Global Flood Alert System (GFAS) is an attempt to make the best use of satellite rainfall data in flood forecasting. The project of GFAS is promoted both by Ministry of Land, Infrastructure and Transport-Japan (MLIT) and Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA), under which Infrastructure Development Institute-Japan (IDI) has been working on the development of Internet-based information system and just launched trial run of GFAS in April 2006 on International Flood Network (IFNet) website. The function of GFAS is to connect space agencies and hydrological services/river authorities in charge of flood forecasting and warning by providing global rainfall information in maps, text data e-mails and so on which is produced from binary global rainfall data downloaded from National Aeronautics and Space Administration (NASA) website. Although the effectiveness of satellite rainfall data in flood forecasting and warning has yet to be verified, satellite rainfall is expected to play an important role to strengthen existing flood forecasting systems by diversifying hydrological data source.
This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data. The proposed method integrated the two most widely used estimation methods, general linear model(GLM) and ordinary kriging(OK), by taking a weighted average of covariance matrices derived from each of the two methods. The proposed method was cross-validated using daily rainfall data at thirteen rain gauges in the Hyeong-san River basin. The goodness-of-fit of the proposed method was higher than those of GLM and OK, which can be attributed to the weighting algorithm that was designed to minimize errors caused by violations of assumptions of the two existing methods. This result suggests that the proposed method is more accurate in missing values in time series rainfall data, especially in a region where the assumptions of existing methods are not met, i.e., rainfall varies by season and topography is heterogeneous.
In this study, the runoff characteristics of the non-rainfall period were examined using daily rainfall data from 1977 to 2017 and the data of runoff into the dam. Results showed that, the mean runoff decreases with longer non-rainfall periods in the Andong dam basin. The correlation coefficient between non-rainfall days and average runoff reaches 0.85. The results of the analysis of the runoff characteristics during the non-rainfall period, based on the preceding rainfall of Andong dam are as follows. The runoff characteristics of the entire non-rainfall period, shows that, for a rainfall of 1.0 mm or less, the runoff height was larger than the rainfall size and the base runoff larger. The correlation between the antecedent rainfall and runoff height was reached as high as 0.9864 in the 30 ~ 50 mm interval of the antecedent rainfall period, and this is the interval where the linearity of rainfall and runoff was at its maximum in the Andong dam basin. The correlation between the antecedent rainfall and the runoff height reached 0.92 for rainfalls of 100.0 mm. However, for rainfalls of 100.0 mm greater, the correlation between the antecedent rainfall and runoff height during the rainfall period was 0.64, which is relatively small. In this study, we investigated the runoff characteristics of the rainfall period in the Andong dam watershed. As a result, it was confirmed that the mean runoff decreased with rainfall duration. The linearity was found to be weak for rainfall events greater than 100.0 mm. The results of this study can be used as data for water balance analysis and for formulating a water supply plan to establish water resource management of Andong dam.
본 연구에서는 연최대 호우사상 계열을 이용하여 측우기자료와 현대자료를 비교하였다. 측우기 시강우 자료를 이용하여 현대 빈도해석에서 필요한 특정지속기간의 연최대치 계열을 얻는 것이 불가능하므로 두 관측기간의 비교를 위해 독립호우사상 개념을 이용해 연최대 호우사상 계열을 작성하였다. 연최대호우사상은 이변량지수분포를 이용하여 결정하였으며 모수 추정을 위해 연도별 모수를 이용하는 경우가 보다 적절할 것으로 검토되었다. 이는 연도별 모수를 이용할 경우의 결과가 모수의 경년별 변동성이 연강수량의 변동성과 비교해 의미를 가지기 때문이다. 전체적인 독립호우사상을 비교한다면 현대기록이든 측우기기록이든 강우지속기간에서는 큰 차이가 없지만 현대보다는 측우기 관측기록의 경우가 총강우량과 강우강도가 크게 나타났다. 그러나, 연최대 호우사상의 비교에서는 측우기에 비해 현대의 경우가 강우지속기간이 현격하게 길어지면서 강우강도는 큰 차이가 없게 나타나 총강우량에서 상당한 증가를 보이는 것으로 확인되었다. 또한 이러한 연최대호우사상의 경향성을 살펴본 결과 현대관측기간 동안에는 강우지속기간과 총강우량이 증가하는 경향을 보이고 있지만 측우기 관측기록과 비교시에는 일정한 주기성의 한 부분으로 보는 것이 보다 적절한 것으로 판단되었다.
The paper aims to analyze structure of I/Q data observed from radar and reliably estimate rainfall through quality control of I/Q data that can quantify uncertainty of I/Q data occurring due to resultant errors. Radar rainfall data have strong uncertainty due to various factors influencing quality. In order to reduce this uncertainty, previously enumerated errors in quality need to be eliminated. However, errors cannot be completely eliminated in some cases as seen in random errors, so uncertainty is necessarily involved in radar rainfall data. Multi-Lag Method, one of I/Q data quality control methods, was applied to estimate precipitation with regard to I/Q data of rainfall radar in Mt. Sobaek.
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.
In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.
본 논문의 목적은 격자형 레이더 강우자료와 지상강우를 이용하여 홍수유출모의 시 강우장이 미치는 영향을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 공간 강우장을 생성하기 위해 광덕산 레이더와 지상 관측강우자료를 이용하였으며 각각의 방법에 의해 생성된 강우장이 현실적으로 타당한 시공간적 분포를 재현하는지를 평가하기 위해 홍수 유출모형을 이용하였다. 대상유역은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역이며 유출모형의 지형학적 매개변수들을 구축하기 위해 250m 격자 규모의 수치고도자료, 토지피복도 그리고 토양도를 사용하였다. 강우입력자료는 관측-레이더강우(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정-레이더강우(adjusted Radar rainfall), 지상-강우(gauge rainfall)를 이용하였으며 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$ 모형에 입력하여 관측 유출량과 비교 하였다. 모의결과, 관측-레이더강우와 지상-강우의 경우 관측치 보다 과소 추정되었으며 보정-레이더강우의 경우 실제 관측치와 유사한 유출모의를 하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 기상레이더와 지상강우자료를 합성할 경우 레이더 강우만을 또는 지상강우만을 사용하는 것 보다 수문모형의 입력 자료로써 수문학적 활용성이 더 큼을 확인할 수 있었다.
This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea. The continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average intervent times between adjacent rainfall events were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of storm-water infiltration basin. This study shows that the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of the average intervent times for the domestic rainfall data. Distribution charts of the average intervent times were created for 4 hour and 6 hour of storm separation time, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do and Western coastal area had relatively longer average intervent times, whereas Southern coastal area and Jeju-do had relatively shorter average intervent times.
Only employing historical data limits the estimation of the full distribution of probable Tropical Cyclone (TC) risk due to the insufficiency of samples. Addressing this limitation, this study introduces a semi-physical TC rainfall model that produces spatially and temporally resolved TC rainfall data to improve TC risk assessments. The model combines a statistical-based track model based on the Markov renewal process to produce synthetic TC tracks, with a physics-based model that considers the interaction between TC and the atmospheric environment to estimate TC rainfall. The simulated data from the combined model are then fitted to a probability distribution function to compute the spatially heterogeneous risk brought by landfalling TCs. The methodology is employed in South Korea as a case study to be able to implement a country-scale-based vulnerability inspection from damaging TC impacts. Results show that the proposed model can produce TC tracks that do not only follow the spatial distribution of past TCs but also reveal new paths that could be utilized to consider events outside of what has been historically observed. The model is also found to be suitable for properly estimating the total rainfall induced by landfalling TCs across various points of interest within the study area. The simulated TC rainfall data enable us to reliably estimate extreme rainfall from higher return periods that are often overlooked when only the historical data is employed. In addition, the model can properly describe the distribution of rainfall extremes that show a heterogeneous pattern throughout the study area and that vary per return period. Overall, results show that the proposed approach can be a valuable tool in providing sufficient TC rainfall samples that could be an aid in improving TC risk assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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