Deep learning models based on generative adversarial neural networks are specialized in generating new information based on learned information. The deep generative models (DGMR) model developed by Google DeepMind is an generative adversarial neural network model that generates predictive radar images by learning complex patterns and relationships in large-scale radar image data. In this study, the DGMR model was trained using radar rainfall observation data from the Ministry of Environment, and rainfall prediction was performed using an generative adversarial neural network for a heavy rainfall case in August 2021, and the accuracy was compared with existing prediction techniques. The DGMR generally resembled the observed rainfall in terms of rainfall distribution in the first 60 minutes, but tended to predict a continuous development of rainfall in cases where strong rainfall occurred over the entire area. Statistical evaluation also showed that the DGMR method is an effective rainfall prediction method compared to other methods, with a critical success index of 0.57 to 0.79 and a mean absolute error of 0.57 to 1.36 mm in 1 hour advance prediction. However, the lack of diversity in the generated results sometimes reduces the prediction accuracy, so it is necessary to improve the diversity and to supplement it with rainfall data predicted by a physics-based numerical forecast model to improve the accuracy of the forecast for more than 2 hours in advance.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.4
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pp.67-75
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2008
In construction facilities such as bridges, the fluid boundary layer(or water film) is formed at the structure-soil interface by the inflow into the system due to rainfall or/and rising ground-water. As a result, the structure-soil interaction(SSI) state changes into the structure-fluid-soil interaction(SFSI) state. In general, construction facilities may be endangered by the inflow of water into the soil foundation. Thus, it is important to predict the dynamic SFSI responses accurately so that the facilities may be properly designed against such dangers. It is desired to have the robust tools of attaining such a purpose. However, there has not been any report of a method for the SFSI analyses. The objective of this study is to propose an efficient method of finite element modelling using the new interface element named hybrid interface element capable of giving reasonable predictions of the dynamic SFSI response. This element enables the simulation of the limited normal tensile resistance and the tangential hydro-plane behaviour, which has not been preceded in the previous studies. The hybrid interface element was tested numerically for its validity and employed in the analysis of SFSI responses of the continuous bridge subjected to seismic load under rainfall or/and rising ground-water condition. It showed that dynamic responses of the continuous bridge resting on direct foundation may be amplified under rainfall condition and consequently lead to significant variation of stresses.
The objective of this study is to develop real-time river flow forecast model by linking continuous rainfall-runoff model with ensemble Kalman filter technique. Andong dam basin is selected as study area and the model performance is evaluated for two periods, 2006. 7.1~8.18 and 2007. 8.1~9.30. The model state variables for data assimilation are defined as soil water content, basin storage and channel storage. This model is designed so as to be updated the state variables using measured inflow data at Andong dam. The analysing result from the behavior of the state variables, predicted state variable as simulated discharge is updated 74% toward measured one. Under the condition of assuming that the forecasted rainfall is equal to the measured one, the model accuracy with and without data assimilation is analyzed. The model performance of the former is better than that of the latter as much as 49.6% and 33.1% for 1 h-lead time during the evaluation period, 2006 and 2007. The real-time river flow forecast model using rainfall-runoff model linking with data assimilation process can show better forecasting result than the existing methods using rainfall-runoff model only in view of the results so far achieved.
Kim, Tae-Jeong;Jeong, Ga-In;Kim, Ki-Young;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.10
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pp.793-806
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2015
The simulation of natural streamflow at ungauged basins is one of the fundamental challenges in hydrology community. The key to runoff simulation in ungauged basins is generally involved with a reliable parameter estimation in a rainfall-runoff model. However, the parameter estimation of the rainfall-runoff model is a complex issue due to an insufficient hydrologic data. This study aims to regionalize the parameters of a continuous rainfall-runoff model in conjunction with a Bayesian statistical technique to consider uncertainty more precisely associated with the parameters. First, this study employed Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme for the estimation of the Sacramento rainfall-runoff model. The Sacramento model is calibrated against observed daily runoff data, and finally, the posterior density function of the parameters is derived. Second, we applied a multiple linear regression model to the set of the parameters with watershed characteristics, to obtain a functional relationship between pairs of variables. The proposed model was also validated with gauged watersheds in accordance with the efficiency criteria such as the Nash-Sutcliffe efficiency, index of agreement and the coefficient of correlation.
The representation of point-observed environmental variables in Geographic Information Systems(GIS) has often been inadequate to meet the need of regional-scale ecological and environmental applications. To create a map of continuous surface that would represent more reliable spatial variations for these applications, I present three spatial estimation methods. Using a secondary variable of the proximity to coast line together with rainfall acidity data collected at the 63 acid rain monitoring stations in Korea, average rainfall acidity map was cteated using co-kriging. For comparison, two other commonly used interpolation methods (inverse distance weighting and kriging) were also applied to rainfall acidity data without reference to the secondary variable. These estimation methods were evaluated by both visual assessments of the output maps and the quantitative comparison of error measures that were obtained from cross validation. The co-kriging method produced a rainfall acidity map that showed noticeable improvement in repoducing the inherent spatial pattern as well as provided lower statistical error as compared to the methods using only the primary variable.
This paper presents a procedure of calculating a safety factor of the unsaturated slope suffering from the rainfall infiltration. The process of infiltration into a slope due to rainfall and its effect on the behavior of the soil slope are examined by using a two dimensional finite element flow-deformation coupled analysis. A factor of safety is calculated at various elapsed times after the commencement of rainfall as in the following procedure. First, stresses are estimated at each Gaussian point from the coupled finite element analysis. Then, the global stress smoothing method is applied to get a continuous stress field. Based on this stress field, a factor of safety is calculated for a specified slip surface by a stress integration scheme. Then, a search strategy is used to find out a critical slip surface which is associated with the minimum factor of safety. Some numerical examples are analyzed in order to study the effect of hydraulic conductivity on the slope stability during rain-induced infiltration. According to the results, local failure zone can be formed near the slope surface due to inhomogeneous distribution of hydraulic conductivity If the failure zone is once formed, then the region extends until a large amount of slide activates. Therefore the local failure can be neglected no longer in the stability analysis.
Kwon, Se Myoung;Seo, Jung Il;Cho, Ho Hyoung;Kim, Suk Woo;Lee, Dong Kyun;Ji, Byoung Yun;Chun, Kun-Woo
Journal of Forest and Environmental Science
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v.29
no.4
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pp.314-323
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2013
To examine surface erosion and sediment export patterns on a hillslope, which was devastated by a shallow landslide and which was slowly revegetating by natural plant species, we surveyed variations in surface erosion depth on the upper-, middle- and lower-section of the hillslope, and subsequent sediment yield from the whole hillslope. The result showed that, with the passing of year, surface erosion on the devastated hillslope was regulated by higher rainfall intensity due to the supply-limitation of exportable sediment, and its variation range decreased. In addition, surface erosion on the upper-section with steep slope was regulated by higher rainfall intensity, which might result in raindrop erosion, compared to it on the lower-section with relatively gentle slope. Besides, the sediment yield from the devastated hillslope had nonlinear relationship with surface erosion depth on the hillslope because sediments on the hillslope are exported downwards while repeating their cycle of transport and redistribution. Our findings suggest the establishment of management strategy to prevent sediment-related disasters occurred during torrential rainfall events, which was based on the continuous field investigation on the hillslope devastated by landslides.
Kim, Suhyang;Hong, Ki-Ho;Jun, Hwandon;Park, Young-Jae;Park, Moojong;Sunwoo, Young
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.8
no.4
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pp.202-211
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2014
In this study, long-term rainfall data with irregular spatial distribution in Seoul, Korea, were separated into individual precipitation events by the inter-event time definition of 6 hours. Precipitation washout of $PM_{10}$ and $NO_2$ concentrations in the air considering various complex factors were analyzed quantitatively. Concentrations of $PM_{10}$ and $NO_2$ in the atmosphere were lower under condition of rainfall compared to that of non-precipitation, and a noticeable difference in average $PM_{10}$ concentrations was observed. The reduction of concentrations of $PM_{10}$ and $NO_2$ by rainfall monitored at road-side air monitoring sites was also lower than that of urban air monitoring sites due to continuous pollutant emissions by transportation sources. Meanwhile, a relatively smaller reduction of average $PM_{10}$ concentration in the atmosphere was observed under conditions of light rainfall below 1 mm, presumably because the impact of pollutant emission was higher than that of precipitation scavenging effect, whereas an obvious reduction of pollutants was shown under conditions of rainfall greater than 1 mm. A log-shaped regression equation was most suitable for the expression of pollutant reduction by precipitation amount. In urban areas, a lower correlation between precipitation and reduction of $NO_2$ concentration was also observed due to the mobile emission effect.
Pollutant unit load (unit-load) reported by Ministry of Environment (MOE) in 1995 has been a useful method for watershed management and environmental policy decision. The unit-load has been estimated using effective rainfall ratio method. However, reliability of unit-load determined by the method has been criticized especially for paddy field and upland conditions. In this paper the unit-load of paddy field estimated by effective rainfall ratio method was compared with continuous monitoring data. Annual loads was simulated by the method choosing 5~6 storm events randomly from whole events collected. Probability distribution of difference between results by the method and measured data was investigated. The results showed that unit-load derived by the method was generally lesser than measured unit-load and showed wide variations. Therefore, unit-load estimation of paddy fields by effective rainfall ratio method need caution.
This paper describes the global stability of the reinforced earth wall, which was collapsed by heavy rainfall. The seepage analysis was conducted to confirm the change effect of groundwater level on slope with reinforced earth wall. The seepage analysis result confirmed that the change of groundwater level is greatly influenced by rainfall. According to the change of groundwater level, the global stability analysis with reinforced earth wall was conducted based on the results of seepage analysis. The safety factor of the slope was 0.476 when the wall is collapsed firstly. The collapse cause analyzed that soil strength was weaken because the ground was saturated by continuous rainfall. Therefore, the global stability, which is considered heavy rainfall, should be conducted at design and construction of reinforced earth wall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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