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.
This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea, and the continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average rainfall event-depth were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of detention storage basin. This study shows that 4 hour is appropriate for SST (storm separation time) to separate individual rainfall events from the continuous rainfall data, and the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of rainfall event depths for the domestic rainfall data. The analysis of the domestic rainfall data using SST of 4 hour showed that the individual rainfall event was 1380 to 2031 times, the average rainfall event-depth was 19.1 to 32.4mm, and ranged between 0.877 and 0.926. Distribution charts of average rainfall event-depth were created for 4hour and 6 hour of SST, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do, Western coastal area and inland of Jeollabuk-do had relatively lower average rainfall event-depth, whereas Southern coastal area, such as Namhae, Yeosu, and Jeju-do had relatively higher average rainfall event-depth.
Urban flooding occurs in the form of internal-water inundation on roads and lowlands due to heavy rainfall. Unlike in the case of rivers, inundation in urban areas there is lacking in research on predicting and warning through measurement data. In order to analyze urban flood patterns and prevent damage, it is necessary to analyze flooding measurement data for various rainfalls. In this study, the pattern of urban flooding caused by rainfall was analyzed by utilizing the urban flooding measuring sensor, which is being test-run in the flood prone zone for urban flooding management. For analysis, 2019 rainfall data, surface water depth data, and water level data of a street inlet (storm water pipeline) were used. The analysis showed that the amount of rainfall that causes flooding in the target area was identified, and the timing of inundation varies depending on the rainfall pattern. The results of the analysis can be used as verification data for the urban inundation limit rainfall under development. In addition, by using rainfall intensity and rainfall patterns that affect the flooding, it can be used as data for establishing rainfall criteria of urban flooding and predicting that may occur in the future.
The objective of this study is to investigate whether the daily rainfall depth derived from daily data represents the event rainfall depth derived from hourly data. For analysis, the 85th, 90th, and 95th percentile daily rainfall depths were first computed using daily rainfall data (1986~2015) collected at 63 weather stations. In addition, the storm event was separated by the interevent time definition (IETD) of 6, 12, 18, and 24 hr using hourly rainfall data. Based on the separated storm events, the 85th, 90th, and 95th percentile event rainfall depths were calculated and compared with the using hourly rainfall data with the 85th, 90th, and 95th percentile daily rainfall depths. The event rainfall depths computed using the IETD were greater than the daily rainfall depths. The difference between the event rainfall depth and the daily rainfall depth affects the design and size of the facility for controlling the stormwater. Therefore, the designer and policy decision-maker in designing the stormwater best management practices need to take into account the difference generated by the difference of the used rainfall data and the selected IETD.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.132-134
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1999
Rainfall characteristics for designing the optimum millimeter-wave communication systems from two rainfall data set was analyzed. Two rainfall data sets were compared; one-minute rainfall rate data, one-hour synoptic observation data. Each data set has different observation method, sampling frequency. We looked for tendency and quality confluence between two data sets. We showed several results using one-minute rainfall data by millimeter-wave attenuation model. A climatological one-minute rainfall rate data set over Korean Peninsula will be made after data quality control procedure
Soil erosion is a very serious problem from agricultural as well as environmental point of view. Various computer models have been used to estimate soil erosion and assess erosion control practice. Universal Soil loss equation (USLE) is a popular model which has been used in many countries around the world. Erosivity (USLE R-factor) is one of the USLE input parameters to reflect impacts of rainfall in computing soil loss. Value of R factor depends upon Energy (E) and maximum rainfall intensity of specific period ($I30_{max}$) of that rainfall event and thus can be calculated using higher temporal resolution rainfall data such as 10 minute interval. But 10 minute interval rainfall data may not be available in every part of the world. In that case we can use hourly rainfall data to compute this R factor. Maximum 60 minute rainfall ($I60_{max}$) can be used instead of maximum 30 minute rainfall ($I30_{max}$) as suggested by USLE manual. But the value of Average annual R factor computed using hourly rainfall data needs some correction factor so that it can be used in USLE model. The objective of our study are to derive relation between averages annual R factor values using 10 minute interval and hourly rainfall data and to determine correction coefficient for R factor using hourly Rainfall data.75 weather stations of Korea were selected for our study. Ten minute interval rainfall data for these stations were obtained from Korea Meteorological Administration (KMA) and these data were changed to hourly rainfall data. R factor and $I60_{max}$ obtained from hourly rainfall data were compared with R factor and $I30_{max}$ obtained from 10 minute interval data. Linear relation between Average annual R factor obtained from 10 minute interval rainfall and from hourly data was derived with $R^2=0.69$. Correction coefficient was developed for the R factor calculated using hourly rainfall data.. Similarly, the relation was obtained between event wise $I30_{max}$ and $I60_{max}$ with higher $R^2$ value of 0.91. Thus $I30_{max}$ can be estimated from I60max with higher accuracy and thus the hourly rainfall data can be used to determine R factor more precisely by multiplying Energy of each rainfall event with this corrected $I60_{max}$.
대부분의 수문분석은 시 단위 강우를 기반으로 확률강우량과 강우시간분포를 산정하고, 확률강우량과 강우시간분포의 자료기간을 달리 적용하는 방법으로 강우-유출분석을 수행하고 있다. 본 연구에서는 자료형태(시 단위와 분 단위 강우자료)와 확률강우량과 강우시간분포의 다른 자료기간 적용에 따른 설계홍수량 변화를 정량화 하고자, 자료형태와 자료기간에 따라 지점빈도해석을 통한 확률강우량 산정과 Huff의 4분위 방법을 통한 강우시간분포를 산정하였다. 또한, 확률강우량과 설계강우 시간분포의 자료기간을 달리 적용한 강우-유출분석으로 설계홍수량 변동분석을 실시하였다. 분석결과, 자료형태에서는 분 단위 강우가 시 단위 강우보다 더욱 정확하고 효과적인 강우분석을 수행할 수 있는 것으로 나타났으며, 확률 강우량과 강우시간분포의 다른 자료기간을 적용하여 산정된 설계홍수량의 차 보다 자료형식에 따른 설계홍수량 결과가 보다 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이는 향후 분 단위 강우를 활용한 수문분석에 크게 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.
This study restores rainfall measurements taken with the Chugugi (rain gauge) at Wonju, Hamheung, and Haeju from the Deungnok (government records from the Joseon Dynasty). We restored rainfall data corresponding to a total of 9, 13, and 18 years for Wonju, Hamheung, and Haeju, respectively. Based on the restored data, we reconstructed monthly rainfall data. Restoration was most successful for the rainy season months of June, July and August. The restored rainfall data were compared with the summer rainfall data for Seoul as recorded by the Seungjeongwon (Royal Secretariat). In June, the variation in the restored rainfall data was similar to that of the Seungjeongwon data for Seoul. In July and August, however, the variations in the reconstructed data were markedly different from those in the Seoul data (Seungjeongwon). In the case of the worst drought in the summer of 1888, a substantial shortage of rainfall was found in both the Seungjeongwon data for Seoul and the restored data for the three regional locations.
급속 혼화공정에서 응집제의 동력학적 수화반응 특성을 고려하여 1초 이내의 순간혼합을 제시하고 있으며, 이러한 이론에 근거하여 설치된 Pump Diffusion Mixer(PDM)의 관내 응집제 확산 분포특성을 조사하였다. D=1,200mm 관경에서 압력수 유량비에 따라 응집제 주입지점으로부터 4.5D되는 지점에서 관 단면의 지점별 제타 전위를 측정하여 평가한 결과, 압력수의 유량비가 2%에서는 분사속도가 낮아 관 단면에 응집제가 골고루 분사되지 못하는 것으로 조사되었다. 그러나 압력수 유량비가 4% 이상이 되면 비교적 균등하게 혼합되며, 8%에서는 관 단면 전체에 균등하게 확산 분포되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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