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NTIS 바로가기Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.29 no.1, 2020년, pp.33 - 44
문정혁 (부산대학교 지구환경시스템학부) , 전원배 (부산대학교 대기환경과학과) , 이화운 (부산대학교 대기환경과학과)
Recently, a variety of modeling studies have been conducted to examine the air quality over South Korea during the Korea - United States Air Quality (KORUS-AQ) campaign period (May 1 to June 10, 2016). This study investigates the impact of different meteorological initializations on atmospheric mode...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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관측너징은 무엇인가? | , 2008) 모델의 FDDA 과정인 너징(Nudging)은 관측 자료를 이용한 관측 너징(Observational nudging)과 초기 입력 자료를 이용한 분석 너징(Analysis nudging)으로 나눠진다. 관측너징은 시간 창(time window) 동안 각 격자점을 중심으로 영향 반경(Radius of influence) 내에 있는 관측 지점들과의 차이값을 거리에 따른 가중치로 두고, 설정한 동화 강도에 따라 해당 격자점에 내삽하는 방법으로 관측자료를 직접 이용한다는 장점이 있으나, 적절한 동화 강도와 영향 반경을 설정하지 않으면 국지 순환의 영향을 손실시킬 수 있는 우려가 있다(Lee et al., 2009). | |
대기질 수치 모의를 할 때 정확도가 높은 기상장이 필요한 이유는? | 수치모델을 이용한 대기질 연구는 일반적으로 기상, 배출량, 화학반응 메커니즘 등에서 여러 오차를 포함하게 된다. 그 중 기상 인자는 대기 오염 물질의 수송, 침적, 광화학 반응에 큰 영향을 미치므로 대기질 수치 모의에 있어 정확도 높은 기상장을 이용하는 것이 중요하다(Jeon et al., 2011; Jeong et al. | |
기상 요소는 대기 오염 물질에 어떤 영향을 미치는가? | , 2017). 예를 들어 기온이 상승하면, 오존 생성을 촉진시키지만 (Rasmussen et al., 2011), 대기 경계층 고도를 높여 지상의 미세먼지 농도를 낮추는 효과도 있다(Miao et al., 2017). 또한 풍속이 증가하면, 대기 오염 물질의 이류 및 확산에 큰 영향을 미치는데(Lee et al., 2004), 이로 인해 연직 혼합이 활발하게 이루어져 오염 물질의 농도가 낮아질 수도 있는 반면, 장거리 수송으로 오히려 농도가 증가할 수도 있다. 그리고 상대습도는 2차 에어로졸 생성과정에 밀접한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Kim et al., 2007). |
Dudhia, J., 1989, Numerical study of convection observed during winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model, J. Atmos. Sci., 46, 3077-3107.
Hersbach, H., Dee, D., 2016, ERA5 reanalysis is in production, ECMWF Newsletter, 147, 7, available at: https://www.ecmwf.int/en/newsletter/147/news/era5-reanalysis-production(last access: 14 November 2018).
Hong, S. Y., Dudhia, J., Chen, S. H., 2004, A Revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation, Mon. Weather Rev., 132, 103-120.
Hong, S. Y., Noh, Y., Dudhia, J., 2006, A New vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes, Mon. Weather Rev. 134, 2318-2341.
Huang, M., Diskin, J. H. G. S., Santanello, J. A., Kumar, S. V., Pusede, S. E., Parrington, M., Charmichael, G. R., 2018, Modeling regional pollution transport events during KORUS-AQ: Progress and challenges in improving representation of land -atmosphere feedbacks, J. Geophys. Res. Atmos., 123, 732-756.
Jeon, W., Choi, Y., Lee, H. W., Lee, S. H., Yoo, J. W., Park, J., Lee, H. J., 2015, A quantitative analysis of grid nudging effect on each process of PM2.5 production in the Korean Peninsula, Atmos. Environ., 122, 763-774.
Jeong, J. H., Oh, I., Kang, Y. H., Bang, J. H., An, H., Seok, H. B., Kim, Y. K., Hong, J., Kim, J., 2016, WRF modeling approach for improvement of air quality modeling in the Seoul metropolitan region: seasonal sensitivity analysis of the WRF physics options, J. Environ. Sci., 25(1), 67-83.
Kain, J. S., 2004, The KainFritsch convective parameterization: An update, J. Appl. Meteorol., 43, 170-181.
Kim, J. A., Jin, H. A., Kim, C. H., 2007, Characteristics of time variations of PM10 concentrations in Busan and interpreting its generation mechanism using meteorological variables, J. Environ. Sci., 16(10), 1157-1167.
Lee, H. W., Jung, W. S., Kim, H. G., Lee, S. H., 2004, A Study of atmospheric field around the Pohang for dispersion analysis of air pollutants, J. Korean Soc. Atmos. Environ., 20(1), 1-15.
Lennartson, E. M., Wang, J., Gu, J., Castro Garcia, L., Ge, C., Gao, M., Choi, M., Saide, P. E., Carmichael, G. R., Kim, J., Janz, S. J., 2018, Diurnal variation of aerosol optical depth and $PM_{2.5}$ in South Korea: a synthesis from AERONET, satellite (GOCI), KORUS -AQ observation, and the WRF-Chem model, Atmos. Chem. Phys., 18, 15125-15144.
Miao, Y., Guo, J., Liu, S., Liu, H., Li, Z., Zhang, W., Zhai, P., 2017, Classification of summertime synoptic patterns in Beijing and their associations with boundary layer structure affecting aerosol pollution, Atmos. Chem. Phys., 17, 3097-3110.
Mlawer, E. J., Taubman, S. J., Brown, P. D., Iacono, M. J., Clough, S. A., 1997, Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave, JGR, 102, 16663-16682.
Mooney, P. A., Mulligan, F. J., Fealy, R., 2011, Comparison of ERA-40, ERA-Interim and NCEP/ NCAR reanalysis data with observed surface air temperatures over Ireland, Int. J. Climatol., 31(4), 545-557.
Mun, J., Lee, H. W., Jeon, W., Lee, S. H., 2017, impact of meteorological initial input data on WRF simulation - comparison of ERA-Interim and FNL data, J. Environ. Sci., 26(12), 1307-1319.
National Institute of Environmental Research (NIER), 2013, A Study on Improvement and Expansion of Urban Scale PM Forecasting System (IV), 5-13.
Rasmussen, D. J., Fiore, A. M., Naik, V., Horowitz, L. W., McGinnis, S. J., Schultz, M. G., 2011, Surface ozone-temperature relationships in the eastern US: A monthly climatology for evaluating chemistry-climate models, Atmos. Environ., 47, 142-153.
Ryu, C. M., Cho, I. H., 2010, Sensitivity analysis of KWRF model using analysis nudging method in relate to forecasting precipitation, Proceedings of the 2010 Autumn Meeting of Korean Meteorological Society, 246-247 (in Korean).
Seibert, P., Beyrich, F., Gryning, S. E., Joffre, S., Rasmussen, A., Tercier, P., 2000, Review and intercomparison of operational methods for the determination of the mixing height. Atmos. Environ., 34, 1001-1027.
Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Barker, D. M., Duda, M. G., Huang, X., Wang, W., Powers, J. G., 2008, A Description of the advanced research WRF version 3, NCAR Tech. Note NCAR/TN-475+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, 125.
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