Kim, Ho-Jun;Uranchimeg, Sumiya;Jung, Min-kyu;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.442-442
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2022
고해상도 시공간적 격자 형태의 레이더 강수는 돌발홍수(flash flood)와 같은 기상재해에 대비하기 위하여 실시간 예측정보로 활용된다. 그러나 대부분의 레이더 강수는 과소 추정되는 경향이 있어 정량적인 보정 과정인 QPE (Quantitative Precipitation Estimation)가 필요하다. 일반적으로 레이더 강수자료 보정은 지점 관측자료를 활용하지만, 본 연구에서는 지상 강수량 기반의 고해상도 격자 강수자료를 생산하여 레이더 강수자료와 직접적으로 비교하고자 한다. 이에 고도와 지형적 특성을 고려한 PRISM(Precipitation-elevation Regressions on Independent Slopes Model) 방법을 사용하여 고해상도 격자기반의 자료를 생성하였다. PRISM 방법은 고도와 지리정보를 독립변수로 갖는 회귀모형 기반의 기후인자 추정 모형이다. 생산된 고해상도 격자 강수자료와 레이더 강수자료를 QPF (Quantitative Precipitation Forecast) 모델의 입력자료로 사용하여 예측결과를 비교하였다. 해당 QPF 모델은 이류(advection)와 확률론적 섭동(stochastic perturbation)을 기반으로 하며, 강수 앙상블 자료를 생산한다. QPF 모델에 대해 투 트랙(two-track) 방법으로 생산된 예측정보를 통해 레이더 강수자료의 격자별 후처리 보정이 가능할 것으로 판단된다.
Dual-polarization can distinguish precipitation type and dual-polarization is provide not only meteorological phenomena in the atmosphere but also non-precipitation echoes. Therefore dual-polarization radar can improve radar estimates of rainfall. However polarimetric measurements by transmitting vertically vibration waves and horizontally vibrating waves simultaneously is contain systematic bias of the radar itself. Thus the calibration bias is necessary to improve quantitative precipitation estimation. In this study, the calibration bias of reflectivity (Z) and differential reflectivity ($Z_{DR}$) from the Bislsan dual-polarization radar is calculated using the 2-Dimensional Video Disdrometer (2DVD) data. And an improvement in rainfall estimation is investigated by applying derived calibration bias. A total of 33 rainfall cases occurring in Daegu from 2011 to 2012 were selected. As a results, the calibration bias of Z is about -0.3 to 5.5 dB, and $Z_{DR}$ is about -0.1 dB to 0.6 dB. In most cases, the Bislsan radar generally observes Z and $Z_{DR}$ variables lower than the simulated variables. Before and after calibration bias, compared estimated rainfall from the dual-polarization radar with AWS rain gauge in Daegu found that the mean bias has fallen by 1.69 to 1.54 mm/hr, and the RMSE has decreased by 2.54 to 1.73 mm/hr. And estimated rainfall comparing to the surface rain gauge as ground truth, rainfall estimation is improved about 7-61%.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1762-1766
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2006
In order to protect properties and human lives from disasters such as heavy rainfall, rational Probability Maximum Flood(PMF) estimation procedures for existing dam basins are recently required. This study analyzes the Probable Maximum Flood(PMF) as a part of a counterplan for disaster preventions of hydraulic structures such as dams, according to recent unfavorable weather conditions. In this study, an improvement method of parameter estimation was proposed, being estimated as an appropriate method for application to the unit hydrograph, the time of concentration and storage constant corresponding to the discharge of flood were considered differently when estimating PMF in Hoengseong dam basin.
From 2000 to 2004, the research was carried out at Naerin-cheon and Inbook-cheon, the upper streams of Soyang Lake, to study the relationship between precipitation and eutrophication-causing water pollutants, BOD, T-N and T-P. During the five years, the amount of flowing water was measured, and the water quantity was examined under different precipitation levels. From the observation, outflow patterns of the water pollutants and changes in the water quality factors at the time of rainfall were clarified. In addition, estimation of the unit load was made for each stream; for Naerin-cheon at the time of rainfall, we estimated BOD to be $1,112kg/km^2/year$, T-N to be $2,077kg/km^2/year$, and T-P to be $223kg/km^2/year$; for Inbook-cheon at the time of rainfall, we estimated BOD to be $1,229kg/km^2/year$, T-N to be $1,565kg/km^2/year$, and T-P to be $255kg/km^2/year$. For the time of no rainfall different estimation was made; for Naerin-cheon, we estimated BOD to be $2,403g/km^2/day$, T-N to be $5,004g/km^2/day$, and T-P to be $53g/km^2/day$; and for Inbook-cheon, we estimated BOD to be $1,550g/km^2/day$, T-N to be $2,283g/km^2/day$, and T-P to be $42g/km^2/day$.
Park, So-Yeon;Ryoo, Kyong-Sik;Kim, Jung-Yun;Kim, Baek-Jo
Journal of Environmental Science International
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v.23
no.2
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pp.193-205
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2014
The direct-runoff of South Korea's representative dams (Soyanggang, Chungju, Andong, Daecheong, and Seomjingang) and precipitation were analyzed mainly with the evenly distributed spring rainfall events across the country for the last five years. For precipitation, an increasing was presented during the period 2008-2011, but did not continue to increasing 2012. The average precipitation of the five dams displayed a similar trend. Except for Chungju and Andong Dams, the trend of runoff was similar to the one shown in the precipitation. Despite the precipitation of 2009 increased, the runoff volume decreased for Andong and Chungju Dams. In addition, Chungju Dam remarkably showed a bigger runoff volume compared to other dams. As for the Sumjingang Dam, the runoff volume was the smallest, and the difference is as great as over 15-fold when compared to other runoff values. After the result of analyzing the relation between a single runoff event and synoptic weather patterns, pattern 4 contributed to the greatest impact on this event and weather patterns. The total runoff volume of the five dams for spring rain event for the last five years that exhibited this characteristic was estimated at 5.68 billion tons($10^6m^3$). Lastly, the value of this estimation was assessed as approximately 273.1 billion KRW.
The impact of the precipitation has been focused on losses in social and economical sectors. However, as growing the concerns of the future water shortage caused by the climate change, the precipitation should be consider in various views for an effective planning in the water resource management. A precipitation case occurred from 20 to 21 April 2009 was recorded as a welcome rain because it reduced the severe drought continued in Korea from winter season of 2008. In this study, economic values of the event was calculated with positive aspects in various sectors. The estimation is based on four major parts such as a secure of water resources, the improvement of air quality, the decrease of forest fires, and the reduction of the drought impact. The water resources only considered inflow waters into dams and the reservoirs managed by Korean public institutions and their economic values accounts for 5.92 billion won. Decreases of four air pollutants($PM_{10}$, $NO_2$, CO, and $SO_2$) were considered as the positive effects of the rainfall and estimated 175.4 billion won. The preventive effect of the forest fire after the rainfall results in 0.48 billion won. Finally, the rainfall during the drought period is effective to reduce the social costs of 108.65 billion won. Although the economic values estimated in this study explain parts of the positive effects of the precipitation, it can help to develop a comprehensive and systematic valuation system for the whole process of the precipitation. For doing this, various rainfall types should be analyzed in social-economic terms including economics, environments and hydrology.
The amount and continuity of precipitation data used in a hydrological analysis may exert a big influence on the reliability of the analysis. It is a fundamental process to estimate the missing data caused by such as a breakdown of the rainfall recording machine or to expand a short period of rainfall data. In this study a linear programming method treated as a data-driven approach for estimating the missing rainfall data is compared with seven other methods widely used and its superiority is certified. The data used in this research are annual precipitation ones during 17 years at the Cheolwon station including an ungauged period of 15 years and its five surrounding stations. By use of this certified method the ungauged precipitation values at the Cheolweon station are estimated and the areal averages of annual precipitation data for 32 years at the Han River basin are calculated.
This study is to combine precipitation data with different spatial-temporal characteristics using an optimal weighting method. This optimal weighting method is designed for combination of AWS rain gage data and S-band RADAR-estimated rain data with weighting function in inverse proportion to own mean square error for the previous time step. To decide the optimal weight coefficient for optimized precipitation according to different training time, the method has been performed on Changma case with a long spell of rainy hour for the training time from 1 hour to 10 hours. Horizontal field of optimized precipitation tends to be smoothed after 2 hours training time, and then optimized precipitation has a good agreement with synoptic station rainfall assumed as true value. This result suggests that this optimal weighting method can be used for production of high-resolution quantitative precipitation rate using various data sets.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.174-174
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2023
The impact of global warming on the south Asian summer monsoon is of critical importance for the large population of this region. This study aims to investigate the future changes of the precipitation extremes during pre-monsoon and monsoon, across this region in a more organized regional structure. The study area is divided into six major divisions based on the Köppen-Geiger's climate structure and 10 sub-divisions considering the geographical locations. The future changes of extreme precipitation indices are analyzed for each zone separately using five indices from ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices); R10mm, Rx1day, Rx5day, R95pTOT and PRCPTOT. 10 global climate model (GCM) outputs from the latest CMIP6 under four combinations of SSP-RCP scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) are used. The GCMs are bias corrected using nonparametric quantile transformation based on the smoothing spline method. The future period is divided into near future (2031-2065) and far future (2066-2100) and then the changes are compared based on the historical period (1980-2014). The analysis is carried out separately for pre-monsoon (March, April, May) and monsoon (June, July, August, September). The methodology used to compare the changes is probability distribution functions (PDF). Kernel density estimation is used to plot the PDFs. For this study we did not use a multi-model ensemble output and the changes in each extreme precipitation index are analyzed GCM wise. From the results it can be observed that the performance of the GCMs vary depending on the sub-zone as well as on the precipitation index. Final conclusions are made by removing the poor performing GCMs and by analyzing the overall changes in the PDFs of the remaining GCMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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