Heavy rainfall events are occurred exceedingly various forms by a complex interaction between synoptic, dynamic and atmospheric stability. As the results, quantitative precipitation forecast is extraordinary difficult because it happens locally in a short time and has a strong spatial and temporal variations. GOES-9 imagery data provides continuous observations of the clouds in time and space at the right resolution. In this study, an power-law type algorithm(KAE: Korea auto estimator) for estimating rainfall based on the rainfall type was developed using geostationary meteorological satellite data. GOES-9 imagery and automatic weather station(AWS) measurements data were used for the classification of rainfall types and the development of estimation algorithm. Subjective and objective classification of rainfall types using GOES-9 imagery data and AWS measurements data showed that most of heavy rainfalls are occurred by the convective and mired type. Statistical analysis between AWS rainfall and GOES-IR data according to the rainfall types showed that estimation of rainfall amount using satellite data could be possible only for the convective and mixed type rainfall. The quality of KAE in estimating the rainfall amount and rainfall area is similar or slightly superior to the National Environmental Satellite Data and Information Service's auto-estimator(NESDIS AE), especially for the multi cell convective and mixed type heavy rainfalls. Also the high estimated level is denoted on the mature stage as well as decaying stages of rainfall system.
본 연구에서는 강우의 지역빈도분석에 필요한 수문학적 동질성을 갖는 지점강우의 권역화를 수행하였다. 이를 위해 전국에 걸친 기상청 산하의 60개 강우관측소에 대한 32개의 강우특성자료를 추출하였으며, 추출된 각 지점의 많은 강우자료들은 다변량 분석의 자료축약기법인 주성분분석과 그룹화 기법인 군집분석을 통하여 합리적이고 효율적으로 권역화되었다. 본 연구의 결과인 지점강우의 권역은 강우지역을 수문학적 동질성의 5개 권역과 3개의 기타지역으로 분류되었으며, 각 강우성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역의 강우특성을 상대적으로 비교 분석하였다.
강수량 데이터의 정확성은 수리모델링에서 중요하다 WRS-88D (Weather Surveillance Radar - 1988 Doppler) 레이더 시스템에서 예측하는 NEXRAD (Next Generation Radar) 강수량 데이터는 높은 시, 공간 해상도를 갖는 데이터라는 장점이 있다. 이 연구에서는 검증된 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델을 이용한 이 전의 연구를 바탕으로 일반 가상관측소와 NEXRAD 강수량 데이터를 비교하여 국지적 강우와 그 강우가 유출량에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 이 연구에서는 NEXRAD 강수량 데이터를 이용한 선행 연구에 기상관측소의 데이터를 대체하여 시뮬레이션을 함으로써 그 차이를 알아 보고자 하였다. 한 유역과 1년간의 데이터를 선정하여 비교 분석한 경과 두 강수량 데이터는 큰 차이를 보였다. 이는 기상관측소의 위치가 연구지역과 거리가 있기 때문이다. 가장 큰 강수량의 차이를 보일 때는 3 차이가 94.5mm (NEXRAD 데이터가 더 큰 경우) 와 71.6mm (기상 관측소의 데이터가 더 큰 경우) 까지 나타났다. 이 차이는 강우가 대부분 실제로는 연구지역 밖에서 나타났거나 연구지역만의 국지적 강우임을 나타내는 것이다. 유출량의 비교에서는 NEXRAD를 이용한 시뮬레이션이 측정치에 더 가깝게 예측하였다.
수자원 설계 및 홍수 예 경보 등을 위한 수문분석 시, 강우자료는 필수요소이다. 현재 수문분석 시 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청, 국토교통부 등의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)에 시 강우자료를 이용하고 있으나, 집중호우가 빈번히 발생하는 현실정과 집중호우의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되는 향후에는 더욱 조밀한 관측망을 구성하고 있는 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 이용한 분석이 필요하다. 그러나 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료는 자동으로 관측되고 있어, 자료품질에 대한 문제점이 매번 지적되고 있다. 본 연구에서는 서울지역을 중심으로 기상청 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료의 품질개선 방안에 관한 연구를 실시하였다. 분 단위 강우자료의 품질관리방안은 크게 3단계로 결측치 품질관리, 이상치 품질관리 그리고 강우 보완 품질관리로 구분하여 품질관리 방안을 제시하고 분석을 수행하였다. 마지막으로 서울지점의 분 단위 강우자료와 시 단위 강우자료의 비교분석을 통해 강우 품질관리에 대한 평가를 실시하였다. 이는 향후 분 단위 강우자료를 이용한 수문분석 시, 강우자료 품질관리 방안으로 활용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지상강우의 결측치를 추정하는 방법들 중 역거리 가중치법(IDWM), 역지수 가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM), 인공신경망(ANN)기법, 레이더 자료를 이용한 결측치 추정 방법을 비교하여 각각의 적용성을 검토하였다. 임진강 유역을 대상지역으로 하여 각 방법을 적용한 결과, 강우의 결측치 추정에 있어서 기존의 방법 중 상관계수 가중치법(CCWM)과 인공신경망(ANN)기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 레이더자료를 이용하여 강우의 결측치를 추정한 경우 RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보였다. 레이더 강우자료가 지점 강우자료와 달리 강우의 공간상관성을 반영하고 있음을 볼 때, 지점강우 자료를 이용한 결측치 추정 기법보다 레이더자료를 이용한 결측치의 추정기법이 그 적용성에서 우수하다고 판단되어진다.
At satellite communication system for flood forecasting and warning, VSAT system needs to good performance for aquisition of rainfall and water-level data. But, it has difficult for obtaining good performance because of the rainfall attenuation. Thus, in this paper, we introduced the efficiency plan of the transmission power control for Mini-Hub Station.
본 연구에서는 모형의 구조가 상대적으로 간단한 구형펄스모형을 이용하여 I-D-F 곡선을 유도할 수 있는 이론적 방법론을 제시하였다. 강우모형의 구조를 고려하여 유도되는 I-D-F 곡선은 관측 강우의 1차원 및 2타원 통계 특성을 이용하여 추정된 매개변수에 의해 그 형태가 결정되므로 년최대치계열을 이용하여 추정하는 1-D-F 곡선에 비해 비정상적인 강우사상에 상대적으로 덜 민감하게 된다. 본 연구는 서울 및 인천지점에 적용되었으며 이때. 유도 된 I-D-F 곡선은 년최대치계열을 이용하여 유도된 I-D-F 곡선과 비교함으로서 그 적용성을 판단해 보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: (1) 지속기간이 길어짐에 따라 중첩확률은 아주 크게 증가한다. 그러나, 중첩에 따른 강우강도의 증가정도는 지속기간이 증가함에 따라 완만하게 감소하는 추세를 나타내고 있다. (2) 중첩을 고려하는 경우, 특히 지속기간 및 재현기간이 긴 경우에, 강우강도의 증가가 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이는 깅 우강도의 계산 시 추정된 중첩확률과 재현기간을 함께 고려함으로 생기는 당연한 결과이다. 아울러, 서울과 인천지점의 비교에서는 서울지점의 경우가 중첩의 효과가 더욱 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있었으며, 이는 추정된 중첩확률의 차이, 보다 궁극적으로는 구형펄스모형의 매개변수의 차이로 설명될 수 있다. (3) 본 연구에서 사용한 구형펄스 모형은 강우의 군집특성을 고려하지 못함으로 유도된 I-D-F 곡선도 전체적으로 년최대치를 이용한 I-D-F 곡선에 비해 작은 강우강도를 나타내었었다. 그러나 각 곡선의 전체적인 형태는 유사함을 확인할 수 있었으며 강우의 군집특성을 고려하는 강우모형을 사용할 경우 보다 나은 결과를 유도할 수 있을 것으로 판단된다.
This paper presents a procedure for determining the design rainfall depth and the design rainfall intensity at Incheon city area in Korea. In this study the eight probability distributions are considered to estimate the probable rainfall depths for 11 different durations. The Kolmogorov - Smirnov test and the Chi-square test are adopted to test each distribution. The probable rainfall intensity formulas are then determined by i) the least squares (LS) method, ii) the least median squares (LMS) method, iii) the reweighted least squares method based on the LMS (RLS), and iv) the constrained regression (CR) model. The Talbot, the Sherman, the Japanese, and the Unified type are considered to determine the best type for the Incheon station. The root mean squared (RMS) errors are computed to test the formulas derived by four methods. It is found that the Unified type is the most reliable and that all methods presented herein are acceptable for determining the coefficients of rainfall intensity formulas from an engineering point of view.
The purpose of this study is to find the relationship between GMS image data and hourly observed rainfalls data. Heavy rainfall cases over South Korea on 10th September 1990 and on 29th July 1993 were selected for studying of the relationship between the image data and reinfalls. First, image data were converted to TBB(Temperature of Black Body) and albedo and then these values were extracted for the pixels closest to the surface observation station to correlate with the rainfall data. Horizontal distribution of TBB and albedo tells roughly rainfall regions. The correlation between rainfall and TBB is found to be very low in quantitative analysis. The weak relationship between the brighter albedo and the higher rainfall probability is observed. This study suggests that the TBB values are useful in classifying rain areas and for heavy rainfalls the albedo values are more useful than the TBB. Low linear correlation between the fields may be attributed to the neglect of cloud types in this study.
Mahmud, Ishtiak;Bari, Sheikh Hefzul;Rahman, M. Tauhid Ur
Environmental Engineering Research
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제22권2호
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pp.162-168
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2017
Rainfall is one of the most important phenomena of the natural system. In Bangladesh, agriculture largely depends on the intensity and variability of rainfall. Therefore, an early indication of possible rainfall can help to solve several problems related to agriculture, climate change and natural hazards like flood and drought. Rainfall forecasting could play a significant role in the planning and management of water resource systems also. In this study, univariate Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model was used to forecast monthly rainfall for twelve months lead-time for thirty rainfall stations of Bangladesh. The best SARIMA model was chosen based on the RMSE and normalized BIC criteria. A validation check for each station was performed on residual series. Residuals were found white noise at almost all stations. Besides, lack of fit test and normalized BIC confirms all the models were fitted satisfactorily. The predicted results from the selected models were compared with the observed data to determine prediction precision. We found that selected models predicted monthly rainfall with a reasonable accuracy. Therefore, year-long rainfall can be forecasted using these models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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