본 연구에서는 강우의 공간상관구조에 대한 무강우 자료의 영향을 혼합분포를 이용하여 평가하였다. 강우자료의 형태는 두 강우관측소 모두 양의 자료를 가지는 경우, 두 지점중 하나 이상의 양의 자료를 가지는 경우, 그리고 전체자료를 사용한 경우 등 3가지를 고려하였다. 아울러 사용된 자료는 강우의 형태별로 태풍, 장마, 대류성 강우에 의한 강우로 나누어 비교가 이루어 질 수 있도록 하였다. 금강유역 내 12개 강우관측소의 시 자료를 이용하였으며, 그 결과 WMO에서 추천하는 강우관측망의 밀도가 장마와 태풍으로 인한 강우에 대하여는 적절하지만, 대류성 강우에 대하여는 부족한 수준인 것으로 파악되었다.
이 연구는 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성의 강수레이더인 PR(Precipitation Radar)의 5년간 (2002-2006) 6-8월 동안의 산출물을 분석하여 한반도 주변 지역과 동아시아의 아열대 및 열대 지역의 강우와 강우구름의 연직 구조 특성을 강우유형별로 분류하여 조사하였다. 한반도 주변 지역은 12.2%의 대류형 강우 비율로 다른 지역과 비교하여 약 6% 작았으며, 단위면적당의 강우 발생 빈도는 특히 열대지역의 50% 정도였다. 또한 한반도 주변 지역은 대류형에서 40% 더 강한 강우강도(10.4 mm/h)를 만들어내며, 층운형의 경우 세 지역 모두 비슷한 강우강도를 나타냈다. 평균적으로 강우강도는 운정고도와 비례하는 관계를 보였다. 레이더 반사도의 연직 구조를 통해 한반도 주변의 대류운은 연직적으로 매우 발달한 구름으로 더 높은 강우강도와 연관되어 있었다. 특히 열대지역의 대류형 강우구름들은 약 5 km의 고도 이하에서 지표에 접근함에 따라 수적들의 충돌병합에 의해 뚜렷한 레이더 반사도의 증가를 보였으며, 층운형 강우구름들은 더욱 뚜렷한 밝은 띠를 갖고 있었다. 한편 대류형에서 레이더 반사도의 첫 번째 경험직교함수 구조는 세 지역이 매우 비슷하지만, 두 번째 경험직교함수는 조금 다른 모습을 보였다. 한반도 주변 지역과 열대지역은 각각 상층과 하층에 큰 변동성을 보였다.
Theoretical models of radiative transfer are developed to simulate the 85 GHz brightness temperature (T85) observed by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) radiometer as a function of rain rate. These simulations are performed separately over regions of the convective and stratiform rain. TRMM Precipitation Radar (PR) observations are utilized to construct vertical profiles of hydrometeors in the regions. For a given rain rate, the extinction in 85 GHz due to hydrometeors above the freezing level is found to be relatively weak in the convective regions compared to that in the stratiform. The hydrometeor profile above the freezing level responsible for the weak extinction in convective regions is inferred from theoretical considerations to contain two layers: 1) a mixed (or mixed-phase) layer of 2 km thickness with mixed-phase particles, liquid drops and graupel above the freezing level, and 2) a layer of graupel extending from the top of the mixed layer to the cloud top. Strong extinction in the stratiform regions is inferred to result from slowly-falling, low-density ice aggregates (snow) above the freezing level. These theoretical results are consistent with the T85 measured by TMI, and with the rain rate deduced from PR for the convective and stratiform rain regions. On the basis of this study, the accuracy of the rain rate sensed by TMI is inferred to depend critically on the specification of the convective or stratiform nature of the rain.
Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4% and up to 6% were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.
International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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제26권1호
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pp.15-29
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1998
The numerical simulation of heavy precipitation event occurred in the central Korean Peninsula on July 26-28, 1996 was performed using the fine mesh model. ARPS (Advanced Regional Prediction System) developed by the CAPS (Center for Analysis and Prediction of Storms). Usually, the heavy rainfalls occurred at late July in the Korean Peninsula were difficult to predict, and showed very strong rainfall intensity. As results, they caused a great loss of life and property. As it usual, this case was unsuccessful to predict the location of rain band and the precipitation intensity with the coarse-mesh model. The same case was, however, simulated well with fine-mesh storm-scale model, ARPS. Moisture band at 850 hPa appeared along the Changma Front in the area of China through central Korea passed Yellow Sea. Also the low-level jet at 700 hPa existed in the Yellow Sea through central Korea and they together offered favorable condition to induce heavy rainfall in that area. The convective activities developed to a meso-scale convective system were observed at near the Yangtze River and moved to the central Korean Peninsula. Furthermore, the intrusion of warm and moist air, origninated from typhoon, into the Asia Continent might result in heavy rainfall formation through redistribution of moisture and heat. In the vertical circulation, the heavy rainfall was formed between the upper- and low-level jets, especially, the entrance region of the upper-level jet above the exit the region of the low-level jet. The low level convergence, the upper level divergence and the strong vertical wind were organized to the very north of the low level jet and concentrated on tens to hundreds km horizontal distance. These result represent the upper- and low-level jets are one of the most important reasons on the formation of heavy precipitation.
In this study, paying much attention to notable features obtained from spatial distributions of strongly related indices (precipitable water, convergence of air, convective available potential energy) with precipitation, fatal problems in selecting strongly related indices with observed precipitation in a BAIU season were discussed. These results showed spatial distribution of a predicted index provided alternative and physically consistent interpretation for selecting dominant index for heavy rainfall even if the predicted index did not correlate with observed rainfall at a specific observational point as confirmed by the features of CONV (Convergence) or even if it correlated with observed rainfall as confirmed by those of PW (Precipitable Water). Therefore, dominant meteorological indices of heavy rainfall should be selected according to physically evidenced interpretation on features of spatial distributions of indices, and physically and statistically consistent relationship should be built up.
A developed Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to the mid-Atlantic region of the United States. The model incorporated the evolving structure and frequency of intense weather systems of the study area for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters associated with synoptic atmospheric conditions as Input. Here, we present results from the application of the Quantitative Flood Forecasting (QFF) model in 2 small watersheds along the leeward side of the Appalachian Mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above 0.6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 40% and up to 55 % were obtained.
In accordance with the time series of rainfall in summer (June, July and August) in South and North Korea for recent 28 years (1981-2008), rainfall is substantially increased in South Korea since 1996, while it is significantly decreased in North Korea. In particular, the decreasing tendency of rainfall in summer in North Korea is more definitely observed during the $2^{nd}$ rainy season (late August - mid September) in intraseasonal variation. Such a feature is also confirmed in the spatial distribution of oscillation pattern between South and North Korea on the basis of 1996 which is obtained by empirical orthogonal function analysis using the summer rainfall observed in all weather observation stations in South and North Korea. For the decreasing tendency of rainfall in North Korea, it is found that northeasterlies from anticyclonic circulation centered on around Baikal Lake weaken convective activity during summer. On the contrary, the increasing tendency of rainfall in South Korea is related to the strengthened cyclonic circulation in the southern region of China and accordingly, enhances southwesterlies in South Korea.
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 typhoon Jelawat, which was formed over the tropical Pacific ocean on August 1, 2000 and made a landfall over China on August 10, 2000, was observed by Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT-1) Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)/Precipitation Radar(PR) and Quick Scatterometer (QuikSCAT). In spite of discontinuous observation, important mesoscale features of typhoon depending on life cycle were detected prominently. It is possible to distinguish on the OSMI photograph between the eye-wall convection and the stratiform and other convective clouds near the center of typhoon Jelawat. The TRMM/PR observations show quite clearly the eye-wall convection, stratiform regions, and convective bands. Vertical cross section of rainfall in the genesis stage of typhoon Jelawat exhibits circular ring of intense convection surrounding the eye. The mature stage of typhoon Jelawat consists of a strong rotational circulation with clouds which are well organized about a center of low pressure. The OSMI, TRMM/PR and QuikSCAT measurements presented here agree qualitatively with each other and provide a wealth of information on the structure of typhoon Jelawat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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