Numerous prior studies have delineated the size distribution of noncohesive sediment in suspension, focusing on mean size and standard deviation. However, suspensions comprise a heterogeneous mixture of sediment particles of varying sizes. The transport dynamics of suspended sediment in turbulent flow are intimately tied to settling velocities calculated based on size and density. Consequently, understanding the grain size distribution becomes paramount in comprehending sediment transport phenomena for noncohesive sediment. This study aims to introduce a straightforward modeling approach for simulating the grain size distribution of suspended sediment amidst turbulence. Leveraging insights into the contrast between cohesive and noncohesive sediment, we have meticulously revised a stochastic flocculation model originally designed for cohesive sediment to aptly simulate the grain size distribution of noncohesive sediment in suspension. The efficacy of our approach is corroborated through a meticulous comparison between experimental data and the grain size distribution simulated by our newly proposed model. Through numerical simulations, we unveil that the modulation of grain size distribution of suspended sediment is contingent upon the sediment transport capacity of the carrier fluid. Hence, we deduce that our simplified approach to simulating the grain size distribution of suspended sediment, integrated with a sediment transport model, serves as a robust framework for elucidating the pivotal bulk properties of sediment transport.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.11
no.4
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pp.113-119
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1991
In the present study, a methodology has been established for water budget analysis of a river basin for which monthyl rainfall and evaporation data are the only available hydrologic data. The monthly rainfall data were first converted into monthyl runoff data by an empirical formula from which long-term runoff data were generated by a stochastic generation mothod. Thomas-Fiering model. Based on the generated long-term data low flow frequency analysis was made for each of the oberved and generated data set, the low flow series of each data set being taken as the water supply for budget analysis. The water demands for various water utilization were projected according to the standard method and the net water consumption computed there of. With the runoff series of the driest year of each generated data set as an input water budget computation was made through the composite reservoirs comprised of small reserviors existing in the basin by deficit-supply method. The water deficit computed through the reservior operation study showed that the deficit radically increases as the return period of low flow becomes large. This indicates that the long-term runoff data generated by stochastic model are a necessity for a reliable water shortage forecasting to cope with the long-term water resourse planning of a river basin. F.E.M. program (ADINA) is also presented herein.
The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.
This study is an effort to develop a stochastic model of precipitation series that preserves the pattern of occurrence of precipitation events throughout the year as well as several characteristics of the duration, amount, and intensity of precipitation events. In this study an event cluster model is used to describe the occurrence of precipitation events. A logarithmic negative mixture distribution is used to describe event duration and separation. The number of events within each cluster is also described by the Poisson cluster process. The duration of each event within a cluster and the separation of events within a single cluster are described by a logarithmic negative mixture distribution. The stochastic model for hourly precipitation occurrence process is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. To allow for seasonal variations in the precipitation process, the model parameters are estimated separately for each month. an analysis of thirty-four years of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many features of historical precipitation. The seasonal variations in number of precipitation events in each month for the historical and simulated data are also approximately identical. The marginal distributions for event characteristics for the historical and simulated data were similar. The conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.233-233
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2011
필요한 수자원을 추가확보하기 위한 댐 건설이 갈수록 어려워짐에 따라 이미 건설된 댐을 최대한 활용하는 과학적 저수지운영 방안이 필요하다. 또한 댐운영자가 쉽게 실무에 적용할 수 있는 방법이어야 한다. 본 연구의 목적은 댐관리자가 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 장기 저수지운영 방안을 개발하고자 하는 것이다. 수위구간별 저수지운영을 위한 운영률을 구성하고 이에 따른 순단위 저수지운영 모형을 구축하였다. 다변량 추계학적 모의발생기법을 사용하여 댐 유입량을 모의 발생하였다. 저수지운영의 수위구간을 결정하기 위한 최적화 방법으로 메타휴리스틱 방법으로 차원변화 탐색기법을 선정하였다. 안동댐의 단독운영을 위한 수위구간별 저수지운영률을 도출하여 저수지 모의운영을 수행하고 기존의 운영실적과 모의결과를 저수지운영 평가기준에 따라 비교하여 평가하였다. 안동댐의 단독운영 결과 모의된 저수위는 실적 저수위보다 전반적으로 높게 유지되었고, 모의 발전량이 실적 발전량보다 평균적으로 높음을 볼 수 있었다. 안동댐의 실적 발전량 평균값은 124.81 GWh이며, 모의결과의 발전량은 131.01 GWh이었다. 모의 발전량이 전반적으로 높은 이유는 방류량이 적은 상황에서 저수위를 높게 유지하여 발전효율을 높게 한 것이 주된 이유라고 사료된다. 안동댐의 실적과 모의 결과를 3 가지 저수지운영 평가기준으로 평가한 결과, 실패한 횟수는 실적이 554 회, 모의결과는 426 회이었다. 또한 2 순 연속하여 실패가 발생한 횟수는 각각 71회, 48 회이었고, 최대 연속 실패는 각각 52 순, 51 순이었다. 또한 총운영 기간에 대한 성공 횟수의 비율을 나타내는 신뢰도는 실적은 0.53, 모의된 결과는 0.64로 약 9 %의 차이를 보였다. 취약도는 실적이 $12.69\times10^6\;m^3$, 모의된 결과가 $5.14\times10^6\;m^3$로 $7.55\times10^6\;m^3$의 차이를 보였다. 회복도는 실적이 0.21, 모의 결과가 0.13으로 모의결과가 0.08 낮은 것으로 나타났다. 도출된 장기 저수지운영률을 안동댐의 단독운영에 적용한 결과 실적보다 본 연구에서 개발한 방법론에 의한 모의운영이 공급량, 발전량, 저수지 운영평가 통계량에서 나은 결과를 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.552-556
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2004
프랙탈 이송확산방정식은 정수 차수의 미분연산자로 구성된 고전적인 이송확산방정식과 비교하여 프랙탈 차수의 미분연산자로 구성된 보다 상위개념의 방정식으로써 정의된다. 지금까지의 프랙탈 이송확산방정식은 추계학적인 기법을 동원하여 푸리에-라플라스 공간에서 주로 해석되었으나, 본 연구에서는 실제 공간에서 유한차분개념을 도입하여 보다 직접적으희 하천에서의 오염물 이송확산에 관한 지배방정식을 유도하였다. 이러한 개념의 유도방법은 프랙탈 차수 및 관련 확산계수의 물리적인 추정에 관한 실마리를 제공할 수 있다. 고전적인 이송확산방정식과는 달리 프랙탈 이송확산방정식은 실제 하천에서 관측되는 오염물의 시간-농도 분포곡선의 왜곡현상과 분포곡선의 전후방부 농도를 보다 실제에 가깝게 모의할 수 있을 것으로 기대되어진다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.147-153
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2008
본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
The purpose of stochastic models for synthetic generation of river flows based on the short-term observed data is to provide abundant input data to the water resources systems of which the system performance and operation policy are to be determined beforehand. Among many of such models the Monte Carlo Method of synthetic generation, which is usually known to be appropriate for annual data generation, is employed to check if it can be applied for the generation of monthly flows. For the purpose of comparisons the statistical parameters of the generated monthly flows by Monte Carlo model based on the appropriate probability distribution for each month were compared with those of the generated flows by Thoms-Fiering multiseason model and with those of the observed monthly flows. On the other hand, the statistical parameters of the annual river flows obtained by adding the generated monthly flows year by year based on the Monte Carlo and Thomas-Fiering models were compared with those of the annual flows generated directly by annual Monte Carlo model with reference to those for the observed annual river flows. Based on the above comparative studies, the discussions are made and conclusions derived.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.37
no.2
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pp.31-40
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1995
This study was conducted to get best fitting frequency distribution for the annual run- off and to simulate long series of annual flows by single-season first order Markov Model with comparison of statistical parameters which were derived from observed and synthetic flows at four watersheds in Seom Jin and Yeong San river systems. The results summarized through this study are as follows. 1. Hydrologic persistence of observed flows was acknowledged by the correlogram analysis. 2. A normal distribution of the annual runoff for the applied watersheds was confirmed as the best one among others by Kolmogorov-Smirnov test. 3. Statistical parameters were calculated from synthetic flows simulated by normal dis- tribution. In was confirmed that mean and standard deviation of simulated flows are much closer to those of observed data than except coefficient of skewness. 4. Hydrologic persistence between observed flows and synthetic flows simulated was also confirmed by the correlogram analysis. 5. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
Since the 2000s, ensemble streamflow prediction (ESP) has been actively utilized in South Korea, primarily for hydrological forecasting purposes. Despite its notable success in hydrological forecasting, the original objective of enhancing water resources system management has been relatively overlooked. Consequently, this study aims to demonstrate the utility of ESP in water resources management by creating a simple hypothetical exercise for dam operators and applying it to actual multi-purpose dams in South Korea. The hypothetical exercise showed that even when the means of ESP are identical, different costs can result from varying standard deviations. Subsequently, using sampling stochastic dynamic programming (SSDP) and considering the capacity-inflow ratio (CIR), optimal release patterns were derived for Soyang Dam (CIR = 1.345) and Chungju Dam (CIR = 0.563) based on types W and P. For this analysis, Type W was defined with standard deviation equal to the mean inflow, and Type P with standard deviation ten times of the mean inflow. Simulated operations were conducted from 2020 to 2022 using the derived optimal releases. The results indicate that in the case of Dam Chungju, more aggressive optimal release patterns were derived under types with smaller standard deviations, and the simulated operations demonstrated satisfactory outcomes. Similarly, Soyang Dam exhibited similar results in terms of optimal release, but there was no significant difference in the simulation between types W and P due to its large CIR. Ultimately, this study highlights that even with the same mean values, the standard deviation of ESP impacts optimal release patterns and outcomes in simulation. Additionally, it underscores that systems with smaller CIRs are more sensitive to such uncertainties. Based on these findings, there is potential for improvements in South Korea's current operational practices, which rely solely on single representative values for water resources management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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