Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
Park, Jong-Kil;Seong, Ihn-Cheol;Kim, Baek-Jo;Jung, Woo-Sik;Lu, Riyu
한국환경과학회지
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제23권1호
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pp.25-37
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2014
In the present study, we analyzed precipitation patterns and diurnal variation trends of hourly precipitation intensity due to climate change. To that end, we used the hourly precipitation data obtained from 26 weather stations around South Korea, especially Busan, from 1970 to 2009. The results showed that the hourly precipitation was concentrated on a specific time of day. In particular, the results showed the so-called "morning shift" phenomenon, which is an increase in the frequency and intensity of hourly precipitation during the morning. The morning shift phenomenon was even more pronounced when a higher level of hourly precipitation intensity occurred throughout the day. Furthermore, in many regions of Korea, including Busan, this morning shift phenomenon became more prevalent as climate change progressed.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
The performance assessment in radiosonde observation on the special observation program (ProbeX-2009) is performed and the characteristics of precipitation using Auto Weather System (AWS) and radiosonde data in 2009 at the Ulleungdo are investigated. The launching time, observation time, and maximum altitude of radiosonde are satisfied with the regulation from Korea Meteorological Administration (KMA) and World Meteorological Organization (WMO) but the duration of observational time of radiosonde is much shorter than that of the ProbeX-2007 because the altitude of launching site is higher than others in 2007. From the analysis of trajectories of radiosonde, most radiosondes at the Ulleungdo tend to move into the east because the westerly prevail at the middle latitude. However, when the Okhotsk high is expanded to the Korean peninsula and the north-westerly winds strengthen over the East Sea as the subtropical high is retreated, radiosonde tends to move into the south-west and south-east, respectively. Maximum distance appears at the end of observation level before May but the level of maximum distance is changed into 100 hPa after June because the prevailing wind direction is reversed from westerly to easterly at the stratosphere during summer time. The condition of precipitation was more correlated with the dynamic instability except Changma season. Precipitation in 2009 at the Ulleungdo occurred under the marine climate so that total precipitation amounts and precipitation intensity were increased and intensified during nighttime. The local environment favorable for the precipitation during nighttime was while the wind speed at the surface and the inflow from the shoreline were strengthened. Precipitation events also affected by synoptic condition but the localized effect induced by topography was more strengthened at the northern part of Ulleungdo.
To elucidate the mechanism associated with the development of heavy precipitation system, a field experiment was carried out in Jejudo (or Jeju Island) and Marado, Korea from 22 June to 12 July 2006. The synoptic atmospheric conditions were analyzed using the National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research's (NCEP/NCAR) reanalyzed data, weather maps, and sounding data. The kinematic characteristics of each precipitation system were investigated by dual Doppler radar analysis. During the field experiment, data of four precipitation events with more than 20 mm rainfall were collected. In F case (frontal precipitation), a typical Changma front was dominant and the observation field was fully saturated. However there was no convective instability near the surface. LF case (low pressure accompanied with Changma front) showed strong convective instability near the surface, while a strong convergence corresponded to the low pressure from China accompanied with Changma front. In FT case (Changma front indirectly influenced by typhoon), the presence of a convective instability indicated the transport of near surface, strong additional moisture from the typhoon 'EWINIAR'. The convergence wind field was ground to be located at a low level. The convective instability was not significant in T case (precipitation of the typhoon 'EWINIAR'), since the typhoon passed through Jejudo and the Changma front was disappeared toward the northeastern region of the Korean peninsula. The kinematic (convergence and divergence) characteristics of wind fields, convective instability, and additional moisture inflow played important roles in the formation and development of heavy precipitation.
The aim of this study is to examine weather modification by urbanization and human activities. The characteristics of the urban heat island (UHI) and precipitation in Seoul metropolitan area of Korea are investigated to demonstrate that cities can change or modify local and nearby weather and climate, and to confirm that cities can initiate convection, change the behavior of convective precipitation, and enhance downstream precipitation. The data used in this study are surface meteorological station data observed in Seoul and its nearby 5 cities for the period of 1960 to 2009, and 162 Automatic Weather System stations data observed in the Seoul metropolitan area from 1998 to 2009. Air temperature and precipitation amount tend to increase with time, and relative humidity decreases because of urbanization. Similar to previous studies for other cities, the average maximum UHI is weakest in summer and is strong in autumn and winter, and the maximum UHI intensity is more frequently observed in the nighttime than in the daytime, decreases with increasing wind speed, and is enhanced for clear skies. Relatively warm regions extend in the east-west direction and relatively cold regions are located near the northern and southern mountains inside Seoul. The satellite cities in the outskirts of Seoul have been rapidly built up in recent years, thus exhibiting increases in near-surface air temperature. The yearly precipitation amount during the last 50 years is increased with time but rainy days are decreased. The heavy rainfall events of more than $20mm\;hr^{-1}$ increases with time. The substantial changes observed in precipitation in Seoul seem to be linked with the accelerated increase in the urban sprawl in recent decades which in turn has induced an intensification of the UHI effect and enhanced downstream precipitation. We also found that the frequency of intense rain showers has increased in Seoul metropolitan area.
The chemical characteristics of precipitation was investigated in Pusan area. Samples were collected from January to November in 1996 at 4 sites, and analyzed pH, major soluble ionic components(C $l^{[-10]}$ , N $O_3$$^{[-10]}$ , S $O_4$$^{2-}$, N $a^{+}$, $K^{+}$, N $H_4$$^{+}$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$). The order of anion and cation concentrations for the initial precipitation were C $l^{[-10]}$ > S $O_4$$^{2-}$ > N $O_3$$^{[-10]}$ , and $Ca^{2+}$ > N $a^{+}$ > N $H_4$$^{+}$ > $Mg^{2+}$ > $K^{+}$, respectively. At coastal sites(P1 and P2) C $l^{[-10]}$ and N $a^{+}$ of maritime sources (seasalt) were high, but at inland sites(P3 and P4) nss-C $a^{2+}$ and nss-S $O_4$$^{2-}$ were high. Calcium ion for the initial precipitation showed high value of enrichement factor(EF) relative to seawater composition. The contribution of seasalt to the composition of precipitation was higher at bite P1 (53.5%) than those of the other sites. Throughout the year the concentrations of major ions for the initial precipitation were low in the heavy rain season. The mean pH for the initial precipitation was 5.4 and showed the negative relationship with the precipitaion amount. The S $O_4$$^{2-}$ and N $O_3$$^{[-10]}$ do not play an important role in rain acidification due to the high(97%) neutralizing effect of amonia and calcium species.and calcium species.
An attempt was made to study the subdivision of Korea by the annual amount and the annual change pattern of monthly precipitation days(that is one of the important elements of the precipitation characteristics), using the mean values for the years 1961-1990 at the 68 stations. The amplitudes of annual change were normalized and using these values, the principal component analysis was applied to determine the annual change patterns. The results show that they are expressed by the combinations of the three change patterns in almost whole regions of Korea. As a result,the annual change pattern of precipitation days in Korea is classified into 8 types from A to e,in detail, 36 types from A0 to e$\circled2$.And regional division of precipitation days in Korea is divided into 13 regions from I a to IIIC,into detail, 41 regions from I no to IIICl.
An attempt was made to study the subdivision of Korea by the annual amount and the annual change pattern of monthly precipitation days(that is one of the important elements of the precipitation characteristics), using the mean values for the years 1961-1990 at the 68 stations. The amplitudes of annual change were normalized and using these values, the principal component analysis was applied to determine the annual change patterns. The results show that they are expressed by the combinations of the three change patterns in almost whole regions of Korea. As a result, the annual change pattern of precipitation days in Korea is classified into 8 types from A to e, in detail, 36 types from A0 to e$\circled2$.And regional division of precipitation days in Korea is divided into 13 regions from I a to IIIC, into detail, 41 regions from I no to IIICl.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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