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Seok-Geun Oh (Seoul National University) Chanil Park (Seoul National University) Seok-Woo Son (Seoul National University) Kijung Shin (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Seon-Young Kim (National Institute of Meteorological Sciences) Hyesook Lee (National Institute of Meteorological Sciences)
저널정보
한국기상학회 한국기상학회 학술대회 논문집 2021년 한국기상학회 가을학술대회 초록집
발행연도
2021.10
수록면
14 - 14 (1page)

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This study evaluates the performance of a deep-learning model developed, namely Deep-learning based Rain Nowcasting and Estimation (DEEPRANE), for very short-term (i.e., 1-6 h) rainfall forecast. The June-September 2020, when had the record-breaking summer rainfalls in South Korea, is tested. Hourly rainfall datasets obtained from 705 in-situ observations are used in the evaluation. Overall, DEEPRANE can adequately predict two rainfall classes-moderate rainfall events (MREs; ≥ 1 mm h<SUP>-1</SUP>) and strong rainfall events (SREs; ≥ 10 mm h<SUP>-1</SUP>) with a critical success index (CSI) higher than approximately 0.6 and 0.4 at the lead time of 1 h, respectively, for all observations. In the early morning hours when the highest rainfall peak appears in the bimodal rainfall cycle, DEEPRANE shows better performance for both MREs and SREs forecasts. In contrast, in the late afternoon-early evening hours ... 전체 초록 보기
#deep-learning model #very short-term rainfall forecast #summer #localized heavy rainfall events

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