Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.3
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pp.33-40
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2007
This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time. The damaged area by heavy snowfall over 15 cm snow depth could be identified successfully within the spatial extent of snowfall area extracted by NOAA AVHRR image.
In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.
This study aims to understand the characteristics of spatial distribution of snowfall and to analyze its development mechanism in Honam province in Korea. The areas of snowfall in Honan area can be divided into the seven sub-area by snowfall pattern. In the west coastal area of heavy snowfall and the southwest coastal area of heavy snowfall, snowfall develops over reason of ocean by Siberian High while in the northern inland area of heavy snowfall and the southern inland area of heavy snowfall, it develops when a strong Siberian High affects to inland. Then, much snowfall is by a forced ascending due to topography in Namwon, Imsil and Gwangju of the northwestward of the Noryung and Sobaek mountain ranges while it is weak in Jeonju and Suncheon of the low plains and the southeastward. In the mountainous area of heavy snowfall and the south coastal area of light snowfall, cyclone is also one of causes of snowfall. In the southwest coastal area, snowfall is meager than the southwest coastal area of heavy snowfall because this area is far from the west coast. It is confirmed that the snowfall difference of the coast, inland and mountainous area appears by temperature difference of sea surface and 850hPa temperature, wind speed of Siberian High.
This study aims to understand the patterns of spatial distribution of snowfall by Siberian High in the Honam region in Korea. In the Honam region, Siberian High induces snowfall dominantly. There is a huge amount of snowfall in the westward of the Noryung mountain ranges to the Wert coast in the Honam region affected by northwesterly wind directly from the Siberian High. The westward of the Noryung mountain ranges such as a heavy snowfall region has a various pattern of distribution of snowfall due to topography. The coast region has a large amount of snowfall by sea effect. And, snowfall amount is decreased from the coast to the inland plain. However, in front of mountain, snowfall is increase by reason of a forced ascending air to the mountain. In general the region where frequently appear a cumuliform cloud has a large amount of snowfall. A cumuliform cloud is frequent in the mountainous region in inland, the coast, and the inland plain in order Snowfall is intense in the coast and the mountainous region, and weak in the inland plain. In the mountainous region, a cumuliform cloud induced tv a forced ascending air by reason of topography generates snowfall mostly. This fact is the main difference with snowfall in the mountainous region and the coast region. In the result, in the Honam region, snowfall distribution and snowfall pattern are various, according to geographical climate factor such as sea and topography. The heavy snowfall region in the Honam region is divided into the coast region affected by sea effect and the mountainous region affected by topography effect.
This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time.
Heavy snowfall events frequently occur in the Gangwon province, and the snowfall amount significantly varies in space due to the complex terrain and topographical modulation of precipitation. Understanding the spatial characteristics of heavy snowfall and its prediction is particularly challenging during snowfall events in the easterly winds. The easterly wind produces a significantly different atmospheric condition. Hence, it brings different precipitation characteristics. In this study, we have investigated the microphysical characteristics of snowfall in the windward and leeward sides of the Taebaek mountain range in the easterly condition. The two snowfall events are selected in the easterly, and the snow particles size distributions (SSD) are observed in the four sites (two windward and two leeward sites) by the PARSIVEL distrometers. We compared the characteristic parameters of SSDs that come from leeward sites to that of windward sites. The results show that SSDs of windward sites have a relatively wide distribution with many small snow particles compared to those of leeward sites. This characteristic is clearly shown by the larger characteristic number concentration and characteristic diameter in the windward sites. Snowfall rate and ice water content of windward also are larger than those of leeward sites. The results indicate that a new generation of snowfall particles is dominant in the windward sites which is likely due to the orographic lifting. In addition, the windward sites show heavy aggregation particles by nearby zero ground temperature that is likely driven by the wet and warm condition near the ocean.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.4
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pp.25-36
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2020
An increasing frequency and intensity of natural disasters have been observed due to climate change. To better prepare for these, the MOIS (ministry of the interior and safety) announced a comprehensive plan for minimizing damages associated with natural disasters, including drought and heavy snowfall. The spatial-temporal pattern of snowfall is greatly influenced by temperature and geographical features. Heavy snowfalls are often observed in Gangwon-do, surrounded by mountains, whereas less snowfall is dominant in the southern part of the country due to relatively high temperatures. Thus, snow depth data often contains zeros that can lead to difficulties in the selection of probability distribution and estimation of the parameters. A generalized mixture distribution approach to a maximum snow depth series over the southern part of Korea (i.e., Changwon, Tongyeoung, Jinju weather stations) are located is proposed to better estimate a threshold (𝛿) classifying discrete and continuous distribution parts. The model parameters, including the threshold in the mixture model, are effectively estimated within a Bayesian modeling framework, and the uncertainty associated with the parameters is also provided. Comparing to the Daegwallyeong weather station, It was found that the proposed model is more effective for the regions in which less snow depth is observed.
Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3D
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pp.431-436
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2008
Recently, the rapid development of GIS technology has made it possible to handle a various data associated with spatially hydrological parameters with their attribute information. Therefore, there has been a shift in focus from lumped runoff models to distributed runoff models, as the latter can consider temporal and spatial variations of discharge. In this research, a distributed rainfall-runoff model based on physical kinematic wave for analysis of surface and river flow was used to simulate temporal and spatial distribution of long-term discharge. The snowfall and melting process model based on Hydro-BEAM was developed, and various hydrological parameters for input data of the model was extracted from basic GIS data such as DEM, land cover and soil map. The developed model was applied for the Shonai River basin(532) in Japan, which has sufficient meteorological and hydrological data, and displayed precise runoff results to be compared to the hydrograph.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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