This study investigates the characteristics of satellite brightness temperature (TB) and rainfall intensity over the life cycle of convective cells. The convective cells in the three event cases are detected and tracked from the growth stage to the dissipation stage using the half-hourly infrared (IR) images. For each IR images the values of minimum, mean, and variance for the convective cell's TBs and the sizes of convective cells are calculated and also the relationship between TB and rainfall intensity are investigated, which is obtained using the pixel values of satellite TB and the ground rainfall intensity measured by AWS (Automatic Weather Station). At the growth stage of the convective cells, the TB's variance and cloud size consistently increased, whereas TB's minimum and mean consistently decreased. At this stage the empirical relationships between TB and rainfall intensity are statistically significant and their slopes (intercepts) in absolute values are relatively large (small) compared to those at the dissipation stage. At the dissipation stage of the convective cells, the variability of TB distributions shows the opposite trend. The statistical significance of the empirical relationships are relatively weak, but their slopes (intercepts) vary over life cycle. These results indicate that satellite IR images can provide valuable information in identifying the convective cell's maturity stage and in the growth stage, they may be used in providing considerably accurate rainfall estimates.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.2
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pp.55-63
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2018
This study analyzed the applications of near real-time drought monitoring using satellite rainfall for the Korean Peninsula and un-gaged basins. We used AWS data of Yongdam-Dam, Hoengseong-Dam in Korea area, the meteorological station of Nakhon Rachasima, Pak chong for test-bed to evaluate the validation and the opportunity for un-gaged basins. In addition, we calculated EDI (Effective doought index) using the stations and co-located PERSIANN-CDR, TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) TMPA (The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis), GPM IMERG (the integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) rainfall data and compared the EDI-based station data with satellite data for applications of drought monitoring. The results showed that the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.830 and 0.914 in Yongdam-dam, and 0.689 and 0.835 in Hoengseng-Dam respectively. Also, the correlation coefficient were 0.830, 0.914 from TRMM TMPA datasets and compasion with 0.660, 0.660 based on PERSIANN-CDR and TRMM data in nakhon and pakchong station. Our results were confirmed possibility of near real-time drought monitoring using EDI with daily satellite rainfall for un-gaged basins.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.26
no.11
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pp.985-991
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2015
This paper proposes appropriate locations for site diversity to provide stable satellite communication service in Korea. For this purpose, we analyzed rainfall rate data measured by KMA for 5 years at 88 sites, and the variations of simultaneous occurrence of rainfall rate in pairs of sites using the correlation coefficient. This paper provided contour maps of the spatial ditstribution of rainfall rate correlation, and proposed information on the optimum sites/regions for the operation of muti-uplink satellite systems, in 4 cities which were principal in field of satellite communication in Korea.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6B
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pp.605-612
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2006
In this study(II), The developed rainfall forecast model was applied to the NakDong River Basin for the heavy rainfall on 6th to 16th of August in 2002. The results demonstrated that the rainfall forecasts of 3 hours lead time showed good agreement with observed data. The inundation aspect of simulation depends on actual levee failure in the same basin. Rainfall forecasts were used for flood amount computation in the target watershed. Also the flood amount in the target watershed was used on boundary condition for flood inundation simulation in a protected lowland and a river. The results of simulation are consistent with actuality inundation traces and flood level data of the target watershed. This study provides practical applicability of satellite data in rainfall forecast of extreme events such as heavy rainfall or typhoon. Also this study presented an advanced integrated model of rainfall, runoff, and inundation analysis which can be applicable for flood disaster prevention and mitigation.
The variation of sampling errors was characterized using the Waymire-Gupta-Rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model(WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considered are those for using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of monthly rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather normal to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain arean than in the down stream plain area.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.2
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pp.39-52
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2020
A high quality, long-term, high-resolution precipitation dataset is an essential in climate analyses and global water cycles. Rainfall data from station observations are inadequate over many parts of the world, especially North Korea, due to non-existent observation networks, or limited reporting of gauge observations. As a result, satellite-based rainfall estimates have been used as an alternative as a supplement to station observations. The Climate Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) and CHIRP combined with station observations (CHIRPS) are recently produced satellite-based rainfall products with relatively high spatial and temporal resolutions and global coverage. CHIRPS is a global precipitation product and is made available at daily to seasonal time scales with a spatial resolution of 0.05° and a 1981 to near real-time period of record. In this study, we analyze the applicability of CHIRPS data on the Korean Peninsula by supplementing the lack of precipitation data of North Korea. We compared the daily precipitation estimates from CHIRPS with 81 rain gauges across Korea using several statistical metrics in the long-term period of 1981-2017. To summarize the results, the CHIRPS product for the Korean Peninsula was shown an acceptable performance when it is used for hydrological applications based on monthly rainfall amounts. Overall, this study concludes that CHIRPS can be a valuable complement to gauge precipitation data for estimating precipitation and climate, hydrological application, for example, drought monitoring in this region.
This paper predicts and measures the C/N ratio of a beacon signal transmitted from geostationary orbit satellite KorSat 5A ($113^{\circ}E$) at a ground station located in Kimpo. Based on the ground stations, we compared the rain attenuation of the zone K of ITU-R and the rain attenuation which analyzed the domestic weather information. In ITU-R, the Korean rainfall characteristics are classified into zone K, but forecasting the rainfall intensity and attenuation of three adjacent cities based on the cumulative rainfall data per minute from 2013 to 2017. The calculation of rainfall path and attenuation is based on ITU-R recommendations. The change of the C/N according to the rainfall amount was confirmed through the 2 week satellite beacon signal C/N measurement. The predicted critical C/N was decreased to 12 dB at $A_{0.3}$. During the experiment, it was confirmed that it decreased up to 8 dB according to the concentrated rainfall.
The COMS satellites take image of the Korean Peninsula every 15 minutes, but due to the limitations of the observational channels, they tend to underestimate when estimating rainfall. In this study, we developed satellite-based rainfall estimation technology using COMS and GPM that can be used in the heavy rain on the Korean Peninsula. The time resolution and spatial resolution of COMS satellites and GPM satellites were matched to improve accuracy using GPM IMERG data. As a result, it showed that the number of correlations with the ASOS observations was more than 0.7, enabling the estimation of rainfalls that are more accurate than the estimates of rainfall by COMS satellites. It is believed that the application of the subsequent satellite(GK-2A) will provide more accurate rainfall estimation information in the future. Therefore, we expect greater utilization in disaster management for the ungauged areas.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.4
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pp.102-114
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2017
The purpose of this study was the assessment of the accuracy of Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-Satellite Retrievals for GPM (IMERG), a rainfall data source derived from satellite images, for evaluation of its applicability to use in ungauged or inaccessible areas. The study area was the overall area of the Korean peninsula divided into six regions. Automated Surface Observing System (ASOS) rainfall data from the Korean Meteorological Administration and IMERG satellite rainfall were used. Their average correlation coefficient was 0.46 for a 1-h temporal resolution, and it increased to 0.69 for a 24-h temporal resolution. The IMERG data quantitatively estimated less than the rainfall totals from ground gauges, and the bias decreased as the temporal resolution was decreased. The correlation coefficients of the two rainfall events, which had relatively greater rainfall amounts, were 0.68 and 0.69 for a 1-h temporal resolution. Additionally, the spatial distributions of the ASOS and IMERG data were similar to each other. The study results showed that the IMERG data were very useful in the assessment of the hydro-meteorological characteristics of ungauged or inaccessible areas. In a future study, verification of the accuracy of satellite-derived rainfall data will be performed by expanding the analysis periods and applying various statistical techniques.
Rainfall is one of the most important meteorological variables in meteorology, agriculture, hydrology, natural disaster, construction, and architecture. Recently, satellite remote sensing is essential to the accurate detection, estimation, and prediction of rainfall. In this study, the accuracy of Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) product, a composite rainfall information based on Global Precipitation Measurement (GPM) satellite was evaluated with ground observation data in the inland of Korea. The Automatic Weather Station (AWS)-based rainfall measurement data were used for validation. The IMERG and AWS rainfall data were collocated and compared during one year from January 1, 2016 to December 31, 2016. The coastal regions and islands were also evaluated irrespective of the well-known uncertainty of satellite-based rainfall data. Consequently, the IMERG data showed a high correlation (0.95) and low error statistics of Bias (15.08 mm/mon) and RMSE (30.32 mm/mon) in comparison to AWS observations. In coastal regions and islands, the IMERG data have a high correlation more than 0.7 as well as inland regions, and the reliability of IMERG data was verified as rainfall data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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