In order to manage water quality efficiently and systematically through TMDL (Total Maximum Daily Load), the demand for the construction of spatial data for stream networks has increased for use with GIS-based water quality modeling, data management and spatial analysis. The objective of this study was to present an improved KRF (Korean Reach File) design as framework data for domestic stream networks to be used for various purposes in relation to the TMDL. In order to achieve this goal, the US EPA's RF (River Reach File) was initially reviewed. The improved design of the graphic and attribute data for the KRF based on the design of the EPA's RF was presented. To verify the results, the KRF was created for the Han River Basin. In total, 2,047 stream reaches were divided and the relevant nodes were generated at 2,048 points in the study area. The unique identifiers for each spatial object were input into the KRF without redundancy. This approach can serve as a means of linking the KRF with related database. Also, the enhanced topological information was included as attributes of the KRF. Therefore, the KRF can be used in conjunction with various types of network analysis. The utilization of KRF for water quality modeling, data management and spatial analysis as they pertain to the applicability of the TMDL should be conducted.
There has been increasing concerns for the problems of water security in countries, caused by the frequent occurrence of localized drought due to the climate change and uncertainty of water balance. The importance of fresh water is emphasized as considerable amount of usable fresh water is utilized for power generation sector producing electricity. PV power system, the source of renewable energy, consumes water for the every steps of life cycle: manufacturing, installation, and operation. However, it uses relatively less water than the traditional energy sources such as thermal power and nuclear power sources. In this study, to find out the use of water for the entire process of PV power system from extracting raw materials to operating the system, the footprint of water in the whole process is measured to be analyzed. Measuring the result, the PV water footprint of value chain was $0.989m^3/MWh$ and the water footprint appeared higher specially in poly-Si and solar cell process. The following two reasons explain it: poly-Si process is energy-intensive process and it consumes lots of cooling water. In solar cell process, deionized water is used considerably for washing a high-efficiency crystalline silicon. It is identified that PV system is the source using less water than traditional ones, which has a critical value in saving water. In discussing the future energy policy, it is vital to introduce the concept of water footprint as a supplementary value of renewable energy.
For the efficient design of baffled Powdered activated carbon(PAC) contractor, which has been widely used in water treatment plant(WTP) against the algae-related odor problems, a CFD(computational fluid dynamics) program was applied. In order to verify the performance of FLOW-3D program, the previously reported results of tracer tests from a pilot-scale PAC contractor(working volume of 288 liters) were compared to those from FLOW 3D. The results of FLOW-3D simulation were very similar to those from tracer tests conducted with the Pilot-scale PAC contactor. On the other hand, the hydrodynamic characteristics of baffled contractor in the P-WTP were simulated by using FLOW-3D. Simulation results on the distribution of PAC particles showed that there are some stagnant parts in the back side of baffles in which PAC Particles are not present. These stagnant parts might decrease the adsorption capacity of PAC particles. When the baffles were changed to maze-type intra-basin baffling, PAC particles were evenly distributed and the amount of stagnant parts reduced. In conclusion, it is anticipated that FLOW-3D simulation could be a viab1e tool for analyzing the hydrodynamic characteristics of structures used in drinking water treatment plant.
Recently, water conflicts are rapidly increasing and more serious. So, it needs to establish the reasonable water allocation rules and criteria. This study aims at performing inter-sectoral water allocation with a focus on economic effciency and social utility. To allocate water among the sectoral water uses, water shortage damage functions were estimated and then converged to the utility functions. Finally, each sectoral water uses are allocated by applying 'law equimarginal utility' to maximize social utility. Also weighting factor which reflects scale and characteristic of water demand in a region was estimated to perform the inter-regional water allocation. The water allocation rule was applied to the future water-deficit situation in Han-river basin. As a result, domestic water use was allocated more sufficient agricultural and industrial water use. Also, the water shortage occurs severely in the rural area like Gangwon-do because of its low urbanization and industrialization. This study suggests a alternative view of the economic water allocation which have difficulty under water supply mechanism in Korea.
Various input data required for water quality modeling have considerable impacts on modeling results and relevant analysis due to the absence of data standardization and lack of data accuracy. With this in mind, this study mainly focused on the designing Korean Reach File for more effective water quality modeling through the supply of database composed with accurate hydraulic and hydrologic data. The Korean Reach File is the hydraulic database with the locational information of individual reaches, and each reach represents the stream reach of homogeneous hydraulic characteristics. In detail, it has reach code designating each stream reach, and topological information including catalog unit, segment, marker and index. It was also designed considering linkage of existing codes such as stream name and stream code. The devised reach code was implemented to Kyungan River at the City of Gwangju of Kyunggi Province and the results showed that the reach code could effectively support the input database integrating basic numerous data required for water quality modeling based on a criterion as well as easier linkage and utilization with existing database. In addition, more systematic water quality management was enabled through the linkage of existing data such as treatment facilities, pollutant data, and management institutes using the reach codes defined for each stream section. In the future, more efforts need to be made to adopt the reach code as the national standard data thereby enabling utilization of numerous relevant database through the assigning of reach code to individual stream reaches nationwide.
A spatial downscaling method using the Support Vector Machine (SVM) Regression for 25 km Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Monthly precipitation is proposed. The nonlinear relationship among hydrometeorological variables and precipitation was effectively depicted by the SVM for predicting downscaled grid precipitation. The accuracy of spatially downscaled precipitation was estimated by comparing with rain gauge data from sixty-four stations and found to be improved than the original TRMM data in overall. Especially the positive bias of the original TRMM data was effectively removed after the downscaling procedure. The spatial distributions of 25 km and 1 km grid precipitation were generally similar, while the local spatial trend was better detected by 1 km grid precipitation. The downscaled grid data derived from the proposed method can be applied in hydrological modelling for higher accuracy and further be studied for developing optimized downscaling method incorporation other regression methods.
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.
In this study, we applied the Radar-AWS Rainrates (RAR), weather radar-based quantitative precipitation estimations (QPEs), to the Yongdam study watershed in order to perform the flood runoff simulation and calculate the inflow of the dam during flood events using hydrologic model. Since the Yongdam study watershed is a representative area of the mountainous terrain in South Korea and has a relatively large number of monitoring stations (water level/flow) and data compared to other dam watershed, an accurate analysis of the time and space variability of radar rainfall in the mountainous dam watershed can be examined in the flood modeling. HEC-HMS, which is a relatively simple model for adopting spatially distributed rainfall, was applied to the hydrological simulations using HEC-GeoHMS and ModClark method with a total of eight independent flood events that occurred during the last five years (2014 to 2018). In addition, two NCL and Python script programs are developed to process the radar-based precipitation data for the use of hydrological modeling. The results demonstrate that the RAR QPEs shows rather underestimate trends in larger values for validation against gauged observations (R2 0.86), but is an adequate input to apply flood runoff simulation efficiently for a dam watershed, showing relatively good model performance (ENS 0.86, R2 0.87, and PBIAS 7.49%) with less requirements for the calibration of transform and routing parameters than the spatially averaged model simulations in HEC-HMS.
Generally, the design capacity of the rainwater harvesting unit is determined by trial and error method that is repeatedly calculating various analysis scenarios with capacity, reliability, and rainwater utilization ratio, etc. This method not only takes a lot of time to analyze but also involves a lot of calculations, so analysis errors may occur. In order to solve the problem, this study suggested a way to directly determine the minimum capacity to meet arbitrary target reliabilities using the global optimization method. The method was implemented by simulation model with particle swarm optimization (PSO) algorithms using Python language. The pyswarm that is provided as an open-source of python was used as optimization method, that can explore global optimum, and consider constraints. In this study, the developed program was applied to the design data for the rainwater harvesting constructed in Cheongna district 1 in Incheon to verify the efficiency, stability, and accuracy of the analysis. The method of determining the capacity of the rainwater harvesting presented in this study is considered to be of practical value because it can improve the current level of analytical technology.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool)-MODFLOW (Modular Groundwater Flow) is a coupled model that linking semi-distributed watershed hydrology with fully-distributed groundwater behavior. In this study, the groundwater simulation results of SWAT and SWAT-MODFLOW were compared for Bokhacheon watershed in Namhan river basin. The models were calibrated and validated with 9 years (2009~2017) daily streamflow (Q) data of Heungcheon (HC) water level gauge station and the daily groundwater level observation data of Yulheon (YH). For SWAT, the groundwater parameters of GW_DELAY, GWQMN, and ALPHA_BF affecting baseflow and recession phase were treated. The SWAT results showed the coefficient of determination (R2) of 0.7 and Nash-Sutcliffe model efficiencies (NESQ, NSEinQ) for Q and 1/Q with 0.73 and -0.1 respectively. For SWAT-MODFLOW, the spatio-temporal aquifer hydraulic conductivity (K, m/day), specific storage (Ss, 1/m), and specific yield (Sy) were applied. The SWAT-MODFLOW showed R2, NSEQ, and NSEinQ of 0.69, 0.74, and 0.51 respectively. The SWAT-MODFLOW considerably enhanced the low flow simulation with the help of aquifer physical information. The total streamflow of SWAT and SWAT-MODFLOW were 718.6 mm and 854.9 mm occupying baseflow of 342.9 mm and 423.5 mm respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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