The Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) model is used to model the hourly rainfall series. This model uses a modest number of parameters to represent the rainfall processes and underlying physical phenomena such as the arrival of a storm or rain cells. In this paper, we proposed approximated likelihood function for the NSRP model and applied the proposed method to precipitation data in Seoul.
A long-term precipitation record is typically required for establishing the reliable water resources plan in the watershed. However, the observations in the hourly precipitation data are not always consistent and there are missing values within the time series. This study aims to develop a hourly rainfall simulator for extending rainfall data, based on the well-known Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM). Moreover, this study further suggests a multisite hourly rainfall simulator to better reproduce areal rainfalls for the watershed. The proposed model was validated with a network of five weather stations in the Uee-stream watershed in Seoul. The proposed model appeared a reasonable result in terms of reproducing most of the statistics (i.e. mean, variance and lag-1 autocovariance) of the rainfall time series at various aggregation levels and the spatial coherence over the weather stations.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.1105-1116
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2014
A stochastic rainfall model, NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model), is able to reflect the cluster characteristics of rainfall events which is unable in the RPM (Rectangular Pulse Model). Therefore NSRPM has advantage in the hydrological applications. The NSRPM consists of five model parameters and the parameters are estimated using optimization techniques such as DFP (Davidon-Fletcher-Powell) method and genetic algorithm. However the DFP method is very sensitive in initial values and is easily converge to local minimum. Also genetic algorithm has disadvantage of long computation time. Nelder-Mead method has several advantages of short computation time and no need of a proper initial value. In this study, the applicability of parameter estimation methods was evaluated using rainfall data of 59 national rainfall networks from 1973-2011. Overall results demonstrated that accuracy in parameter estimation is in the order of Nelder-Mead method, genetic algorithm, and DFP method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.344-344
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2012
추계학적 강우모의발생기법은 수문학적 분석에 널리 이용되는 방법으로서 장기간의 강우입력 자료를 이용할 수 없는 경우 과거의 관측 자료를 반복하여 이용하기 보다는 과거 관측치의 통계학적 특성을 지니고 있는 합성강우량 시계열자료를 모의하여 설계 강우량 산정 및 강우-유출모형을 이용한 장기해석 등과 같은 수문학적 해석을 위한 입력 자료를 확충하기 위해 이용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 수문학적 설계 강우량 산정 시 가장 중요한 강우발생 특성과 극한치의 특성이 변화하고 있기 때문에 전통적인 추계학적 강우발생기법을 이용하여 강우 시계열자료를 확충하는 것은 한계가 있을 것으로 추정되고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 유럽 등에서 도시배수체계의 설계를 위해 널리 이용되고 있는 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형을 이용하여 시간단위 강수량자료를 확충하고 모의된 강우량시계열자료와 실측 강우량자료를 통계학적으로 비교하였다. 또한, 극한치 분석을 통해 변화하는 기후상황에서 적합한지를 평가하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1119-1131
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2016
The Neyman-Scott Rectangular Pulses Model (NSRPM) is mainly used to construct hourly rainfall series. This model uses a modest number of parameters to represent the rainfall processes and underlying physical phenomena, such as the arrival of storms or rain cells. In NSRPM, the method of moments has often been used because it is difficult to know the distribution of rainfall intensity. Recently, approximated likelihood function for NSRPM has been introduced. In this paper, we propose a hierarchical model for applying a spatial structure to the NSRPM parameters using the approximated likelihood function. The proposed method is applied to summer hourly precipitation data observed at 59 weather stations (Korea Meteorological Administration) from 1973 to 2011.
This paper looks into the field inside the wide rectangular box structure that is excited by the High Power Electromagnetic(HPEM) source as a potential threat to electric grid and communication networks causing malfunction or destruction. The rectangular box is assumed power/ground planes and its internal field is calculated by the cavity model with the lightning strike excitation as an HPEM pulse. The accuracy of the calculation method employed here is validated through a $156mm{\times}106mm{\times}508{\mu}m$ parallel metallic plate case which is manufactured and tested, and is applied to the size of a building. With the help of the cavity model that takes into account loading, the level of the electric field is shown to decrease when a metal pillar is loaded between the power and ground planes.
NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) is one of the common model for generating future precipitation time series in stochastical hydrology. There are 5 parameters to compose the NSRPM model for generating precipitation time series. Generally parameter estimation using moment has some problems related with increased objective functions and shows different results in accordance with random variable generating models. In this study, direct parameter estimation method was proposed to cover with disadvantages of parameter estimation using moment. To apply the direct parameter estimation, generating stochastical data variance in accordance with numbers of precipitation events of NSRPM was done. Both kinds of methods were applied at the Cheongju gauge station data. Precipitation time series were generated using 4 different random variable generator, and compared with observed time series to check the accuracies. As a results, direct method showed more stable and better results.
It is recommended to use long-term hydrometeorological data for more than the service life of the hydraulic structures and water resource planning. For the purpose of expanding rainfall data, stochastic simulation models, such as Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (BLRP) and Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) models, have been widely used. The optimal parameters of the model can be estimated by repeatedly comparing the statistical moments defined through a combination of parameters of the probability distribution in the optimization context. However, parameter estimation using relatively small observed rainfall statistics corresponds to an ill-posed problem, leading to an increase in uncertainty in the parameter estimation process. In addition, as shown in previous studies, extreme values are underestimated because objective functions are typically defined by the first and second statistical moments (i.e., mean and variance). In this regard, this study estimated the parameters of the NSRP model using the objective function with the third moment and compared it with the existing approach based on the first and second moments in terms of estimation of extreme rainfall. It was found that the first and second moments did not show a significant difference depending on whether or not the skewness was considered in the objective function. However, the proposed model showed significantly improved performance in terms of estimation of design rainfalls.
This paper describes the effect of rotating frequency on the pulse tube of Stirling type pulse tube refrigerator. Various conditions were analyzed by two-dimensional analysis with several dominant non-dimensional parameters. With the additional pressure term influenced by centrifugal force in rotating condition, the linearized conservation equations of mass, momentum, energy of the gas were solved to obtain the first order variables and calculate the enthalpy flow in rectangular coordinates. The rotational effect in pulse tube for the refrigerator's performance were quantitatively evaluated. According to the first order analysis, the enthalpy flow decreases with the rotating speed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.3
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pp.303-314
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2024
Precipitation data are an integral part of water management planning, especially the design of hydroelectric structures and the study of floods and droughts. However, it is difficult to obtain accurate data due to space-time constraints. The recent increase in hydrological variability due to climate change has further emphasized the importance of precipitation simulation techniques. Therefore, in this study, the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse model was utilized to apply the parameters necessary to predict daily precipitation. The effect of this parameter on the daily precipitation prediction was analyzed by applying exponential distribution, Gamma distribution, and Weibull distribution to evaluate the suitability of daily precipitation prediction according to each distribution type. As a result, it is judged that parameters should be selected in consideration of regional and seasonal characteristics when simulating precipitation using the MBLRP model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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