The purpose of this paper is to obtain reliable rainfall data for runoff simulation and other hydrological analysis by the calibration of gauge rainfall. The calibrated gauge rainfall could be close to the actual value with rainfall on the ground. In order to analyze the wind effect of ground rain gauge, we selected the rain gauge sites with and without a windshield and standard rain gauge data from Chupungryeong weather station installed by standard of WMO. Simple linear regression model and artificial neural networks were used for the calibration of rainfalls, and we verified the reliability of the calibrated rainfalls through the runoff analysis using $Vflo^{TM}$. Rainfall calibrated by linear regression is higher amount of rainfall in 5%~18% than actual rainfall, and the wind remarkably affects the rainfall amount in the range of wind speed of 1.6~3.3m/s. It is hard to apply the linear regression model over 5.5m/s wind speed, because there is an insufficient wind speed data over 5.5m/s and there are also some outliers. On the other hand, rainfall calibrated by neural networks is estimated lower rainfall amount in 10~20% than actual rainfall. The results of the statistical evaluations are that neural networks model is more suitable for relatively big standard deviation and average rainfall. However, the linear regression model shows more suitable for extreme values. For getting more reliable rainfall data, we may need to select the suitable model for rainfall calibration. We expect the reliable hydrologic analysis could be performed by applying the calibration method suggested in this research.
A new method of automatic recording raingauge is developed to measure rainfall 1200mm full scale with high accuracy and resolution. The principle of new instrument is to detect a weight change of a buoyant weight according to a change in water level of raingauge measured by the use of a strain gauge load cell. This method has the advantage of increasing measurement accuracy, since no moving equipment is used. Laboratory test of the instrument was recorded 0.4% error of 190mm rainfall amount. The validity of new instrument was examined by comparing its measured values with values recorded by automatic weather station on June 24 to 25 2001 at Daegu Meteorological Station, when there is 148.3mm rainfall amount. In spite of much rainfall there is only 0.77mm difference of total rainfall amount. This instrument was accomplished high accuracy and resolution at field test in much rainy day.
Jang, Bong-Joo;Lee, Chan-Joo;Kim, Hyunjung;Kim, Dong-Gu;Lim, Sanghun;Kim, Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.185-185
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2018
광학우적계(PARSIVEL)는 강수 입자의 정확한 직경 및 분포 분석에 용이한 이유로 정밀 기상관측과 레이더 및 우량계 검보정을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PARSIVEL S/W의 경우, 관측 순간의 각종 변수 및 분석 결과를 이해하기에 용이하나 강우 이벤트 전체를 분석하기 위해서는 별도의 후처리가 요구되는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 소형레이더 및 전파강수계의 비교검증 효율성 향상을 위해 그림 1과 같이 PARSIVEL의 자료구조 및 포맷을 분석하여, 즉각적으로 원하는 강우 이벤트에 대해 다양한 분석도구를 적용할 수 있는 S/W를 개발하였다. 그림 2로부터 개발된 S/W로부터의 분석결과를 나타내었으며, 다양한 실험을 통해 제안한 S/W를 이용함으로써 각종 강우량계 비교검증 시 강수분석을 용이하게 함을 확인하였다.
Characteristics of precipitation in Seoul have been examined by using long-term observational data. Precipitation records from modern rain gauges were used for 1908-1996, together with the traditional Korean rain gauge (called Chukwookee) observations for 1777-1907. A linear trend analysis of seasonal total rainfall shows no significant trends over the last 200 years A wavelet transform analysis was performed to figure out the transient variations of precipitation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.284-288
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2008
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.
Convective/stratiform radar echo classification schemes by Steiner et al. (1995) and Biggerstaff and Listemaa (2000) are examined on a monsoonal front during the summer monsoon-Changma period, which is organized as a cloud cluster with mesoscale convective complex. Target radar is S-band with wavelength of 10cm, spatial resolution of 1km, elevation angle interval of 0.5-1.0 degree, and minimum elevation angle of 0.19 degree at Jindo over the Korean Peninsula. For verification of rainfall amount retrieved from the echo classification, ground-based rain gauge observations (Automatic Weather Stations) are examined, converting the radar echo grid data to the station values using the inverse distance weighted method. Improvement from the echo classification is evaluated based on the correlation coefficient and the scattered diagram. Additionally, an optimal use method was designed to produce combined rainfalls from the radar echo and Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar (TRMM/PR) data. Optimal values for the radar rain and TRMM/PR rain are inversely weighted according to the error variance statistics for each single station. It is noted how the rainfall distribution during the summer monsoon frontal system is improved from the classification of convective/stratiform echo and the use of the optimal use technique.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.413-413
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2015
최근 국내외적으로 정도 높은 강우장을 모의하기 위해 레이더 자료와 강우자료를 합성하려는 연구가 수행되고 있다. 이는 정밀하게 강우를 관측할 수 있는 지점 강우의 장점과 강우의 공간분포를 파악할 수 있는 레이더 자료의 장점을 결합하여 고품질의 자료를 생산할 수 있기 때문이다. 기존에는 연속수정법, 조건부 합성기법, 코크리깅, 가우시안 합성기법 등과 같은 자료합성 기법을 이용하여 레이더 자료와 지상강우를 합성한 연구가 수행되었다. 그러나 강우자료의 간헐적인 특징으로 인하여 두 자료를 합성하려는 시도는 간단하지 않은 문제로 나타났다. 이에 본 연구에서는 간헐적 특성의 자료를 고려한 자료합성 기법을 제안하였다. 먼저, 자료를 0이 포함되지 않은 경우와 0이 포함된 경우의 2가지 유형으로 구분하였다. 기존에는 주로 자료에 0에 포함되지 않은 경우에 대한 합성기법이 평가되었지만, 본 연구에서는 0이 포함된 경우에 대한 합성기법에 초점을 맞추었다. 자료합성 기법 중 코크리깅 기법을 이용하여 0이 포함된 레이더 자료와 강우자료를 합성하는 방법을 제안하였고 이를 0이 포함되지 않은 경우를 이용한 합성 결과와 비교하였다. 아울러 제안된 합성기법을 한강 유역의 자료에 적용하여 그 결과를 비교 및 평가 하였다.
In order to find horizontal and vertical precipitation structure in Korean peninsula, we use ground-based radar, and Automatic Weather Station (AWS) data. Radar data was selected for rain events in the Pusan and Jindo in Korea, during the spring and summer season of 2002. AWS point gauge measurements are analyzed as part of spatial structure of precipitation. TRMM/PR and ground-based radar is used vertical correlation. The results showed, as expected that the correlation decreased rapidly with distance.
Kim, Byeong Taek;Hwang, Sung Eun;Lee, Young Tae;Shin, Seung Sook;Kim, and Ki Hoon
Journal of the Korean earth science society
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v.42
no.5
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pp.514-523
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2021
Using the precipitation data observed at the Gochang Standard Weather Observatory (GSWO) during the winter seasons from 2014 to 2016, we analyzed the precipitation characteristics of the winter observation environment. For this study, we used four different types of precipitation gauges, i.e., No Shield (NS), Single Alter (SA), Double Fence Intercomparison Reference (DFIR), and Pit Gauge (PG). We analyzed the data from each to find differences in the accumulated precipitation, characteristics of the precipitation type, and the catch efficiency according to the wind speed based on the DFIR. We then classified these into three precipitation types, i.e., rain, mixed precipitation, and snow, according to temperature data from Gochang's Automated Synoptic Observing System (ASOS). We considered the DFIR to be the standard precipitation gauge for our analysis and the cumulative winter precipitation recorded by each other gauge compared to the DFIR data in the following order (from the most to least similar): SA, NS, and PG. As such, we find that the SA gauge is the most accurate when compared to the standard precipitation gauge used (DFIR), and the PG system is inappropriate for winter observations.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.6
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pp.113-120
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2008
This study analyzed the spatial correlograms of minutely rainfall data with respect to various accumulation times. A bivariate mixed lognormal distribution was applied for rainfall modelling. A total of 26 minutely rainfall data sets from rain gauge stations in the central part of Korean peninsula were analyzed, also repeated for several storm types like Jang-Ma, typhoon and convective storms for their comparison. The accumulation times 1, 2, 3, 5, 10, 30 and 60 minutes were considered in this study. As results, it was found that the minutely rainfall data available was not good enough for estimating minutely rainfall intensity at ungaged locations. It seems more practical to use the hourly rainfall data with much higher rain gauge density, if proper methods for interpolation and data dis-aggregation are provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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