The specification of surface vegetation is essential for simulating actual evapotranspiration of water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the specification of surface vegetation easier. The spatial resolution of hydrologic models rarely matches the spatial scales of the vegetation data needed, and remotely collected vegetation data often are upscaled up to conform to the hydrologic model scale. In this study, the effects of the grid scale of of surface vegetation on the results of actual evapotranspiration were examined. The results show that the coarser resolution causes larger error in relative terms and that a more realistic description of area-averaged vegetation nature and characteristics needs to be considered when calculating actual evapotranspiration.
Kim, Jonggun;Park, Younshik;Jeon, Ji-Hong;Engel, Bernard A.;Ahn, Jaehun;Park, Young Kon;Kim, Ki-sung;Choi, Joongdae;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.4
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pp.474-481
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2007
With population growth, industrialization, and urbanization within the watershed, the hydrologic response changed dramatically, resulting in increases in peak flow with lesser time to peak and total runoff with shortened time of concentration. Infiltration is directly affected by initial soil moisture condition, which is a key element to determine runoff. Influence of the initial soil moisture condition on hydrograph analysis should be evaluated to assess land use change impacts on runoff and non-point source pollution characteristics. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed and Its estimated direct runoff values were compared with the BFLOW filtered direct runoff values by other researchers. The $R^2$ value Was 0.68 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.64. Also, the L-THIA estimates were compared with those separated using optimized $BFI_{max}$ value for the Eckhardt filter. The $R^2$ value and the Nash-Sutcliffe coefficient value were 0.66 and 0.63, respectively. Although these higher statistics could indicate that the L-THIA model is good in estimating the direct runoff reasonably well, the Antecedent Moisture Condition (AMC) was not adjusted in that study, which might be responsible for mismatches in peak flow between the L-THIA estimated and the measured peak values. In this study, the L-THIA model was run with AMC adjustment for direct runoff estimation. The $R^2$ value was 0.80 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.78 for the comparison of L-THIA simulated direct runoff with the filtered direct runoff. However there was 42.44% differences in the L-THIA estimated direct runoff and filtered direct runoff. This can be explained in that about 80% of the simulation period is classified as 'AMC I' condition, which caused lower CN values and lower direct runoff estimation. Thus, the coefficients of the equation to adjust CN II to CN I and CN III depending on AMC condition were modified to minimize adjustments impacts on runoff estimation. The $R^2$ and the Nash-Sutcliffe coefficient values increase, 0.80 and 0.80 respectively. The difference in the estimated and filtered direct runoff decreased from 42.44% to 7.99%. The results obtained in this study indicate the AMC needs to be considered for accurate direct runoff estimation using the L-THIA model. Also, more researches are needed for realistic adjustment of the AMC in the L-THIA model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.217-217
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2015
The objective of this study was mainly to evaluate the water resources potential of Lake Tana Basin (LTB) by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). From SWAT simulation of LTB, about 5236 km2 area of LTB is gauged watershed and the remaining 9878 km2 area is ungauged watershed. For calibration of model parameters, four gauged stations were considered namely: Gilgel Abay, Gummera, Rib, and Megech. The SWAT-CUP built-in techniques, particle swarm optimization (PSO) and generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method was used for calibration of model parameters and PSO method were selected for the study based on its performance results in four gauging stations. However the level of sensitivity of flow parameters differ from catchment to catchment, the curve number (CN2) has been found the most sensitive parameters in all gauged catchments. To facilitate the transfer of data from gauged catchments to ungauged catchments, clustering of hydrologic response units (HRUs) were done based on physical similarity measured between gauged and ungauged catchment attributes. From SWAT land use/ soil use/slope reclassification of LTB, a total of 142 HRUs were identified and these HRUs are clustered in to 39 similar hydrologic groups. In order to transfer the optimized model parameters from gauged to ungauged catchments based on these clustered hydrologic groups, this study evaluates three parameter transfer schemes: parameters transfer based on homogeneous regions (PT-I), parameter transfer based on global averaging (PT-II), and parameter transfer by considering Gilgel Abay catchment as a representative catchment (PT-III) since its model performance values are better than the other three gauged catchments. The performance of these parameter transfer approach was evaluated based on values of Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The computed NSE values was found to be 0.71, 0.58, and 0.31 for PT-I, PT-II and PT-III respectively and the computed R2 values was found to be 0.93, 0.82, and 0.95 for PT-I, PT-II, and PT-III respectively. Based on the performance evaluation criteria, PT-I were selected for modelling ungauged catchments by transferring optimized model parameters from gauged catchment. From the model result, yearly average stream flow for all homogeneous regions was found 29.54 m3/s, 112.92 m3/s, and 130.10 m3/s for time period (1989 - 2005) for region-I, region-II, and region-III respectively.
This study examined characteristic differences by the rainfall direction on the runoff responses. The directional characteristics of hydrological components in a basin were quantified by von Mises distribution. The runoff hydrograph was derived using the result of convolution integration of each distribution and this hydrograph was compared with GIUH model and observed data. As a result, it was found that runoff response by rainfall direction was more similar the observed rainfall-runoff data than the runoff result using GIUH model. These results implies that runoff modeling could be improved by considering directional components in hydrologic analysis. This study would be helpful to reduce uncertainties of hydrologic analysis considering a non-linearity of rainfall-runoff process by the rainfall direction.
The purpose of this paper is to introduce and to apply the artificial neural network theory to real hydrologic system for forecasting daily streamflows during flood periods. The hydrologic dynamic process of rainfall-runoff is identified by the iterated estimation of system parameters that are determined by adjusting the weights of the network according to the non-linear response characteristics which is formed the model. Back propagation algorithm of neural network model is applied for the estimation of system parameters with past daily rainfall and runoff series data, and streamflows are forecasted using the parameters. The forecasted results are analyzed by statistical methods for the comparison with the observed.
Combined sewer system (CSS) has been built in the most urban areas across the nation. During dry weather conditions, CSS works fine. But during heavy rain storms, combined sewage frequently overflows into the stream. This study simulated the hydrologic cycle and pollutant loads (BOD, SS, TN and TP) in the Mokgamcheon watershed considering combined sewer overflows (CSOs). PC storm water management model (PCSWMM) was used for continuous simulation and CSOs are considered using the flow divider. Sensitivity analysis, calibration and verification for water quantity and quality are carried out. To verify CSOs, field measurements of CSOs are compared with simulated results. As a result, 41.3% of precipitation flows into the stream directly and 1.1% of water supply flows into stream as CSOs. 6.5% of BOD total loads, 12.0% of SS, 13.6% of TP, and 29.2% of TN are from CSOs. This result will be effective to the integrated watershed management for sustainability.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1315-1319
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2008
본 연구에서는 WEP 모형을 통해 판교신도시 개발 전의 물순환을 해석하였다. 정밀한 해석을 위해 대상유역을 30m 크기의 정방형 격자로 구분하고 기상 조건, 지표면 조건, 하천, 토양, 지하대수층, 농업용수 이용 등 물순환에 관련된 광범위한 입력자료를 기존 측정 자료 및 관련 문헌, 현장 조사를 통해 각각 구축하였다. 물순환 해석 결과는 개발 전 모의에 대해 하천유출, 유황곡선 및 물수지, 수문요소 공간분포 분석을 통해 수행하였다. 모의 결과의 전 후처리는 WEP+(Water and Energy transfer Process model Plus)를 통해 수행되었으며, WEP+는 WEP 모형의 방대한 양의 입력자료를 효과적으로 구축하고, 다양한 시계열 및 공간분포 출력자료를 효과적으로 분석할 수 있는 인터페이스를 지닌 전 후처리 프로그램이다(한국건설기술연구원, 2007). 향후 판교신도시 개발후의 물순환 특성 변화를 평가하여 개발전후의 수문요소의 변화를 정량적으로 비교분석 함으로써 효율적인 저감 대책의 수립에 활용할 계획이다. 즉 도시개발로 인해 변화되는 지형, 토지이용, 토양, 지하대수층, 용수이용 등의 각 요소들을 모형에 적용하여 각 매개변수들이 수문순환 요소에 미치는 영향을 분석할 계획이다.
Kim, Nam-Won;Chung, II-Moon;Yoo, Sang-Yeon;Lee, Jeong-Woo;Yang, Sung-Kee
Journal of Environmental Science International
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v.18
no.9
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pp.1017-1026
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2009
In Jeju island, the surface runoff characteristics are quite different from those of inland. Most of streams show dried characteristics by means of large portion of recharge which goes to the deep aquifer. For this reason, the accurate estimation of hydrologic components by using watershed model like SWAT is very difficult. On the other hand, the integrated SWAT-MODFLOW model is able to simulate the complex runoff structure including stream-aquifer interaction, spatial-temporal groundwater recharge and so on. The comprehensive results of Pyoseon region in Jeju island show that the amount of groundwater discharge to stream is very small, but it might be added to the discharge into the sea. Statistical analysis shows that SWAT-MODFLOW's results represent better than SWAT's. Also, SWAT-MODFLOW produces a reasonable water budget which shows a quite similar pattern of observed one. This result proves that the integrated SWAT-MODFLOW can be used as a proper tool for hydrologic analysis of entire Jeju island.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.11
no.1
s.24
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pp.39-44
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2003
Recently, GIS has been increasing its applicability in water resource field. The GIS based modeling process can generally be used for extracting channel network and watershed delineation. Through the overlay analysis, the extracted channel network can be overlayed with topographic and landuse maps to generate the input files for running a hydrologic model. This lead to consider GIS as a tool which can include subjective factors of the model designers in hydrologic analysis. Therefore, this study has compared GIS based HEC-GEOHMS with the classical approach. In general, both approaches have similar results, however, HEC-GROHMS has showed some errors. Based on the results, a GIS based approach could be more effective method with better credibility to obtain input parameters from topographic information as subsequent efforts were made to lessen the errors.
Kim, Jae-Chul;Lee, Jiho;Yoo, Chulsang;Kim, Sangdan
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.4
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pp.535-542
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2007
The Geumho river watershed located in the middle of the Nakdong river has been threatened by high population growth and urbanization. Of concern specifically is the potential impact of future developments in the watershed on the reduction of base flow and the consequent risk of degradation of ecological habitats in Geumho river. Anticipated increase in imperviousness, on the other hand, is expected to elevate flood risk and the associated environmental damage. A watershed hydrology based modeling study is initiated in this study to assist in planning for sustainable future development in the Geumho river watershed. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) is selected to model the impact of urbanization in the Geumho river watershed on the hydrologic response thereof. The modeling results show that in general the likelihood that the watershed will experience high and low stream flows will increase in view of the urbanization so far achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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