The climate of Korea has clear rainy and dry season due to seasonal wind. In general, The rainy season in Korea is from early summer through to early fall. And precipitation accounted for more than half of the total annual rainfall in this period. This study is aiming to analysis of variation in saturation flow rate at signalized intersection during rainfall. The range of spatial is urban signalized intersections in Seoul and temporal is rainfall or ideal condition in daylight. Traffic data are collected through CCTV of Seoul Metropolitan Police Agency, and on-site video recordings directly. Weather condition data are collected from the Korea Meteorological Administration. In addition, the value of saturation headway and saturation flow rate, in rainfall condition, are derived through video frame analysis. As a results of analysis, decrease of saturation flow rate and increase of saturation headway during rainfall were confirmed by comparison with non-rainfall. The higher rainfall rate is, the more decreased saturation flow rate at the intersections. Rainfall rate is divided three area by the results of statistical test, and saturation flow rate decrease 7%, 17%, 21%, respectively.
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.
Bacteriological examination of a 12,700 ha area within Jaranman Saryangdo area, located in Jaran bay and Saryangdo island, was conducted with 35 fixed (designated areas and adjacent areas) seawater sampling stations between January 2006 and December 2008. According to results, the geometric mean range and the estimated 90th percentile range of fecal coliform counts in sea water samples collected in the designated area were <1.8-2.4 and <1.8-8.6 MPN/100mL, respectively. The estimated 90th percentile range of fecal coliform counts in sea water samples collected from 6 sampling stations in the adjacent areas were 6.1-34.6 MPN/100mL. Based on these results, bacteriological water quality of the designated areas in the Jaranman. Saryangdo area meet the NSSP (National Shellfish Sanitation Program) guidelines for approved area. The bacteriological sea water quality in Jaranman.Saryangdo area has been shown to be favorable at all investigated sampling stations except for July and August which coincided with heavy rainfall. In fact, the bacteriological water quality was not affected if rainfall was less than 30 mm rainfall. However, the degree of bacteriological contamination increased rapidly and the water quality exceeded approved NSSP guidelines set for rainfall above 60 mm.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.6
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pp.55-69
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2016
RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) is the empirical formular widely used to estimate rates of soil erosion caused by rainfall and associated overland flow. Among the factors considered in RUSLE, rainfall erosivity factor (R factor) is the major one derived by rainfall intensity and characteristics of rainfall event. There has been developed various methods to estimate R factor, such as energy based methods considering physical schemes of soil erosion and simple methods using the empirical relationship between soil erosion and annual total rainfall. This study is aimed to quantitatively evaluate the variation among the R factors estimated using different methods for South Korea. Station based observation (minutely rainfall data) were collected for 72 stations to investigate the characteristics of rainfall events over the country and similarity and differentness of R factors calculated by each method were compared in various ways. As results use of simple methods generally provided greater R factors comparing to those for energy based methods by 76 % on average and also overestimated the range of factors using different equations. The variation coefficient of annual R factors was calculated as 0.27 on average and the results significantly varied by the stations. Additionally the study demonstrated the rank of methods that would provide exclusive results comparing to others for each station. As it is difficult to find universal way to estimate R factors for specific regions, the efforts to validate and integrate various methods are required to improve the applicability and accuracy of soil erosion estimation.
Recently, flood damage by frequent localized downpours in cities are on the increase on account of abnormal climate phenomena and growth of impermeable area by urbanization. In this study, we are focused on flooding on roads which is the basis of all means of transportation. To calculate real-time accumulated rainfall on a road link, we use the Coefficient of Correlation Weighting method (CCW) which is one of the revised methods of missing rainfall as we consider a road link as a unobserved rainfall site. CCW and real-time accumulated rainfall entered through the Internet are used to estimate the real-time rainfall on a road link. Together with the real-time accumulated rainfall, flooding history, rainfall range causing flooding of a road link and frequency probability precipitation for road design are used as factors to determine the Flood Risk Index on roads. We simulated two cases in the past, July, 7th, 2009 and July, 15th, 2012 in Busan. As a result, all of road links included in the actual flooded roads at that time got the high level of flood risk index.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.271-271
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2015
The Ecuadorian coast has two different climate regions. One is humid region where the annual rainfall is above 2000 mm and rain falls in almost all months of the year, and the other is dry region where the annual rainfall can fall below 50 mm and rainfall can be very seasonal. The agriculture is frequently limited by the seasons during the year and the availability of rainfall amounts. The corn fields in Ecuador are cultivated during the rainy season, due to this reason. The weather conditions for optimum development of corn growth require a monthly average rainfall of 120 mm to 140 mm and a temperature range of $22^{\circ}C{\sim}32^{\circ}C$ for the dry region, and a monthly average rainfall of 200 mm to 400 mm and a temperature range of $25^{\circ}C{\sim}30^{\circ}C$ for the humid area. The objective of this study is to predict how the weather conditions are going to change in corn fields of the coastal region of Ecuador in the future decades. For this purpose, this study selected six General Circulation Models (GCM) including BCC-CSM1-1, IPSL-CM5A-MR, MIROC5, MIROC-ESM, MIROC-ESM-CHEM, MRIC-CGC3 with different climate scenarios of the RCP 4.5, RCP 6.0, and RCP 8.5, and applied for the period from 2011 to 2100. The climate variables information was obtained from the INAMHI (National Institute of Meteorology and Hydrology) in Ecuador for the a base line period from 1986 to 2012. The results indicates that two regions would experience significant changes in rainfall and temperature compared to the historical data. In the case of temperature, an increment of $1^{\circ}C{\sim}1.2^{\circ}C$ in 2025s, $1.6^{\circ}C{\sim}2.2^{\circ}C$ in 2055s, $2.1^{\circ}C{\sim}3.5^{\circ}C$ in 2085s were obtained from the dry region while less increment were shown from the humid region with having an increment of $1^{\circ}C$ in 2025s, $1.4^{\circ}C{\sim}1.8^{\circ}C$ in 2055s, $1.9^{\circ}C{\sim}3.2^{\circ}C$ in 2085s. Significant changes in rainfall are also projected. The rainfall projections showed an increment of 8%~11% in 2025s, 21%~33% in 2055s, and 34%~70% in 2085s for the dry region, and an increment of 2%~10%, 14%~30% and 23%~57% in 2025s, 2055s and 2085s decade respectively for humid region.
With growing concerns about ever-increasing anthropogenic greenhouse gas emissions, it is crucial to enhance preparedness for unprecedented extreme weathers that can bring catastrophic consequences. In this study, we proposed a stochastic framework that considers uncertainty in weather forecasts for flood analyses. First, we calibrated a simple rainfall-runoff model against observed hourly hydrographs. Then, using probability density functions of rainfall depths conditioned by 6-hourly weather forecasts, we generated many stochastic rainfall depths for upcoming 48 hours. We disaggregated the stochastic 6-hour rainfalls into an hourly scale, and input them into the runoff model to quantify a probabilistic range of runoff during upcoming 48 hours. Under this framework, we assessed two rainfall events occurred in Bocheong River Basin, South Korea in 2017. It is indicated actual flood events could be greater than expectations from weather forecasts in some cases; however, the probabilistic runoff range could be intuitive information for managing flood risks before events. This study suggests combining deterministic and stochastic methods for forecast-based flood analyses to consider uncertainty in weather forecasts.
Runoff, NPS pollution load and flow-weighted mean concentration (FWMC) occurred by snowmelt and rainfall runoff were compared by a variance analysis. Snowmelt runoff ranged between 1,449 and $19,921m^3$. The peak snowmelt runoff was similar to the runoff that occurred by about 40mm/day rainfall. And average snowmelt runoff was not significantly different from the runoff that occurred by 25.5 mm/day rainfall. Average values of SS loads and FWMCs were 5,438 kg/day and 954.9 mg/L, respectively. SS loads and FWMCs were in the similar range with those that occurred by 39.0 mm/day and 53.0 mm/day rainfall, respectively. Daily SS and COD loads and FWMCs occurred by snowmelt and rainfall were analyzed not to be significantly different. Overall assessment led that the NPS pollution loads by snowmelt runoff had a similar characteristics with the loads by about 40 mm/day rainfall runoff. It was recommended that the agricultural fields in snowy region needs to managed not only for rainfall runoff but also snowmelt runoff for an effective water quality management.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.3
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pp.29-39
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2017
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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