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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 269 - 274 (6page)
- DOI
- https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.3.3
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High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention.
In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations.
However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods,which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid dataglobally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG)from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar dataare more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respectiveprocessing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude PlanPosition Indicator (CAPPI), representative real-time grid data, by comparing them with ground-observedprecipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from AutomatedSynoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimateprecipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts.
Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing thesedata in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improvingprediction accuracy by using appropriate data.
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