Kim, Kwang-Ho;Kwon, Byung-Hyuk;Kim, Min-Seong;Kim, Park-Sa;Yoon, Hong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.695-704
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2018
The rainfall cases were identified by rainfall estimation techniques which were developed by using X - band marine radar. A digital signal converter was used to convert the signal received from the marine radar into digital reflectivity information. The ground clutter signal was removed and the errors caused by beam attenuation and beam volume changes were corrected. The reflectivity showed a linear relationship with the rain gauge rainfall. Quantitative rainfall was estimated by converting the radar signal into an cartesian coordinate system. When the rainfall was recorded more than $5mm\;hr^{-1}$ at three automatic weather stations, the rain cell distribution on the marine radar was consistent with that of the weather radar operated by Korea meteorological Adminstration.
Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, it is important to understand the spatial-temporal features of rainfall. In this study, RADAR rainfall was used to calculate gridded areal rainfall which reflects the spatial-temporal variability. In addition, Kalman-filter method, a stochastical technique, was used to combine ground rainfall network with RADAR rainfall network to calculate areal rainfall. Thiessen polygon method, Inverse distance weighting method, and Kriging method were used for calculating areal rainfall, and the calculated data was compared with adjusted areal RADAR rainfall measured using the Kalman-filter method. The result showed that RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method well-reproduced the distribution of raw RADAR rainfall which has a similar spatial distribution as the actual rainfall distribution. The adjusted RADAR rainfall also showed a similar rainfall volume as the volume shown in rain gauge data. Anseong-Cheon basin was used as a study area and the RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method was applied in $Vflo^{TM}$ model, a physical-based distributed model, and ModClark model, a semi-distributed model. As a result, $Vflo^{TM}$ model simulated peak time and peak value similar to that of observed hydrograph. ModClark model showed good results for total runoff volume. However, for verifying the parameter, $Vflo^{TM}$ model showed better reproduction of observed hydrograph than ModClark model. These results confirmed that flood runoff simulation is applicable in domestic settings(in South Korea) if highly accurate areal rainfall is calculated by combining gauge rainfall and RADAR rainfall data and the simulation is performed in link to the distributed hydrological model.
Extending the success of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), the spaceborne measurement of precipitation by Global Precipitation Measurement (GPM) is initiated. The GPM consists of a core satellite which will have a dual-frequency precipitation radar (DPR) and a constellation of small satellites equipped with microwave radiometers. The GPM is inherently a global program. Responding to the GPM plan, many other nations are much interested in participating in the GPM team or simply utilizing GPM products aiming at the development of meteorological technology. Korea can fully function its role if Korea is selected as a CAL/VAL site for the GPM because Korea maintains a well-established dense rain gauge network (AWS), precipitation radars, and the Haenam super site for surface observation. In this feasibility study, the necessities of the GPM project in the context of academical and social backgrounds and associated international and domestic activities are investigated. And GPM-related core technologies and application areas are defined. As a result, it is found that GPM will represent a great opportunity for us because of its ability to provide not only much enhanced three-hourly global rain products but also very useful tools for the enhancement of weather forecasting capabilities, management of water resources, development and implementation of monitoring techniques for severe weather phenomena, agricultural managements and climate application. Furthermore, rain retrieval and CAL/VAL technologies obtained during the involvement in the international GPM project will serve as basic knowledges to run our own geostationary satellite program.
The study adopted extended Kalman filter technique in an effort to predict Z-R relationship parameter as a stable value in real-time. Toward this end, a parameter estimation model was established based on extended Kalman filter in consideration of non-linearity of Z-R relationship. A state-space model was established based on a study that was conducted by Adamowski and Muir (1989). Two parameters of Z-R relationship were set as state variables of the state-space model. As a result, a stable model where a divergence of Kalman gain and state variables are not generated was established. It is noteworthy that overestimated or underestimated parameters based on a conventional method were filtered and removed. As application of inappropriate parameters might cause physically unrealistic rain rate estimation, it can be more effective in terms of quantitative precipitation estimation. As a result of estimation on radar rainfall based on parameters predicted with the extended Kalman filter, the mean field bias correction factor turned out to be around 1.0 indicating that there was a minor difference from the gauge rain rate without the mean field bias correction. In addition, it turned out that it was possible to conduct more accurate estimation on radar rainfall compared to the conventional method.
Kim, Se Hoon;Jung, Chung Gil;Jang, Won Jin;Kim, Seong Joon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.1
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pp.21-33
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2019
This study performed to simulate the watershed storm runoff using data of S-band dual-polarization radar rain, GPM (Global Precipitation Mission) satellite rain, and observed rainfall at 21 ground stations operated by KMA (Korea Meteorological Administration) respectively. For the 3 water level gauge stations (Sancheong, Changchon, and Namgang) of NamgangDam watershed ($2,293km^2$), the KIMSTORM2 (KIneMatic wave STOrm Runoff Model2) was applied and calibrated with parameters of initial soil moisture contents, Manning's roughness of overland and stream to the event of typhoon CHABA (82 mm in watershed aveprage) in $5^{th}$ October 2016. The radar and GPM data was corrected with CM (Conditional Merging) method such as CM-corrected Radar and CM-corrected GPM. The CM has been used for accurate rainfall estimation in water resources and meteorological field and the method combined measured ground rainfall and spatial data such as radar and satellite images by the kriging interpolation technique. For the CM-corrected Radar and CM-corrected GPM data application, the determination coefficient ($R^2$) was 0.96 respectively. The Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) was 0.96 and the Volume Conservation Index (VCI) was 1.03 respectively. The CM-corrected data of Radar and GPM showed good results for the CHABA peak runoff and runoff volume simulation and improved all of $R^2$, NSE, and VCI comparing with the original data application. Thus, we need to use and apply the radar and satellite data to monitor the flood within the watershed.
This study adopted the Rectangular Pulses Poisson Process Model for the drought severity-duration-frequency analysis to characterize the spatial pattern of drought over the Korean peninsula using the rainfall data of the 59 rain gauge stations. First of all, the drought severity in the southern part of the Korean peninsula was found to be generally high for any return period. This result is consistent for both cases with and without considering the overlap probability of rectangular pulses, which is also valid for longer durations. Comparison with those of observed drought frequency and maximum severity also showed that the result in this study has enough reliability.
Kim, Sang-Won;Park, Jun-Sang;Kim, Jin-A;Hong, Yoon
Atmosphere
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v.22
no.1
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pp.129-135
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2012
This study restores rainfall measurements taken with the Chugugi (rain gauge) at Wonju, Hamheung, and Haeju from the Deungnok (government records from the Joseon Dynasty). We restored rainfall data corresponding to a total of 9, 13, and 18 years for Wonju, Hamheung, and Haeju, respectively. Based on the restored data, we reconstructed monthly rainfall data. Restoration was most successful for the rainy season months of June, July and August. The restored rainfall data were compared with the summer rainfall data for Seoul as recorded by the Seungjeongwon (Royal Secretariat). In June, the variation in the restored rainfall data was similar to that of the Seungjeongwon data for Seoul. In July and August, however, the variations in the reconstructed data were markedly different from those in the Seoul data (Seungjeongwon). In the case of the worst drought in the summer of 1888, a substantial shortage of rainfall was found in both the Seungjeongwon data for Seoul and the restored data for the three regional locations.
The performance of spatial downscaling models depends on the quality of input coarse scale products. Thus, the impact of intrinsic errors contained in coarse scale satellite products on predictive performance should be properly assessed in parallel with the development of advanced downscaling models. Such an assessment is the main objective of this paper. Based on a synthetic satellite precipitation product at a coarse scale generated from rain gauge data, two synthetic precipitation products with different amounts of error were generated and used as inputs for spatial downscaling. Geographically weighted regression, which typically has very high explanatory power, was selected as the trend component estimation model, and area-to-point kriging was applied for residual correction in the spatial downscaling experiment. When errors in the coarse scale product were greater, the trend component estimates were much more susceptible to errors. But residual correction could reduce the impact of the erroneous trend component estimates, which improved the predictive performance. However, residual correction could not improve predictive performance significantly when substantial errors were contained in the input coarse scale data. Therefore, the development of advanced spatial downscaling models should be focused on correction of intrinsic errors in the coarse scale satellite product if a priori error information could be available, rather than on the application of advanced regression models with high explanatory power.
강우의 공간적 변동성을 파악하기 어려운 우량계 관측방법의 한계를 극복하기 위한 방법으로 레이더를 이용한 강우관측이 주목받고 있다. 레이더는 실시간으로 넓은 지역의 강우 현황을 파악하는 것이 가능하므로 강우 예측에 있어 매우 큰 장점을 갖는다. 그러나 레이더를 통해 관측된 강우는 실제값을 의미하지는 않는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 자료에 대한 평균값, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하여 검토하였다. 본 연구에서는 2003년에 발생한 태풍 매미로 인해 발생한 강우 사상이 대상 호우사상으로 적용되었으며, 이에 대한 강우자료는 관악산 레이더 강우 자료와 레이더의 관측 반경 내 존재하는 국토해양부 산하 127개 우량계 시강우 자료이다. 그 결과, 독립변수로 사용된 강우자료에 따라 그 차이가 매우 큰 것으로 나타났다. 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에는 G/R 보정된 레이더 강우의 과소추정 문제가 나타날 것으로 보인다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 회귀선에서는 레이더 강우의 보정결과가 어떻게 나타날지는 뚜렷하지 않다. 따라서 위와 같은 회귀선을 통해 보정한 레이더 강우의 검토가 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 그러나 이 경우에서는 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에서 나타나는 레이더 강우의 과소추정 문제가 어느 정도 극복될 것으로 보인다. 아울러 일반적으로 적용되고 G/R 보정계수에 대한 검토 및 이에 대한 비교가 또한 필요할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.256-261
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2004
Due to the problems of global warming, the frequency of meteorological extremes such as droughts, floods and the annual rainfall amount are suddenly increasing. Even though the increase of greenhouse gases, for example, is thought to be the main factor for global warming, its impact on global climate has not yet been revealed clearly in rather quantitative manners. Therefore, tile objective of this study is to inquire the change of precipitation condition due to climate change by global warming. In brief, this study want to see its assumption if rainfall quantile estimates are really changing. In order to analyze the temporal change, the rainfall quantile estimates at the Seoul rain gauge stations are estimated for the 21-year data period being moved from 1908 to 2002 with 1-year lag. The main objective of this study is to analyze the variability of rainfall quantile estimates using four methods. Next, The changes in confidence interval of rainfall quantile are evaluated by increasing the data period. It has been found that confidence interval of rainfall quantile estimates is reduced as the data period increases. When the hydraulic structures are to be designed, it is important to select the data size and to re-estimate the flood prevention capacity in existing river systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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