This paper aims to find out characteristics of railroad weather-related accidents and incidents and to proposes the plan of railroad disaster prevention according to the precipitation. For this, we make the database about the railroad weather-related accidents and incidents and analysis the relationship between the hourly and cumulative precipitation and railroad accidents. The results are as follows; The weather events that have the most occurrence frequency of railroad weather-related accidents and incidents is a rainfall of the precipitation and then the cause of that was the falling rocks and the collapsed roadbed. The rainfall patterns of collapsed roadbed were classified into 4 groups. When the variation of hourly rainfall is 10/15 mm/hr over, we need to consider the caution/stop of train operation and a speed limit, respectively.
In, So-Ra;Han, Sang-Ok;Im, Eun-Soon;Kim, Ki-Hoon;Shim, JaeKwan
Atmosphere
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v.24
no.2
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pp.159-171
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2014
This study investigated the temporal and spatial characteristics of summertime (June-August) precipitation over Korean peninsula, using Korea Meteorological Administration (KMA)is Automated Synoptic Observing System (ASOS) data for the period of 1973-2010 and Automatic Weather System (AWS) data for the period of 1998-2010.The authors looked through climatological features of the summertime precipitation, then examined the degree of locality of the precipitation, and probable precipitation amount and its return period of 100 years (i.e., an extreme precipitation event). The amount of monthly total precipitation showed increasing trends for all the summer months during the investigated 38-year period. In particular, the increasing trends were more significant for the months of July and August. The increasing trend of July was seen to be more attributable to the increase of precipitation intensity than that of frequency, while the increasing trend of August was seen to be played more importantly by the increase of the precipitation frequency. The e-folding distance, which is calculated using the correlation of the precipitation at the reference station with those at all other stations, revealed that it is August that has the highest locality of hourly precipitation, indicating higher potential of localized heavy rainfall in August compared to other summer months. More localized precipitation was observed over the western parts of the Korean peninsula where terrain is relatively smooth. Using the 38-years long series of maximum daily and hourly precipitation as input for FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data Program 2006), it was revealed that precipitation events with either 360 mm $day^{-1}$ or 80 mm $h^{-1}$ can occur with the return period of 100 years over the Korean Peninsula.
As the infrastructures and populations are the condensed in the mega city, urban flood management becomes very important due to the severe loss of lives and properties. For the more accurate calculation of runoff from the urban catchment, hourly or even minute rainfall data have been utilized. However, the time steps of the measured or forecasted data under climate change scenarios are longer than hourly, which causes the difficulty on the application. In this study, daily rainfall data was disaggregated into hourly using the stochastic method. Based on the historical hourly precipitation data, Gram Schmidt orthonormalization process and K-Nearest Neighbor Resampling (KNNR) method were applied to disaggregate daily precipitation into hourly. This method was originally developed to disaggregate yearly runoff data into monthly. Precipitation data has smaller probability density than runoff data, therefore, rainfall patterns considering the previous and next days were proposed as 7 different types. Disaggregated rainfall was resampled from the only same rainfall patterns to improve applicability. The proposed method was applied rainfall data observed at Seoul weather station where has 52 years hourly rainfall data and the disaggregated hourly data were compared to the measured data. The proposed method might be applied to disaggregate the climate change scenarios.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.39-47
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2017
Precipitation is an important component for hydrological and water control study. In general, AWS data provides more accurate but low dense information for precipitation while radar data gives less accurate but high dense information. The objective of this study is to construct adjusted precipitation field based on hierarchical spatial model combining radar data and AWS data. Here, we consider a Bayesian hierarchical model with spatial structure for hourly accumulated precipitation. In addition, we also consider a redistribution of hourly precipitation to 2.5 minute precipitation. Through real data analysis, it has been shown that the proposed approach provides more reasonable precipitation field.
A long-term precipitation record is typically required for establishing the reliable water resources plan in the watershed. However, the observations in the hourly precipitation data are not always consistent and there are missing values within the time series. This study aims to develop a hourly rainfall simulator for extending rainfall data, based on the well-known Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM). Moreover, this study further suggests a multisite hourly rainfall simulator to better reproduce areal rainfalls for the watershed. The proposed model was validated with a network of five weather stations in the Uee-stream watershed in Seoul. The proposed model appeared a reasonable result in terms of reproducing most of the statistics (i.e. mean, variance and lag-1 autocovariance) of the rainfall time series at various aggregation levels and the spatial coherence over the weather stations.
Real-time rainfall monitoring is of great practical importance over the highly populated Indochina area, which is prone to natural disasters, in particular in association with rainfall. With the goal of d etermining near real-time half-hourlyrain estimates from satellite, the three-layer, artificial neural networks (ANN) approach was used to train the brightness temperatures at 6.7, 11, and $12-{\mu}m$ channels of the Japanese geostationary satellite MTSAT against passive microwavebased rain rates from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) and TRMM Precipitation Radar (PR) data for the June-September 2005 period. The developed model was applied to the MTSAT data for the June-September 2006 period. The results demonstrate that the developed algorithm is comparable to the PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) results and can be used for flood monitoring across the Indochina area on a half-hourly time scale.
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.
In this study, a nonhomogeneous markov model which is able to simulate hourly rainfall series is developed for estimating reliable hydrologic variables. The proposed approach is applied to simulate hourly rainfall series in Korea. The simulated rainfall is used to estimate the design rainfall and flood in the watershed, and compared to observations in terms of reproducing underlying distributions of the data to assure model's validation. The model shows that the simulated rainfall series reproduce a similar statistical attribute with observations, and expecially maximum value is gradually increased as number of simulation increase. Therefore, with the proposed approach, the non-homogeneous markov model can be used to estimate variables for the purpose of design of hydraulic structures and analyze uncertainties associated with rainfall input in the hydrologic models.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.515-524
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2008
An estimation of reliable probability precipitation is one of the most important processes for reasonable hydrologic structure design. A probability precipitation has been calculated by frequency analysis using annual maximum rainfall series on the each duration among the observed rainfall data. Annual maximum rainfall series have abstracted on hourly rainfall data or daily rainfall data. So, there is necessary to proper conversion factor between the fixed and sliding durations. Therefore, in this study, conversion factors on the each duration between fixed and sliding durations have calculated using minutely data compared to hourly and daily data of 37 stations observed by Meteorological Administration in Korea. Also, regression equations were computed by regression analysis of conversion factors on the each duration. Consequently, conversion factors were used basis data for calculations of stable probability precipitation.
Eum, Ic-Hwan;Kim, Ki-Sun;Jeong, Dae-Woon;Lee, Sung-Hun;Koo, Kee Young;Yoon, Wang Lai;Roh, Hyun-Seog
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2010.06a
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pp.230.1-230.1
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2010
조촉매(Promotor)인 Na은 수성가스전이(Water Gas Shift, WGS) 반응 시 생성된 포름산염의 C-H결합을 쉽게 분해하는 역할을 한다. 본 연구에서는 $Pt/CeO_2$ 촉매의 성능 향상을 위해 Na의 담지량을 변화시켜 촉매적 활성을 비교하여 보았다. 제조된 담체는 침전법(Precipitation)을 사용하여 제조하였으며 $500^{\circ}C$에서 6시간 소성하였다. Pt 담지량은 1wt%로 고정하였고 Na 담지량은 1 wt%~5 wt%로 변화를 주어 동시(공)-함침법(Co-incipient wetness method)으로 담지 시켰다. 반응 실험은 공간속도(Gas Hourly Space Velocity, GHSV) $45,385h^{-1}$에서 수행하였다. WGS 반응 결과 3 wt%의 Na이 담지된 $Pt/CeO_2$ 촉매의 경우를 제외하고 나머지 Na이 담지된 촉매들은 비교적 높은 CO의 전환율을 나타내었다. 특히 2 wt%의 Na이 담지된 $Pt/CeO_2$ 촉매는 가장 높은 CO의 전환율을 나타내었다. 따라서 Na 담지량의 변화가 포름산염의 C-H결합 분해에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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