The purpose of this study is to assess the quantitative effect of stream discharge due to land use changes. The upstream watershed of Pyeongtaek gauging station of Anseong-cheon ($592.6\;km^2$) was adopted. To accomplish the purpose, firstly, trace land use changes for the selected watershed which have some changes of land use by using Landsat images of 1986 and 1999 of the watershed and secondly, analyse the quantitative effect of stream discharge due to land use changes by applying GIS- based distributed hydrologic model KIMSTORM. The model was calibrated and verified at 2 locations (Pyeongtaek and Gongdo) by comparing observed with simulated discharge results for 7 storm events from 1998 to 2003. Model output was designed to provide information of land use impact on runoff components in the watershed and the sensitivity of impact level of each land use category on storm runoff. Land use impact was evaluated with the land use data sets for 1986 and 1999 for the same rainfall condition (160.5 mm). Area decrease of 4.8 percent of forest and 4.0 percent of paddy field during 13 years (1986 - 1999) within the watershed caused a 30.3 percent increase of peak runoff and a 9.3 percent increase of runoff volume.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.20
no.5
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pp.482-490
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2008
For a coastal or harbor structure design, one of the most important environmental factors is the appropriate extreme highest tide level condition. Especially, the information of extreme highest tide level distribution is essential for reliability design. In this paper, 23 set of extreme highest tide level data obtained from National Oceanographic Research Institute(NORI) were analyzed for extreme highest tide levels. The probability distributions considered in this research were Generalized Extreme Value(GEV), Gumbel, and Weibull distribution. For each of these distributions, three parameter estimation methods, i.e. the method of moments, maximum likelihood and probability weighted moments, were applied. Chi-square and Kolmogorov-Smirnov goodness-offit tests were performed, and the assumed distribution was accepted at the confidence level 95%. Gumbel distribution which best fits to the 22 tidal station was selected as the most probable parent distribution, and optimally estimated parameters and extreme highest tide level with various return periods were presented. The extreme values of Incheon, Cheju, Yeosu, Pusan, and Mukho, which estimated by Shim et al.(1992) are lower than that of this result.
Kim, Kamg-Min;Lee, Joong-Woo;Lee, Hun;Yang, Sang-Yong;Jeong, Young-Hwan
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.29
no.1
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pp.245-251
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2005
When we design coastal and harbol facilities deepwater design wave and wind speed are the important design parameters. Especially, the analysis of these informations is a vital step for the point of disaster prevention. In this study, we made and an extreme value analysis using a series of deep water significant wave data arranged in the 16 direction and supplied by KORDI real-time wave information system ,and the wind data gained from Wan-Do whether Station 1978-2003. The probability distributions considered in this characteristic analysis were the Weibull, the Gumbel, the Log-Pearson Type III, the Normal, the Lognormal, and the Gamma distribution. The parameter for each distribution was estimated by three methods, i.e. the method of moments, the maximum likelihood, and the method of probability weight moments. Furthermore, probability distributions for the extreme data had been selected by using Chi-square and Kolmogorov-Smirnov test within significant level of 5%, i,e. 95% reliance level. From this study we found that Gumbel distribution is the most proper model for the deep water design wave height off the southwest coast of Korea. However the result shows that the proper distribution made for the selected site is varied in each extreme data set.
The main objective of this study was to develop a new regional frequency analysis model based on hierarchical Bayesian model that allows us to better estimate and quantify model parameters as well as their associated uncertainties. A Monte-carlo experiment procedure has been set up to verify the proposed regional frequency analysis. It was found that the proposed hierarchical Bayesian model based regional frequency analysis outperformed the existing L-moment based regional frequency analysis in terms of reducing biases associated with the model parameters. Especially, the bias is remarkably decreased with increasing return period. The proposed model was applied to six weather stations in Jeollabuk-do, and compared with the existing L-moment approach. This study also provided shrinkage process of the model parameters that is a typical behavior in hierarchical Bayes models. The results of case study show that the proposed model has the potential to obtain reliable estimates of the parameters and quantitatively provide their uncertainties.
Most nonstationary frequency models are defined as the probability models containing the time-dependent parameters. For frequency analysis of annual maximum rainfall data, the Gumbel distribution is generally recommended in Korea. For the nonstationary Gumbel models, the time-dependent location and scale parameters are defined as linear and exponential relationship, respectively. The exponentially time-varying scale parameter of nonstationary Gumbel model is generally used because the scale parameter should be positive. However, the exponential form of scale parameter occasionally provides overestimated quantiles. In this study, various forms of time-varying scale parameters such as exponential, linear, and logarithmic forms were proposed and compared. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. To compare the accuracy of each scale parameter, Monte Carlo simulation was performed for various conditions. Additionally, nonstationary frequency analysis was conducted for the sites which have more than 30 years data with a trend in rainfall data. As a result, nonstationary Gumbel model with exponentially time-varying scale parameter generally has the smallest root mean square error comparing with another forms.
This research evaluated the change in rainfall quantile during S1, S2, and S3 by using Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 climate scenario HadGEM3-RA Regional Climate Model (RCM) produced by downscaling and bias correlation compared to the past standard observation data S0. Also, the maximum flood peak volume and flood area were calculated by using the urban runoff model and the impact of climate change was analyzed in each period. For this purpose, Gumbel distribution was used as an appropriate model based on the method of maximum likelihood. As a result, in the case of the 10 year-frequency which is the design of most urban drainage facilities, the rainfall quantile is in increased about 10% if we assume 50 years from now with the $3^{rd}$ quarter value and about 20% if we assume 70 years from now. This result implies that the installed urban drainage facility based on the currently set design flood volume cannot be met the design criteria in the future. Therefore, it is necessary to reflect future climate conditions to current urban drainage facilities.
Kim, Seong-Joon;Park, Geun-Ae;Jung, In-Kyun;Kwon, Hyung-Joong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.36
no.4
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pp.609-621
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2003
The purpose of this study is to evaluate the hydrological impact due to temporal land cover change by gradual urbanization of upstream watershed of Pyeongtaek gauging station of Anseong -cheon. WMS HEC-1 was adopted, and DEM with 200$\times$200m resolution and hydrologic soil group from 1:50,000 soil map were prepared. Land covers of 1986, 1990, 1994 and 1999 Landsat TM images were classified by maximum likelihood method. The watershed showed a trend that forest & paddy areas decreased and urban/residential area gradually increased for the period of 14 years. The model was calibrated at 2 locations (Pyeongtaek and Gongdo) by comparing observed with simulated discharge results for 5 summer storm events from 1998 to 2001. The watershed average CN values varied from 61.7 to 62.3 for the 4 selected years. To identify the impact of streamflow by temporal area change of a target land use, a simple evaluation method that the CN values of areas except the target land use are unified as one representative CN value was suggested. By applying the method, watershed average CN value was affected in the order of paddy, forest and urban/residential, respectively.
We investigated whether the 81 items of the Gray-Wheelwright test correctly measure the concept of Jung's typology and aimed to refine the test. Participants (n=431) completed the Gray-Wheelwright test, and the results were analyzed using factor analysis with the varimax rotation and the maximum likelihood extraction method. A pair of opposing attitudes, introversion/extroversion, or one of the two pairs of opposing functional types, thinking/feeling or intuition/sensation, was labeled to the extracted factor according to the majority type of the items in the factor. The minority items or items not included in any factors were excluded from making a short form of the Gray-Wheelwright test with 45 items. We used intraclass correlation (ICC) coefficient and Cronbach's alpha for the test-retest reliability and internal consistency of the test, respectively. The newly developed short form of the Gray-Wheelwright test measured the Jung's personality types well, which was comparable to the original one while reducing time and effort required for the testing.
The estimation of the rainfall quantile is of great importance in designing hydrologic structures. Conventionally, the rainfall quantile is estimated by univariate frequency analysis with an appropriate probability distribution. There is a limitation in which duration of rainfall is restrictive. To overcome this limitation, bivariate frequency analysis by using 3 copula models is performed in this study. Annual maximum rainfall events in 5 stations are used for frequency analysis and rainfall depth and duration are used as random variables. Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) distributions are applied for rainfall depth and generalized extreme value (GEV), GUM, GLO distributions are applied for rainfall duration. Copula models used in this study are Frank, Joe, and Gumbel-Hougaard models. Maximum pseudo-likelihood estimation method is used to estimate the parameter of copula, and the method of probability weighted moments is used to estimate the parameters of marginal distributions. Rainfall quantile from this procedure is compared with various marginal distributions and copula models. As a result, in change of marginal distribution, distribution of duration does not significantly affect on rainfall quantile. There are slight differences depending on the distribution of rainfall depth. In the case which the marginal distribution of rainfall depth is GUM, there is more significantly increasing along the return period than GLO. Comparing with rainfall quantiles from each copula model, Joe and Gumbel-Hougaard models show similar trend while Frank model shows rapidly increasing trend with increment of return period.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.19
no.2
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pp.143-159
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2017
A probabilistic fragility assessment procedure is developed in this paper to predict risks of damage arising from seismic loading to the two-cell RC box tunnel. Especially, the paper focuses on establishing a simplified methodology to derive fragility curves which are an indispensable ingredient of seismic fragility assessment. In consideration of soil-structure interaction (SSI) effect, the ground response acceleration method for buried structure (GRAMBS) is used in the proposed approach to estimate the dynamic response behavior of the structures. In addition, the damage states of tunnels are identified by conducting the pushover analyses and Latin Hypercube sampling (LHS) technique is employed to consider the uncertainties associated with design variables. To illustrate the concepts described, a numerical analysis is conducted and fragility curves are developed for a large set of artificially generated ground motions satisfying a design spectrum. The seismic fragility curves are represented by two-parameter lognormal distribution function and its two parameters, namely the median and log-standard deviation, are estimated using the maximum likelihood estimates (MLE) method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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