scholarly journals Validation of Extreme Rainfall Estimation in an Urban Area derived from Satellite Data : A Case Study on the Heavy Rainfall Event in July, 2011

2014 ◽  
Vol 47 (4) ◽  
pp. 371-384
Author(s):  
Sun-Kwon Yoon ◽  
Kyung-Won Park ◽  
Jong Pil Kim ◽  
Il-Won Jung
2018 ◽  
Vol 131 (4) ◽  
pp. 1035-1054 ◽  
Author(s):  
Devajyoti Dutta ◽  
A. Routray ◽  
D. Preveen Kumar ◽  
John P. George ◽  
Vivek Singh

2016 ◽  
Author(s):  
C.-H. You ◽  
M.-Y. Kang ◽  
D.-I. Lee

Abstract. To improve the accuracy of polarimetric rainfall relations for heavy rainfall, an extreme rainfall case was analysed and some methods were examined. The observed differential reflectivity (ZDR) quality check was theoretically investigated using the relation between the standard deviation of differential reflectivity and cross correlation, and the light rain method for ZDR bias was also applied to the rainfall estimation. The best performance for this heavy rainfall case was obtained when the moving average of ZDR over a window size of 9 gates was applied to the rainfall estimation using horizontal reflectivity (ZH) and ZDR and to the calculation of ZH bias. The differential reflectivity calculated by disdrometer data may be an alternative to the vertical pointing scan for calculating ZDR bias. The accuracy of the combined rainfall relation, R(Z,ZDR,KDP,AH) was relatively insensitive to ZDR and ZH biases in both observations and simulations.


Water ◽  
2022 ◽  
Vol 14 (1) ◽  
pp. 86
Author(s):  
Paola Mazzoglio ◽  
Andrea Parodi ◽  
Antonio Parodi

In this work, we describe the integration of Weather and Research Forecasting (WRF) forecasts produced by CIMA Research Foundation within ITHACA Extreme Rainfall Detection System (ERDS) to increase the forecasting skills of the overall early warning system. The entire workflow is applied to the heavy rainfall event that affected the city of Palermo on 15 July 2020, causing urban flooding due to an exceptional rainfall amount of more than 130 mm recorded in about 2.5 h. This rainfall event was not properly forecasted by meteorological models operational at the time of the event, thus not allowing to issue an adequate alert over that area. The results highlight that the improvement in the quantitative precipitation scenario forecast skills, supported by the adoption of the H2020 LEXIS computing facilities and by the assimilation of in situ observations, allowed the ERDS system to improve the prediction of the peak rainfall depths, thus paving the way to the potential issuing of an alert over the Palermo area.


2011 ◽  
Vol 50 (1) ◽  
Author(s):  
Marcelo E. Seluchi ◽  
Sin Chan Chou ◽  
Marcelo Gramani

La "Serra do Mar" es una estrecha cadena montañosa costera, localizada en el sudeste de Brasil, que abriga importantes ciudades, puertos, industrias y vías de comunicación. Esta región resulta muy vulnerable a las avalanchas de lodo y piedras, debido a sus inclinadas laderas y a las frecuentes e intensas lluvias. En el presente trabajo se estudia un caso de ocurrencia de avalanchas durante el período de invierno, es decir durante la estación seca, que sorprendió a las autoridades de la Defensa Civil y provocó la muerte de varias personas. El objetivo de la investigación es indagar las causas que condujeron a las avalanchas, con el fin de apoyar la tarea de los pronosticadores y los organismos tomadores de decisiones. Las lluvias fueron de tipo estratiforme y estuvieron asociadas a la presencia de un frente frío relativamente intenso que permaneció en la región alrededor de 6 días. Ese sistema se tornó estacionario en la costa del Estado de San Pablo, mientras que el anticiclón post-frontal, inicialmente frío, fue adquiriendo paulatinamente características barotrópicas. Esa situación originó vientos persistentes del sur y sudeste en superficie, que eran ascendidos por la Serra do Mar. El pasaje de una vaguada de onda relativamente corta en los niveles altos de la atmósfera, si bien no fue la causa principal de las lluvias, contribuyó a incrementar la inestabilidad termodinámica y, por lo tanto, a aumentar la intensidad de las lluvias creando condiciones favorables para la ocurrencia de avalanchas.


2018 ◽  
Vol 09 (10) ◽  
pp. 606-618
Author(s):  
Pilli Suneetha ◽  
Peddada Latha ◽  
Sai Ramalingeswara Rao ◽  
Dasari Melchi Zedek ◽  
Katru Naga Lakshmi ◽  
...  

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