The purpose of this study is to develop Particle Swarm Optimization (PSO) automatic calibration algorithm with multi-objective functions by Python, and to evaluate the applicability by applying the algorithm to the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) watershed modeling. The study area is the upstream watershed of Gongdo observation station of Anseongcheon watershed ($364.8km^2$) and the daily observed streamflow data from 2000 to 2015 were used. The PSO automatic algorithm calibrated SWAT streamflow by coefficient of determination ($R^2$), root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency ($NSE_Q$), and especially including $NSE_{INQ}$ (Inverse Q) for lateral, base flow calibration. The results between automatic and manual calibration showed $R^2$ of 0.64 and 0.55, RMSE of 0.59 and 0.58, $NSE_Q$ of 0.78 and 0.75, and $NSE_{INQ}$ of 0.45 and 0.09, respectively. The PSO automatic calibration algorithm showed an improvement especially the streamflow recession phase and remedied the limitation of manual calibration by including new parameter (RCHRG_DP) and considering parameters range.
The shallow landslide-trigerred debris flow in hillslope catchments is the primary geological phenomenon that drives landscape changes and therefore imposes risks as a natural hazard. In particular, debris flows occurring in urban areas can result to substantial damages to properties and human injuries during the flow and sediment transport process. To alleviate the damages as a result of these debris flow, analytical models for flow and damage prediction are of significant importance. However, the analysis of debris flow model parameters is not yet sufficient, and the analysis of the entrainment, which has a significant influence on the flow process and the damage extent, is still incomplete. In this study, the effects of erosion and erosion process on the flow and the impact area due to the change in the soil parameters are analyzed using Deb2D model, a flow analysis model of debris developed in Korea. The research is conducted for the case of the Mt. Umyeon landslide in 2011. The resulting impacted area, total debris-flow volume, maximum velocity and inundated depth from the Erosion model are compared to the field survey data. Also, the effect of the entrainment changing parameters is analyzed through the erosion shape and depth. The debris flow simulation for the Raemian and Shindong apartment catchment with the consideration of entrainment effect and erosion has been successful. Each parameter sensitivity could be analyzed through sensitivity analysis for the two basins based on the change in parameters, which indicates the necessity of parameter estimation.
The objective of this study is the evaluation of the tunneling effect on the goundwater-surface water interaction. The designed tunnel line is laid beneath the Hapo-cheon, which runs throughout the study area. And, the pre-evaluation of the tunnel-influence on the Gapo-cheon is urgently needed. However, it is very difficult to find out the similar domestic and/or foreign cases. In this study, the numerical modeling technique was not considered because of the insufficient data. Instead of the numerical modeling, the measurement and analysis of the stream flow rates 5 different points were adopted to evaluate the influence of the tunnel construction on the Gapo-cheon. Based on the analysis of flow monitoring data, it can be concluded that 39% of flow rate in Gapo-cheon is contributed by the groundwater discharge, as baseflow and the construction of tunnel can seriously decrease the flow rate in Gapo-cheon.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.6
no.1
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pp.44-59
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2003
The three-dimensional eco-hydrodynamic model was applied to estimate the effect of water quality improvement by the effluent treatment of landbase-seawater culture system in the Kamak bay The computed residual currents were dominated southward flow at the northern narrow strait and eastward flow and clockwise water circulation at the mouth of the bay, strongly. The mean relative errors of DIP, DIN and COD between the simulated and observed results at 9 stations in the Kamak bay were shown 14.3%, 25.8% and 14.4%, respectively. There were high concentrations of DIP, DIN and COD at the northwestern bay which is influenced by pollution loads. The simulations were performed using an ecosystem model under the conditions of DIP 90%, DIN 80% and COD 60% treatment efficiency by the ozone treatment system of landbase-seawater culture system. As a results of simulation, the improvement effects of DIP, DIN and COD are 34.4~54.0% (average 46.4%), 0.4~25.4%(average 8.4%) and 15.6~29.4%(average 22.7%), respectively. Therefore the area of seawater quality grade I based on COD was extended in the bay.
BACKGROUND: A large scale of sediment load delivered from watershed causes substantial waterway damages and water quality degradation. Controlling sediment loading requires the knowledge of the soil erosion and sedimentation. The various factors such as watershed size, slope, climate, land use may affect sediment delivery processes. Traditionally sediment delivery ratio prediction equations have been developed by relating watershed characteristics to measured sediment yield divided by predicted gross erosion. However, sediment prediction equations have been developed for only a few regions because of limited sediment data. Besides, little research has been done on the prediction of sediment delivery ratio for asia monsoon period in mountainous watershed. METHODS AND RESULTS: In this study Tank model was expanded and applied for estimating sediment yield to Oship River of east coast. The rainfall-runoff in 2006 was verified using the Tank model and we derived good result between observed and calculated discharge in 2009 at the same conditions. In relation to sediment yield, the sediment delivery rate of 2006 was very high than 2009 regardless of methods for estimating sediment load. It was thought to be affected by heavy rainfall due to the typhoon. CONCLUSION(s): For estimating sediment volume from watershed, long-term monitoring data on discharge and sediment is needed. This model will be able to apply to predict discharge and sediment yield simultaneously in ungauged area. This approach is more effective and less expensive method than the traditional method which needs a lot of data collection.
This study aims to understand the patterns of spatial distribution of snowfall by Siberian High in the Honam region in Korea. In the Honam region, Siberian High induces snowfall dominantly. There is a huge amount of snowfall in the westward of the Noryung mountain ranges to the Wert coast in the Honam region affected by northwesterly wind directly from the Siberian High. The westward of the Noryung mountain ranges such as a heavy snowfall region has a various pattern of distribution of snowfall due to topography. The coast region has a large amount of snowfall by sea effect. And, snowfall amount is decreased from the coast to the inland plain. However, in front of mountain, snowfall is increase by reason of a forced ascending air to the mountain. In general the region where frequently appear a cumuliform cloud has a large amount of snowfall. A cumuliform cloud is frequent in the mountainous region in inland, the coast, and the inland plain in order Snowfall is intense in the coast and the mountainous region, and weak in the inland plain. In the mountainous region, a cumuliform cloud induced tv a forced ascending air by reason of topography generates snowfall mostly. This fact is the main difference with snowfall in the mountainous region and the coast region. In the result, in the Honam region, snowfall distribution and snowfall pattern are various, according to geographical climate factor such as sea and topography. The heavy snowfall region in the Honam region is divided into the coast region affected by sea effect and the mountainous region affected by topography effect.
Seasonality of hydrologic extreme variable is a significant element from a water resources managemental point of view. It is closely related with various fields such as dam operation, flood control, irrigation water management, and so on. Hydrological frequency analysis conjunction with partial duration series rather than block maxima, offers benefits that include data expansion, analysis of seasonality and occurrence. In this study, nonstationary frequency analysis based on the Bayesian model has been suggested which effectively linked with advantage of POT (peaks over threshold) analysis that contains seasonality information. A selected threshold that the value of upper 98% among the 24 hours duration rainfall was applied to extract POT series at Seoul station, and goodness-fit-test of selected GEV distribution has been examined through graphical representation. Seasonal variation of location and scale parameter ($\mu$ and $\sigma$) of GEV distribution were represented by Fourier series, and the posterior distributions were estimated by Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation. The design rainfall estimated by GEV quantile function and derived posterior distribution for the Fourier coefficients, were illustrated with a wide range of return periods. The nonstationary frequency analysis considering seasonality can reasonably reproduce underlying extreme distribution and simultaneously provide a full annual cycle of the design rainfall as well.
Jo, Won-Beom;Kim, Yong-Seok;Choe, Jae-Seong;Kim, Sang-Yeop;Kim, Jin-Guk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.28
no.5
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pp.141-153
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2010
The study is about the development of operating speed prediction models aimed for an evaluation of design consistency of four lane rural roads. The main differences of this study relative to previous research are the method of data collection and classification of road alignments. The previous studies collected speed data at several points in the horizontal curve and approaching tangent. This method of collection is based on the assumption that acceleration and deceleration only occurs at horizontal tangents and the speed is kept constant at horizontal curves. However, this assumption leads to an unreliable speed estimation, so drivers' behavior is not well represented. Contrary to the previous approach, speed data were collected with one and data analysis using a speed profile is made for data selection before building final models. A total of six speed prediction models were made according to the combination of horizontal and vertical alignments. The study predicts that the speed data analysis and selection for model building employed in this study can improve the prediction accuracy of models and be useful to analyze drivers' speed behavior in a more detailed way. Furthermore, it is expected that the operating speed prediction models can help complement the current design-speed-based guidelines, so more benefits to drivers as real road users, rather than engineers or decision makers, can be achieved.
Global warming has begun since the industrial revolution and it is getting worse recently. Even though the increase of greenhouse gases such as $CO_2$ is thought to be the main cause for global warming, its impact on global climate has not been revealed clearly in rather quantitative manners. However, researches using General Circulation Models(GCMs) has shown the accumulation of greenhouse gases increases the global mean temperature, which in turn impacts on the global water circulation pattern. This changes in global water circulation pattern result in abnormal and more frequent meteorological events such as severe floods and droughts, generally more severe than the normal ones, which are now common around the world and is referred as a indirect proof of global warming. Korean peninsula also cannot be an exception and have had several extremes recently. The main objective of this research is to analyze the impact of global warming on the change of flood and drought frequency. Based on the assumption that now is a point in a continuously changing climate due to global warming, we analyzed the observed daily rainfall data to find out how the increase of annual rainfall amount affects the distribution of daily rainfall. Obviously, the more the annual rainfall depth, the more frequency of much daily rainfall, and vice versa. However, the analysis of the 17 points data of Keum river basin in Korea shows that especially the number of days of under 10mm or over 50mm daily rainfall depth is highly correlated with the amount of annual rainfall depth, not the number of dry days with their correlation coefficients quite high around 0.8 to 0.9.
Song, Chang Woo;Kim, Yon Soo;Kang, Na Rae;Lee, Dong Ryul;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.15
no.1
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pp.125-137
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2013
Global warming and climate change have influence on abnormal weather pattern and the rainstorm has a localized and intensive tendency in Korea. IPCC(2007) also reported the rainstorm and typhoon will be more and more stronger due to temperature increase during the 21st century. Flood Estimation Handbook(Institute of Hydrology, 1999) published in United Kingdom, in the case that the data period is shorter than return period, recommends the regional frequency analysis rather than point frequency analysis. This study uses Regional Climate Model(RCM) of Korea Meteorological Administration(KMA) for obtaining the rainfall and for performing the regional frequency analysis. We used the rainfall data from 58 stations managed by KMA and used L-moment algorithm suggested by Hosking and wallis(1993) for the regional frequency analysis considering the climate change. As the results, in most stations, the rainfall amounts in frequencies have an increasing tendency except for some stations. According to the A1B scenario, design rainfall is increased by 7~10% compared with the reference period(1970-2010).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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