The purpose of this study was to evaluate the method of estimating the areal precipitation reflecting the altitude of the mountainous terrain on Jeju Island by comparing and analyzing the areal precipitation using the Thiessen polygon method and the isohyetal method in mountainous streams. In terms of constructing the Thiessen polygon network, rainfall errors occurred in 94.5% and 45.8% of the Thiessen area ratio of the Jeju and Ara stations, respectively. This resulted in large areal precipitation and errors using the isohyetal method at altitudes below 600 m in the target watershed. In contrast, there were small errors in the highlands. Rainfall errors occurred in 18.91% of the Thiessen area ratio of Eorimok, 2.41% of Witseoreum, and 2.84% of Azalea Field because of the altitudinal influence of stations located in the highlands at altitudes above 600 m. Based on the areal precipitation estimation using the Thiessen polygon method, it was considered to be partially applicable to streams on Jeju Island depending on the altitude. However, the method is not suitable for mountainous streams such as the streams on Jeju Island because errors occur with altitude. Therefore, the isohyetal method is considered to be more suitable as it considers the locations of the rainfall stations and the orographic effect and because there are no errors with altitude.
This study proposed a novel technique, namely the Radar Polygon Method (RPM), for areal rainfall estimation based on radar precipitation data. The RPM algorithm has the following steps: 1. Determine a map of the similar rainfall occurrence of which each grid cell contains the binary information on whether the grid cell rainfall is similar to that of the observation gage; 2. Determine the similar rainfall probability map for each gage of which each grid cell contains the probability of having the rainfall similar to that of the observation gage; 3. Determine the governing territory of each gage by comparing the probability maps of the gages. RPM method was applied to the Anseong stream basin. Radar Polygons and Thiessen Polygons of the study area were similar to each other with the difference between the two being greater for the rain gage highly influenced by the orography. However, the weight factor between the two were similar with each other. The significance of this study is to pioneer a new application field of radar rainfall data that has been limited due to short observation period and low accuracy.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.19-19
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2017
본 연구에서는 선행연구에서 제안한 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'의 개선방안을 도출하고 산지 및 평야 등 다양한 지형조건을 갖춘 대상유역을 선택하여 제안된 기법을 적용 검토하였다. RPM은 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 지배범위를 결정하는 방법으로 기존에는 일정한 차이 범위 안에 있는 유사한 강우강도가 발생했던 빈도를 기준으로 관측소의 지배 범위를 결정하였으나, 금회에는 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도의 비의 합을 기준으로 지배범위를 결정하는 방법을 적용하여 개선된 결과를 도출하였다. 또한, 4개 대상유역을 선정하여 RPM을 적용, 레이더 강우자료의 적용 개수에 따른 민감도 분석 및 지형에 따른 영향 등을 검토하였다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측 자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.16-16
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2016
실무에서 많이 사용되고 있는 면적강우량 산정방법은 관측소간 위치관계를 이용한 기법으로 본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 면적강우량 산정기법 개발을 위한 연구를 진행하였다. 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 검토하였고 지점관측소 위치에서 계측된 강우강도와 일정한 차이 범위 안에 있는 유사한 강우강도가 발생했던 빈도를 기준으로 관측소의 지배범위를 결정하는 방법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을 제시하였으며, 이를 안성천 유역에 적용하여 유역 크기 및 관측소 배치에 따른 영향을 검토하였다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
In this study, homogeneous regions for regional frequency analysis were identified using rainfall data from 61 observation points in Korea. The used data were gathered from 1980 to 2010. Self organizing map and K-means clustering based on Davies-Bouldin Index were used to make clusters showing similar rainfall patterns and to decide the optimum number of the homogeneous regions. The results from this analysis showed that the 61 observation points can be optimally grouped into 6 geographical clusters. Finally, the 61 observations points grouped into 6 clusters were mapped regionally using Thiessen polygon method.
Rainfall is one of the most important input data of hydrologic models. Rain gage is used to estimate areal rainfall for hydrologic models using several interpolation method such as Thiessen polygon, Inverse Distance Squared(IDS) and Kriging. However, it is still difficult to derive actual spatial distribution of the rainfall using the aforementioned approaches. On the other hand, radar can offer a significant analytic improvement for rainfall analysis by providing directly more representative of the true spatial distribution of rainfall. In this study, In this study, spatial distributions of rainfall derived form rain gages using IDS and Kriging and rainfall from radar are compared. As results, it is found that using radar can provide actual spatial distribution than rain gages.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.599-610
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2020
The AED (Automated External Defibrillator) is not evaluated for spatial accuracy and temporal availability even if it is located within a building or a specific area that needed necessary to partition by spatial analysis and location allocation analysis. As a result of the analysis, the spatial analysis was performed using the existing public data of AED with applied the GIS location analysis method. A public institution (119 safety center, police box) was selected as a candidate for a public AED base that can operate 24 hours a day, 365 days a year according to the characteristics of each residential area. In addition, Thiessen Polygons were created for each candidate site and divided by regions. In the analysis of the service was analyzed regional in terms of accessibility to emergency medical services in consideration of the characteristics of AED, that emergency vehicles could arrive within 4 minutes of the time required for emergency medical treatment in most areas of the study area, but it did not areas outside of the city center. As a result, It was found that the operation of the AED base service center centered on vehicles of public institutions is effective for responding to AED patients at night and weekend hours. 19 Safety Center under and police box the jurisdiction of Daegu City to establish an AED service center for public institutions, location-based distance, attribute analysis, and minimization of overlapping areas that the method of using a vehicle appeared more efficient than using the existing walking type AED.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.2
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pp.199-209
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2000
Recently, GSIS is introduced in the various fields. Especially in hydrology, the useful of GSIS is emphasized to analyze parameters, which are necessary for the analysis of watershed. In this paper, to estimate the direct runoff volume, I used the SCS-CN method which was useful to calculate direct runoff volume in a watershed that was not observed. But because SCS-CN method must treat a great number of spatial data, if we use the GSIS, we can treat numbers of the data easily. GSIS databases is constructed by using the data which is related to soil type, landuse. And runoff curve number was estimated by means of these databases in the study area. Also, the area of covered each subbasin rainfall gauge station was estimated by thiessen polygon network technique. The direct runoff volume was calculated by these subbasin area to the rainfall gauge station. I knew, from this study, that using GSIS, I can calculate parameters needed in direct runoff volume analysis, fast, exactly.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.30
no.2
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pp.31-43
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1988
The Purpose of this study is to develop the rainfall-delayed response model (RDR Model) which influences the baseflow proportion of rivers as a result of the antecedent precipitation of the previous several months. The assesment of accurate baseflows in the rivers is one of the most important elements for the planning of seasonal water supply for agriculture, water resources development, hydrological studies for the availability of water and design criteria for various irrigation facilities. The Palukan river gauging site which is located in the Pulukan catchment on Bali Island, Indonesia was selected to develop this model. The basic data which has been used comprises the available historic flow records at 19 hydrologic gauging stations and 77 rainfall stations on Bali Island in the study. The methology adopted for the derivation of the RDR model was the water balance equation which is commonly used for any natural catcbment ie.P=R+(catchment losses) -R+(ET+DP+DSM+DGW). The catchment losses consist of evapotranspiration, deep percolation. change in soil moisture, and change in groundwater storage. The catchment areal rainfall has been generated by applying the combination method of Thiessen polygon and Isohyetal lines in the studies. The results obtained from the studies may be summarized as follows ; 1. The rainfall-runoff relationship derived from the water balance equation is as shown below, assuming a relationship of the form Y=AX+B. Finally these two equations for the annual runoff were derived ; ARO$_1$=0.855 ARF-821, ARF>=l,400mm ARO$_2$=0.290ARF- 33, ARF<1,400mm 2. It was found that the correction of observed precipitation by a combination of Thiessen polygons and Isohyetal lines gave good correlation. 3. Analysis of historic flow data and rainfall, shows that surface runoff and base flow are 52 % and 48% (equivalent to 59.4 mm) of the annual runoff, respectively. 4. Among the eight trial RDR models run, Model C provided the correlation with historic flow data. The number of months over which baseflow is distributed and the relative proportions of rainfall contributing in each month, were estimated by performing several trial runs using data for the Pulukan catchment These resulted in a value for N of 4 months with contributing proportions of 0.45, 0.50, 0.03 and 0.02. Thus the baseflow in any month is given by : P$_1$(n) =0.45 P(n) +0.50 P(n-I ) +0.03 P(n-$_2$) +0.02 P(n-$_3$) 5. The RDR model test gave estimated flows within +3.4 % and -1.0 % of the observed flows. 6. In the case of 3 consecutive no rain months, it was verified that 2.8 % of the dependable annual flow will be carried over the following year and 5.8 % of the potential annual baseflow will be transfered to the next year as a result of the rainfall-delayed response. The results of evaluating the pefformance of the RDR Model was generally satisfactory.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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