Jeju Island, a volcanic island, is the region that shows the biggest rainfall and has a big elevation-specific deviation of precipitation, but Jeju Island River Maintenance Plan doesn't reflect the characteristics of Jeju Island as it only calculates probable precipitation from four weather stations with elevation less than 100m. Therefore, this study uses AWS observational data in four Jeju Island weather stations and other regions to calculate location-specific probable precipitation, review the elevation-probable precipitation correlation in southern and northern regions, and create a probable precipitation map for all regions of Jeju Island, in order to produce better outcomes. This study is expected to be the most basic data to establish a safe Jeju island from flood disaster in preparation for the future climate changes and widely used for Jejudo Basin Dimension Planning, River Maintenance Plan, Pre-Disaster Impact Review, etc.
Li, Tao;Xu, Wenduo;Wang, Li Na;Li, Ningpeng;Ren, Yongjun;Xia, Jinyue
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1690-1707
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2021
Precipitation prediction during flood season has been a key task of climate prediction for a long time. This type of prediction is linked with the national economy and people's livelihood, and is also one of the difficult problems in climatology. At present, there are some precipitation forecast models for the flood season, but there are also some deviations from these models, which makes it difficult to forecast accurately. In this paper, based on the measured precipitation data from the flood season from 1993 to 2019 and the precipitation return data of CWRF, ANN cycle modeling and a weighted integration method is used to correct the CWRF used in today's operational systems. The MAE and TCC of the precipitation forecast in the flood season are used to check the prediction performance of the proposed algorithm model. The results demonstrate a good correction effect for the proposed algorithm. In particular, the MAE error of the new algorithm is reduced by about 50%, while the time correlation TCC is improved by about 40%. Therefore, both the generalization of the correction results and the prediction performance are improved.
Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
Predicting the location and intensity of precipitation still remains a main issue in numerical weather prediction (NWP). Resolution is a very important component of precipitation forecasts in NWP. Compared with a lower resolution model, a higher resolution model can predict small scale (i.e., storm scale) precipitation and depict convection structures more precisely. In addition, an ensemble technique can be used to improve the precipitation forecast because it can estimate uncertainties associated with forecasts. Therefore, NWP using both a higher resolution model and ensemble technique is expected to represent inherent uncertainties of convective scale motion better and lead to improved forecasts. In this study, the limited area ensemble prediction system for the convective-scale (i.e., high resolution) operational Unified Model (UM) in Korea Meteorological Administration (KMA) was developed and evaluated for the ensemble forecasts during August 2012. The model domain covers the limited area over the Korean Peninsula. The high resolution limited area ensemble prediction system developed showed good skill in predicting precipitation, wind, and temperature at the surface as well as meteorological variables at 500 and 850 hPa. To investigate which combination of horizontal resolution and ensemble member is most skillful, the system was run with three different horizontal resolutions (1.5, 2, and 3 km) and ensemble members (8, 12, and 16), and the forecasts from the experiments were evaluated. To assess the quantitative precipitation forecast (QPF) skill of the system, the precipitation forecasts for two heavy rainfall cases during the study period were analyzed using the Fractions Skill Score (FSS) and Probability Matching (PM) method. The PM method was effective in representing the intensity of precipitation and the FSS was effective in verifying the precipitation forecast for the high resolution limited area ensemble prediction system in KMA.
Precipitation samples were collected by the wet- only event sampling method from Seoul during September 1991 to April 1995. These samples were analyzed for the concentrations of the major ionic components (N $O_3$$^{[-10]}$ , N $O_2$$^{[-10]}$ , S $O_4$$^{2-}$, C $l^{[-10]}$ , $F^{[-10]}$ , N $a^{+}$, $K^{+}$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, and N $H_4$$^{+}$), pH, and electric conductivity. During the study period, a total of 182 samples were collected, but only 163 samples were used for the data analysis via quality assurance of precipitation chemistry data. The volume-weighted pH was found to be 4.7. The major acidifying species from our precipitation studies were identified to be non-seasalt sulfate (84$\pm$9 $\mu$eq/L) and nitrate (24$\pm$2 $\mu$eq/L) except for chloride. Because the Cl/Na ratio in the precipitation was close to the ratio in seawater. If all of the non-seasalt sulfate and nitrate were in the form of sulfuric and nitric acids, the mean pH in the precipitation could have been as low as 3.7 lower than the computed value. Consequently, the difference between two pH values indicate that the acidity of precipitation was neutralized by alkaline species. The equivalent concentration ratio of sulfate to nitrate was 3.5, indicating that sulfuric and nitric acids can comprise 78% and 22% of the precipitation acidity, respectively. Analysis of temporal trend in the measured acidity and ionic components were also performed using the linear regression method. The precipitation acidity generally showed a significantly decreasing trend, which was compatible with the pattern of the ratio (N $H_4$$^{+}$+C $a^{2+}$)/ (nss-S $O_4$$^{2-}$+N $O_3$$^{[-10]}$ ).).
This paper investigates summer precipitation change in East Asia according to switching surface boundary condition over South Korea and Shantung. Simulations are carried out by ECHO-G/S for 20 years (1980-1999). Surface condition over both areas in ECHO-G/S is represented by ocean (OCN experiment). In OCN experiment, the summer precipitation is considerably underestimated around the Korean peninsula (the dry region) and overestimated over the eastern Tibetan Plateau (the wet region). It may be related that the lack of the heat sources from the unrealistically prescribed land-sea mask weakens northward expansion of rainband and the development of convective precipitation. Moreover the simulated rainband retreats before June in connection with the early genesis of summer monsoon circulation. The systematic bias of the summer precipitation over the dry and wet regions are reduced comparing with the OCN experiment when the land-sea masks over South Korea and Shantung are realistically considered as land (LND experiment). These improvements can be explained by the thermodynamical dissimilarity between land and ocean. Enhanced warming by switching the areas from sea to land has led to develop the thermal low over Yellow Sea with the cyclonic circulation. Thus, this cyclonic circulation supports moistures from the south to the dry region and blocks to the wet region. The heat transport from the land surface to atmosphere plays a key role in the developing convective precipitation in local scale and maintaining the precipitation and the rainband. Therefore, this results indicate that the design of the realistic land-sea distribution is required for the accurate simulation of the regional precipitation.
본 연구에서는 동해시의 강수 분포 특성을 파악하고자(1993~1997) 해안, 동해 레이더 기상대, 서부 산지의 고도 148m, 고도 320m, 고도 842m와 같은 고도의 경포해안, 설악산 관리사무소, 소금강 관리사무소의 AWS, 대관령 기상관측소 등의 일.월별 강수자료를 분석하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 동해시에서 1시간 최다 강수량은 62.4mm, 일 최다 강수량은 200mm, 월 최다 강수량은 355.5mm이고, 일 신적설 최심은 35.5cm이다. 여름철 강수량은 해안에서 서부 산지로 고도가 높아질수록 증가하는 경향이고, 겨울철 강수량은 해안이나 높은 산지에 많은 편이다. 동해시에 나타난 호우 중 강우량이 가장 많았던 경우는 태풍이 통과할 때이고, 그 다음은 장마전선, 저기압 통과 순이다. 일 강수량 20mm 이상이 나타난 날은 총 81일인데 이 중 44일이 여름철에 나타났다. 이는 장마전선의 북상과 오호츠크해 고기압에 의한 북동기류의 유입 때문이다. 동해시에서는 종관 환경 에 따라 해안과 높은 산지에 강설량의 차이가 나타났다.
This study is an attempt to investigate the chemical components of precipitation and its variation according to surface wind. Precipitation samples were collected by an wet-only precipitation sampler during the period of October 1994 to September 1995 at Kyungsan in Korea. The results obtained in t체s study are summerized as follows. The annual average of precipitation pH is 5.0, the highest month of pH is July of 5.5, and the lowest month of pH is December of 4.4. The most frequent appearance is in the range of pH 5.0 to 5.5 and its rate is 56.8%, The order of ion concentration In precipitation is SO42->NO3->Cl- in case of anion and $Ca^{2+}$>$NH_4^{+}$>$Na^+$>$Mg^{2+}$ in case of cation. It is found from our analysis that the correlation coefficient among the precipitation pH and ion components is below r=0.3, while the correlation coefficient between $SO_4^{2-}$ and NO_3^{-}$, $Na^+$ and $Cl^+$ is above r=0.8, respectively. The mean pH of precipitation is 4.8 under the westerly wind and 5.2 under the easterly wind. The concentrations of anion and cation under the westerly wind are more than the concentrations under the easterly wind. In autumn, the concentration of Na+ and $Cl^+$ under the easterly wind are higher than the concentration under the westerly wind. The correlation coefficients between wind speed and pH, ion components show very low correlation of -0.41 r 0.2. But the present study show that the correlation coefficient between wind speed and pH of precipitation is positive and the correlation coefficients between wind speed and ion concentration is negative.
Characteristics of precipitation and temperature in Ulleung-do and Dok-do were analyzed with hourly accumulated precipitation and mean temperature data obtained from Automatic Weather System(AWS) for latest four years(2005~2008). In Ulleung-do, total annual mean precipitation for this period is 1,574.4 mm, which shows larger amount than 1434.2 mm of whole Korean peninsula for latest 10 years(1999~2008) and 1,236.2 mm at Ulleung-do on common years(1971~2000), shows that the trend of precipitation gradually increases during the recent years. This amount is also 1.4 times larger than the total annual mean precipitation of 660.1 mm in Dok-do. Mean precipitation intensity(mm $h^{-1}$) at each time of a day in each month at Ulleung-do represents that the maximum values larger than $3.0\;mm\;h^{-1}$ were shown in May and on 0200 LST, whereas these were found in August and 0700 LST with $3.1\;mm\;h^{-1}$ in Dok-do. The difference of the precipitation amount and its intensity between Uleung-do and Dok-do is explained by the topological effect came from each covering area, and this fact is also identified from similar comparison of the precipitation characteristics for the islands in West Sea. The annual mean temperature of $14.0^{\circ}C$ in Dok-do is $1.2^{\circ}C$ higher than that of $12.8^{\circ}C$ in Ulleung-do. Trends of monthly mean temperature in both islands are shown to increase for the observed period.
본 연구에서는 NOAA CPC에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CMORPH와 지상 관측자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 강수자료의 정확도 및 활용 가능성 등 수자원 분야 이용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2002-2011년의 10년간의 자료를 분석한 결과 1일 누가강수의 상관계수가 평균 0.87 정도로 분석되었으나, 연간 총강수량은 약 4~5배 정도 차이가 나는 것으로 분석되었다. 또한 시간해상도가 커짐에 따라 RMSE의 변동성이 작아지는 것으로 분석되었다. 유역 규모에 따른 분석에서 유역 규모가 커질수록 강수자료의 정확도에 대한 평가가 향상되는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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