Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.3
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pp.29-39
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2017
In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.601-601
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2016
글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 Arkin의 의해 제안된 IR방법에 의해 위성으로 부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 해양에서의 비교적 정확한 강수량 추정이 가능한 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법으로 위성강수 추정에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 이 후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 또다시 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 전지구강수관측위성(GPM, Global Precipitation Measurement Mission) 사업은 미국우주항공국(NASA)과 일본우주항공국(JAXA)의 주도로 전 지구 규모의 강수관측을 목적으로 시작되었으며, 추가 파트너로 프랑스의 CNES(French Centre National d'?tudes Spatiales), 인도의 ISRO(Indian Space Research Organisation), 미국 NOAA, 그리고 유럽연합의 EUMETSAT(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites)가 참여하고 있다. 본 연구는 2014년 4월 발사된 GPM핵심 위성의 발사에 따라 제공되는 GPM 위성강우 자료의 정확도 평가를 목적으로 하고 있다. GPM 데이터는 Level-1에서 Level-3까지 다양한 데이터를 제공하고 있으며 본 연구에서는 Level-3의 IMERG 데이터를 이용하여 위성강우의 정확도를 평가하였다. IMERG 위성강우자료는 GPM 위성군의 모든 수동 MW 데이터를 조합하여 강우량을 추정하는 데이터이다. 자료의 시간적 범위는 2015년 8월 18일~8월 20일이고 공간적 범위는 한반도 영역으로 하였으며, 자료의 정확도 평가를 위한 지상계측자료는 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 강수량 자료를 이용하였다. 자료분석 결과 GPM에서 제공되는 IMERG 데이터의 공간적 분포는 그림 1과 같이 전라도 지역에 많은 강수가 분포하는 것을 확인할 수 있다. 이 기간 동안의 기상청 ASOS 관측 강수량 기록은 전국적으로 1순위가 고창군 25.5mm, 2순위가 부안군 21.9mm, 3순위가 정읍 및 영광군이 19.0mm로 위성으로부터 관측된 값과 지상계측값의 공간적 분포가 매우 유사한 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 향후 위성강우 및 지상계측강우의 시계열적 정확도와 총강우량 등의 정확도 평가를 수행할 계획이다.
This paper evaluates daily precipitation products from Integrated Multisatellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG), Tropical Rainfall Measuring Mission Multisatellite (TRMM) Precipitation Analysis (TMPA), and the Climate Prediction Center Morphing Method (CMORPH), validated against gauge observation over South Korea and gauge-based analysis data East Asia during one year from June 2014 to May 2015. It is found that the three products effectively capture the seasonal variation of mean precipitation with relatively good correlation from spring to fall. Among them, IMERG and TMPA show quite similar precipitation characteristics but overall underestimation is found from all precipitation products during winter compared with observation. IMERG shows reliably high performance in precipitation for all seasons, showing the most unbiased and accurate precipitation estimation. However, it is also noticed that IMERG reveals overestimated precipitation for heavier precipitation thresholds. This assessment work suggests the validity of the IMERG product for not only seasonal precipitation but also daily precipitation, which has the potential to be used as reference precipitation data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.4
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pp.102-114
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2017
The purpose of this study was the assessment of the accuracy of Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-Satellite Retrievals for GPM (IMERG), a rainfall data source derived from satellite images, for evaluation of its applicability to use in ungauged or inaccessible areas. The study area was the overall area of the Korean peninsula divided into six regions. Automated Surface Observing System (ASOS) rainfall data from the Korean Meteorological Administration and IMERG satellite rainfall were used. Their average correlation coefficient was 0.46 for a 1-h temporal resolution, and it increased to 0.69 for a 24-h temporal resolution. The IMERG data quantitatively estimated less than the rainfall totals from ground gauges, and the bias decreased as the temporal resolution was decreased. The correlation coefficients of the two rainfall events, which had relatively greater rainfall amounts, were 0.68 and 0.69 for a 1-h temporal resolution. Additionally, the spatial distributions of the ASOS and IMERG data were similar to each other. The study results showed that the IMERG data were very useful in the assessment of the hydro-meteorological characteristics of ungauged or inaccessible areas. In a future study, verification of the accuracy of satellite-derived rainfall data will be performed by expanding the analysis periods and applying various statistical techniques.
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.
Park, Kyung Won;Jang, Sang Min;Yoon, Sun Kwon;Shin, Yong Chul;Lee, Seong Kyu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.250-250
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2016
인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.
Drought monitoring is the important system for disasters by climate change. To perform this, it is necessary to measure the precipitation based on satellite rainfall estimation. The data developed in this study provides two kinds of satellite data (raw satellite data and bias-corrected satellite data). The spatial resolution of satellite data is 10 km and the temporal resolution is 1 day. South Korea was selected as the target area, and the original satellite data was constructed, and the bias-correction method was validated. The raw satellite data was constructed using TRMM TMPA and GPM IMERG products. The GRA-IDW was selected for bias-correction method. The correlation coefficient of 0.775 between 1998 and 2017 is relatively high, and TRMM TMPA and GPM IMERG 10 km daily rainfall correlation coefficients are 0.776 and 0.753, respectively. The BIAS values were found to overestimate the raw satellite data over observed data. By using the technique developed in this study, it is possible to provide reliable drought monitoring to Korean peninsula watershed. It is also a basic data for overseas projects including the un-gaged regions. It is expected that reliable gridded data for end users of drought management.
The COMS satellites take image of the Korean Peninsula every 15 minutes, but due to the limitations of the observational channels, they tend to underestimate when estimating rainfall. In this study, we developed satellite-based rainfall estimation technology using COMS and GPM that can be used in the heavy rain on the Korean Peninsula. The time resolution and spatial resolution of COMS satellites and GPM satellites were matched to improve accuracy using GPM IMERG data. As a result, it showed that the number of correlations with the ASOS observations was more than 0.7, enabling the estimation of rainfalls that are more accurate than the estimates of rainfall by COMS satellites. It is believed that the application of the subsequent satellite(GK-2A) will provide more accurate rainfall estimation information in the future. Therefore, we expect greater utilization in disaster management for the ungauged areas.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.60-60
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2019
OECD 발표에 의하면 물산업 관련 인프라 투자 전망은 전세계 GDP 대비 2010~2020년 약 1.01%에서 2020~2030년 약 1.03%로 확대될 전망으로 다른 통신, 전력, 철도 인프라 투자수요보다 많을 것으로 전망하고 있다(파이넨셜 뉴스, 2013.3.21.). 우리나라는 2005년 베트남 홍강종합개발사업을 시작으로 2015년 기준으로 세계 35개국에 진출하고 있다. 그러나 대부분의 물 산업 진출 대상 국가는 미계측 유역이 많고 지상에서 계측된 수문 자료가 부족한 실정이다. Namgung and Lee(2014)에 의하면 네팔의 수력발전소 건설에 관측된 강우량 자료가 없어 발전소 하류 10km 지점의 유하량 자료를 이용하여 자료의 정확도 검증을 대신하여 적용한 바 있다. 이와 같이 계측자료가 없거나 부족한 지역에 대하여 기상 위성을 이용하여 추정된 강수량 자료가 해당 지역의 강수 특성을 파악하는데 중요한 자료로 이용될 수 있다. 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법, 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 대표적인 위성강수인 IMERG(Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM)의 활용성을 높이기 위해 QGIS 기반의 위성강수 전처리 모듈을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 위성강수를 활용하기 위해서는 위성강수의 정확도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구를 통해 2017년 7월 중부지방 및 충청도 지방에 내린 강수자료를 비교한 결과 상관계수가 약 0.7정도로 상관성이 높은 것으로 분석되었고, 2018년 8월 9호 태풍 솔릭(Solik)에 대한 1시간의 시간해상도 분석 결과 상관계수 0.624로 위성강수의 활용성이 있음을 입증하였다. IMERG 위성강수의 활용성을 높이기 위하여 HDF5 포맷의 원시자료를 활용이 용이한 Tiff 로 변환하는 기능에서부터 특정범위 및 특정지점 추출 기능, Resampling 기능 등을 포함하는 전처리 모듈을 개발하였다.
Imgook Jung;Sungwon Choi;Daeseong Jung;Jongho Woo;Suyoung Sim;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.3
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pp.269-274
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2024
High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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