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자료유형
학술저널
저자정보
전환돈 (서울과학기술대학교, 건설시스템공학과) 이지호 (서울과학기술대학교, 건설시스템공학과) 김수전 (컬럼비아 대학교, 컬럼비아 물 센터)
저널정보
한국물환경학회 한국물환경학회지 한국물환경학회지 제32권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
310 - 317 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

토사재해유발강우 산정을 위한 레이더 강우의 활용에 대한 연구
전환돈 ,  김수전 ,  이지호 한국지반신소재학회 학술발표회 2016.10 학술대회자료
미계측 지역에서 토석류 유발강우의 산정을 위한 레이더 강우의 활용에 대한 연구
전환돈 ,  이지호 ,  김수전 한국물환경학회지 2016.01 학술저널

초록· 키워드

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It has been a big problem to estimate rainfall for the studies of mud-debris flows because the estimated rainfall from the nearest AWS (Automatic Weather Station) can tend to be quite inaccurate at individual sites. This study attempts to improve this problem through accurate rainfall depth estimation by applying an artificial neural network with radar rainfall data. For this, three models were made according to utilizing methodologies of rainfall data. The first model uses the nearest rainfall, observing the site from an ungauged site. The second uses only radar rainfall data and the third model integrates the above two models using both radar and observed rainfall at the sites around the ungauged site. This methodology was applied to the metropolitan area in Korea. It appeared as though the third model improved rainfall estimations by the largest margin. Therefore, the proposed methodology can be applied to forecast mud-debris flows in ungageed sites.
#Artificial neural network #Automatic weather station #Mud-debris flow #Radar rainfall

목차

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참고문헌 (25)

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안재현 / 2006 / 저수지 장기운영을 위한 퇴적토사의 효율적 관리(1) - 저수지 퇴사량 산정 / 한국물환경학회지 22(6):1088~1093 dbpia Ahnert, P. R. / 1986 / Kalman Filter Estimation of Radar-rainfall Mean Field Bias / 23rd Radar Meteorology Conference :33~37 google schola Barbosa, S. / 1994 / Brief Review of Radar-Raingauge Adjustment Techniques / Advances in Radar Hydrology :148~169 google schola 최윤석 / 2013 / 국지적 산사태 발생 예보를 위한 레이더 자료의 활용성 평가 / 한국습지학회지 15(2):191~201 dbpia European Union / 2011 / Work Package WP 4.1-Short-term Weather Forecasting for Shallow Landslide Prediction, Safe Land Project google schola

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