Recently, rainfall induced hazard has been increased gradually, for example, typhoon Rusa in 2002 and Maemi in 2003. In addition, localized heavy rainfall has been also caused tremendous damage to railroad systems. Measured data from the Meteorological Adminstration sometimes, However, are not in accordance with those of rain gauges in local area, because of its good distance. This study develop automatic alarming software to estimate and prevent these kind of rainfall induced hazards in railroad system with online transportation.
Heavy rainfall ($>30mm\;hr^{-1}$) over the Korean Peninsula is examined in order to understand thermo-dynamic characteristics of the atmosphere, using radiosonde observational data from seven upper-air observation stations during the last 17 years (1997~2013). A total of 82 heavy rainfall cases during the summer season (June-August) were selected for this study. The average values of thermo-dynamic indices of heavy rainfall events are Total Precipitable Water (TPW) = 60 mm, Convective Available Potential Energy (CAPE) = $850J\;kg^{-1}$, Convective Inhibition (CIN) = $15J\;kg^{-1}$, Storm Relative Helicity (SRH) = $160m^2s^{-2}$, and 0~3 km bulk wind shear = $5s^{-1}$. About 34% of the cases were associated with a Changma front; this pattern is more significant than other synoptic pressure patterns such as troughs (22%), migratory cyclones (15%), edges of high-pressure (12%), typhoons (11%), and low-pressure originating from Changma fronts (6%). The spatial distribution of thermo-dynamic conditions (CAPE and SRH) is similar to the range of thunderstorms over the United States, but extreme conditions (supercell thunderstorms and tornadoes) did not appear in the Korean Peninsula. Synoptic conditions, vertical buoyancy (CAPE, CIN), and wind parameters (SRH, shear) are shown to discriminate among the environments of the three types. The first type occurred with high CAPE and low wind shear by the edge of the high pressure pattern, but Second type is related to Changma front and typhoon, exhibiting low CAPE and high wind shear. The last type exhibited characteristics intermediate between the first and second types, such as moderate CAPE and wind shear near the migratory cyclone and trough.
Jung, Sungho;Le, Xuan Hien;Oh, Sungryul;Kim, Jeongyup;Lee, GiHa
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.166-166
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2020
Recently, As the frequency of localized heavy rains increases, the use of high-resolution radar data is increasing. The produced radar rainfall has still gaps of spatial and temporal compared to gauge observation rainfall, and in many studies, various statistical techniques are performed for correct rainfall. In this study, the precipitation correction of the S-band Dual Polarization radar in use in the flood forecast was performed using the ConvAE algorithm, one of the Convolutional Neural Network. The ConvAE model was trained based on radar data sets having a 10-min temporal resolution: radar rainfall data, gauge rainfall data for 790minutes(July 2017 in Cheongju flood event). As a result of the validation of corrected radar rainfall were reduced gaps compared to gauge rainfall and the spatial correction was also performed. Therefore, it is judged that the corrected radar rainfall using ConvAE will increase the reliability of the gridded rainfall data used in various physically-based distributed hydrodynamic models.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.34-34
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2012
Heavy storms rainfall has caused many landslides and slope failures especially in the mountainous area of the world. Landslides and slope failures are common geologic hazards and posed serious threats and globally cause billions in monetary losses and thousands of casualies each year so that studies on slope stability and its failure mechanism under rainfall are being increasing attention of these days. Rainfall-induced slope failures are generally caused by the rise in ground water level, and increase in pore water pressures and seepage forces during periods of intense rainfall. The effective stress in the soil will be decreased due to the increased pore pressure, which thus reduces the soil shear strength, eventually resulting in slope failure. During the rainfall, a wetting front goes downward into the slope, resulting in a gradual increase of the water content and a decrease of the negative pore-water pressure. This negative pore-water pressure is referred to as matric suction when referenced to the pore air pressure that contributes to the stability of unsaturated soil slopes. Therefore, the importance is the study of saturated unsaturated soil behaviors in evaluation of slope stability under heavy rainfall condition. In an actual field, a series of failures may occur in a slope due to a rainfall event. So, this study attempts to develop a numerical model to investigate this failure mechanism. A two-dimensional seepage flow model coupled with a one-dimensional surface flow and erosion/deposition model is used for seepage analysis. It is necessary to identify either there is surface runoff produced or not in a soil slope during a rainfall event, while analyzing the seepage and stability of such slopes. Runoff produced by rainfall may result erosion/deposition process on the surface of the slope. The depth of runoff has vital role in the seepage process within the soil domain so that surface flow and erosion/deposition model computes the surface water head of the runoff produced by the rainfall, and erosion/deposition on the surface of the model slope. Pore water pressure and moisture content data obtained by the seepage flow model are then used to analyze the stability of the slope. Spencer method of slope stability analysis is incorporated into dynamic programming to locate the critical slip surface of a general slope.
Moon, Hye Jin;Cho, Jae Woong;Kang, Ho Seon;Lee, Han Seung;Hwang, Jeong Geun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.95-95
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2020
Urban flooding occurs in the form of internal-water inundation on roads and lowlands due to heavy rainfall. Unlike in the case of rivers, inundation in urban areas there is lacking in research on predicting and warning through measurement data. In order to analyze urban flood patterns and prevent damage, it is necessary to analyze flooding measurement data for various rainfalls. In this study, the pattern of urban flooding caused by rainfall was analyzed by utilizing the urban flooding measuring sensor, which is being test-run in the flood prone zone for urban flooding management. For analysis, 2019 rainfall data, surface water depth data, and water level data of a street inlet (storm water pipeline) were used. The analysis showed that the amount of rainfall that causes flooding in the target area was identified, and the timing of inundation varies depending on the rainfall pattern. The results of the analysis can be used as verification data for the urban inundation limit rainfall under development. In addition, by using rainfall intensity and rainfall patterns that affect the flooding, it can be used as data for establishing rainfall criteria of urban flooding and predicting that may occur in the future.
The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) Satellite was launched in November 1997, carving into orbit the first space-borne Precipitation Radar(PR). The main objective of the TRMM is to obtain and study multi-year science data sets of tropical and subtropical rainfall measurements. In the present investigation, the characteristics of heavy rainfall cases over Korea in 1998 and 1999 are analyzed using the TRMM/PR dat3. We compare the rainrate measured from TRMM/PR with the accumulated rainfall data for 10 minutes tv Automatic Weather System(AWS). Especially, horizontal cross-section of rainrate with height and longitude in the precipitating clouds are investigated. As a result of the comparison with GMS-5 IR1, the TRMM/PR data delineate well the rain type( i.e. convective, stratiform cloud and others), height of storm top and instantaneous rainrate in the precipitating clouds. The vertical structure with height and horizontal cross-section of rainrate along the longitude show the orographic effect on the rainfall. TRMM/PR instrument measures the rainrate below 6 ㎜/hr more than AWS rainguages and inclined to underestimate the rainrate than rainguages for the whole area.
Kim, Sung-Wook;Choi, Eun-Kyoung;Park, Dug-Keun;Park, Jung-Hoon;Son, Sung-Gon
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09a
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pp.253-262
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2010
In this study, localized heavy rainfall occurred during the collapse of steep slopes adjacent to the construction site and to ensure the safety of residents to build an early warning system was performed. Forecast/Alert range was estimated based on vulnerability landslide map and past disaster history. And established a critical line in consideration of the characteristics of local rainfall and operating a snake line, the study calculated causing and non-causing points. Also, be measured in real-time analysis of rainfall data in conjunction with the system before the steep slope failure occurred forecast/Alert System is presented.
The purpose of this study is to estimate the critical flood discharge and flash flood trigger rainfall for alarm system providing for a flash flood in mountainous area. The flash flood need non-linear approaching method, because rainfall-runoff is nonlinear and it is difficult to explain the existing linear rainfall-runoff. Hydrological characteristics would be utilized to apply such as hydrologic modelling or basin management. This study was effectively estimated a topographic characteristic factor of basin using the GIS. Especially, decided stream order using GIS at stream order decision that is important for input variable of GCIUH. A flash floods defined as a flood which follows shortly after a heavy or excessive rainfall event, with a few hours. In this study, we gave a definition that a critical flood for alarm is the flood when valley depth judging dangerous depth is over 0.5m depth from the bottom of channel. Result that calculate threshold discharge to use GCIUH, at the Mureung valley basin, flash flood trigger rainfall was 16.34mm in the first 20minutes when the threshold discharge was $14.54m^3/sec$.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.20-25
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2012
New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.
Kim, Eun-Hee;Ahn, Kwang-Deuk;Lee, Hee-Choon;Ha, Jong-Chul;Lim, Eunha
Atmosphere
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v.25
no.4
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pp.623-637
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2015
The accurate analysis of water vapor in initial of numerical weather prediction (NWP) model is required as one of the necessary conditions for the improvement of heavy rainfall prediction and reduction of spin-up time on a very-short-range forecast. To study this effect, the impact of a ground-based Global Positioning System (GPS)-Precipitable Water Vapor (PWV) on very-short-range forecast are examined. Data assimilation experiments of GPS-PWV data from 19 sites over the Korean Peninsula were conducted with Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System (ASAPS) based on the Korea Meteorological Administration's Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) included "Hot Start" as very-short-range forecast system. The GPS total water vapor was used as constraint for integrated water vapor in a variational humidity analysis in KLAPS. Two simulations of heavy rainfall events show that the precipitation forecast have improved in terms of ETS score compared to the simulation without GPS-PWV data. In the first case, the ETS for 0.5 mm of rainfall accumulated during 3 hrs over the Seoul-Gyeonggi area shows an improvement of 0.059 for initial forecast time. In other cases, the ETS improved 0.082 for late forecast time. According to a qualitative analysis, the assimilation of GPS-PWV improved on the intensity of precipitation in the strong rain band, and reduced overestimated small amounts of precipitation on the out of rain band. In the case of heavy rainfall during the rainy season in Gyeonggi province, 8 mm accompanied by the typhoon in the case was shown to increase to 15 mm of precipitation in the southern metropolitan area. The GPS-PWV assimilation was extremely beneficial to improving the initial moisture analysis and heavy rainfall forecast within 3 hrs. The GPS-PWV data on variational data assimilation have provided more useful information to improve the predictability of precipitation for very short range forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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