KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.2
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pp.227-235
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2018
In this study, we developed a relational formula for observing high - resolution rainfall using vehicle rain sensor. The vehicle rain sensor consists of eight channels. Each channel generates a sensor signal by detecting the amount of rainfall on the windshield of the vehicle when rainfall occurs. The higher the rainfall, the lower the sensor signal is. Using these characteristics of the sensor signal generated by the rain sensor, we developed a relational expression. In order to generate specific rainfall, an artificial rainfall generator was constructed and the change of the sensor signal according to the variation of the rainfall amount in the artificial rainfall generator was analyzed. Among them, the optimal sensor channel which reflects various rainfall amounts through the sensitivity analysis was selected. The sensor signal was generated in 5 minutes using the selected channel and the representative values of the generated 5 - minute sensor signals were set as the average, 25th, 50th, and 75th quartiles. The calculated rainfall values were applied to the actual rainfall data using the constructed relational equation and the calculated rainfall amount was compared with the rainfall values observed at the rainfall station. Although the reliability of the relational expression was somewhat lower than that of the data of the verification result data, it was judged that the experimental data of the residual range was insufficient. The rainfall value was calculated by applying the developed relation to the actual rainfall, and compared with the rainfall value generated by the ground rainfall observation instrument observed at the same time to verify the reliability. As a result, the rain sensor showed a fine rainfall of less than 0.5 mm And the average observation error was 0.36mm.
Lee, Chung Dae;Lee, Byung Hyun;Cho, Hyeong Je;Kim, Byung Sik
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.783-791
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2018
The biased estimation of low density rainfall network and radar rainfall has limited application to extreme rainfall in a small area. To improve this, more rainfall information needs to be produced. In this study, we analyzed the applicability of the vehicle rainfall sensor developed and used recently. The developed rainfall sensor was attached to the vehicle to observe the rainfall according to the movement of the vehicle. The analytical method used time series and average rainfall values for observations of rainfall sensors and nearby rainfall stations. The results show that the trend of observed values according to rainfall events shows a certain pattern. It is analyzed that it is caused by various causes such as the difference between the observation position of the rainfall sensor and the nearby rainfall station, the moving speed of the vehicle, and the rainfall observation method. This result shows the possibility of rainfall observation using a rainfall sensor for a vehicle, and it is possible to observe rainfall more precisely through experiments and improvement of rainfall sensors in various conditions in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.643-646
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2006
An operational calibration is applied to improve radar rainfall intensity using rainfall obtained from rain gauge. The method is applied under the assumption of the temporal continuity of rainfall, the rainfall intensity from rain gauge is linearly related to that from radar. The method is applied to the cases of typhoon and rain band using the reflectivity of CAPPI at 1.5km obtained from Jindo radar. The CAPPI is obtained by bilinear interpolation. For the two cases, the rainfall intensities obtained by operational calibration are very consistent with the ones by the rain gauges. The present study shows that the correlation between the rainfall intensity by operational calibration and rain gauges is better than the one between the rainfall intensity by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the total rainfall intensity obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.99 and 0.97, respectively. Areal rainfalls are estimated using the field of calibration factor interpolated by Barnes objective analysis. The method applied here shows an improvement in the areal rainfall estimation. For the cases of typhoon and rain band, the correlation between the areal rainfall by operational calibration and rain gauges is better than the one between the area rainfall by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the areal rainfall obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.97 and 0.84, respectively. The present study suggests that the operational calibration is very useful for the real-time estimation of rainfall intensity and areal rainfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.424-424
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2017
Several studies of the world have analyzed the regional rainfall trends in large data sets. However, it reported that the long-term behavior of rainfall was different on spatial and temporal scales. The objective of this study is to determine the local trends of rainfall indices in the Yom River Basin, Thailand. The rainfall indices consist of the annual total precipitation (PRCTPOP), number of heavy rainfall days ($R_{10}$), number of very heavy rainfall days ($R_{20}$), consecutive of dry days (CDD), consecutive of wet days (CWD), daily maximum rainfall ($R_{x1}$), five-days maximum rainfall ($R_{x5}$), and total of annual rainy day ($R_{annual}$). The rainfall data from twelve hydrological stations during the period 1965-2015 were used to analysis rainfall trend. The Mann-Kendall test, which is non-parametric test was adopted to detect trend at 95 percent confident level. The results of these data were found that there is only one station an increasing significantly trend in PRCTPOP index. CWD, which the index is expresses longest annual wet days, was exhibited significant negative trend in three locations. Meanwhile, the significant positive trend of CDD that represents longest annual dry spell was exhibited four locations. Three out of thirteen stations had significant decreasing trend in $R_{annual}$ index. In contrast, there is a station statistically significant increasing trend. The analysis of $R_{x1}$ was showed a station significant decreasing trend at located in the middle of basin, while the $R_{x5}$ of the most locations an insignificant decreasing trend. The heavy rainfall index indicated significant decreasing trend in two rainfall stations, whereas was not notice the increase or decrease trends in very heavy rainfall index. The results of this study suggest that the trend signal in the Yom River Basin in the half twentieth century showed the decreasing tendency in both of intensity and frequency of rainfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1290-1294
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2004
In this study, new stochastic point rainfall models which can consider the correlation structure between rainfall intensity and duration are developed. In order to consider the negative and positive correlation simultaneously, the Gumbels type-II bivariate distribution is applied, and for the cluster structure of rainfall events, the Neyman-Scott cluster point process is selected. In the theoretical point of view, it is shown that the models considering the dependent structure between rainfall intensity and duration have slightly heavier tail autocorrelation functions than the corresponding independent mode]s. Results from generating long time rainfall events show that the dependent models better reproduce historical rainfall time series than the corresponding independent models in the sense of autocorrelation structures, zero rainfall probabilities and extreme rainfall events.
When simulating the daily rainfall amount by existing Markov Chain model, it is general to simulate the rainfall occurrence and to estimate the rainfall amount randomly from the distribution which is similar to the daily rainfall distribution characteristic using Monte Carlo simulation. At this time, there is a limitation that the characteristics of rainfall intensity and distribution by time according to the rainfall duration are not reflected in the results. In this study, 1-day, 2-day, 3-day, 4-day rainfall event are classified, and the rainfall amount is estimated by rainfall duration. In other words, the distributions of the total amount of rainfall event by the duration are set using the Kernel Density Estimation (KDE), the daily rainfall in each day are estimated from the distribution of each duration. Total rainfall amount determined for each event are divided into each daily rainfall considering the type of daily distribution of the rainfall event which has most similar rainfall amount of the observed rainfall using the k-Nearest Neighbor algorithm (KNN). This study is to develop the limitation of the existing rainfall estimation method, and it is expected that this results can use for the future rainfall estimation and as the primary data in water resource design.
Discharged pollution load for the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs) is calculated on the basis of rainfall data for reference year. Rainfall has an influence on discharged pollution load in unit watershed with combined sewer system. This study reviewed the status of discharged pollution load and rainfall conditions. We also investigated rainfall effects on discharged pollution load by analyzing change of the load in accordance with increase of rainfall. The change ratio of discharged pollution load was 18.6% while inflow load only 5.8% for 5 years from 2004 to 2008 in Daejeon district. The greatest rainfall and rain days were over 2 times than the least during the period. This change in rainfall could have great effect on discharged pollution load. The analysis showed that discharged pollution load increased 2.1 times in case rainfall increased 2 times and 1.2 times in case rain days increased 2 times. Rainfall effects, therefore, should be considered to make resonable evaluation of discharged pollution load in the assessment of annual performances.
It has been a big problem to estimate rainfall for the studies of mud-debris flows because the estimated rainfall from the nearest AWS (Automatic Weather Station) can tend to be quite inaccurate at individual sites. This study attempts to improve this problem through accurate rainfall depth estimation by applying an artificial neural network with radar rainfall data. For this, three models were made according to utilizing methodologies of rainfall data. The first model uses the nearest rainfall, observing the site from an ungauged site. The second uses only radar rainfall data and the third model integrates the above two models using both radar and observed rainfall at the sites around the ungauged site. This methodology was applied to the metropolitan area in Korea. It appeared as though the third model improved rainfall estimations by the largest margin. Therefore, the proposed methodology can be applied to forecast mud-debris flows in ungageed sites.
This study has performed the regionalization of point rainfall which has the hydrological homogeneity for regional frequency analysis of the rainfall. For the study, the recorded rainfall data were collected from 60 rainfall gauge stations distributed all over country of the Korea Meteorological Administration, and 32 rainfall characteristic elements were analyzed from the collected data. Using the principal component analysis to be data reduction technique of the multivariate analysis and the cluster analysis to be grouping technique about many of rainfall characteristic elements of each station, the regionalization of point rainfall was accomplished rationally and efficiently. As the result, hydrological homogeneous regions of point rainfall were divided by 5 regions and 3 other regions, and rainfall characteristics of divided each region were analyzed and compared relatively using regional mean values of each rainfall element data.
It is basic for a flood prediction to calculate direct runoff from rainfall in a basin by the rainfall-runoff model. The direct runoff is calculated from rainfall excess or effective rainfall based on a rainfall-runoff model. The total rainfall minus rainfall loss equals rainfall excess with time. This loss can be treated equal to an infiltration loss under the assumption that the infiltration is a major one among the losses in the rainfall-runoff model. Practically obtaining the infiltration loss $\Phi$ index method, W index method or modified ones of these have been used. In this study it is assumed the loss of rainfall in a basin be a well-known Horton infiltration mechanism. And in case that the parameter set is given in the Horton infiltration model a procedure and assumption for calculating hourly infiltration loss and rainfall excess are offered and the results of its application are compared with those of $\Phi$ index method. By this study it is well shown the value of Horton infiltration function is exponentially decay with time as the Horton infiltration mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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