This study theoretically compared three possible methods for the ground-truth, that is three ground-truth designs of radar rainfall using the rain gauge rainfall. Theoretical results derived are first applied to the rainfall field generated by the Waymire-Gupta-Rodriguez Iturbe(WGR) model, and then to the Mt. Gwanak radar data using the rain gauge data from MOCT within the radar range of observation. Overall application results were found to be similar to those from theoretical studies, also those from the application to the WGR rainfall field. In conclusion, the ground-truth design using only positive(+) rainfalls from both radar and rain gauges causes serious design bias to be inappropriate as a ground-truth design.
Today they use a weather radar with spatially high resolution in predicting rainfall intensity and utilizing the information for super short-range forecast in order to make predictions of such severe meteorological phenomena as heavy rainfall and snow. For a weather radar, they use the Z-R relation between the reflectivity factor(Z) and rainfall intensity(R) by rainfall particles in the atmosphere in order to estimate intensity. Most used among the various Z-R relation is $Z=200R^{1.6}$ applied to stratiform rain. It's also used to estimate basic rainfall intensity of a weather radar run by the weather center. This study set out to compare rainfall intensity between the reflectivity of a weather radar and the ground rainfall of ASOS(Automatic Surface Observation System) by analyzing many different cases of heavy rain, analyze the errors of different weather radars and identify their problems, and investigate their applicability to nowcasting in case of severe weather.
In this study, the variation of wetting front and ground water level at the embankment constructed in the Saemangeum area were predicted considering rainfall duration times and the slope stability analysis of the embankment was carried out according to prediction results of wetting front and ground water level. The embankment was formed by dredging soils. A suction stress, a cohesion and a frictional angle of dreding soils measured by soil tests were applied to estimate the unsaturated soil properties. According to the analysis results of the wetting front and the ground water level for various rainfall duration time, the wetting front began to descend from the upper part of embankment at the beginning time of rainfall and after 1 hour of rainfall duration time. After that, the ground water level continued to ascend as the rainfall duration time was getting longer. After rainfall, the ground water level was distributed at a certain depth, and the ground water level was gradually descending as time goes by. According to the slope stability analysis of the embankment considering the variation of the wetting front and the ground water level, the safety factor of slope was rapidly reduced as the rainfall began to infiltrate into the ground, and the minimum safety factor of slope was estimated after 24 hours of rainfall duration time. Meanwhile, the safety factor of slope was increased with regaining the matric suction in the ground after rainfall.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.3
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pp.75-83
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2022
Recent settlements and sinkhole openings in urban areas have caused social problems such as damage to roads and structures, fear of the public, and loss of property. Several studies have demonstrated that surface subsidence and sinkhole opening are greatly affected by rainfall and rainfall intensity in urban areas. In this paper, we analyzed the relationship with the characteristics of recorded rainfall data using the ground subsidence database reported in major cities. The correlations were found using sedimentation and precipitation data from 2010 to 2014. The duration and intensity of a given precipitation have evolved to obtain an effect on ground sedimentation rate (SR). The results show that the relationship between SR and precipitation is asymptotic and can be modeled by a hyperbolic equation. Through this study, it is possible to predict the occurrence of ground subsidence due to precipitation in advance.
It has been reported that the failure of a slope in weathered soils or rocks induced by intensive rainfall occurs mainly within 2.0m below the ground surface, and that the effect of rainfall on the rise of the ground water level is not significant if the ground water level inside the slope is not so high before rainfall. Most slopes in Korea, however, have been examined to rather fail at the deeper part since they are usually designed on the basis of assumption that the ground water level rises up to the surface when raining. In this study, the rise of ground water level and slope stability were examined in order to verify the appropriateness of the current ground water level condition that has a significant effect on slope stability using the average daily rainfall in Seoul for the last 30 years. The result showed that the ground water level appears to rise up to 6.0~41.0% of the slope height respectively, and therefore the currently applied condition of ground water level may be somewhat overestimated.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.3
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pp.37-48
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2010
The purpose of this paper is to evaluate how the rainfall field effect on a runoff simulation using grid radar rainfall data and ground gauge rainfall. The Gwangdeoksan radar and ground-gauge rainfall data were used to estimate a spatial rainfall field, and a hydrologic model was used to evaluate whether the rainfall fields created by each method reproduced a realistically valid spatial and temporal distribution. Pilot basin in this paper was the Naerin stream located in Inje-gun, Gangwondo, 250m grid scale digital elevation data, land cover maps, and soil maps were used to estimate geological parameters for the hydrologic model. For the rainfall input data, quantitative precipitation estimation(QPE), adjusted radar rainfall, and gauge rainfall was used, and then compared with the observed runoff by inputting it into a $Vflo^{TM}$ model. As a result of the simulation, the quantitative precipitation estimation and the ground rainfall were underestimated when compared to the observed runoff, while the adjusted radar rainfall showed a similar runoff simulation with the actual observed runoff. From these results, we suggested that when weather radars and ground rainfall data are combined, they have a greater hydrological usability as input data for a hydrological model than when just radar rainfall or ground rainfall is used separately.
In this study, we estimate parameters of a distributed hydrologic model, GRM (grid based rainfall-runoff model), using a model-independent parameter estimation tool, PEST. We implement auto calibration of model parameters such as initial soil moisture, multipliers of overland roughness and soil hydraulic conductivity in the Geumho River Catchment and the Gamcheon Catchment using radar rainfall estimates and ground-observed rainfall represented by Thiessen interpolation. Automatic calibration is performed by GRM-MP (multiple projects), a modified version of GRM without GUI (graphic user interface) implementation, and "Parallel PEST" to improve estimation efficiency. Although ground rainfall shows similar or higher cumulative amount compared to radar rainfall in the areal average, high spatial variation is found only in radar rainfall. In terms of accuracy of hydrologic simulations, radar rainfall is equivalent or superior to ground rainfall. In the case of radar rainfall, the estimated multiplier of soil hydraulic conductivity is lower than 1, which may be affected by high rainfall intensity of radar rainfall. Other parameters such as initial soil moisture and the multiplier of overland roughness do not show consistent trends in the calibration results. Overall, calibrated parameters show different patterns in radar and ground rainfall, which should be carefully considered in the rainfall-runoff modelling applications using radar rainfall.
Park, Jeong-Ann;Kim, Song-Bae;Kim, Min-Sun;Kwon, Ku-Hung;Choi, Nag-Choul
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.26
no.6
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pp.954-962
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2010
The objective of this study was to develop automatic event detection algorithm for groundwater level rise. The groundwater level data and rainfall data in July and August at 37 locations nationwide were analyzed to develop the algorithm for groundwater level rise due to rainfall. In addition, the algorithm for groundwater level rise by ice melting and ground freezing was developed through the analysis of groundwater level data in January. The algorithm for groundwater level rise by rainfall was composed of three parts, including correlation between previous rainfall and groundwater level, simple linear regression analysis between previous rainfall and groundwater level, and diagnosis of groundwater level rise due to new rainfall. About 49% of the analyzed data was successfully simulated for groundwater level rise by rainfall. The algorithm for groundwater level rise due to ice melting and ground freezing included graphic analysis for groundwater level versus time (day), simple linear regression analysis for groundwater level versus time, and diagnosis of groundwater level rise by new ice melting and ground freezing. Around 37% of the analyzed data was successfully simulated for groundwater level rise due to ice melting and ground freezing. The algorithms from this study would help develop strategies for sustainable development and conservation of groundwater resources.
In this study, a methodology for the hourly prediction of rainfall surfaces was applied to the Pyungchang river basin at the upstream of South Han river with meteorological radar and ground rainfall data. The methods for the exclusion of abnormal echoes, and suppression of ground clutter, and the augmentation of attenuation effects associated with rainfall phenomena were reviewed, and the relationship between radar reflectivity (Z) and rainfall rate (R) was analyzed. The transformation of augmented radar reflectivities into the rdar rainfall surfaces was carried out, and afterward they were synthesized with the ground rainfall data generating the hourly rainfall surfaces. For the prediction of hourly rainfall surface, the moving factors of rainfall field estimated by the cross correlation coefficient method and the temporal variation of radar rainfall intensities were considered. The synthesized hourly rainfall surfaces were used to predict the hourly rainfall surfaces up to 3 hours in advance and subsequently the results were compared with the measured and the synthesized. It seems that the prediction method need to be verified with more data and be complemented further to consider the physical characteristics of rainfall field and the topography of the basin.
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.
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