The hourly precipitation data from 1973 to 2007 observed at 60 weather stations over Korea are used to characterize the diurnal and semidiurnal cycles of total precipitation amount, intensity and frequency and examine their spatial patterns and interannual variations. The results show that the diurnal cycle peaks in the morning (03-09LST) and the semidiurnal cycle peaks in the late afternoon (16-20LST). It is found that the spatial variations of the peak phase of diurnal or semidiurnal cycle relative to their corresponding seasonal mean cycle are considerably small (large) for total precipitation amount and intensity (frequency, respectively) in both winter and summer seasons. Also, the diurnal phase variations for individual years relative to the seasonal mean precipitation show the significant interannual variability with dominant periods of 2-5 years for all three elements of precipitation and the slightly decreasing trend in total precipitation amount and intensity. To compare the relative contributions of frequency and intensity to the diurnal and semidiurnal cycles (and their sum) of total precipitation amount, the percentage variance of each cycle of precipitation amount explained by frequency is estimated. The fractional variance accounted for by precipitation intensity is greater than that of frequency for these three cycles. All above analyses suggest that intensity plays a more important role than frequency in the diurnal variations of total precipitation amount.
본 연구에서는 미계측 강수자료를 생성하여 공간 해석함으로써 제주도의 정확한 수문총량을 산정하였다. 미계측 강수자료는 본 연구에서 제시된 수정된 다중회귀선형 모형으로 생성하였으며 공간강수량은 PRISM을 적용하여 구하였다. 수정된 다중선형회귀 모형에 의한 미계측 강수자료의 추정 값들은 기존의 강수 패턴과 유사한 양상을 나타내어 모형의 정확도가 우수한 것으로 나타났으며, 공간강수량의 해석결과는 Case 1(원자료)과 Case 2(미계측 강수자료를 보완한 자료)의 연평균 강수량이 약 1.5%의 미미한 차이를나타내었으나 고도별 연평균 강수량 차이는 최대 37.4%가 증가하는 것으로 산정되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 미계측 관측 자료 생성방법은 현재 관측소의 밀도가 낮은 곳과 국지적으로 강수량의 변화가 큰 곳에서의 수문총량의 산정시 유용할 것으로 판단된다.
This paper aims to know the characteristics of occurrence of the anomaly level and variability of the monthly precipitation in Kyeongnam, Korea. For this study, it was investigated 주e distribution of the annual and cont비y mean precipitation, the precipitation variability and its annual change, and the characteristics of occurrence of the anomaly level in Kyeongnam area the results were summarized as follows : 1) she mean of annual total precipitation averaged over Kyeongnam area is 1433.3mm. I'he spatial distribution of the annual total precipitation shows that in Kyeongnam area, the high rainfall area locates in the southwest area and south coast and the low rainfall area in an inland area. 2) Monthly mean precipitation in llyeongnam area was the highest in July(266.4mm) 각lowed by August(238.0mm), June(210.2mm) in descending order. In summer season, rainfall was concentrated and accounted for 49.9 percent of the annual total precipitation. Because convergence of the warm and humid southwest current which was influenced by Changma and typhoon took place well in this area. 3) The patterns of annual change of precipitaion variability can be divided into two types; One is a coast type and the other an inland type. The variability of precipitation generally appears low in spring and summer season and high in autumn and winter season. This is in accord with the large and small of precipitation. 4) The high frequency of anomaly level was N( Normal)-level and the next was LN( Low Informal) -level and 25(Extremely Subnormal)-level was not appeared in all stations. The occurrence frequency of N level was high in high rainfall area and distinguish성 in spring and summer season but the low rainfall area was not. hey Words : anomaly level, variability, precipitation, coast type, inland type.
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.245-254
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2014
The traditional methods of simulating daily precipitation have paid little attention to the inherent dependence structure between the total precipitation amount and the precipitation frequency for a fixed period of time. To address this issue, we propose a new simulation algorithm using copula in order to incorporate the dependence into the traditional methods. The algorithm consists of two parts: First, while reflecting the observed dependence, we generate the total precipitation amount (S) and the frequency (N) during the period of interest; then we simulate the daily precipitation whose aggregation matches the pair of (N; S) generated in the first part. Our result shows that the proposed method substantially improves the traditional methods.
잣나무 임분의 임내강우량을 연도별, 월별, 강우별, 임내 위치별로 측정 분석하기 위하여 강원도 원주시 상지대학교 교내 잣나무 임분에서 1993년 4월부터 1996년 10월까지 4년 동안 조사하였다. 이 기간 동안에 평균 임내 강우량률은 55.7% 이었고, 5월에 45.7%로 가장 낮았으며, 7월에는 62.9%로 가장 높았다. 수간으로부터 0.3m 떨어진 곳에서 얻어진 평균 수관통과우량률은 45.9%이었고, 0.6m의 수관통과우량률은 60.3%이었다. 10mm 이하의 강우량에서는 임내강우량률이 37.5%이었고, 100mm 이상에서는 평균 70.9%이었다. 수관통과우량률과 강우량의 추정회귀식은 $Y_{(%)}=12.35LnX_{(mm)}+9.45$($R^2=0.735^{**}$)로 고도로 유의하였으며, 수간유하우량과 강우량과의 상관식은 $Y_{({\ell})}=0.27X_{(mm)}-1.83$$R^2=0.921^{**}$)이었으며, 잣나무의 임내강우량률은 강우량과의 상관관계에서 $Y_{(%)}=13.79LnX_{(mm)}+4.56$($R^2=0.946^{**}$)으로 1%의 유의수준에서 고도로 유의하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1309-1317
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2012
Stochastic weather generators are commonly used to simulate time series of daily weather, especially precipitation amount. Recently, a generalized linear model (GLM) has been proposed as a convenient approach to fitting these weather generators. In this paper, a stochastic weather generator is considered to model the time series of daily precipitation at Seoul in South Korea. As a covariate, global temperature is introduced to relate long-term temporal scale predictor to short-term temporal predictands. One of the limitations of stochastic weather generators is a marked tendency to underestimate the observed interannual variance of monthly, seasonal, or annual total precipitation. To reduce this phenomenon, we incorporate time series of seasonal total precipitation in the GLM weather generator as covariates. It is veri ed that the addition of these covariates does not distort the performance of the weather generator in other respects.
A total of 65 rain gauges with Automatic Weather Station(AWS) were used to regional analysis of precipitation. Nine cluster regions were identified using geographical locations, maximum, mean, standard deviation of 1 day maximum rainfalls, mean annual precipitation and rainfall of rainy season in Korea. The mean annual precipitation, geographical locations, and the synoptic generating mechanisms were used to identify th five climatological homogeneous regions in Korea. Number of final regions by mean annual precipitation and cluster methods divided into five regions in Korea.
The effect of 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation) was examined by comparing observation and the simulations of CNTL (to which data assimilation was not applied) and ALL (to which data assimilation was applied using ground observation data and radar data) for the case of a heavy snowfall event (case A) of 11-12 February 2011 in the Yeongdong region. In case A, heavy snow intensively came in the Yeongdong coastal region rather than Daegwallyeong, in particular, around the Gangneung and Donghae regions with total precipitation in Bukgangneung at approximately 91 mm according to the AWS observation. It can be seen that compared to CNTL, ALL simulated larger precipitation along the Yeongdong coastline extending from Sokcho to Donghae while simulating smaller precipitation for inland areas including Daegwallyeong. On comparison of the total accumulated precipitations from simulations of CNTL and ALL, and the observed total accumulated precipitation, the positive effect of the assimilation of ground observation data and radar data could be identified in Bukgangneung and Donghae, on the other hand, the negative effect of the assimilation could be identified in the Daegwallyeong and Sokcho regions. In order to examine the average accuracy of precipitation prediction by CNTL and ALL for the entire Gangwon region including the major points mentioned earlier, the three hour accumulated precipitation from simulations of CNTL and ALL were divided into 5, 10, 15, 20, 25 and 30 mm/3hr and threat Scores were calculated by forecasting time. ALL showed relatively higher TSs than CNTL for all threshold values although there were some differences. That is, when considered generally based on the Gangwon region, the accuracy of precipitation prediction from ALL was improved somewhat compared to that from CNTL.
This study investigates a long-term variation of the annual extreme value for the instantaneous wind speed and the daily precipitation during 56 years (1951-2006) in Korea. Results show that there is a uptrend for both wind and precipitation extreme records, although regional trends are different from overall pattern in some places, particularly for wind speed. The estimated linear trends are 230 mm/56 yr in the daily precipitation and $15ms^{-1}$/56 yr in the maximum instantaneous wind speed. For precipitation, other indexes such as total annual precipitation, the number of extreme precipitation event, and precipitation intensity have dramatically increased as well, while there has been a clear downtrend for the number of strong wind events (> $14ms^{-1}$). It is found that the minimum surface pressure recorded during typhoon attacks in Korea tends to be decreasing, about 10 hPa/56 yr. This partly explains why the extreme values in the precipitation are increasing in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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