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.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.4
no.1
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pp.24-31
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2001
Most of the natural calamities occurred in South Korea are due to rainfall, which are occurred during rainy season, June to September. The life-calamity reported in those seasons were over 75%, and the dead rate by the rainfall was about 98%. Especially, the disasters occurred in Pusan and Kyongsang-Namdo were highest of the whole country. The capability of landslide in this area was very high, which is included to Class 3 or Class 4 of disastrous risk grade suggested by the GIS system(Lee Su-Gon,1999). Those are based on the characteristics of topographical and meteorological data. In this study, the rainfall characteristics in Pusan were analyzed through the relationship between the cumulative rainfall and the maximum hourly rainfall. The landslide in this area depends on the elapsed time after maximum hourly rainfall intensity, and the most of landslide in Pusan recorded during within 3 hours after pick-time of rainfall intensity.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.2
no.2
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pp.51-59
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1999
This study aims at the development of the techniques for the rainfall forecasting in river basins by applying neural network theory and compared with results of Multivariate Model (MVM). This study forecasts rainfall and compares with a observed values in the San Chung gauging stations of Nakdong river basin for the rainfall forecasting of river basin by proposed Neural Network Model(NNM). For it, a multi-layer Neural Network is constructed to forecast rainfall. The neural network learns continuous-valued input and output data. The result of rainfall forecasting by the Neural Network Model is superior to the results of Multivariate Model for rainfall forecasting in the river basin. So I think that the Neural Network Model is able to be much more reliable in the rainfall forecasting.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.253-256
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1996
Rainfall is one of the major and complicated elements of hydrologic system. Accurate prediction of rainfall is very important to mitigate storm damage. The neural network is a good model to be applied for the classification problem, large combinatorial optimization and nonlinear mapping. In this dissertation, rainfall predictions by the neural network theory were presented. A multi-layer neural network was constructed. The network learned continuous-valued input and output data. The network was used to predict rainfall. The online, multivariate, short term rainfall prediction is possible by means of the developed model. A multidimensional rainfall generation model is applied to Seoul metropolitan area in order to generate the 10-minute rainfall. Application of neural network to the generated rainfall shows good prediction. Also application of neural network to 1-hour real data in Seoul metropolitan area shows slightly good predictions.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.03a
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pp.509-512
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2003
Our country is serious difference of precipitation seasonally and about 66% of yearly mean rainfall is happening in concentration rainfall form between September on June. It requires consideration because of a lot of natural disasters by this downpour are produced. Slope failure is happened by artificial factor of creation of slope according to the land development, fill slope etc. and natural factor of rainfall, topography, nature of soil, soil quality, rock floor. Usually, Direct factor of failure slope is downpour. In this study, the Slope about among 55 places happened failure by downpour investigated occurrence position, geological etc and executed and inquire into character of rainfall connected with failure slope. Among character of rainfall, executed analysis about Max. hourly rainfall and cumulative rainfall of place that failure slope is situated and grasped the geological character of failure slope. Through this, inquire to character of failure slope by rainfall and take advantage of basis study for Hazard map creation.
Ensemble sensitivity has been recently proposed as a method to analyze the dynamics of severe weather events. We adopt it to investigate the physical mechanism which caused the heavy rainfall over the Korean Peninsula on 6th August 2003. Two rainfall peaks existed in this severe weather event. The selected response functions are 1 hour accumulated rainfall amount of each rainfall peak. Sensitivity fields were calculated using 36 ensemble members which were generated by WRFDA. The sensitive regions for the first rainfall peak are located over the Shandong Peninsula and the Yellow Sea at 12 hours before the first rainfall peak. However, the 12-h forecast sensitivity for the second rainfall peak is revealed near Typhoon ETAU (0310) and midlatitude trough. These results show that the first rainfall peak was induced by low pressure which located over the northern part of the Korean Peninsula while the second rainfall peak was caused by the interaction between typhoon ETAU and midlatitude trough.
A new algorithm for satellite microwave rainfall retrievals over the land of Taiwan using TMI (TRMM Microwave Imager) data on board TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) satellite is described in this study. The scattering index method (Grody, 1991) was accepted to develop a rainfall estimation algorithm and the measurements from Automatic Rainfall and Meteorological Telemetry System (ARMTS) were employed to evaluate the satellite rainfall retrievals. Based on the standard products of 2A25 derived from TRMM/PR data, the rainfall areas over Taiwan were divided into convective rainfall area and stratiform rainfall areas with/without bright band. The results of rainfall estimation from the division of rain type are compared with those without the division of rain type. It is shown that the mean rainfall difference for the convective rain type is reduced from -6.2mm/hr to 1.7mm/hr and for the stratiform rain type with bright band is decreased from 10.7 mm/hr to 2.1mm/hr. But it seems not significant improvement for the stratiform rain type without bright band.
A number of heavy rainfall events on the Korean Peninsula are indirectly influenced by tropical cyclones (TCs) when they are located in southeastern China. In this study, a heavy rainfall case in the middle Korean region is selected to examine the influence of typhoon simulation performance on predictability of remote rainfall over Korea as well as direct rainfall over Taiwan. Four different numerical experiments are conducted using Weather Research and Forecasting (WRF) model, toggling on and off two different improvements on typhoon in the model initial condition (IC), which are TC bogussing initialization and dropwindsonde observation data assimilation (DA). The Geophysical Fluid Dynamics Laboratory TC initialization algorithm is implemented to generate the bogused vortex instead of the initial typhoon, while the airborne observation obtained from dropwindsonde is applied by WRF Three-dimensional variational data assimilation. Results show that use of both TC initialization and DA improves predictability of TC track as well as rainfall over Korea and Taiwan. Without any of IC improvement usage, the intensity of TC is underestimated during the simulation. Using TC initialization alone improves simulation of direct rainfall but not of indirect rainfall, while using DA alone has a negative impact on the TC track forecast. This study confirms that the well-suited TC simulation over southeastern China improves remote rainfall predictability over Korea as well as TC direct rainfall over Taiwan.
This study examines the capability of the WRF (Weather Research and Forecasting) model in reproducing heavy rainfall that developed over the Korean peninsula on 26-27 June 2005. The model is configured with a triple nesting with the highest horizontal resolution at a 3-km grid, centered at Yang-dong, Gyeonggi-province, which recorded the rainfall amount of 376 mm. In addition to the control experiment employing realistic orography over Korea, two consequent sensitivity experiments with 1) no orography, and 2) no land over Korea were designed to investigate orographic effects on the development of heavy rainfall. The model was integrated for 48 hr, starting at 1200 UTC 25 June 2005. The overall features of the large-scale patterns including a cyclone associated with the heavy rainfall are reasonably reproduced by the control run. The spatial distribution of the simulated rainfall over Korea agreed fairly well with the observed. The amount of predicted maximum rainfall at the 3-km grid is 377 mm, which located about 50 km southeast from the observed point, Yang-Dong, indicating that the WRF model is capable of predicting heavy rainfall over Korea at the cloud resolving resolutions. Further, it was found that the complex orography over the Korean peninsula plays a role in enhancing the rainfall intensity by about 10%. The land-sea contrast over the peninsula was fund to be responsible for additional 10% increase of rainfall amount.
About 12 rain gauge stations of Korea, annual maximum rainfall series of before and after 1980 whose durations are 1, 2, 3, 6, 12, 24, 48, 72 hours respectively were composed and statistical characteristics of those time series were calculated and probability rainfall were estimated by L-moment frequency analysis method and compared each other in order to investigate the recent quantitative rainfall variations. And also, distribution curves of each statistical variations for each duration were constructed by using Kigging method to look into spacial rainfall variation aspects. As a result, We could confirm recent rainfall increase in the South Korea. And spatial increase pattern of standard deviation and frequency rainfall appeared analogously each other. 1n the cases of comparatively short rainfall duration, we could see relatively low increase or decrease tendency in Chungchong Province, Cholla-bukdo, Cholla-namdo eastern part, Kyongsang-namdo western part area. While, variations happened great1y in seaside district of east coast, southwest seashore, Inchon area etc. In the cases of longer durations relatively low increase was showed in southern seashore such as Yeosoo area and as distance recedes from this area, showed gradually augmented tendency. The aspect of mean looks similar tendency of above except that the variation rate of almost seaside district are big in the case of shorter durations. In addition, rainfall increases of short durations which became the center of hydrologist and meteorologist are unconfirmed in this study.
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