FLASH FLOOD FORECASTING USING ReMOTELY SENSED INFORMATION AND NEURAL NETWORKS PART I : MODEL DEVELOPMENT

Kim, Gwang-seob; Lee, Jong-Seok

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kim, Gwang-seob (Department of Civil Engineering, Kyungpook National University) Lee, Jong-Seok (Utah Water Research Laboratory, College of Engineering, Utah State University, Logan, U.S.A.)

저널정보: 한국수자원학회 Water engineering research : international journal of KWRA Water engineering research : international journal of KWRA 제3권 제2호

발행연도: 2002.1

수록면: 113 - 122 (10page)

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Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict flash floods. In this study, a Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was developed by incorporating the evolving structure and frequency of intense weather systems and by using neural network approach. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as lifetime, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. All these processes stretched leadtime up to 18 hours. The QFF model will be applied to the mid-Atlantic region of United States in a forthcoming paper.

#Neural networks #Convective weather systems #Weather classifier #Flash flood forecasting #Hydrocli-matology

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이 논문의 저자 정보

Kim, Gwang-seob

소속기관 Department of Civil Engineering, Kyungpook National University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 2 이용수 0

Lee, Jong-Seok

소속기관 Utah Water Research Laboratory, College of Engineering, Utah State University, Logan, U.S.A.

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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