Weather Radar have played an important role in both precipitation observation and hydrological operations over several countries and evaluated its efficient and necessities for the developed flood management and control. This paper describe the factors influencing the design the hydrological radar network in Korea and develop Hydrological Radar Network Simulation Model (HRNSM) based on GIS and UI system. Moreover, the methodologies for geographical and hydrological feasibility analysis for radar network were provided in detail manner.
Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
본 연구는 레이더의 중첩관측영역을 활용한 정량적 강수량 추정방법을 제안하였다. 이를 위해 국내의 조밀한 지상우량계 관측망과 레이더 관측망의 중첩관측영역을 이용하였다. 결과적으로 중첩관측영역 내 레이더간의 계통오차를 확인하였으며, 이를 이용하여 새로운 정량적 강수량 추정방법을 개발하였다. 이 방법으로 추정된 강우강도는 기존의 정량적 강수량 추정방법보다 모든 강우강도 범위에서 강수량이 적절하게 추정되는 것으로 나타났다.
This study estimated rainfall information more effectively by image signals through the information system of weather radar. Based on this, we suggest the way to estimate quantitative precipitation utilizing overlapped observation area of radars. We used the overlapped observation range of ground hyetometer observation network and radar observation network which are dense in our country. We chose the southern coast where precipitation entered from seaside is quite frequent and used Sungsan radar installed in Jeju island and Gudoksan radar installed in the southern coast area. We used the rainy season data generated in 2010 as the precipitation data. As a result, we found a reflectivity bias between two radar located in different area and developed the new quantitative precipitation estimation method using the bias. Estimated radar rainfall from this method showed the apt radar rainfall estimate than the other results from conventional method at overall rainfall field.
This paper compares and analyzes the capabilities and application characteristic between the shipborne AIS and ARPA Radar. AIS base station and VTS Radar, give a brief introduction of the AIS base station network's building and application in China, and give a discussion on the information fusion and technology integrated of ATS and ARPA Radar, AIS base station network and VTS Radar.
Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.
For designing the radar integrated data network, we construct the network structure with a spatial hieratchy decomposition scheme. The RIDN can be decomposed into several subent classes, those of which are composed of the several group classes of radar sites, In a group class. The communication nodes of a radar site are modeled by the software modules formulated with the statistical attributes of discrete events. And we get the analysis over the network through the separately constructed infra group level models which were coded with the C language.From the result of the simulation. We could findthe fact that the data integration system;s performance approaches to the theordtically calculated value after being stable. And also we could get the packet processing status of a communication module’s inner processor which is difficult to oberve through the mathematical calculation tin the subnet model of the integrated data network.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.151-156
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2006
Accurate vessel traffic observation is indispensable to carry out vessel traffic management, design of vessel traffic route, planning of port construction, etc. In order to observe the vessel traffic accurately without many efforts such as the use of a ship or car equipped with special radar observation system and the preparation of observation staff, the authors have been developing completely automated remote radar/AIS network system covering the main traffic area in Tokyo Bay. The composite radar image observed at Yokosuka and Kawasaki radar stations with AIS information can be seen on web site of Internet. In addition to the development of radar/AIS observation system, the software to analyze observed vessel traffic flow has been developed. This software has various functions such as automatic tracking of ship's positions, automatic estimation of ship's size, automatic integration of radar image and AIS data, animation of ships' movements, extraction of dangerous ship encounters, etc. The configuration and functions of the developed remote radar/AIS network system are shown first in this paper. Then various functions of the software to analyze vessel traffic are introduced, and some analyzed results on the vessel traffic in Tokyo Bay are described demonstrating the effectiveness of the developed system.
복잡한 기상을 예측하기 위해 레이더와 윈드프로파일러 네트워크의 품질을 평가하였다. 한반도 전역에 걸쳐 배치되어 있는 UHF 도플러 윈드프로파일러와 도플러 기상 레이더는 조밀한 공간 해상도의 관측망을 형성한다. 레이더 네트워크는 3차원 역학 자료를 도출하고, 작은 규모와 중간 규모의 수치 모델 출력 자료를 분석할 수 있다. 이러한 고해상도의 관측 연구는 세계 어느 곳에서도 수행되지 않았다. 관측망 분석 결과는 수치 모델링에 근거한 배경 바람장과 일치하였다. 본 연구는 국지 기상뿐만 아니라 악기상 예측에 도움이 될 것이다.
S 밴드, C 밴드 그리고 X 밴드 레이더는 기상 관측을 목적으로 사용되고 있다. 기상청, 환경부, 공군은 부처별 관측 목적에 따라 레이더를 운용하고 있기 때문에 설치 지점과 관측 특성이 서로 다르다. 기상 관측 관점에서는 지리산과 태백산 인근의 산악 지형을 따라 고도 1 km 이하의 저층 관측의 한계 지역이 나타난다. 소형 레이더 설치를 가정하여 저층 관측 보완을 모의하였다. 또한, 북한 지역의 위험 기상 감시를 위해 북한의 강수를 분석하고 대형 레이더 관측망을 모의하였다. 종합하여 한반도 레이더 관측망 구축안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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