As a result of dividing typhoon that affected Korean Peninsular between 1999 and 2012 into 7 types of path and entering forecast field and analysis field of RDAPS, until 36 hours from the time of forecast, it is reliable to use the forecast field of RDAPS to predict typhoon and for each typhoon path, the difference between the forecast and the analysis shows normal distribution, which is usable for weather forecast until the $36^{th}$ hour. In the $48^{th}$ hour from the time of forecast, the difference of result depending on each typhoon path increased, which was analyzed to be due to errors in the forecast. It was expected that relatively reasonable results should be shown if the $36^{th}$ hour forecast is used to predict the strength and distribution of strong wind. As a result of using Korean RAM and observing the difference of the maximum damage, reliability was secured up to 36 hours and after 48hours, it was expected that the fluctuation of results may become more severe.
본 연구에서는 우리나라 육상 국지 예보 구역을 대상으로 예보 정확도를 분석하였다. 연구 기간 동안 평가 요소별 정확도는 강수 유무가 가장 낮았고 하늘 상태가 가장 높았다. 지역적으로 예보 정확도는 강원도에서 가장 낮았으며 경상남도와 경상북도에서 높았다. 계절별 예보 정확도의 만점 빈도는 겨울에 가장 높았고 여름에 가장 낮았다. 예보 정확도가 낮은 날의 기압 배치형을 분석했을 때 여름철에는 정체전선형 기압 배치에서 강수 유무의 예보 정확도가 낮았다. 가을과 겨울에는 한대 고기압 확장형 기압 배치에서 기온 예보의 정확도가 크게 낮아지는 경우가 많았다. 봄과 가을의 이동성 고기압형 기압 배치에서는 날씨가 급격하게 변하여 예보 정확도가 낮았다. 예보 정확도가 가장 낮은 지역인 영동 지역의 상층 850hPa 고도의 풍향 자료와 예보 정확도를 비교하여 분석한 결과, 최저 및 최고 기온은 서풍일 때, 강수 유무의 경우 동풍일 때 예보 정확도가 낮았다.
To find any effects of precipitation climate on the forecast verification methods, we processed the hourly records of precipitation over South Korea. We examined their relationship between the climate and the methods of verification. Precipitation is an intermittent process in South Korea, generally less than an hour or so. Percentile ratio of precipitation period against the entire period of the records is only 14% in the hourly amounts of precipitation. The value of the forecast verification indices heavily depends on the climate of rainfall. The direct comparison of the index values might force us to have a mistaken appraisal on the level of the forecast capability of a weather forecast center. The size of the samples for verification is not crucial as long as it is large enough to satisfy statistical stability. Our conclusion is still temporal rather than conclusive. We may need the amount of precipitation per minute for the confirmation of the present results.
This study compares the periods of cold weather concrete determined by the codes regulated by KCI (Korean Concrete Institute) and AIJ (Architectural Institute of Japan). For the calculation of the periods of cold weather concrete, the climate data for last 5 years obtained from Korean weather forecast station is used. Calculated data indicated that the period of cold weather concrete by AIJ code is longer than that by KCI code. Although global warming causes the decrease of the period of winter season, the temperature differences are large in Korea. Therefore, it is required that the current KCI code should be accordingly upgraded to reflect the weather variation in Korea over time.
Jae-won Shin;Han-kook Ryu;Moon-seo Park;Hyun-soo Lee
국제학술발표논문집
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The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1124-1128
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2005
The duration of a construction project is not only a key element for taking a new order, but also a strict yardstick to determine certain project successful or not. However, since construction project is basically outdoor job and most of the activities are proceeded out-air, no matter how the schedule plan has been established accurately, actual project proceeds due to the weather condition, beyond anyone's control. In this paper, the functional relationship between work productivity rate and weather elements is suggested by regression analysis. Difference of the relationship and influence of weather due to the seasonal group are also revealed. With these results, by simulating actual weather data and generating weather forecast through historical data, more accurate schedule would be obtained.
PURPOSES : This study demonstrates the need for the collection of road weather information in order to perform efficient snow removal works during the winter season. Snow removal operations are usually dependent upon weather information obtained from the Automatic Weather Station provided by the Korea Meteorological Administration. However, there are some difference between road weather and weather forecasts in their scope. This is because general weather forecasts are focused on macroscopic standpoints rather than microscopic perspectives. METHODS : In this study, the relationship between snow removal works and historical weather forecasts are properly analyzed to prove the importance of road weather information. We collected both weather data and snow removal works during winter season at "A" regional offices in Gangwon areas. RESULTS : Results showed that the validation of weather forecasts for snow removal works were depended on the height difference between AWS location and its neighboring roadway. CONCLUSIONS : Namely, it appears that road weather information should be collected where AWS location and its neighboring roadway have relatively big difference in their heights.
This study proposes a mathematical model to estimate the economic value of weather forecast service, among which the precipitation forecast service is focused. The value is calculated in terms of users' satisfaction or dissatisfaction resulted from the users' decisions made by using the precipitation probabilistic forecasts and thresholds. The satisfaction values can be quantified by the traditional value score model, which shows the scaled utility values relative to the perfect forecast information. This paper extends the value score concept to a collective value score model which is defined as a weighted sum of users' satisfaction based on threshold distribution in a group of the users. The proposed collective value score model is applied to the picnic scenario by using four hypothetical sets of probabilistic forecasts, i.e., under-confident, over-confident, under-forecast and over-forecast. The application results show that under-confident type of forecasts outperforms the others as a measure of the maximum collective value regardless of users' dissatisfaction patterns caused by two types of forecast errors, e.g., miss and false alarm.
In this paper the economic value of weather forecasts is valuated for profit-oriented enterprise decision-making situations. Value is estimated in terms of monetary profits (or benefits) resulted from the forecast user's decision under the specific payoff structure, which is represented by a profit/loss ratio model combined with a decision function and a value score (VS). The forecast user determines a business-related decision based on the probabilistic forecast, the user's subjective reliability of the forecasts, and the payoff structure specific to the user's business environment. The VS curve for a meteorological forecast is specified by a function of the various profit/loss ratios, providing the scaled economic value relative to the value of a perfect forecast. The proposed valuation method based on the profit/loss ratio model and the VS is adapted for hypothetical sets of forecasts and verified for site-specific probability of precipitation forecast of 12 hour and 24 hour-lead time, which is generated from Korea meteorological administration (KMA). The application results show that forecast information with shorter lead time can provide the decision-makers with great benefits and there are ranges of profit/loss ratios in which high subjective reliability of the given forecast is preferred.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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