Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.4
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pp.19-29
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2007
This study compares various ground-truth designs of radar rainfall using rain-gauge data sets from Korea Meteorological Administration (KMA), AWS and Ministry of Construction and Transportation (MOCT). These Rain-gauge data sets and the Mt. Gwanak radar rainfall data for the same period were compared, and then the differences between two observed rainfall were evaluated with respect to the amount of bias. Additionally this study investigated possible differences in bias due to different storm characteristics. The application results showed no distinct differences between biases from three rain-gauge data sets, but some differences in their statistical characteristics. In overall, the design bias from MOCT was estimated to be the smallest among the three rain-gauge data sets. Among three storm events considered, the jangma with the highest spatial intermittency showed the smallest bias.
Today they use a weather radar with spatially high resolution in predicting rainfall intensity and utilizing the information for super short-range forecast in order to make predictions of such severe meteorological phenomena as heavy rainfall and snow. For a weather radar, they use the Z-R relation between the reflectivity factor(Z) and rainfall intensity(R) by rainfall particles in the atmosphere in order to estimate intensity. Most used among the various Z-R relation is $Z=200R^{1.6}$ applied to stratiform rain. It's also used to estimate basic rainfall intensity of a weather radar run by the weather center. This study set out to compare rainfall intensity between the reflectivity of a weather radar and the ground rainfall of ASOS(Automatic Surface Observation System) by analyzing many different cases of heavy rain, analyze the errors of different weather radars and identify their problems, and investigate their applicability to nowcasting in case of severe weather.
This study theoretically compared three possible methods for the ground-truth, that is three ground-truth designs of radar rainfall using the rain gauge rainfall. Theoretical results derived are first applied to the rainfall field generated by the Waymire-Gupta-Rodriguez Iturbe(WGR) model, and then to the Mt. Gwanak radar data using the rain gauge data from MOCT within the radar range of observation. Overall application results were found to be similar to those from theoretical studies, also those from the application to the WGR rainfall field. In conclusion, the ground-truth design using only positive(+) rainfalls from both radar and rain gauges causes serious design bias to be inappropriate as a ground-truth design.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1215-1223
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2020
Recently, the number of natural disasters caused by inclement weather conditions such as localized heavy rainfall, Typhoon, etc. is increasing in Korea, which requires relevant prevention and water management measures. Rain gauges installed on the ground have strengths in continuously·directly measures ground precipitation but cannot provide accurate information on spatial precipitation distribution in the areas without the rain gauges. The present research has designed and developed an electromagnetic-based multi-purpose precipitation gauge(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge) that can measure rainfall at the real time, by overcoming spatial representativeness. In this paper, we propose an FPGA-based signal processing design method for EWRG. The signal processing of the EWRG was largely designed by calculating the ADC and DDC of the LFM waveform, pulse compression, correlation coefficient and estimating the precipitation parameter. In this study, the LFM waveform and pulse compressed signal were theoretically analyzed.
The heavy rainfalls caused large property damages and human casualties. For example, Changma caused 0.25 billion dollars in damages and 57 deaths and 112 missing by accompanying the torrentially convective heavy rainfall in Seoul, 2011. In addition, TY15 (Bolaven) caused a small damage by bringing a relatively small amount of rainfall and strong wind in Gwanju, 2012. The investigation and analyses of these mesoscale processes of rainfall events for different physical properties using KLAPS for weather environments of the above cases were performed. These typical and ideal meoscale systems by better and more favorable cloud systems were chosen to retrieve rain intensity from Radar and Chullian data. The quantitative rain intensities of Radar and Chullian differ greatly from the ground-based gauge values with underestimating over 50 mm/hr at the peak time of hourly maximum rain intensity about over than 85 mm/hr. However, the Radar rain intensity demonstrated approximately lower than 35 mm/hr, and the Chullian rain intensity less than 60 mm/hr for Changma in Seoul, 2011. For typhoon (TY15, Bolaven) in Gwangju, similarly, the quantitative rain intensities of Radar and Chullian differ from the ground-based gauge values. At the peak time, the hourly maximum rain intensity of ground-based gauge was more than 15 mm/hr. However, the Radar rain intensity showed lower than 5 mm/hr, and the Chullian rain intensity lower than 10 mm/hr. Regarding the above two cases of typhoon and Changma, even though Radar and Chullian rain intensities have been underestimated when compared to the ground-based rain intensity, the distributions of time scale features of both Radar and Chullian rain intensities still delineated a similar tendency of rain intensity distribution of the ground-based gauge data.
Kang, Na Rae;Noh, Hui Seung;Lee, Jong So;Lim, Sang Hun;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.15
no.3
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pp.413-422
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2013
In recent, the rainfall is showing different properties in space and time but the ground rain gauge only can observe rainfall at a point. This means the ground rain gauge has the limitations in spatial and temporal resolutions to measure rainfall and so there is a need to utilize radar rainfall which can consider spatial distribution of rainfall This study tried to apply radar rainfall for runoff simulation on an urban drainage system. The study area is Guro-gu, Seoul and we divided study area into subbasins based on rain gauge network of AWS(Automatic Weather station). Then the radar rainfalls were adjusted using rainfall data of rain gauge stations the areal rainfalls were obtained. The runoffs were simulated by using XP-SWMM model in subbasins of an urban drainage system. As the results, the adjusted radar rainfalls were underestimated in the range of 60 to 95% of rain gauge rainfalls and so the simulated runoffs from the adjusted radar and gauge rainfalls also showed the differences. The runoff peak time from radar rainfall was occurred more fast than that from gauge rainfall.
In order to predict and prevent hydrological disasters such as flood, it is necessary to accurately estimate rainfall. In this paper, an areal average rainfall estimation method using multiple elevation observation data of an electromagnetic wave rain gauge is presented. The small electromagnetic rain gauge system is a very small precipitation radar that operates at K-band with dual-polarization technology for very short distance observation. The areal average rainfall estimation method is based on the assumption that the variation in rainfall over the observation range is small because the observation distance and time are very short. The proposed method has been evaluated by comparing with ground instruments such as tipping-bucket rain gauges and a Parsivel. The evaluation results show that the methodology works fairly well for the rainfall events which are shown here.
In order to find horizontal and vertical precipitation structure in Korean peninsula, we use ground-based radar, and Automatic Weather Station (AWS) data. Radar data was selected for rain events in the Pusan and Jindo in Korea, during the spring and summer season of 2002. AWS point gauge measurements are analyzed as part of spatial structure of precipitation. TRMM/PR and ground-based radar is used vertical correlation. The results showed, as expected that the correlation decreased rapidly with distance.
Rain-rate retrieval using the NOAA/AMSU (Advanced Microwave Sounding Unit) (Zaho et al., 2001) has been implemented at METRI/KMA since 2001. Here, we present the results of the AMSU derived rain-rate and validation result, especially for the rainfall associated with the tropical cyclone for 2001. For the validation, we use rain-rate derived from the ground based radar and/or rainfall observation from the rain gauge in Korea. We estimate the bias score, threat score, bias, RMSE and correlation coefficient for total of 16 tropical cyclone cases. Bias score shows around 1.3 and it increases with the increasing threshold value of rain-rate, while the threat score extends from 0.4 to 0.6 with the increasing threshold value of precipitation. The averaged rain-rate for at all 16 cases is 3.96mm/hr and 1.41mm/hr for the retrieved from AMSU and the ground observation, respectively. On the other hand, AMSU rain-rate shows a much better agreement with the ground based observation over inner part of tropical cyclone than over the outer part (Correlation coefficient for convective region is about 0.7, while it is only about 0.3 over the stratiform region). The larger discrepancy of tile correlation coefficient with the different part of the tropical cyclone is partly due to the time difference in between ice water path and surface rainfall. This results indicates that it might be better to develop the algorithm for different rain classes such as convective and stratiform.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1948-1952
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2007
본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 제일 작은 것으로 확인되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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