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 논문은 인천지방에서의 확률강우량과 확률강우강도식을 유도하기 위하여 인천기상대에서 관측된 자료로부터 강우 지속기간 10분 ~ 6시간까지의 연최대강우량을 선정하였다. 12개 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 도시적 해석법으로 가정 적합한 분포형을 결정하였다. 확률강우도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형의 3가지로 분석하고, 최소자승법과 함께 시산법을 사용하여 통합형I과 통합형II의 형태로 결정하였다. 표준제곱근오차와 계산된 강우강도와 추정된 강우강도와의 차이를 분석하여 단기 강우 지속기간에 관한 통합형I의 확률강우강도식을 인천지방 강우강도공식으로 제안하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.930-933
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2006
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.
강우현상은 지역별로 그 특성이 다르고, 장기간을 관측하여 보면 강우특성도 전에 비해서 많이 변화하므로 보다 정확한 배수계획의 수립이나 수공구조물계획을 위해서는 그 지역의 최근의 관측자료까지 포함한 강우특성을 연구하여 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 제주지방의 주요 우량관측소(제주시, 서귀포, 성산포)의 최근 20년간(年間)의 자기우량기록지에서 연최대(年最大) 강우량만을 골라서 우량지속기간별로 실측우량을 발췌하였으며, 강우강도식은 일반적으로 많이 사용하고 있는 Talbot형(型), Sherman형(型), Japanese형(型)에다 새로운 Semi-log형(型)을 추가해서 제주지방의 지역별 최적확률 강우강도식을 유도해 본 결과 제주시는 확률년이 3년(年)~5년(年)에는 Japanese형(型), 그 외는 Talbot형(型)이고, 서귀포는 Sherman형(型), 성산포는 Talbot형(型)으로 나타났다.
A new method of automatic recording raingauge is developed to measure rainfall with 0.01mm resolution. This use two different signals to measure rainfall more accurately compare than other raingauges. One is weight of the tipping bucket with rainfall amount and the other is pulse from tipping bucket reverse. New method applied 1 mm tipping bucket mechanism and install loadcell under tipping bucket mechanism for measuring rainfall weight. Loadcell measure weight of rainfall until 1 mm with 0.01 mm resolution and more than 1 mm than bucket reverse and pulse signal generate, after that loadcell measure weight again. The validation of new instrument was examined in the room 65 mm/hour rainfall rate total 53 mm range. There is below than 1 % error of absolute rainfall amount and 0.01 mm resolution. The field test of instrument was carried out by comparing its measured values with values recorded by weight type and standard type on June 1 2003 at Terrestrial Environmental Research Center at Tsukuba University in Tsukuba of Japan, when it has recorded total amount of 40.58 mm rainfall by standard raingauge and new raingauge recorded 41.032 mm. Same rainfall intensity pattern observed in field observation with weight type raingauge. Rainfall intensity between weight type and Lee-A type raingauge reached 0.9947 correlation in 3 minute average.
In this study, the urban runoff models, ILLUDAS model and SWMM, are analyzed the probable peak discharge and discharge using rainfall distribution by Huff's method at Bum-uh chun area in Taegu city. The probability rainfall and intensity is analyzed by Pearson-III type. The rainfall duration, 90 minutes, is determined by the critical duration computed the maximun peak discharge for some rainfall durations. The peak discharge according to Huff's rainfall distribution types compute in order of type 3, type 4, type2, and type 1, so Huff's 3 type is selected as an adequate rainfall distribution in Bum-uh chun basin. ILLUDAS model and SWMM are shown as good models in Bum-uh chun, but SWMM is computed higher peak discharge than ILLUDAS model, so SWMM is shown as the adequate urban runoff model for the design of interior drainage in urban basin.
This study establishes a conceptual model to analyze heavy rainfall events in Korea using multi-functional transport satellite-1R satellite images. Three heavy rainfall episodes in two major synoptic types, such as synoptic low (SL) type and synoptic flow convergence (SC) type, are analyzed through a conceptual model procedure which proceeds on two steps: 1) conveyer belt model analysis to detect convective area, and 2) cloud top temperature analysis from black body temperature (TBB) data to distinguish convective cloud from stratiform cloud, and eventually estimate heavy rainfall area and intensity. Major synoptic patterns causing heavy rainfall are Changma, synoptic low approach, upper level low in the SL type, and upper level low, indirect effect of typhoon, convergence of tropical air in the SC type. The relationship between rainfall and TBBs in overall well resolved areas of heavy rainfall. The SC type tended to underestimate the intensity of heavy rainfall, but the analysis with the use of water vapor channel has improved the performance. The conceptual model improved a concrete utilization of images and data of satellite, as summarizing characteristics of major synoptic type causing heavy rainfall and composing an algorism to assess the area and intensity of heavy rainfall. The further assessment with various cases is required for the operational use.
This study classified heavy rain types from K-means clustering for the hourly relationship between rainfall intensity and cloud top height over the Korean peninsula, and then examined their statistical characteristics for the period of June~August 2013~2018. Total rainfall amount of warm-type events was 2.65 times larger than that of the cold-type, whereas the lightning frequency divided by total rainfall for the warm-type was only 46% of the cold-type. Typical cold-type cases exhibited high cloud top height around 16 km, large reflectivity in the upper layer, and frequent lightning flashes under convectively unstable condition. Phenomenally, the cold-type cases corresponded to cloud cluster or multi-cell thunderstorms. However, two warm-type cases related to Changma and typhoon were characterized by heavy rainfall due to long duration, relatively low cloud top height and upper-level reflectivity, and the absence of lightning under the convectively neutral and extremely humid conditions. This study further confirmed that the forecast skill of rainfall could be improved by applying correction factor with the overestimation for cold-type and underestimation for warm-type cases in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operational model (e.g., BIAS score was improved by 5%).
본 연구는 공주지역의 한국확률강우량도를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 강우강도-지속기간-빈도곡선식을 개발하는데 목적이 있다. 공주지역의 재현기간별 확률강우강도식의 산정결과 강우강도식은 장 단기간으로 구분하는 것이 타당하였고, 강우강도식의 신뢰성을 설명하는 장기간의 결정계수($R^2$)는 $0.9924{\sim}0.9971$로써 매우 높게 나타나고 있기 때문에 본 연구에서 제시한 재현기간별 확률강우강도식이 상당히 의미 있는 것으로 사려된다. 공주지역의 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 일반형의 4가지로 분석한 결과 본 연구에서 적용한 Sherman형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 따라서 공주지역의 수공구조물 설계시 본 연구에서 산정된 재현기간별 확률강우강도식을 이용함으로써 보다 정도가 높은 설계를 할 수 있으리라 판단된다.
The objective of this study is to provide with the hydro-meteological and probabilistic characteristics of the storms of typhoons that have been passed through the Korean peninsula during the last twenty-three years since 1961. The paths and intensities of the typhoons were analyzed. Fifty weather stations were selected and the rainfall data during typhoon periods were collected. Rainfall data were analyzed for the patterns and probabilistic distributions. The results were presented to describe the areal distributions of probabilistic characteristics. The results obtained from this study can be summarized as follows: 1. The most frequent typhoon path that has passed through the Korean peninsula was type E, followed by types CWE, W, WE, and S. The most frequent typhoon intensity was type B, followed by A, super A, and e types, respectively. 2. The third quartile typhoon rainfall patterns appear most frequently followed by the second, first, and last quartiles, respectively, in Seoul, Pusan, Taegu, Kwangju and Taejon. The single typhoon rainfalls with long rainfall durations tended to show delayed type rainfall patterns predominantly compared to the single rainfalls with short rainfall durations. 3. The most frequent probabilistic distribution of typhoon rainfall event is Pearson type-III, followed by Two-parameter lognormal distribution, and Type-I extremal distribution. 4. The most frequent probability distribution model of seashore location was Pearson type-III distribution. The most frequent probability distribution model of inland location was two parameter lognormal distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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