Kim, Deasik;An, Hyunuk;Jang, Minwon;Kim, Seongjoon
농업과학연구
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제45권3호
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pp.521-532
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2018
In recent decades, the dry stream phenomena of small and medium sized rivers have been attracting much attention as an important social problem. To prevent dry stream phenomena, it is necessary to build an infrastructure that manages rivers. To accurately determine the progress of dry stream phenomena, it is necessary to continuously measure the discharge and other hydrological factors for small and medium sized rivers. However, until now, the flow data for small and medium rivers in Korea has been insufficient. To overcome the lack of supporting data for supporting rational decision-making in policy and project implementation, a short- and long-term hydrological model was developed that takes into consideration hydrological changes such as the increase of the impervious area due to urban development and groundwater pumping, the construction of a large-scale sewage treatment plant, the maintenance of stream-oriented rivers, etc. In the developed model, the distributed grid is represented by three layers: Surface flow, interflow, and groundwater flow. The surface flow and intermediate flow flowed along the flow direction, and the groundwater flow was calculated by a two-dimensional groundwater analysis model such that the outflow occurred in all directions without a specific flow direction. The effects of land use and cover on evapotranspiration and infiltration and the effects of multiple landscapes can be simulated in the developed model.
In this study, an indicator and assessment system for evaluating the monthly hydrological cycle was prepared using simple factors such as the landuse status of the watershed and topographic characteristics to the dynamic water balance model (DWBM) based on the Budyko framework. The parameters a1 of DWBM are introduced as hydrologic cycle indicators. An indicator estimation regression model was developed using watershed characteristics data for the introduced indicator, and an assessment system was prepared through K-means cluster analysis. The hydrological cycle assessment system developed in this study can assess the hydrological cycle with simple data such as land use, CN, and watershed slope, so it can quickly assess changes in hydrological cycle factors in the past and present. Because of this advantage is expected that the developed assessment system can predict changes in the hydrological cycle and use an auxiliary tool for policymaking.
Weather Radar have played an important role in both precipitation observation and hydrological operations over several countries and evaluated its efficient and necessities for the developed flood management and control. This paper describe the factors influencing the design the hydrological radar network in Korea and develop Hydrological Radar Network Simulation Model (HRNSM) based on GIS and UI system. Moreover, the methodologies for geographical and hydrological feasibility analysis for radar network were provided in detail manner.
식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.
The study will assess the seasonal effect of hydrological models on performance and parameters for streamflow simulation. TPHM, GR4J, CAT, and TANK-SM hydrological models will be applied for simulating streamflow in ten small and large watersheds located in South Korea. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the four hydrological models and the potential evapotranspiration will be computed using the Penman-Monteith equation. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the models considering similar objective functions bedside the calibration will be renewed to capture the seasonal effects on the model performance and parameters. The seasonal effects on the model performance and parameters will be presented after assessing the four hydrologic models results. The conventional approach and season-based results will be evaluated for each model in the tested watersheds and a conclusion will be made based on the finding of the results.
The low flow is the necessary and important index to establish national water planning, however there are lots of uncertainty in the low flow estimation. Therefore, the objectives of this study are to assess the climate change uncertainty and the effects of hydrological models on low flow estimation. The 5 RCMs (HadGEM3-RA, RegCM4, MM5, WRF, and RSM), 5 statistical post-processing methods and 2 hydrological models were applied for evaluation. The study area were selected as Chungju dam and Soyang river dam basin, and the 30 days minimum flow is used for the low flow evaluation. The results of the uncertainty analysis showed that the hydrological model was the largest source of uncertainty about 41.5% in the low flow projection. The uncertainty of hydrological model is higher than the other steps (RCM, statistical post-processing). Also, VIC model is more sensitive for climate change compared to SWAT model. Therefore, the hydrological model should be thoroughly reviewed for the climate change impact assessment on low flow.
A grid-based hydrological model, CELTHYM, capable of estimating base flow and surface runoff using only readily available data, was used to assess hydrologic impacts caused by land use change on Little Eagle Creek (LEC) in Central Indiana. Using time periods when land use data are available, the model was calibrated with two years of observed stream flow data, 1983-1984, and verified by comparison of model predictions with observed stream flow data for 1972-1974 and 1990-1992. Stream flow data were separated into direct runoff and base flow using HYSEP (USGS) to estimate the impacts of urbanization on each hydrologic component. Analysis of the ratio between direct runoff and total runoff from simulation results, and the change in these ratios with land use change, shows that the ratio of direct runoff increases proportionally with increasing urban area. The ratio of direct runoff also varies with annual rainfall, with dry year ratios larger than those for wet years shows that urbanization might be more harmful during dry years than abundant rainfall years in terms of water yield and water quality management.
Surface soil moisture, which governs the partitioning of precipitation into infiltration and runoff, plays an important role in the hydrological cycle. The assimilation of satellite soil moisture retrievals into a land surface model or hydrological model has been shown to improve the predictive skill of hydrological variables. This study aims to improve streamflow prediction with Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro) by assimilating Soil Moisture Active and Passive (SMAP) data at 3 km and analyze its impacts on hydrological components. We applied Cumulative Distribution Function (CDF) technique to remove the bias of SMAP data and assimilate SMAP data (April to July 2015-2019) into WRF-Hydro by using an Ensemble Kalman Filter (EnKF) with a total 12 ensembles. Daily inflow and soil moisture estimates of major dams (Soyanggang, Chungju, Sumjin dam) of South Korea were evaluated. We investigated how hydrologic variables such as runoff, evaporation and soil moisture were better simulated with the data assimilation than without the data assimilation. The result shows that the correlation coefficient of topsoil moisture can be improved, however a change of dam inflow was not outstanding. It may attribute to the fact that soil moisture memory and the respective memory of runoff play on different time scales. These findings demonstrate that the assimilation of satellite soil moisture retrievals can improve the predictive skill of hydrological variables for a better understanding of the water cycle.
Hydrological models are based on a combination of parameters that describe the hydrological characteristics and processes within a watershed. For this reason, the model performance and accuracy are highly dependent on the parameters. However, model uncertainties caused by parameters with stochastic characteristics need to be considered. As a follow-up to the study conducted by Choi et al (2020), who developed a relatively simple semi-distributed hydrological model, we propose a tool to estimate the posterior distribution of model parameters using the Metropolis-Hastings algorithm, a type of Markov-Chain Monte Carlo technique, and analyze the uncertainty of model parameters and simulated stream flow. In addition, the uncertainty caused by the parameters of each version is investigated using the lumped and semi-distributed versions of the applied model to the Hapcheon Dam watershed. The results suggest that the uncertainty of the semi-distributed model parameters was relatively higher than that of the lumped model parameters because the spatial variability of input data such as geomorphological and hydrometeorological parameters was inherent to the posterior distribution of the semi-distributed model parameters. Meanwhile, no significant difference existed between the two models in terms of uncertainty of the simulation outputs. The statistical goodness of fit of the simulated stream flows against the observed stream flows showed satisfactory reliability in both the semi-distributed and the lumped models, but the seasonality of the stream flow was reproduced relatively better by the distributed model.
This study has two objectives. One is developing the runoff model for Hoe-Dong Reservoir basin located at the upstream of Su-Young River in Pusan. To develop the runoff model, basic hydrological parameters - curve number to find effective rainfall, and storage coefficient, etc. - should be estimated. In this study, the effective rainfall was calculated by the SCS method, and the storage coefficient used in the Clark watershed routing was cited from the report of P.E.B. The other is the derivation of transfer function for Hoe-Dong Reservoir basin. The linear, discrete, input-output model which contained six parameters was selected, and the parameters were estimated by the least square method and the correlation function method, respectively. Throughout this study, rainfall and flood discharge data were based on the field observation in 1981.8.22 - 8.23 (typhoon Gladys). It was observed that the Clark watershed routing regenerated the flood hydrograph of typhoon Gladys very well, and this fact showed that the estimated hydrological parameters were relatively correct. Also, the calculated hydrograph by the linear, discrete, input-output model showed good agreement with the regenerated hydrograph at Hoe-Dong Dam site, so this model can be applicable to other small urban areas. Key Words : runoff, effective rainfall, SCS method, clark watershed iou상ng, hydrological parameters, parameter estimation, least square method, correlation function method, input-output model, typhoon gladys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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