We revisit the relation between the peak luminosity $L_{iso}$ and the spectral time lag in the source frame. Since gamma-ray bursts (GRBs) are generally thought to be beamed, it is natural to expect that the collimation-corrected peak luminosity may well correlate with the spectral time lag in the source frame if the lag-luminosity relation in the GRB source frame exists. With 12 long GRBs detected by the Swift satellite, whose redshift and spectral lags in the source frame are known, we computed $L_{0,H}$ and $L_{0,W}$ using bulk Lorentz factors ${\Gamma}_{0,H}$ and ${\Gamma}_{0,W}$ archived in the published literature, where the subscripts H and W represent homogeneous and wind-like circumburst environments, respectively. We have confirmed that the isotropic peak luminosity correlates with the spectral time lag in the source frame. We have also confirmed that there is an anti-correlation between the source-frame spectral lag and the peak energy, $E_{peak}$ (1 + z) in the source frame. We have found that the collimation-corrected luminosity correlates in a similar way with the spectral lag, except that the correlations are somewhat less tight. The correlation in the wind density profile seems to agree with the isotropic peak luminosity case better than in the homogeneous case. Finally we conclude by briefly discussing its implications.
This study uses time series analyses to evaluate fluctuation of water levels in a geothermal water well due to pumping, in relation to rainfall at Dongrae hot-spring site on the southeastern coast of tile Korean peninsula. The volume of water pumped from the public study wells ranges from 542 to 993 m$^3$/month, and the minimum water level ranged from 35 to 144.7 m during the measured period. Autocorrelation analysis was conducted for the withdrawal rate at the public wells, water levels and rainfall. The autocorrelation of the withdrawal rate shows distinct periodicity with 3 months of lag time, the autocorrelation of rainfall shows weak linearity and short memory with 1 months of lag time, and the autocorrelation of water levels shows weak linearity and short memory with 2 months of lag time. The cross-correlation between the pumping volume and the minimum water level shows a maximum value 1 at a delayed time of 34 months. The cross-correlation between rainfall and the minimum water level shows a maximum value of 0.39 at a delayed time of 32 months.
The cross correlation function arc applied find the Lag time between the rainfall and runoff at Chuncheon Dam which is located the upstream of the North Han River. In the result, we think that spectrum analysis is better than synthetic unit hydrograph of Synder ar the river basin with the actual data.
Baengnyeongdo, located within the Asian dust stream, is an ideal place to analyze Asian dust moving into the West Sea due to its low emission of artificial pollutants. Baengnyeongdo is being used to analyze the vertical distribution of dust from the lower atmosphere to the upper layer through remote observation. This study compared the ground concentration of dust between Baengnyeongdo and the metropolitan area, estimated the lag time of transport of Asian dust from Baengnyeongdo to the metropolitan area, and examined the homogeneity of upper winds using the rawinsonde method. The results showed that the cross correlation coefficient was higher and the lag time was shorter for each observation station when the distance from Baengnyeongdo was shorter. The upper wind at Baengnyeongdo is dominated by the west/northwest wind. It is the basis for the correlation of dust concentration between Baengnyeongdo and the metropolitan area located to the east. In the future, upper wind data and Asian dust concentration data over the West Sea and Baengnyeongdo are expected to contribute to research related to the movement and prediction of Asian dust and preparation for Asian dust in the metropolitan area.
This study was conducted to characterize groundwater and river-water fluctuations at a riverbank filtration site in Daesan-myeon adjacent to the Nakdong River, using time series analysis. Water levels from six observation wells from January 2003 to October 2003 were measured. The autocorrelation analysis indicates that the wells are divided into three groups: group 1 represents strong linearity and memory, group 2 intermediate linearity and memory, and group 3 weak linearity and memory. The analysis indicates that groundwater levels in different monitoring wells vary in response to river-water levels, groundwater withdrawal and seasonal rainfall. Cross-correlation was also divided into three groups. Group 1 shows the highest cross-correlation function (0.49 - 0.54) for a lag time of 0 hours, group 2 intermediate cross-correlation function (0.34 - 0.45), and group 3 the lowest cross-correlation function (0.23 - 0.25). Different cross-correlation functions among the 3 groups are interpreted as an effect of tile distance from the river to the pumping wells.
It is generally believed that the occurrence of a magnetic storm depends upon the solar wind conditions, particularly the southward interplanetary magnetic field (IMF) component. To understand the relationship between solar wind parameters and magnetic storms, variations in magnetic field polarity and solar wind parameters during magnetic storms are examined. A total of 156 storms during the period of 1997~2003 are used. According to the interplanetary driver, magnetic storms are divided into three types, which are coronal mass ejection (CME)-driven storms, co-rotating interaction region (CIR)-driven storms, and complicated type storms. Complicated types were not included in this study. For this purpose, the manner in which the direction change of IMF $B_y$ and $B_z$ components (in geocentric solar magnetospheric coordinate system coordinate) during the main phase is related with the development of the storm is examined. The time-integrated solar wind parameters are compared with the time-integrated disturbance storm time (Dst) index during the main phase of each magnetic storm. The time lag with the storm size is also investigated. Some results are worth noting: CME-driven storms, under steady conditions of $B_z$ < 0, represent more than half of the storms in number. That is, it is found that the average number of storms for negative sign of IMF $B_z$ (T1~T4) is high, at 56.4%, 53.0%, and 63.7% in each storm category, respectively. However, for the CIR-driven storms, the percentage of moderate storms is only 29.2%, while the number of intense storms is more than half (60.0%) under the $B_z$ < 0 condition. It is found that the correlation is highest between the time-integrated IMF $B_z$ and the time-integrated Dst index for the CME-driven storms. On the other hand, for the CIR-driven storms, a high correlation is found, with the correlation coefficient being 0.93, between time-integrated Dst index and time-integrated solar wind speed, while a low correlation, 0.51, is found between timeintegrated $B_z$ and time-integrated Dst index. The relationship between storm size and time lag in terms of hours from $B_z$ minimum to Dst minimum values is investigated. For the CME-driven storms, time lag of 26% of moderate storms is one hour, whereas time lag of 33% of moderate storms is two hours for the CIR-driven storms. The average values of solar wind parameters for the CME and CIR-driven storms are also examined. The average values of ${\mid}Dst_{min}{\mid}$ and ${\mid}B_{zmin}{\mid}$ for the CME-driven storms are higher than those of CIR-driven storms, while the average value of temperature is lower.
Recently the distributed lag models for time series data have been used in several quantitative analyses. But the analyses of time series which have the serial correlations in error terms and the lagged values of dependent variables violate the hypothesis of OLS method. This paper suggests that the approach technique of distributed lay model with serial correlation should be applied by the Bayesian inference to estimate the parameters. For the application of distributed lag model by Bayesian analysis, the data for monthly consumption expenditure per household by items of commodities from 1972 to 1981 are used in order to estimate the lagged coefficient of processed food and the regression coefficient of the food and beverage.
The physical phenomena of rectangular open cavity are numerically investigated in this paper Two-dimensional cavity problems with laminar boundary layers in upstream are simulated by using the compressible Wavier-Stokes equations. The high-order and high-resolution numerical schemes are used for the evaluation of spatial derivatives and the time integration. Cross-correlation is used to analyze the characteristics of wave propagation along time and spatial. Sudden phase shifting of 90 degrees is appeared near downstream edge, and this is coincident with the phase lag suggested in original Rossiter's equation. The results give a further understanding of the physical phenomenon of noise generation, and the resonance of flow and acoustic in cavity. Moreover, modified Rossiter's equation, which is more accurate and can be applied in various conditions, is suggested. The distance from the point of vortex generation to the point of vortex collapsing acts as effective distance of cavity resonance, and the phase difference between the point of vortex collapsing and the point of acoustic source acts as phase lag. The mechanism of acoustic generation is fully understood in this paper. The mechanism of acoustic generation is fully understood in this paper.
In this paper, we investigate the statistical correlation of the time series for temperature measured at the heat box in the automobile drying process. We show, in terms of the sample variance, that a significant non-linear correlation exists in the time series that consist of absolute temperature changes. To investigate further the non-linear correlation, we utilize the volatility, an important concept in the financial market, and induce volatility time series from absolute temperature changes. We analyze the time series of volatilities in terms of the de-trended fluctuation analysis (DFA), a method especially suitable for testing the long-range correlation of non-stationary data, from the correlation perspective. We uncover that the volatility exhibits a long-range correlation regardless of the window size. We also analyze the cross correlation between two (inlet and outlet) volatility time series to characterize any correlation between the two, and disclose the dependence of the correlation strength on the time lag. These results can contribute as important factors to the modeling of forecasting and management of the heat box's temperature.
For the efficient control of photochemical smog materials, the researches on the change patterns of photochemical smog precursors are indispensable. In this study, a time-series analysis was performed for the auto-monitoring data of Kwanghwamun and Jamsil stations in 1990, and the change patterns of photochemical smog materials were studied. Especially, auto-correlation coefficients were analyzed to investigate the cyclic characteristics of pollutants in question and cross-correlation coefficients to investigate the correlations between pollutants adjusted for time lag and between $O_3$ and meteorological factors. Results of researches are as follows: First, in the case of NO and $NO_2$ intimately related to human activities, 12-hour cycle was prevalent. But $O_3$ showed 24-hour cycle. Second, NO showed a relatively high correlation with $O_3$ and usually developed into $O_3$ 5 to 7 hours later. Third, temperature, insolation intensity, and wind speed showed a positive correlation with $O_3$ while relative humidity a negative correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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