Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.4
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pp.41-50
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2024
Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.
Yoon, Sun-Kwon;Park, Kyung-Won;Kim, Jong Pil;Jung, Il-Won
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.4
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pp.371-384
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2014
This study developed a new algorithm of extreme rainfall extraction based on the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) and the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) Satellite image data and evaluated its applicability for the heavy rainfall event in July-2011 in Seoul, South Korea. The power-series-regression-based Z-R relationship was employed for taking into account for empirical relationships between TRMM/PR, TRMM/VIRS, COMS, and Automatic Weather System(AWS) at each elevation. The estimated Z-R relationship ($Z=303R^{0.72}$) agreed well with observation from AWS (correlation coefficient=0.57). The estimated 10-minute rainfall intensities from the COMS satellite using the Z-R relationship generated underestimated rainfall intensities. For a small rainfall event the Z-R relationship tended to overestimated rainfall intensities. However, the overall patterns of estimated rainfall were very comparable with the observed data. The correlation coefficients and the Root Mean Square Error (RMSE) of 10-minute rainfall series from COMS and AWS gave 0.517, and 3.146, respectively. In addition, the averaged error value of the spatial correlation matrix ranged from -0.530 to -0.228, indicating negative correlation. To reduce the error by extreme rainfall estimation using satellite datasets it is required to take into more extreme factors and improve the algorithm through further study. This study showed the potential utility of multi-geostationary satellite data for building up sub-daily rainfall and establishing the real-time flood alert system in ungauged watersheds.
In this study, we developed a multi-sensor blending short-term rainfall forecasting technique using radar and satellite data during extreme rainfall occurrences in Busan and Gyeongnam region in August 2014. The Tropical Z-R relationship ($Z=32R^{1.65}$) has applied as a optimal radar Z-R relation, which is confirmed that the accuracy is improved during 20mm/h heavy rainfall. In addition, the multi-sensor blending technique has applied using radar and COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data for quantitative precipitation estimation. The very-short-term rainfall forecasting performance was improved in 60 mm/h or more of the strong heavy rainfall events by multi-sensor blending. AWS (Automatic Weather System) and MAPLE data were used for verification of rainfall prediction accuracy. The results have ensured about 50% or more in accuracy of heavy rainfall prediction for 1-hour before rainfall prediction, which are correlations of 10-minute lead time have 0.80 to 0.53, and root mean square errors have 3.99 mm/h to 6.43 mm/h. Through this study, utilizing of multi-sensor blending techniques using radar and satellite data are possible to provide that would be more reliable very-short-term rainfall forecasting data. Further we need ongoing case studies and prediction and estimation of quantitative precipitation by multi-sensor blending is required as well as improving the satellite rainfall estimation algorithm.
This study proposes a modified standardized precipitation index (MSPI) which was developed to make up for the weakness of the SPI. Both MSPI and SPI are applied to the monthly rainfall at the Seoul station for the drought analysis. The MSPI proposed is nothing but the SPI for the normalized monthly rainfall, that is, an extra step for normalizing the monthly rainfall is included before driving the SPI. Thus, the MSPI has a structure to transfer the relative amount of rainfall to the next months, but the SPI the absolute amount of rainfall. The monthly rainfall data at the Seoul station used in this study are those collected from 1777 to 1996. The rainfall data collected before and after the long dry period around 1900 were also analyzed separately for the comparison. The results derived are as follows. (1) The MSPI was found to be more practical compared to the SPI. This was assured by comparing the analysis results of the data including and excluding the long dry period around 1900. (2) The MSPI is found to be less sensitive than the SPI to the extreme rainfall events. For the MSPI, the occurrence probabilities of moderate drought before and after the long dry period are similar, but those for the extreme drought becomes slightly decreased after the long dry period (from about 18 years of return period before the long dry period to the 16 years after the long dry period). However, the duration becomes longer after the long dry period (the duration for the extreme drought has been increased from 2 to 2.5 months after the long dry period). This results can also be compared with a rather unreasonable result derived by applying the SPI (for the extreme drought the return period has been decreased to be from 25 to 10 years after the long dry period, on the other hand the duration has been increased from 1.5 months to 3.5 months). So, we man conclude that the MSPI is more practical for the drought analysis that the SPI.
Quantification of extreme rainfall is very important in establishing a flood protection plan, and a general measure of extreme rainfall is expressed as an T-year return level. In this study, a method was proposed for quantifying spatial distribution and uncertainty of daily rainfall depths with various return periods using a hierarchical Bayesian model combined with climate and geographical information, and was applied to the Seoul-Incheon-Gyeonggi region. The annual maximum daily rainfall depth of six automated synoptic observing system weather stations of the Korea Meteorological Administration in the study area was fitted to the generalized extreme value distribution. The applicability and reliability of the proposed method were investigated by comparing daily rainfall quantiles for various return levels derived from the at-site frequency analysis and the regional frequency analysis based on the index flood method. The uncertainty of the regional frequency analysis based on the index flood method was found to be the greatest at all stations and all return levels, and it was confirmed that the reliability of the regional frequency analysis based on the hierarchical Bayesian model was the highest. The proposed method can be used to generate the rainfall quantile maps for various return levels in the Seoul-Incheon-Gyeonggi region and other regions with similar spatial sizes.
Kim, Jihye;Park, Jihoon;Song, Jung-Hun;Jun, Sang Min;Kang, Moon Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.1
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pp.39-51
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2016
Extreme floods occur more often recently as the frequency of extreme storm events increase due to the climate change. Because the extreme flood exceeding the design flood can cause large-scale disasters, it is important to predict and prepare for the future extreme flood. Flood flow is affected by two main factors; rainfall and land use. To predict the future extreme flood, both changes in rainfall due to the climate change and land use should be considered. The objective of this study was to simulate the future design flood in the Hwangguji river watershed, South Korea. The climate and land use change scenarios were derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. Conversion of land use and its effects (CLUE) and hydrologic modelling system (HEC-HMS) models were used to simulate the land use change and design flood, respectively. Design floods of 100-year and 200-year for 2040, 2070, and 2100 under the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed. The land use change simulation described that the urban area would increase, while forest would decrease from 2010 to 2100 for both the RCP4.5 and 8.5 scenarios. The overall changes in design floods from 2010 to 2100 were similar to those of probable rainfalls. However, the impact of land use change on design flood was negligible because the increase rate of probable rainfall was much larger than that of curve number (CN) and impervious area.
An adequate understanding and response to natural hazards such as heat wave, heavy rainfall and severe drought is required. We apply extreme value theory to analyze these abnormal weather phenomena. It is common for extremes in climatic data to be nonstationary in space and time. In this paper, we analyze summer rainfall data in South Korea using exceedance values over thresholds estimated by quantile regression with location information and time as covariates. We group weather stations in South Korea into 5 clusters and t extreme value models to threshold exceedances for each cluster under the assumption of independence in space and time as well as estimates of uncertainty for spatial dependence as proposed in Northrop and Jonathan (2011).
This study focuses on the separation effect analysis of rainfall data for 2-parameter log-normal, 3-parameter log-normal, type-extreme value, 2-parameter gamma, 3-parameter gamma, log-Pearson type-III, and general extreme value distribution functions. Difference in the relationship between the mean and standard deviation of skewness for historical data and relations derived from 7 distribution functions are analyzed suing the Monte Carlo experiment. The results show that rainfall data has the separation effect for 6 distribution functions except 3-parameter gamma distribution function.
In this study, an investigation has been carried out to understand 1) temporal variation of rainfall amount in summer over south Korea during the 30-year period of 1979-2008 and 2) the relationship between the variation of rainfall amount and the change of large-scale monsoon circulation around 1993/1994 over East Asia. The analysis of rainfall amount is carried out separately for whole summer (June-August), climatological Changma period of 23 June-23 July, and August to consider variations within summer. To relate the variation of rainfall amount with the change of large-scale circulation, we have considered two 15-year periods of 1979-1993 and 1994-2008. This study has used observations at 58 stations in South Korea and NCEP-NCAR $2.5^{\circ}{\times}2.5^{\circ}$ reanalysis data. The major change in synoptic environment for the Changma period is characterized by the intensified anticyclone over Mongolia during 1994-2008, which results in a weak meridional oscillation of Changma front. As a result, rainfall amount for the Changma period and the frequency of extreme events have significantly increased after 1993/1994. A major change of synoptic environment for August is the significant westward extension of the western Pacific subtropical high, which allows not only more moisture transports but also stronger cyclonic circulation over the Korean peninsula. Rainfall amount for August and frequency of extreme events have also increased after 1993/1994. However, variability of rainfall amount is larger for August than that for the Changma period, with some years showing very dry August (monthly rainfall amount less than 150 mm).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1290-1294
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2004
In this study, new stochastic point rainfall models which can consider the correlation structure between rainfall intensity and duration are developed. In order to consider the negative and positive correlation simultaneously, the Gumbels type-II bivariate distribution is applied, and for the cluster structure of rainfall events, the Neyman-Scott cluster point process is selected. In the theoretical point of view, it is shown that the models considering the dependent structure between rainfall intensity and duration have slightly heavier tail autocorrelation functions than the corresponding independent mode]s. Results from generating long time rainfall events show that the dependent models better reproduce historical rainfall time series than the corresponding independent models in the sense of autocorrelation structures, zero rainfall probabilities and extreme rainfall events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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