Rainfall is one of the most important meteorological variables in meteorology, agriculture, hydrology, natural disaster, construction, and architecture. Recently, satellite remote sensing is essential to the accurate detection, estimation, and prediction of rainfall. In this study, the accuracy of Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) product, a composite rainfall information based on Global Precipitation Measurement (GPM) satellite was evaluated with ground observation data in the inland of Korea. The Automatic Weather Station (AWS)-based rainfall measurement data were used for validation. The IMERG and AWS rainfall data were collocated and compared during one year from January 1, 2016 to December 31, 2016. The coastal regions and islands were also evaluated irrespective of the well-known uncertainty of satellite-based rainfall data. Consequently, the IMERG data showed a high correlation (0.95) and low error statistics of Bias (15.08 mm/mon) and RMSE (30.32 mm/mon) in comparison to AWS observations. In coastal regions and islands, the IMERG data have a high correlation more than 0.7 as well as inland regions, and the reliability of IMERG data was verified as rainfall data.
COMS Image Data Acquisition and Control System (IDACS) plays a key role in real time ground processing of Meteorological and Ocean observation data. Beyond processing, it serves processed image data and additional data to end users through the spacecraft in the internationally recommended format. The IDACS will be installed at three location (MSC, KOSC, and SOC) and automatically operated 24h/365days. After the IDACS subsystem tests and inter -subsystem interface tests had been completed in the first half of 2008, the acceptance test which was a comprehensive test performed as an integrated form to verify function performance and operational requirements. This paper introduces test objective, preparation, and major result of the COMS IDACS acceptance test.
The synoptic, thermodynamic, and dynamic characteristics of a snowfall event that occurred in the Yeongdong region on March 1-2, 2021, were investigated. Surface weather charts, ERA5 reanalysis data, rawinsonde data, GK-2A satellite data, and WISSDOM data were used for analysis. The snow depth, exceeding 10 cm, was observed at four weather stations during the analysis period. The maximum snow depth (37.4 cm) occurred at Bukgangneung. According to the analysis of the weather charts, old and dry air was trapped within relatively warm, humid air in the upper atmosphere over the East Sea and adjacent Yeongdong region. This caused unstable atmospheric conditions that led to developing convective clouds and snowfall over Bukgangneung. In particular, based on the thermodynamic and kinematic vertical analysis, we suggest that strong winds attributable to the vertical gradient of potential temperature in the low layer and the development of convective instability due to cold advection played a significant role in the occurrence of snowfall in the Yeongdong region. These results were confirmed from the vertical analysis of the rawinsonde data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1121-1124
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2009
면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.
Kim Hea-Jung;Yum Joonkeun;Lee Yung-Seop;Kim Young-Ah;Chung Hyo-Sang;Cho Chun-Ho
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.18
no.2
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pp.281-296
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2005
This article summarizes our research on estimation of area-specific and time-adjusted rainfall rates during 2004KEOP (Korea enhanced observation period: June 1, $2004{\sim}$ August 31, 2004). The rainfall rate is defined as the proportion of rainfall days per week and areas are consisting of Haenam, Yeosu, Janghung, Heuksando, Gwangju, Mokpo, Jindo, and Wando. Our objectives are to analyze periodicity in area-specific precipitation and the meteorological measures and investigate the relationships between the geographic pattern of the rainfall rates and the corresponding pattern in potential explanatory covariates such as temperature, wind, wind direction, pressure, and humidity. A generalized linear model is introduced to implement the objectives and the patterns are estimated by considering a set of rainfall rates produced using samples from the posterior distribution of the population rainfall rates.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2009.04a
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pp.246-248
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2009
기존의 항공사진 및 위성사진을 활용한 원격탐사방법은 기상조건에 따른 제약과 3차원적 수직구조 관한 정보 수집에 한계가 있다. 따라서 보다 정확하고 신속한 산림자원 정보를 획득하기 위해서는 새로운 기술적 접근이 필요하다. 3차원 측정이 가능한 LiDAR의 특성을 이용하면 기존 방법의 부정확성과 비효율성을 상당부분 극복 할 수 있다. 본 연구에서는 지상 Laser Scanner 와 항공 LiDAR를 이용하여 개체목의 3차원 구조를 예측하여 수고, 지하고, 수관면적, 수관체적을 추정하고 결과를 비교하였다. 지상 Laser Scanner에 의한 측정치를 참조자료로 하여 항공 LiDAR의 개체목 측정 정확성을 향상 시킬 수 있는 보정식을 최종적으로 개발하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.265-276
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2018
Observation and data analysis techniques have been developed for observational blind areas in the lower atmosphere that are difficult to be monitored with fixed equipment on the ground. The vertical data of temperature and relative humidity are remotely collected by the UHF radiosonde installed on UAV and compared with the data measured in the 10 m weather tower. From the validated vertical profile, extrapolated surface temperature and the bulk transfer method were used to estimate the sensible heat flux depending on the atmospheric stability. Compared with the sensible heat flux measured by the 3-dimensional ultrasonic anemometer on the ground, the error of the sensible heat flux estimated was 23% that is less than the range of 30% allowed in the remote sensing. Estimated atmospheric boundary layer height from UAV sensible heat fluxes can provide useful data for air pollution diffusion models in real time and economically.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.21-26
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2006
기존 해상구조물의 위치결정은 조류나 바람, 안개, 비, 눈, 일조시간 등의 기상조건으로 인한 장해요인과 지상 기준점 좌표값을 쉽게 이용하기가 곤란하기 때문에 정확한 위치결정을 할 수 있는 기법이 필요하다. 기존의 측량방법은 해상의 가설측량대 설치 및 철거에 따른 시간과 예산이 소요되고, 기상조건에 따라 시준이 불가능하여 작업 중단과 공기가 지연되며, 시준오차와 자료 오기오차 등이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 GPS측량방법을 이용하여 현장 Calibration을 수행하여 위치정확도를 향상시키고, 해상에서의 기상조건에 따른 문제점과 상시 Monitoring에 의한 자동제어시스템을 개발함으로써 측량 정확도 향상과 해상구조물 공사기간 단축, 공사비 절감 등의 효과를 가져 올 수 있도록 하였다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.9
no.2
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pp.132-139
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2007
The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) regularly provides the eight-day gross primary productivity (GPP) at 1 km resolution. In this study, we evaluated the uncertainties of MODIS GPP caused by errors associated with the Data Assimilation Office (DAO) meteorology and a biophysical variable (fraction of absorbed photosynthetically active radiation, FPAR). In order to recalculate the improved GPP estimate, we employed ground weather station data and reconstructed cloud-free FPAR. The official MODIS GPP was evaluated as +17% higher than the improved GPP. The error associated with DAO meteorology was identified as the primary and the error from the cloud-contaminated FPAR as the secondary constituent in the integrative uncertainty. Among various biome types, the highest relative error of the official MODIS GPP to the improved GPP was found in the mixed forest biome with RE of 20% and the smallest errors were shown in crop land cover at 11%. Our results indicated that the uncertainty embedded in the official MODIS GPP product was considerable, indicating that the MODIS GPP needs to be reconstructed with the improved input data of daily surface meteorology and cloud-free FPAR in order to accurately monitor vegetation productivity in Korea.
Establishment of snowmelt factors is necessary to simulate stream flow using snowmelt models during snowmelt periods. The few observed data related snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. The objective of this study was to extract snowmelt factors using RS, GIS technique and meteorological data. Snow cover maps were derived from NOAA/AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2003. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation station. Depletion curves of snowmelt area were described from the linear regression equations of each year between the average temperature and snow cover area in Soyanggang-dam and chungju-dam watershed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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