Convective/stratiform radar echo classification schemes by Steiner et al. (1995) and Biggerstaff and Listemaa (2000) are examined on a monsoonal front during the summer monsoon-Changma period, which is organized as a cloud cluster with mesoscale convective complex. Target radar is S-band with wavelength of 10cm, spatial resolution of 1km, elevation angle interval of 0.5-1.0 degree, and minimum elevation angle of 0.19 degree at Jindo over the Korean Peninsula. For verification of rainfall amount retrieved from the echo classification, ground-based rain gauge observations (Automatic Weather Stations) are examined, converting the radar echo grid data to the station values using the inverse distance weighted method. Improvement from the echo classification is evaluated based on the correlation coefficient and the scattered diagram. Additionally, an optimal use method was designed to produce combined rainfalls from the radar echo and Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar (TRMM/PR) data. Optimal values for the radar rain and TRMM/PR rain are inversely weighted according to the error variance statistics for each single station. It is noted how the rainfall distribution during the summer monsoon frontal system is improved from the classification of convective/stratiform echo and the use of the optimal use technique.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.214-214
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2015
Rainfall induced landslides is one of the most devastating natural disasters acting on mountainous areas. In Korea, landslide damage areas increase significantly from 1990s to 2000s due to the increase of both rainfall intensity and rainy days in addition with haphazard land development. This study was carried out based on the application of TRIGRS unsaturated (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope stability analysis), a Fortran coded, physically based, and numerical model that can predict landslides for areas where are prone to shallow precipitation. Using TRIGRS combining with the geographic information system (GIS) framework, the landslide incident happened on 27th, July 2011 in Mt. Umyeon in Seoul was modeled. The predicted results which were raster maps showed values of the factors of safety on every pixel at different time steps show a strong agreement with to the observed actual landslide scars in both time and locations. Although some limitations of the program are still needed to be further improved, some soil data as well as landslide information are lack; TRIGRS is proved to be a powerful tool for shallow landslide susceptibility zonation especially in great areas where the input geotechnical and hydraulic data for simulation is not fully available.
미국 펜실베이니아 주의 4개 지역에 대해 면적우량을 분석하였다. 강수량이 제일 큰 지점에서 시작하여 이 지점 주위로 직사각형의 블럭을 확장하여 만들었다. 이 직사각형 블럭의 강수량을 구한 후 최대 지점 강수량에 대한 비를 구하였다. 이 강수량 비(Relative storm magnitudes)를 플롯트하여 기존의 커브와 비교하였으며, 각 지역에 대해 여름과 겨울의 강수량비를 각각 구하였다. 또한 등우량선도를 이용한 분석도 시도해 보았다. 이 연구에서 구
Distributed Computing attempts to harness a massive computing power using a great numbers of idle PCs resource distributed linked to the internet and processes a variety of applications parallel way such as bio, climate, cryptology, and astronomy. In this paper, we develop internet-distributed computing environment, so that we can analyze High Resolution Rainfall Prediction application in meteorological field. For analyze the rainfall forecast in Korea peninsula, we used QPM(Quantitative Precipitation Model) that is a mesoscale forecasting model. It needs to a lot of time to construct model which consisted of 27KM grid spacing, also the efficiency is degraded. On the other hand, based on this model it is easy to understand the distribution of rainfall calculated in accordance with the detailed topography of the area represented by a small terrain model reflecting the effects 3km radius of detail and terrain can improve the computational efficiency. The model is broken down into detailed area greater the required parallelism and increases the number of compute nodes that efficiency is increased linearly.. This model is distributed divided in two sub-grid distributed units of work to be done in the domain of $20{\times}20$ is networked computing resources.
Jung, Sungho;Oh, Sungryul;Lee, Daeeop;Le, Xuan Hien;Lee, Giha
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.7
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pp.453-462
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2021
As the frequency of localized heavy rainfall has increased during recent years, the importance of high-resolution radar data has also increased. This study aims to correct the bias of Dual Polarization radar that still has a spatial and temporal bias. In many studies, various statistical techniques have been attempted to correct the bias of radar rainfall. In this study, the bias correction of the S-band Dual Polarization radar used in flood forecasting of ME was implemented by a Convolutional Autoencoder (CAE) algorithm, which is a type of Convolutional Neural Network (CNN). The CAE model was trained based on radar data sets that have a 10-min temporal resolution for the July 2017 flood event in Cheongju. The results showed that the newly developed CAE model provided improved simulation results in time and space by reducing the bias of raw radar rainfall. Therefore, the CAE model, which learns the spatial relationship between each adjacent grid, can be used for real-time updates of grid-based climate data generated by radar and satellites.
Economic analysis is a basic step in establishing disaster mitigation measures, but it is difficult to verify the results due to uncertainty. Therefore, the scope of investigation and analysis is wide. However, it is difficult to predict the amount of damage caused by flooding because the collection of relevant data is limited in the ungauged basin. In this study, distributed runoff analysis and flooding analysis were performed, and a method of estimating the amount of flood damage in the ungauged basin was proposed using collectible social and economic indicators and flood analysis results. For distributed runoff analysis and flooding analysis, GRM (Grid based Rainfall-runoff Model) and G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) developed by Korea Institute of Civil engineering and Building Technology were used. The method of substituting collectible social and economic indicators into the simple method and improvement method was used to estimate the amount of flood damage. As a result of the study, it was possible to estimate the amount of flood damage using satellite data and social and economic indicators in the ungauged basin.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.260-260
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2017
This study aims to compare the performance of TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability model) and TiVaSS (Time-variant Slope Stability model) in the prediction of rainfall-induced shallow landslides. TRIGRS employs one-dimensional (1-D) subsurface flow to simulate the infiltration rate, whereas a three-dimensional (3-D) model is utilized in TiVaSS. The former has been widely used in landslide modeling, while the latter was developed only recently. Both programs are used for the spatiotemporal prediction of shallow landslides caused by rainfall. The present study uses the July 2011 landslide event that occurred in Mt. Umyeon, Seoul, Korea, for validation. The performance of the two programs is evaluated by comparison with data of the actual landslides in both location and timing by using a landslide ratio for each factor of safety class ( index), which was developed for addressing point-like landslide locations. In addition, the influence of surface flow on landslide initiation is assessed. The results show that the shallow landslides predicted by the two models have characteristics that are highly consistent with those of the observed sliding sites, although the performance of TiVaSS is slightly better. Overland flow affects the buildup of the pressure head and reduces the slope stability, although this influence was not significant in this case. A slight increase in the predicted unstable area from 19.30% to 19.93% was recorded when the overland flow was considered. It is concluded that both models are suitable for application in the study area. However, although it is a well-established model requiring less input data and shorter run times, TRIGRS produces less accurate results.
A grid-based configuration of Land Surface Models (LSMs) coupled with a climate model can be advantageous in impact assessment of climate change for a large scale area. We assessed the applicability of Common Land Model (CoLM) to runoff and land surface temperature (LST) simulations at the domain that encompasses the Nakdong river basin. To establish a high resolution model configuration of a $1km{\times}1km$ grid size, both surface boundary condition and atmospheric inputs from the observed weather data in 2009 were adjusted to the same resolution. The Leaf Area Index (LAI) was collected from MODerate esolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and the downward short wave flux was produced by a nonstationary multi-site weather state model. Compared with the observed runoffs at the stations on Nakdong river, simulated runoffs properly responded to rainfall. The spatial features and the seasonal variations of the domain fairly well were captured in the simulated LSTs as well. The monthly and seasonal trend of LST were described well compared to the observations, however, the monthly averaged simulated LST exceeded the observed up to $2^{\circ}C$ at the 24 stations. From the results of our study, it is shown that high resolution LSMs can be used to evaluate not only quantity but also quality of water resources as it can capture the geographical features of the area of interest and its rainfall-runoff response.
Namgang Dam is located in the upstream of Nam river. Namgang Dam controls flood for the downstream of Namgang Dam using the Namgang spillway and the Sacheonman spillway with planned discharge. However, it had not been evaluated adequately that the effect of the discharge through Sacheonman spillway on the flood reduction of the downstream of Namgang Dam. This study performs runoff simulation considering the discharge from Namgang Dam and Sacheonman spillway. And modeling results are evaluated for the flood reduction effect of Sacheonman spillway on the downstream of Namgang Dam. This study uses a distributed model, GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) for runoff analysis. As a result, Sacheonman spillway is assigned more discharge than Namgang Dam, and Sacheonman spillway greatly affects flood reduction in the downstream of Namgang Dam.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.2
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pp.71-79
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2009
In this study, a distributed rainfall-runoff model, K-DRUM, based on physical kinematic wave was developed to simulate temporal and spatial distribution of flood discharge considering grid rainfall and grid based GIS hydrological parameters. The developed model can simulate temporal and spatial distribution of surface flow and sub-surface flow during flood period, and input parameters of ASCII format as pre-process can be extracted using ArcView. Output results of ASCII format as post-process can be created to express distribution of discharge in the watershed using GIS and express discharge as animation using TecPlot. an auto calibration method for initial soil moisture conditions that have an effect on discharge in the physics based K-DRUM was additionally developed. The baseflow for Namgang Dam Watershed was analysed to review the applicability of the developed auto calibration method. The accuracy of discharge analysis for application of the method was evaluated using RMSE and NRMSE. Problems in running time and inaccuracy setting using the existing trial and error method were solved by applying an auto calibration method in setting initial soil moisture conditions of K-DRUM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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