본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터 에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출 량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO2) 배출이 기상장에 미치는 영향 을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에 어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하 였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소 순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.

작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a−1 )을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수 (0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a−1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

본 연구에서는 2005~2010년 기간 동안 영동지역의 지형성 강풍과 관련된 태백산맥 풍하측에서 관측된 기상요소들을 분석하였다. 강풍 사례는 강원지역에서 풍속이 14 m s−1 이상인 조건을 이용하여 선정하였다. 강풍 사례는 총 15일로 나타났고, 모두 영동지역에 위치한 속초, 강릉, 동해, 그리고 태백 지역에서 발생하였다. 사례 중 태풍(세 사례) 그리고 영동지역의 대설(두 사례)과 호우(두 사례)와 관련된 7개 사례는 이 연구에서 제외하였다. 8개 강풍 사례를 분석하기 위하여 종관 일기도, 속초 고층 관측, 강릉 수직측풍, 그리고 수치모델 자료를 사용하였다. 선정된 사례는 무강수 혹은 일강수량 1mm 이하의 강수를 보였다. 종관 일기도에서 나타난 지상과 상층의 특징은 기압분포가 한반도를 중심으로 남고북저형을 보였고, 영동지역으로 온도능(warm ridge)이 위치하였다. 역전층(혹은 안정층)과 온도능은 하층 강풍대와 함께 산 정상의 약 1~3 km (925~700 hPa) 고도에 위치하였다. 또한 지역예보시스템에서 분석된 온난핵과 온도능은 산 정상 상공의 850 hPa 등압면 고도에 위치하였고, 이 고도에서 수평 온도 경도는 0.10~0.23oC km−1로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 영동지역 강풍 예보 가이던스로 요약되었다.

The variability and temporal trends of the annual and seasonal minimum and maximum temperature, rainfall, relative humidity, wind speed, sunshine hours, and runoff were analyzed for 5 major rivers in Korea from 1960 to 2010. A simple regression and non-parametric methods (Mann-Kendall test and Sen's estimator) were used in this study. The analysis results show that the minimum temperature (Tmin) had a higher increasing trend than the maximum temperature (Tmax), and the average temperature increased by about 0.03˚C yr.-1. The relative humidity and wind speed decreased by 0.02% yr-1 and 0.01m s-1yr-1, respectively. With the exception of the Han River basin, the regression analysis and Mann-Kendall and Sen results failed to detect trends for the runoff and rainfall over the study period. Rapid land use changes were linked to the increase in the runoff in the Han River basin. The sensitivity of the evapotranspiration and ultimately the runoff to the meteorological variables was in the order of relative humidity > sunshine duration > wind speed > Tmax > Tmin. Future studies should investigate the interaction of the variables analyzed herein, and their relative contributions to the runoff trends.

In this study, surface particulate matter (PM2.5) concentrations were calculated based on empirical equations using measurements of ceilometer backscatter intensities and meteorological variables taken over 19 months. To quantify the importance of meteorological conditions on the calculations of surface PM2.5 concentrations, eight different meteorological conditions were considered. For each meteorological condition, the optimal upper limit height for an integration of ceilometer backscatter intensity and coefficients for the empirical equations were determined using cross-validation processes with and without considering meteorological variables. The results showed that the optimal upper limit heights and coefficients depended heavily on the meteorological conditions, which, in turn, exhibited extensive impacts on the estimated surface PM2.5 concentrations. A comparison with the measurements of surface PM2.5 concentrations showed that the calculated surface PM2.5 concentrations exhibited better results (i.e., higher correlation coefficient and lower root mean square error) when considering meteorological variables for all eight meteorological conditions. Furthermore, applying optimal upper limit heights for different weather conditions revealed better results compared with a constant upper limit height (e.g., 150 m) that was used in previous studies. The impacts of vertical distributions of ceilometer backscatter intensities on the calculations of surface PM2.5 concentrations were also examined.

This study proposes a new parameter estimation approach for the mixture normal distribution. The developed model estimates parameters of the mixture normal distribution by maximizing the log likelihood function using a meta-heuristic algorithm-genetic algorithm (GA). To verify the performance of the developed model, simulation experiments and practical applications are implemented. From the results of experiments and practical applications, the developed model presents some advantages, such as (1) the proposed model more accurately estimates the parameters even with small sample sizes compared to the expectation maximization (EM) algorithm; (2) not diverging in all application; and (3) showing smaller root mean squared error and larger log likelihood than those of the EM algorithm. We conclude that the proposed model is a good alternative in estimating the parameters of the mixture normal distribution for kutotic and bimodal hydrometeorological data.

The purpose of this study was to analyze the effects on meteorological variables in Seoul, Busan and Jeju during the partial solar eclipse event of 22 July 2009 in Korea. Solar irradiance decreased 16 and 19 minutes after eclipse in Seoul and Busan, and 6 minutes before eclipse in Jeju. Minimum solar irradiance occurred 7 and 3 minutes after maximum eclipse in Seoul and Busan, respectively, and 8 minutes before maximum eclipse in Jeju. Solar irradiance began to increase after maximum eclipse in Seoul and Busan, and recovered to the original state as eclipse ended. On the other hand, recovery of solar irradiance after maximum eclipse in Jeju was slower than those of two cities. Temperature drop due to partial solar eclipse were 0.7℃, 4.0℃, 1.5℃ in Seoul, Busan, and Jeju, respectively, and time needed to arrive minimum temperature from maximum eclipse were each 12, 32, 30 minutes, respectively. Change of relative humidity during partial solar eclipse were 2.6%, 17.4%, 12.3% in Seoul, Busan, and Jeju, respectively. Temperature drop turned out to be sharper as altitude increases. Wind speed decreased by each about 1.1 ㎧, 3.4 ㎧, 1.4 ㎧ due to partial solar eclipse in Seoul, Busan, and Jeju. Soil temperature of 5 ㎝ equally decreased by 0.2℃ in Seoul and Busan, soil temperature of 10 cm maintained almost constant, and soil temperature of 20 cm was hardly affected by eclipse.

In an effort to interpret the characteristics of fine particle concentrations in Busan, time variations of hourly monitored concentrations PM10 (Particulate Matter with aerodynamic Diameter ≤10 ㎛) in Busan are analyzed for the period from 2000 to 2005. The characteristics of aerosol second generation formation process is also interpreted qualitatively, by using the statistical analysis of the meteorological variables including temperature, wind speed, and relative humidity. The result shows some significant annual, seasonal, weekly and diurnal variations of PM10 concentrations. In particular, seasonal(i.e., spring) variations are governed by frequency of yellow sand events even for the non-yellow sand cases where yellow-sand days are eliminated in our analysis. However, in seasonal variation, summer season predominate lower PM10 concentrations due to the frequent precipitation, and weekly and diurnal variations are both found to be reflecting the emission rate from traffic amount. Correlation coefficients between PM10 concentration and meterological variables for non-yellow sand days show overall negative correlation with visibility, wind speed, cloud amounts, and relative humidity. However for non-precipitation days, during non-yellow sand period positive correlation are found clearly with relative humidity, suggesting the importance of secondary aerosol formation in Busan that can be achieved by both homogeneous aerosol formation and heterogeneous transformations resulting from hygroscopic aerosol characteristics.