The purpose of this study is to evaluate storm runoff models of Imjin river basin(8,117.5$km^2$) for the provision of radar rainfall situation. Two lumped models, Storage Function Model(SFM) and HEC-1 model which are now in use broadly and prov
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.335-339
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2001
The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) Satellite was launched in November 1997, carrying into orbit the first space-borne Precipitation Radar(PR). The purpose of this study is to identify the relationship between TRMM/PR and AWS raingage data, and test the possibility to apply storm runoff prediction. Four TRMM/PR data in 1999 for Yongdam watershed was adopted and made a simple linear regression equation using AWS data. By using the equation, the storm runoff was estimated with the adjusted rainfall. TRMM/PR rainfall and runoff was overall underestimated by the carry-over effect of rainfall error and SCS-CN value selection.
This paper analyzes wave measurement using X-band navigation (ship) radar, changes in radar signal due to snowfall and precipitation, and factors that obstruct wave measurement. Data obtained from the radar installed at Sokcho Beach were used, and data from the Korea Meteorological Administration and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency were used for the meteorological data needed for comparative verification. Data from the Korea Meteorological Administration are measured at Sokcho Meteorological Observatory, which is about 7km away from the radar, and data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency are measured at a buoy about 3km away from the radar. To this point, changes in radar signals due to rainfall or snowfall have been transmitted empirically, and there is no case of an analysis comparing the results to actual weather data. Therefore, in this paper, precipitation, snowfall data, CCTV, and radar signals from the Korea Meteorological Administration were comprehensively analyzed in time series. As a result, it was confirmed that the wave height measured by the radar according to snowfall and rainfall was reduced compared to the actual wave height, and a decrease in the radar signal strength according to the distance was also confirmed. This paper is meaningful in that it comprehensively analyzes the decrease in the signal strength of radar according to snowfall and rainfall.
Kim, Tae-Jeong;Kim, Sung-Hoon;Lee, Sung-Ho;Kim, Chang-Sung;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.7
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pp.493-505
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2020
The rainfall-runoff model has been generally adopted to obtain a consistent runoff sequence with the use of the long-term ground-gauged based precipitation data. The Thiessen polygon is a commonly applied approach for estimating the mean areal rainfall from the ground-gauged precipitation by assigning weight based on the relative areas delineated by a polygon. However, spatial bias is likely to increase due to a sparse network of the rain gauge. This study aims to generate continuous runoff sequences with the mean areal rainfall obtained from radar rainfall estimates through a PRMS rainfall-runoff model. Here, the systematic error of radar rainfall is corrected by applying the G/R Ratio. The results showed that the estimated runoff using the corrected radar rainfall estimates are largely similar and comparable to that of the Thiessen. More importantly, one can expect that the mean areal rainfall obtained from the radar rainfall estimates are more desirable than that of the ground in terms of representing rainfall patterns in space, which in turn leads to significant improvement in the estimation of runoff.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.3
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pp.29-39
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2017
In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.1
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pp.23-32
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2008
According to recent frequent local flash flood due to climate change, the very short-term rainfall forecast using remotely sensed rainfall like radar is necessary to establish. This research is to evaluate the feasibility of GIS-based distributed model coupled with radar rainfall, which can express temporal and spatial distribution, for multipurpose dam operation during flood season. $Vflo^{TM}$ model was used as physically based distributed hydrologic model. The study area was Yongdam dam basin ($930\;km^2$) and the 3 storm events of local convective rainfall in August 2005, and the typhoon.Ewiniar.and.Bilis.collected from Jindo radar was adopted for runoff simulation. Distributed rainfall consistent with hydrologic model grid resolution was generated by using K-RainVieux, pre-processor program for radar rainfall. The local bias correction for original radar rainfall shows reasonable results of which the percent error from the gauge observation is less than 2% and the bias value is $0.886{\sim}0.908$. The parameters for the $Vflo^{TM}$ were estimated from basic GIS data such as DEM, land cover and soil map. As a result of the 3 events of multiple peak hydrographs, the bias of total accumulated runoff and peak flow is less than 20%, which can provide a reasonable base for building operational real-time short-term rainfall-runoff forecast system.
Three leading agencies under different ministries - Korea Meteorological Administration (KMA) in the ministry of Environment, Han river control office in the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT) and Weather Group of ROK Air Force in the Ministry of National Defense (MND) - have been operated radars in the purpose of observing weather, hydrology and military operational weather in Korea. Eight S-band dual-pol. radars have been newly installed or replaced by these ministries over different places by 2015. However each ministry has different aims of operating radars, observation strategies, data processing algorithms, etc. Due to the differences, there is a wide level of accuracy on observed radar data as well as the composite images made of the cross governmental radar measurement. Gaining fairly high level of accuracy on radar data obtained by different agencies has been shared as a great concern by the ministries. Thus, "an agreement of harmonizing weather and hydrological radar products" was made by the three ministries in 2010. Particularly, this is very important to produce better rainfall estimation using the cross governmental radar measurement. Weather Radar Center(WRC) in KMA has been developed an empirical method using measurements observed by Yongin testbed radar. This study is aiming to examine the efficiency of the empirical method to improve the accuracies of radar rainfalls estimated from cross governmental dual-pol. radar measurements. As a result, the radar rainfalls of three radars (Baengnyeongdo, Biseulsan, and, Sobaeksan Radar) were shown improvement in accuracy (1-NE) up to 70% using data from May to October in 2015. Also, the range of the accuracies in radar rainfall estimation, which were from 30% to 60% before adjusting polarimetric variables, were decreased from 65% to 70% after adjusting polarimetric variables.
Ku, Jung Mo;Ro, Yonghun;Kim, Kyoungjun;Yoo, Chulsang
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.5
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pp.393-407
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2015
This study analyzed the characteristics of orographic effect using radar data for the Chungju dam basin. First, independent rainfall events were selected by applying the IETD (Interevent Time Definition) and rainfall threshold. Among those independent rainfall events, rather strong events were selected to decide the occurrence condition of orographic effect. Also, the average reflectivity was calculated for the entire period and for the period of storm center, and the change in reflectivity was analyzed by comparing the average reflectivity to that in the mountain area. Important rainfall factors were selected and applied to the logistic regression model to decide the occurrence condition of orographic effect. Summarizing the results is as follows. First, evaluation of the radar data along the passing line of a storm showed the increase of radar reflectivity in the mountain area. Second, the result of logistic regression analysis showed that the orographic effect in the Chungju Dam Basin mostly occurred when the rainfall intensity was higher than 4 mm/hr, the storm velocity was lower than 4 km/hr, and the approach angle was $90^{\circ}{\pm}5^{\circ}$.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.132-132
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2021
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.
This study investigated the application of the successive correction method(SCM), a simple data assimilation method, for synthesizing the radar and rain gauge data. First, the number of iteration and influence radius for the SCM application were decided based on their sensitivity analysis. Also, for the evaluation of synthetic rainfall, the distributed rainfall field using the dense rainfall gauge network was assumed to be the true one. The synthetic rainfall field based on the SCM was also compared quantitatively with the one based on the co-Kriging frequently used nowadays. As the results, the SCM, a simple and economical data assimilation method, was found to secure the accuracy and statistical characteristics of the co-Kriging application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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