열대 강우 관측 위성(TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission)에서 관측된 자료가 한반도에서 발생한 호우 특성을 얼마나 잘 나타내 주는지를 알아보기 위하여 1998년과 1999년 여름철 호우 사례에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 집중 호우를 동반한 비 구름대의 높이, 강수형태, 비 구름의 수직 분포 및 수평 단면도 상의 강우 분포를 조사하였으며, TRMM/PR 관측 강우 강도와 지상에서 관측된 자동기상관측 장비(AWS: Automatic Weather System)에서 관측된 값을 비교하였다. GMS-5 IR1과 AWS 지상관측 자료와 비교해 볼 때, TRMM/PR 관측자료는 기존의 자료로는 알 수 없는 강수 형태, 비 구름대의 높이 등에 대한 정보를 쉽게 제공해 주었으며 특히 비 구름대 내부에서의 강우강도 분포와 연직 발달 정도를 잘 묘사했다. 또한 위도-경도별 강우강도의 단면분포에서는 지형 효과에 의한 강우 특성도 알 수 있었다. TRMM/PR 관측 강우강도 값은 AWS 관측치에 비해 6 mm/hr 이하에서 더 많이 관측되었으며, 전체적으로는 지상 관측에 비해 적게 관측되는 경향을 보였다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.103-106
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1999
The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) is a United States-Japan project for rain measurement from space. The first spaceborne Precipitation Radar(PR) has been installed aboard the TRMM satellite. The ground based validation of the TRMM satellite observations was conducted by TRMM science team through a Global Validation Program(GVP) consisted of 10 or more ground validation sites throughout the tropics. However, TRMM radar should always be validated and assessed against reference data to be used in Korean Peninsula because the rainrates measured with satellite varies by time and space. We have analyzed errors in the comparison of rainrates measured with the TRMM/PR and the ground-based instrument i.e. Automatic Weather System(AWS) by means of statistical methods. Preliminary results show that the near surface rainrate of TRMM/PR are highly correlated with ground measurements especially for the very deep convective rain clouds, though the correlation is changed according to the type and amount of precipitating clouds. Results also show that TRMM/PR instrument is inclined to underestimate the rainrate on the whole over Korea than the AWS measurement for the cases of heavy rainfall.
This study analyze the synoptic meteorological cause of rainfall, rainfall intensity, drop size distribution(DSD), fall velocity and oblateness measured by the 2D-Video distrometer(2DVD) by comparing two cases which are heavy rainfall event case and a case that is not classified as heavy rainfall but having more than $30mm\;h^{-1}$ rainrate in July, 2014 at Gimhae region. As a results; Over the high pressure edge area where strong upward motion exists, the convective rain type occurred and near the changma front, convective and frontal rainfall combined rain type occurred. Therefore, rainrate varies based on the synoptic meteorological condition. The most rain drop distribution appeared in the raindrops with diameters between 0.4 mm and 0.6 mm and large particles appeared for the convective rain type since strong upward motion provide favorable conditions for the drops to grow by colliding and merging so the drop size distribution varies based on the location or rainfall types. The rainfall phases is mainly rain and as the diameter of the raindrop increase the fall velocity increase and oblateness decrease. The equation proposed based on the 2DVD tends to underestimated both fall velocity and oblateness compared with observation. Since these varies based on the rainfall characteristics of the observation location, standard equation for fall velocity and oblateness fit for Gimhae area can be developed by continuous observation and data collection hereafter.
In this study, we characterized the seasonal variation of rainrate fields in the Han river basin using the WGR multi-dimensional precipitation model (Waymire, Gupta, and Rodriguez-Iturbe, 1984) by estimating and comparing the parameters derived for each month and for the plain area, the mountain area and overall basin, respectively. The first-and second-order statistics derived from observed point gauge data were used to estimate the model parameters based on the Davidon-Fletcher-Powell algorithm of optimization. As a result of the study, we can find that the higher rainfall amount during summer is mainly due to the arrival rate of rain bands, mean number of cells per cluster potential center, and raincell intensity. However, other parameters controlling the mean number of rain cells per cluster, the cellular birth rate, and the mean cell age are found invariant to the rainfall amounts. In the application to the downstream plain area and upstream mountain area of the Han river basin, we found that the number of storms in the mountain area was estimated a little higher than that in the plain area, but the cell intensity in the mountain area a little lower than that in the plain area. Thus, in the mountain area more frequent but less intense storms can be expected due to the orographic effect, but the total amount of rainfall in a given period seems to remain the same.
본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.
삼광광산 주변의 잉울암골을 중심으로 수계를 형성하는 유역내에서의 지하수 유동특성을 분석하였다. 이를 위해 현장수리시험을 실시하고, 지하수 유출량을 측정하고 MODFLOW모형을 이용하였다. 분석결과 연구지역내의 지하수면으로 유입된 강수는 해수면 선상 EL(+)100m 이하의 편마암 심부로는 거의 침투하지 못했다. 수계경계 부근으로 유입된 강수는 개울 주변으로 유출되었고, 유입강수의 지하수 유동시간은 15년에서 263년 사이의 값으로 계산되었다. 또한 연구지역내에서의 총 지하수 유출량은 307㎥/day로 산정되었다.
Although the Radar-AWS Rainrate (RAR) calculation system operated by Korea Meteorological Administration estimated precipitation using 2-dimensional composite components of single polarization radars, this system has several limitations in estimating the precipitation accurately. To to overcome limitations of the RAR system, the Korea Meteorological Administration developed and operated the RMQ (Radar-based Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system, the improved version of NMQ (National Mosaic and Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system of NSSL (National Severe Storms Laboratory) for the Korean Peninsula. This study introduced the RMQ system domestically for the first time and verified the precipitation estimation performance of the RMQ system. The RMQ system consists of 4 main parts as the process of handling the single radar data, merging 3D reflectivity, QPE, and displaying result images. The first process (handling of the single radar data) has the pre-process of a radar data (transformation of data format and quality control), the production of a vertical profile of reflectivity and the correction of bright-band, and the conduction of hydrid scan reflectivity. The next process (merger of 3D reflectivity) produces the 3D composite reflectivity field after correcting the quality controlled single radar reflectivity. The QPE process classifies the precipitation types using multi-sensor information and estimates quantitative precipitation using several Z-R relationships which are proper for precipitation types. This process also corrects the precipitation using the AWS position with local gauge correction technique. The last process displays the final results transformed into images in the web-site. This study also estimated the accuracy of the RMQ system with five events in 2012 summer season and compared the results of the RAR (Radar-AWS Rainrate) and RMQ systems. The RMQ system ($2.36mm\;hr^{-1}$ in RMSE on average) is superior to the RAR system ($8.33mm\;hr^{-1}$ in RMSE) and improved by 73.25% in RMSE and 25.56% in correlation coefficient on average. The precipitation composite field images produced by the RMQ system are almost identical to the AWS (Automatic Weather Statioin) images. Therefore, the RMQ system has contributed to improve the accuracy of precipitation estimation using weather radars and operation of the RMQ system in the work field in future enables to cope with the extreme weather conditions actively.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.
The limits of S-band dual-polarization radars in Korea are not reflected on the recent weather forecasts of Korea Meteorological Administration and furthermore, they are only utilized for rainfall estimations and hydrometeor classification researches. Therefore, this study applied four merging methods [SA (Simple Average), WA (Weighted Average), SSE (Sum of Squared Error), TV (Time-varying mergence)] to the QPE (Quantitative Precipitation Estimation) model [called RAR (Radar-AWS Rainfall) calculation system] using single-polarization radars and S-band dual-polarization radar in order to improve the accuracy of the rainfall estimation of the RAR calculation system. As a result, the merging results of the WA and SSE methods, which are assigned different weights due to the accuracy of the individual model, performed better than the popular merging method, the SA (Simple Average) method. In particular, the results of TVWA (Time-Varying WA) and TVSSE (Time-Varying SSE), which were weighted differently due to the time-varying model error and standard deviation, were superior to the WA and SSE. Among of all the merging methods, the accuracy of the TVWA merging results showed the best performance. Therefore, merging the rainfalls from the RAR calculation system and S-band dual-polarization radar using the merging method proposed by this study enables to improve the accuracy of the quantitative rainfall estimation of the RAR calculation system. Moreover, this study is worthy of the fundamental research on the active utilization of dual-polarization radar for weather forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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