Thermodynamic conditions related with localized torrential rainfall in the middle west region of Korean peninsula are examined using radar rain rate and radiosonde observational data. Localized torrential rainfall events in this study are defined by three criteria base on 1) any one of Automated Synoptic Observing System (ASOS) hourly rainfall exceeds $30mmhr^{-1}$ around Osan, 2) the rain (> $1mmhr^{-1}$) area estimated from radar reflectivity is less than $20,000km^2$, and 3) the rain (> $10mmhr^{-1}$) cell is detected clearly and duration is short than 24 hr. As a result, 13 cases were selected during the summer season of 10 years (2004-13). It was found that the duration, the maximum rain area, and the maximum volumetric rain rate of convective cells (> $30mmhr^{-1}$) are less than 9hr, smaller than $1,000km^2$, and $15,000{\sim}60,000m^3s^{-1}$ in these cases. And a majority of cases shows the following thermodynamic characteristics: 1) Convective Available Potential Energy (CAPE) > $800Jkg^{-1}$, 2) Convective Inhibition (CIN) < $40Jkg^{-1}$, 3) Total Precipitable Water (TPW) ${\approx}$ 55 mm, and 4) Storm Relative Helicity (SRH) < $120m^2s^{-2}$. These cases mostly occurred in the afternoon. These thermodynamic conditions indicated that these cases were caused by strong atmospheric instability, lifting to overcome CIN, and sufficient moisture. The localized torrential rainfall occurred with deep moisture convection result from the instability caused by convective heating.
The statistical analysis to the torrential rainfall data that is defined as a rainfall amount more than 80 mm/day is performed with Daegu and Busan rainfall data which is collected during 384 months. The number of occurrence of the torrential rainfall events can be simulated usually using Poisson distribution. However, the Poisson distribution can be frequently failed to simulate the statistical characteristics of the observed value when the observed data is zero-inflated. Therefore, in this study, Generalized Poisson distribution (GPD), Zero-Inflated Poisson distribution (ZIP), Zero-Inflated Generalized Poisson distribution (ZIGP), and Bayesian ZIGP model were used to resolve the zero-inflated problem in the torrential rainfall data. Especially, in Bayesian ZIGP model, a informative prior distribution was used to increase the accuracy of that model. Finally, it was suggested that POI and GPD model should be discouraged to fit the frequency of the torrential rainfall data. Also, Bayesian ZIGP model using informative prior provided the most accurate results. Additionally, it was recommended that ZIP model could be alternative choice on the practical aspect since the Bayesian approach of this study was considerably complex.
When overland flow water is small and slow, it moves down a stream slowly and we use it as available resource. However, it could not only be good for nothing but arouse an inundation if a lot of runoff pour down to stream at a torrential rain. So it is important to know how much water to flow out and be stored in soil and on land in order to predict a flood and conserve soil and water quality. We intended to develop the prediction model of runoff in upland at a torrential rain and conducted lysimeter study in soybean cultivation and bare soil with 3 slopeness, 3 slope length and 5 soil texture from 1985 to 1991. The data of rainfall and runoff were used when daily rainfall was over 80 mm, the level of torrential rain warning. Minimum rainfall occurring runoff (MROR) was dependent on surface coverage and slope length. However soil texture and slopeness had a little influence on MROR. Runoff after MROR increased in proportion to precipitation which depended on surface coverage, soil texture and slope. Runoff ratio was larger in fine texture and bare soil than coarse soil and soybean coverage. Runoff ratio was in proportion to a square root of slope angle(radian) and reduced with slope length to converge a certain value. From these basis, we developed the prediction model following as $$Runoff(mm)=a(s^{0.5}+l^b)(Rainfall(mm)-80(1-e^{-bl}))$$ where a is a coefficient relevant soil hydraulic properties, b is a surface coverage coefficient, s is a slope angle and l is a slope length. The coefficient a was 0.5 in sandy loam and 0.6 in clay, and b was 0.06 in bare soil and 0.5 in soybean cultivation.
This study investigates the concentration sudden rise in fine particle according to resuspended dust from paved roads after sudden heavy rain in Busan on August 25, 2015. The localized torrential rainfall in Busan area occurred as tropical airmass flow from the south and polar airmass flow from north merged. Orographic effect of Mt. Geumjeong enforced rainfall and it amounted to maximum 80 mm/hr at Dongrae and Geumjeong region in Busan. This heavy rain induced flood and landslide in Busan and the nearby areas. The sudden heavy rain moved soil and gravel from mountainous region, which deposited on paved roads and near roadside. These matters on road suspended by an automobile transit, and increased fine particle concentration of air. In addition outdoor fine particle of high concentration flowed in indoor by shoes, cloths and air circulation.
This research intended to estimate the damage information from torrential rainfalls using airphotos and spatial data which have been rapidly increasing their applicability recently. The study area was Bonghwagun of Gyungsangbukdo where the large amount of damages were occurred from torrential rainfall in July, 2008. For this study, the database was constructed for the study area by collecting usable data. The interpretable items from the airphotos of 40cm spatial resolution were selected. Also, the useful GIS layers such as road were selected in the digital map to extract the damage information more accurately and rapidly. The damaged area was easily identified through the comparison of pre- and post-disaster airphotos. The recovery cost was estimated by applying unit cost to the damaged area. GIS's overlay function was used to extract the damage information of for individual items damaged. The method for extracting damages information using GIS and airphotos could be more efficient and cost effective in case of relatively wide and unapproachable damaged areas. It is also expected that the method using high resolution imagery would lead to minimize the secondary damages as well since it can facilitate the damage estimation within short period of time thereby supporting early securing budget for recovery.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.4
no.3
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pp.169-174
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2002
When the long - lasting stationary fronts were pushed northward by the Pacific Highs in late July, mostly clear skies with intermittent showers were a typical weather of August in Korea. However, torrential rains and flash floods are now a seasonal event of August in recent years. Some meteorologists suspect this unusual phenomenon might be connected with the global change and are concerned about the possibility of change in summer climatic pattern in Korea. August of year 2002 must be remembered to be one of the record breaking months with respect to the rainfall events. In this paper, we analyzed the weather and crop data nationwide for August in 2002, and suggest a few countermeasures necessary to overcome the wet and cool summer impacts on agricultural sector.
Kim, Hogul;Lee, Dong-Kun;Mo, Yongwon;Kil, Sungho;Park, Chan;Lee, Soojae
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.22
no.1
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pp.39-50
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2013
Occurrence of landslides has been increasing due to extreme weather events(e.g. heavy rainfall, torrential rains) by climate change. Pyeongchang, Korea had seriously been damaged by landslides caused by a typhoon, Ewiniar in 2006. Moreover, the frequency and intensity of landslides are increasing in summer due to torrential rain. Therefore, risk assessment and adaptation measure is urgently needed to build resilience. To support landslide adaptation measures, this study predicted landslides occurrence using MaxEnt model and suggested susceptibility map of landslides. Precipitation data of RCP 8.5 Climate change scenarios were used to analyze an impact of increase in rainfall in the future. In 2050 and 2090, the probability of landslides occurrence was predicted to increase. These were due to an increase in heavy rainfall and cumulative rainfall. As a result of analysis, factors that has major impact on landslide appeared to be climate factors, prediction accuracy of the model was very high(92%). In the future Pyeongchang will have serious rainfall compare to 2006 and more intense landslides area expected to increase. This study will help to establish adaptation measure against landslides due to heavy rainfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.154-159
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2011
As the need for predicting the flood stage of river from torrential downpouring caused by climate change is increasingly emphasized, the study, centered on the area of Gangwon-do Inje-gun and Jeongseon-gun of local river, is to develop peak water level regression equation by rainfall. Through the correlation between rainfall and peak water level, it is confirmed that rainfall according to duration and peak water level have a high correlation coefficient. Based on this, a relational expression of rainfall and peak water level is verified and then the adequacy of the calculated expression is analyzed and the result shows that a very accurate prediction is not easy to achieve but a rough prediction of the change of water level at each point is possible.
As the need for predicting the flood stage of river from torrential downpouring caused by climate change is increasingly emphasized, the study, centered on the area of Gangwon-do Inje-gun and Jeongseon-gun of local river, is to develop peak water level regression equation by rainfall. Through the correlation between rainfall and peak water level, it is confirmed that rainfall according to duration and peak water level have a high correlation coefficient. Based on this, a relational expression of rainfall and peak water level is verified and then the adequacy of the calculated expression is analyzed and the result shows that a very accurate prediction is not easy to achieve but a rough prediction of the change of water level at each point is possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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