Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
Influences of orographic and ocean effect, which depend on the detailed geographic characteristics, upon winter time (December-February) precipitation in the Yeongdong region are investigated. Most of precipitation events in the Yeongdong region during the wintertime are associated with moist northeasterly (coming from the northeast direction) winds and also the spatial distribution of precipitation shows a great difference between Mountain area (Daegwallyeong) and Coastal area (Gangneung). The linear correlation coefficient between the meteorological variables obtained from NCEP/NCAR Reanalysis Data and precipitation amount for each precipitation type is calculated. Mountain type precipitation is dominated by northeasterly wind speed of the low level (1000 hPa and 925 hPa) and characterized with more precipitation in mountain area than coastal area. However, Coastal type precipitation is affected by temperature difference between ocean and atmosphere, and characterized with more precipitation in coastal area than mountain area. The results are summarized as follows; In the case of mountain type precipitation, the correlation coefficient between wind speed at 1000 hPa (925 hPa) and precipitation amount at Daegwallyeong is 0.60 (0.61). The correlation is statistical significant at 1% level. In the case of coastal type precipitation, the correlation coefficient of temperature difference between ocean and 925 hPa (850 hPa) over the East sea area and precipitation amount at Gangneung is 0.33 (0.34). As for the mountain type precipitation, a detailed analysis was conducted in order to verify the relationship between precipitation amount at Daegwallyeong and low level wind speed data from wind profiler in Gangneung and Buoy in the East Sea. The results also show the similar behavior. This result indicates that mountain type precipitation in the Yeongdong region is closely related with easterly wind speed. Thus, the statistical analysis of the few selected meteorological variables can be a good indicator to estimate the precipitation totals in the Yeongdong region in winter time.
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.
가뭄-홍수 급변사상은 가뭄과 홍수가 중첩된 사상으로, 생태계뿐만 아니라 산업과 농업 그리고 사회경제까지 큰 영향을 미치기 때문에 가뭄이나 홍수의 개별 사상보다 대처하기 어렵다. 하지만 국내의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준가중평균강수(SWAP) 지수를 사용하여 가뭄-홍수 급변사상의 특성들을 분석하였다. SWAP 지수는 일강수량에 시간 가중치를 적용한 가중평균강수(WAP) 지수를 표준화 것으로, 한강유역의 중권역별 면적평균강수량(1966-2018년)을 사용해 산정하였다. SWAP 지수는 가뭄·홍수의 단일사상 분석 뿐 아니라 가뭄-홍수 급변사상을 분석하는데 용이하고, 시간의 척도 측면에서도 유연하게 사용할 수 있다. 또한, 심각도 K를 사용해 가뭄-홍수 급변사상의 상대적인 심각도를 지역별로 분석할 수 있다. 연구 결과, 한강유역 30개의 중권역 중 20개의 중권역이 시간이 지남에 따라 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 상승하는 추세가 확인되었고, 중권역별 가뭄-홍수 급변사상의 발생 빈도와 심각도 등을 고려하여 위험지역을 확인할 수 있었다. 예를 들어, 한강유역 내 가뭄-홍수 급변사상으로 인한 위험지역은 남한강상류(#1001) 유역으로 나타났다.
Flooding has become an increasing event which is one of the major natural disasters responsible for direct economic damage in South Korea. Driven by climate change, precipitation extremes play significant role on the flood damage and its further increase is expected to exacerbate the socioeconomic impact in the country. However, the empirical evidence associating changes in precipitation extremes to the historical flood damage is limited. Thus, there is a need to assess the causal relationship between changes in precipitation extremes and flood damage, especially in agricultural region like Chungcheong region in South Korea. The spatial and temporal changes of precipitation extremes from 10 synoptic stations based on daily precipitation data were analyzed using the ClimPACT2 tool and Mann-Kendall test. The four precipitation extreme indices consisting of consecutive wet days (CWD), number of very heavy precipitation wet days (R30 mm), maximum 1-day precipitation amount (Rx1day), and simple daily precipitation intensity (SDII), which represent changes in intensity, frequency, and duration, respectively, and the time series data on flooded area and flood damage from 1985 to 2020 were used to investigate the causal relationship in the ARDL-ECM framework and pairwise Granger causality analysis. The trend results showed that majority of the precipitation indices indicated positive trends, however, CWD showed no significant changes. ARDL-ECM framework showed that there was a long-run relationship among the variables. Further analysis on the empirical results showed that flooded area and Rx1day have significant positive impacts on the flood damage in both short and long-runs while R30 mm only indicated significant positive impact in the short-run, both in the current period, which implies that an increase in flooded area, Rx1day, and R30 mm will cause an increase in the flood damage. The pairwise Granger analysis showed unidirectional causality from the flooded area, R30 mm, Rx1day, and SDII to flood damage. Thus, these precipitation indices could be useful as indicators of pluvial flood damage in Chungcheong region of South Korea.
수자원을 평가하기 위해서는 먼저 한 지점에서 측정된 강수량을 보간해야 할 필요가 있다. 이를 위하여 강수현상에 영향을 주는 지형변수를 TOVA(Topographic Variables Extraction Program)를 이용하여 고도(ELEV), 경사(SLOPE), 바다까지의 거리(SEA), 방해물(OBST), 방벽(BAR), 굴곡도(SHIELD)로 구분하고 2000.1.1부터 2002.12.31까지의 강수량 자료를 사상별로 추출하여 이들을 서로 비교 분석하였다. 결정계수로 보면 각기 강수사상마다 지형의 영향이 다르게 나타나며 ELEV와 남서방향의 SLOPE, OBST 그리고 전 방향의 SHIELD가 강수량과 관계가 깊은 것으로 나타났다. 다중회귀분석 모형은 강수량의 공간적 변동량의 96%를 설명한다.
본 연구에서는 인공 벌 군집(ABC: Artificial Bee Colony) 알고리즘을 이용하여 주어진 레이더 데이터로부터 강수 사례와 비강수 사례를 분류하는 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs: Radial Basis Function Neural Networks)분류기를 소개한다. 기상청에서 사용하고 있는 기상 레이더 데이터의 특성 분석을 통해 입력 데이터를 구성한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 조건부에서는 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하여 적합도를 계산하고, 결론부에서는 최소자승법(LSE: Least Square Method)을 이용하여 다항식 계수를 추정한다. 추론부에서 최종출력 값은 퍼지 추론 방법을 이용하여 얻어진다. 제안된 분류기의 성능은 기상청에서 사용하는 QC와 CZ 데이터를 고려하여 비교 및 분석되어진다.
Precipitation samples were collected by the wet- only event sampling method from Seoul during September 1991 to April 1995. These samples were analyzed for the concentrations of the major ionic components (N $O_3$$^{[-10]}$ , N $O_2$$^{[-10]}$ , S $O_4$$^{2-}$, C $l^{[-10]}$ , $F^{[-10]}$ , N $a^{+}$, $K^{+}$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, and N $H_4$$^{+}$), pH, and electric conductivity. During the study period, a total of 182 samples were collected, but only 163 samples were used for the data analysis via quality assurance of precipitation chemistry data. The volume-weighted pH was found to be 4.7. The major acidifying species from our precipitation studies were identified to be non-seasalt sulfate (84$\pm$9 $\mu$eq/L) and nitrate (24$\pm$2 $\mu$eq/L) except for chloride. Because the Cl/Na ratio in the precipitation was close to the ratio in seawater. If all of the non-seasalt sulfate and nitrate were in the form of sulfuric and nitric acids, the mean pH in the precipitation could have been as low as 3.7 lower than the computed value. Consequently, the difference between two pH values indicate that the acidity of precipitation was neutralized by alkaline species. The equivalent concentration ratio of sulfate to nitrate was 3.5, indicating that sulfuric and nitric acids can comprise 78% and 22% of the precipitation acidity, respectively. Analysis of temporal trend in the measured acidity and ionic components were also performed using the linear regression method. The precipitation acidity generally showed a significantly decreasing trend, which was compatible with the pattern of the ratio (N $H_4$$^{+}$+C $a^{2+}$)/ (nss-S $O_4$$^{2-}$+N $O_3$$^{[-10]}$ ).).
While some observations in the geomagnetic tail region supported electrons could be accelerated by reconnection processes, we still need more observation data to confirm electron acceleration in this region. Because most acceleration processes accompany strong pitch angle diffusion, if the electrons were accelerated in this region, strong energetic electron precipitation should be observed near earth on aurora oval. Even though there are several low altitude satellites observing electron precipitation, intense and small scale precipitation events have not been identified successfully. In this presentation, we will show an observation of strong energetic electron precipitation that might be analyzed by relativistic electron acceleration in the confined region. This event was observed by low altitude Korean STSAT-1, where intense several hundred keV electron precipitation was seen simultaneously with 10 keV electrons during storm time. In addition, we observed large magnetic field fluctuations and an ionospheric plasma depletion with FUV aurora emissions. Our observation implies relativistic electrons can be generated in the small area where Fermi acceleration might work.
This study was carried out to investigate the important factors relating to runoff and pollutant loads in a plot unit located in an agricultural area. Of the precipitation parameters, such as total precipitation, days since last rainfall (ADD, the rainfall was more than 10mm) and average rainfall intensity on runoff, the strongest effect was obtained due to total precipitation, but the rainfall intensity showed a slightly positive correlation. It was expected that both variables, i.e. total precipitation and rainfall intensity, would lead to the generation of greater runoff. In contrast, runoff was negatively correlated with ADD, which is understandable because more infiltration and less runoff would be expected after a long dry period. The TSS load varied greatly, between 75.6 and $5.18{\times}10^4g$, per event. With the exception of TN, the TSS, BOD, COD and TP loads were affected by runoff. The correlations of these items were proportional to the runoff volume, with correlation coefficients (r) greater than 0.70, which are suitable for use as NPS model data. The TSS load showed very good relationships with organics (BOD & COD) and nutrients (TN & TP), with correlation coefficients greater than 0.79. Therefore, the removal of TSS is a promising factor for protecting water basins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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