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1. KR101097947* - HEAVY RAIN PREDICTING METHOD AND SYSTEM CAPABLE OF PREDICTING THE POSSIBILITY OF HEAVY RAIN BY CLASSIFYING THE KINDS OF HEAVY RAINS USING ATMOSPHERIC STRUCTURES SUCH AS LOWER LEVEL JET

Office
République de Corée
Numéro de la demande 1020110106864
Date de la demande 19.10.2011
Numéro de publication 101097947*
Date de publication 16.12.2011
Numéro de délivrance 1010979470000
Date de délivrance 16.12.2011
Type de publication B1
CIB
G01W 1/10
GPHYSIQUE
01MÉTROLOGIE; TESTS
WMÉTÉOROLOGIE
1Météorologie
10Dispositifs pour la prévision des conditions météorologiques
CPC
G01W 1/10
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
WMETEOROLOGY
1Meteorology
10Devices for predicting weather conditions
Inventeurs JIN, GEE BEOM
진기범
LEE, JEUNG WHAN
이정환
PARK, KOUNG HEE
박경희
JANG, KUN IL
장근일
HAN, SANG UN
한상은
KIM, DONG SU
김동수
OH, SEUNG JUN
오승준
Mandataires KOREA METEOROLOGICAL ADMINISTRATION
SELAB, INC.
전종학
Titre
(EN) HEAVY RAIN PREDICTING METHOD AND SYSTEM CAPABLE OF PREDICTING THE POSSIBILITY OF HEAVY RAIN BY CLASSIFYING THE KINDS OF HEAVY RAINS USING ATMOSPHERIC STRUCTURES SUCH AS LOWER LEVEL JET
(KO) 호우 예측 방법 및 시스템
Abrégé
(EN) PURPOSE: Heavy rain predicting method and system are provided to precisely confirm the possibility of localized heavy rain and to rapidly respond to the heavy rain. CONSTITUTION: A method for predicting heavy rain includes the following: A heavy rain predicting system collecting local weather information(S100). The collected weather information is analyzed based on heavy rain models, and meteorological phenomena are verified. The heavy rain models are defined in n by a reference containing lever level jet and a thickness form. Based on the collected meteorological phenomena and pre-saved geographical information, a heavy rain section is set(S300). COPYRIGHT KIPO 2012
(KO) 본 발명은 호우 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 하층제트 및 층후 분류 형태와 같은 대기 구조를 이용하여 호우 유형을 분류한 후 호우 가능성을 예측함으로써 호우 가능성을 더욱 정교하게 제시하도록 하여 호우에 신속하게 대처할 수 있으며, 지형적 특성 및 과거의 강수 패턴과 대기 구조와의 상관 관계를 분석한 호우 유형 모델을 기반으로 호우 가능성을 도출함으로써 지역적 호우의 예측 확률을 더욱 높이도록 하여 국지적 호우 가능성을 정교하게 제시할 수 있고, 상세 예측 강수량, 과거 사례 순위 및 유의 강수 확률과 같은 다양한 호우 관련 정보를 사용자에게 시각적으로 제공함으로써 사용자가 현재 상황에 맞는 호우 예측 시나리오를 구성할 수 있도록 하여 호우 발생 가능성을 사전에 인지하고 이에 대처할 수 있는 효과가 있다.
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