Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.522-522
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2015
In this study, the effect of threshold applied to the radar rain rate on the comparison of the radar and rain gauge rain rate was theoretically examined. The result derived was also evaluated theoretically, using the Bernoulli random field, and empirically, using Mt. Kwanak weather radar data. The results are summarized as follows. (1) In the application to the Bernoulli random field, it was found that the comparison of the radar and rain gauge rain rate with threshold does not introduce any systematic bias. (2) The same results could also be derived in the application to Mt Kwanak weather radar data. In all cases with several radar bin sizes and thresholds considered, the bias was estimated to be far less than 10% of the mean of the rain gauge rain rate. (3) However, in the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate, the bias was estimated to be higher than 20%. That is, the systematic bias was introduced. This result indicates that the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate should not be used.
The characteristics and vertical structure of the rainfall are examined in terms of rain types using TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) PR (Precipitation Radar) data during the JJA period of 2002-2006 over three different regions; midlatitude region around the Korean Peninsula (EA1), subtropical East Asia (EA2), and tropical East Asia (EA3). The convective rain fraction in the EA1 region is 12.2%, which is smaller by 6% than those in the EA2 and EA3 regions. EA1 shows less frequent convective rain events, which are about 0.5 times as many as those in EA3. EA1 produces the mean convective rain rate of 10.4 mm/h that is about 40% larger than EA2 and EA3 while all regions have similar mean stratiform rain rate. The relationships between storm height and rain rate indicate that the rain rate is proportional to the storm height. Based on the vertical structure of radar reflectivity, EA1 produces deeper and stronger convective clouds with higher rain rate compared to the other regions. In EA3, radar reflectivity increases distinctly toward the land surface at altitude below 5 km, indicating more dominant coalescence-collision processes than the other regions. Furthermore, the bright band of stratiform rain clouds in EA3 is very distinct. In convective rain clouds, the first EOFs of radar reflectivity profiles are similar among the three regions, while the second EOFs are slightly different. The larger variability exists at upper layers for EA1 while it exits at lower levels for EA3.
Theoretical models of radiative transfer are developed to simulate the 85 GHz brightness temperature (T85) observed by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) radiometer as a function of rain rate. These simulations are performed separately over regions of the convective and stratiform rain. TRMM Precipitation Radar (PR) observations are utilized to construct vertical profiles of hydrometeors in the regions. For a given rain rate, the extinction in 85 GHz due to hydrometeors above the freezing level is found to be relatively weak in the convective regions compared to that in the stratiform. The hydrometeor profile above the freezing level responsible for the weak extinction in convective regions is inferred from theoretical considerations to contain two layers: 1) a mixed (or mixed-phase) layer of 2 km thickness with mixed-phase particles, liquid drops and graupel above the freezing level, and 2) a layer of graupel extending from the top of the mixed layer to the cloud top. Strong extinction in the stratiform regions is inferred to result from slowly-falling, low-density ice aggregates (snow) above the freezing level. These theoretical results are consistent with the T85 measured by TMI, and with the rain rate deduced from PR for the convective and stratiform rain regions. On the basis of this study, the accuracy of the rain rate sensed by TMI is inferred to depend critically on the specification of the convective or stratiform nature of the rain.
Kim, Kwang-Ho;Kim, Min-seong;Lee, Gyu-Won;Kang, Dong-Hwan;Kwon, Byung-Hyuk
Journal of the Korean earth science society
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v.34
no.1
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pp.13-27
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2013
Quantitative precipitation estimation (QPE) is one of the most important elements in meteorological and hydrological applications. In this study, we adjusted the QPE from an S-band weather radar based on co-kriging method using the geostatistical structure function of error distribution of radar rainrate. In order to estimate the accurate quantitative precipitation, the error of radar rainrate which is a primary variable of co-kriging was determined by the difference of rain rates from rain gauge and radar. Also, the gauge rainfield, a secondary variable of co-kriging is derived from the ordinary kriging based on raingauge network. The error distribution of radar rain rate was produced by co-kriging with the derived theoretical variogram determined by experimental variogram. The error of radar rain rate was then applied to the radar estimated precipitation field. Locally heavy rainfall case during 6-7 July 2009 is chosen to verify this study. Correlation between adjusted one-hour radar rainfall accumulation and rain gauge rainfall accumulation improved from 0.55 to 0.84 when compared to prior adjustment of radar error with the adjustment of root mean square error from 7.45 to 3.93 mm.
This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.
In this research we propose a method far rain rate estimation by using Doppler spectrum's data of wind profiler. The Doppler spectrum is used to calculate the wind velocity and wind direction. But in this research uses the parameters from Doppler spectrum, it calculates the rain rate. The rain rate estimation in this method will be compared to the obtained rain rate from the surface rain gauge. Two equipments are installed in the same area. The correlation coefficient between rain rate measuring method is 0.65.
Tenorio Ricardo Sarmento;Kwon Byung-Hyuk;Silva Moraes Marcia Cristina da
Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.1
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pp.41-45
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2006
A disdrometer has been used to determine Z-R relationships for the weather radar, which is unique coastal radar operating regularly in western tropical south Atlantic. Rainfall rates were divided into the stratiform rain and the convective rain on the basis of $10\;mm\;h^{-1}$. The Z-R relationship for the stratiform class was similar to the general one since the convective clouds did not developed and two classes of the rain rate were mixed.
To investigate properties of cloud and rainfall occurred at Boseong on 10 July 2012, Raindrop Size distributions (RSDs) and other parameters were analyzed using observation data collected by Micro Rain Radar (MRR) and PARticle SIze and VELocity (PARSIVEL) disdrometer located in the National center for intensive observation of severe weather at Boseong in the southwest of the Korean peninsula. In addition, time series of RSD parameters, relationship between reflectivity-rain rate, and vertical variation of rain rates-fall velocities below melting layer were examined. As a result, good agreements were found in the reflectivity-rain rate time series as well as their power relationships between MRR and PARSIVEL disdrometer. The rain rate was proportional to reflectivity, mean diameter, and inversely proportional to shape (${\mu}$), slope (${\Lambda}$), intercept ($N_0$) parameter of RSD. In comparison of the RSD, as rain rate was increased, the slope of RSD became less steep and the mean diameter became larger. Also, it was verified that reflectivities are classified in three categories (Category 1: Z (reflectivity) > 40 dBZ, Category 2: 30 dBZ < Z < 40 dBZ, Category 3: Z < 30 dBZ). As reflectivity was increased, rain rate was intensified and larger raindrops were existed, while reflectivity was decreased, shape (${\mu}$), slope (${\Lambda}$), intercept ($N_0$) parameter of RSD were increased. We expected that these results will lead to better understanding of microphysical process in convective rainfall system occurred during short-term period over Korean peninsula.
The R-Z relationship is one of important error factors to determine the accuracy of radar rainfall estimation. In this study, we have explored the effect of the R-Z relationships derived from disdrometer data in estimating the radar rainfall. The heavy rain event that produced flooding in St-Remi, Quebec, Canada has been occurred. We have tried to investigate the severity of rain for this event using high temporal (2.5 min) and spatial resolution ($1^{\circ}$ by 250 m) radar data obtained from the McGill S-band radar. Radar data revealed that the heavy rain cells pass directly over St-Remi while the coarse raingauge network was not sufficient to detect this rain event. The maximum 30 min (1 h) accumulation reaches about 39 (42) mm in St-Remi. During the rain event, the two disdrometers (POSS; Precipitation Occurrence Sensor System) were available: One used for the reflectivity calibration by comparing disdrometer Z and radar Z and the other for deriving disdrometric R-Z relationships. The result shows the significant improvement with the disdrometric reflectivity-dependent R-Z relationships against the climatological R-Z relationship. The bias in radar rain estimation is reduced from +12% to -2% and the root-mean squared error from 16 to 10% for daily accumulation. Using the estimated radar rainfall rate with disdrometric R-Z relationships, the flood event was well captured with proper timing and amount.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.5
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pp.971-976
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2000
The main objective of this paper is to present the rain cell size distribution observed during squall line episodes in the Sudano-Sahelian region. The used data were collected during the EPSAT Program [Etude des Precipitation par SATellite (Satellites Study of Precipitation)] which has been developed since 1958, on an experimental area located near Niamey, Niger (2 10′32"E, 13 28′38"N). The data were obtained with a C-band radar and a network composed of approximately 100 raingages over a 10,000 $\textrm{km}^2$. In this work a culling of the squall line episodes was made for the 1992 rainy season. After radar data calibration using the raingage network a number of PPI (Plan Position Indicator) images were generated. Each image was then treated in order to obtain a series of radar reflectivity (Z) maps. To describe the cell distribution, a contouring program was used to analyze the areas with rain rate greater than or equal to the contour threshold (R$\geq$$\tau$). 24700 contours were generated, where each iso-pleth belongs to a predefined threshold. Computing each cell surface and relating its area to an equi-circle (a circle having the same area as the cell), a statistical analysis was made. The results show that the number of rain cells having a given size is an inverse exponential function of the equivalent radius. The average and median equivalent radii ate 1.4 and 0.69 In respectively. Implications of these results for the precipitation estimation using threshold methods are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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