm and moist northeast flow advecting toward the coast met, supporting the fonllation of a coastal front. Thus, the vertical motion was strongest over the front located near the coast, leading to the heavy snowfall there rather than in the remote mountain area.
Damages caused by torrential rain occur every year in Korea and summer time convection can cause strong thunderstorms to develop which bring dangerous weather such as torrential rain, gusts, and flash flooding. On 6 August 2013 a sudden torrential rain concentrated over the inland of Southern Korean Peninsula occurred. This was an event characterized as a mesoscale multicellular convection. The purpose of this study is to analyze the conditions of the multicellular convection and the synoptic and mesoscale nature of the system development. To this end, dynamical and thermodynamic analyses of surface and upper-level weather charts, satellite images, soundings, reanalysis data and WRF model simulations are performed. At the beginning stage there was a cool, dry air intrusion in the upper-level of the Korean Peninsula, and a warm humid air flow from the southwest in the lower-level creating atmospheric instability. This produced a single cell cumulonimbus cloud in the vicinity of Baengnyeongdo, and due to baroclinic instability, shear and cyclonic vorticity the cloud further developed into a multicellular convection. The cloud system moved southeast towards Seoul metropolitan area accompanied by lightning, heavy precipitation and strong wind gusts. In addition, atmospheric instability due to daytime insolation caused new convective cells to develop in the upstream part of the Sobaek Mountain which merged with existing multicellular convection creating a larger system. This case was unusual because the system was affected little by the upper-level jet stream which is typical in Korea. The development and propagation of the multicellular convection showed strong mesoscale characteristics and was not governed by large synoptic-scale dynamics. In particular, the system moved southeast crossing the Peninsula diagonally from northwest to southeast and did not follow the upper-level westerly pattern. The analysis result shows that the movement of the system can be determined by the vertical wind shear.
At 0843 UTC 30 May 2021, a commercial aircraft encountered severe turbulence at z = 11.5 km associated with the rapid development of Mesoscale Convective System (MCS) in the Gyeonggi Bay of Korea. To investigate the generation mechanisms of Near-Cloud Turbulence (NCT) near the MCS, Weather Research and Forecasting model was used to reproduce key features at multiple-scales with four nested domains (the finest ∆x = 0.2 km) and 112 hybrid vertical layers. Simulated subgrid-scale turbulent kinetic energy (SGS TKE) was located in three different regions of the MCS. First, the simulated NCT with non-zero SGS TKE at z = 11.5 km at 0835 UTC was collocated with the reported NCT. Cloud-induced flow deformation and entrainment process on the downstream of the overshooting top triggered convective instability and subsequent SGS TKE. Second, at z = 16.5 km at 0820 UTC, the localized SGS TKE was found 4 km above the overshooting cloud top. It was attributed to breaking down of vertically propagating convectively-induced gravity wave at background critical level. Lastly, SGS TKE was simulated at z = 11.5 km at 0930 UTC during the dissipating stage of MCS. Upper-level anticyclonic outflow of MCS intensified the environmental westerlies, developing strong vertical wind shear on the northeastern quadrant of the dissipating MCS. Three different generation mechanisms suggest the avoidance guidance for the possible NCT events near the entire period of the MCS in the heavy air traffic area around Incheon International Airport in Korea.
흐름의 연직분포를 가정하여 수면에서 바닥까지 적분하여 평균화한 방정식에 기초한 준2차원 흐름모형을 연안해역에서의 취송류해석을 위해 적용되었다. 바람장의 변동에 따른 취송류장의 변동이 크게 나타나므로 본 연구에서는 육상지형의 영향을 고려할 수 있는 3차원 중규모 지역기상장 모형을 통해 연안해역에서의 시간에 따른 바람장변동을 수치해석 하였다. 육상에서의 지표면 열수지 변화를 위해 식생모델을 적용하였다. 기상장과 취송류 해석을 위한 수치모형실험결과 바람장의 변동에 따른 연안역에서의 흐름특성을 효과적으로 예측하고 있음을 확인하였다.
중규모 기상모형을 이용하여 기상장에서의 지형적 특성의 효과가 연구되었다. 본 연구에서는 지형의 경사를 고려한 조도각을 이용하여 지표면의 지형 특성이 직달 복사량에 미치는 효과를 계산하고, 이것이 중규모 기상장에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 기상 조건에 따른 직달 복사량의 변화를 고려하기 위해, 고기압의 영향을 받은 날과 저기압의 영향을 받은 흐린 날을 선택하여 두 사례에 대한 실험 결과를 나타내었다. 직달 복사량의 보정에 대한 두 사례의 실험 결과, 지형 경사가 급한 태백산맥과 소백산맥에서 직달 복사량의 뚜렷한 차이가 나타났다. 또한 이러한 결과의 시계열 분석을 살펴보면, 산맥의 동쪽 사면에서의 직달 복사량이 오후보다 오전에 약 $10-60W/m^2$ 더 크게 나타나는 반면, 서쪽 사면에서는 그 반대 경향이 나타났다. 이러한 결과는 맑은 날의 경우 더욱 뚜렷하게 나타났다. 같은 방법으로 지표면 온도의 변화를 살펴본 결과, 맑은 날의 경우 지표면 온도는 전 시간에 걸쳐 양 사면에서 더 높게 나와 관측 값에 더욱 근접한 값을 보였다. 흐리고 비가 왔던 날의 경우, 지표면 온도는 오전에는 동쪽 사면에서 더 높은 값을 보였고 오후에는 더 낮은 온도를 보였다. 반면, 서쪽 사면에서의 지표면 온도는 전 시간에 걸쳐 높은 값을 나타냈다. 이 두 사례의 경우, 지표면의 경사를 고려한 경우의 지표면 온도가 수평 지표면을 고려했을 때보다 대개 높게 나타남을 볼 수 있다. 바람장을 살펴보면, 태백산맥과 소백산맥 주위에서 강한 바람이 모사되는데, 이러한 결과는 지형의 기울기를 고려해 줌으로써 수평면을 고려했을 때 보다 온도 경도가 증가되고, 이에 따라 기압 경도력이 강화되기 때문이다.
중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.
A developed Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to the mid-Atlantic region of the United States. The model incorporated the evolving structure and frequency of intense weather systems of the study area for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters associated with synoptic atmospheric conditions as Input. Here, we present results from the application of the Quantitative Flood Forecasting (QFF) model in 2 small watersheds along the leeward side of the Appalachian Mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above 0.6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 40% and up to 55 % were obtained.
Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict flash floods. In this study, a Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was developed by incorporating the evolving structure and frequency of intense weather systems and by using neural network approach. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as lifetime, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. All these processes stretched leadtime up to 18 hours. The QFF model will be applied to the mid-Atlantic region of United States in a forthcoming paper.
Direct Write Technologies are being utilized in various industrial fields such as antennas, engineered structures, sensors and tissue engineering. With Direct Write Technologies, producing features have the mesoscale range, from 1 to 100 microns. One form of the Direct Write Technologies is based on aerosol dynamics. The shape of deposited aerosols determine the form of products in the Direct Write Technology based on aerosol dynamics. To predict shape of deposited aerosol, a prediction model is created. In this study, we estimated Line-Width and Line-Thickness from the prediction model. Results of prediction model is valid from comparison with experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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