Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.156-156
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2019
In this study, a gated recurrent unit (GRU) network is constructed based on a deep neural network (DNN) with the aim of restoring the missing daily flow data in river basins. Lai Chau hydrological station is located upstream of the Da river basin (Vietnam) is selected as the target station for this study. Input data of the model are data on observed daily flow for 24 years from 1961 to 1984 (before Hoa Binh dam was built) at 5 hydrological stations, in which 4 gauge stations in the basin downstream and restoring - target station (Lai Chau). The total available data is divided into sections for different purposes. The data set of 23 years (1961-1983) was employed for training and validation purposes, with corresponding rates of 80% for training and 20% for validation respectively. Another data set of one year (1984) was used for the testing purpose to objectively verify the performance and accuracy of the model. Though only a modest amount of input data is required and furthermore the Lai Chau hydrological station is located upstream of the Da River, the calculated results based on the suggested model are in satisfactory agreement with observed data, the Nash - Sutcliffe efficiency (NSE) is higher than 95%. The finding of this study illustrated the outstanding performance of the GRU network model in recovering the missing flow data at Lai Chau station. As a result, DNN models, as well as GRU network models, have great potential for application within the field of hydrology and hydraulics.
The interest in hydrological modeling has increased significantly recently due to the necessity of watershed management, specifically in regards to lumped models, which are being prosperously utilized because of their relatively uncomplicated algorithms which require less simulation time. However, lumped models require empirical coefficients for hydrological analyses, which do not take into consideration the heterogeneity of site-specific characteristics. To overcome such obstacles, a distributed model was offered as an alternative and the number of researches related to watershed management and distributed models has been steadily increasing in the recent years. Thus, in this study, the feasibility of a grid-based rainfall-runoff model was reviewed using the flood runoff process in the Han River basin, including the ChungjuDam, HoengseongDam and SoyangDam watersheds. Hydrological parameters based on GIS/RS were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover, soil map and rainfall depth. The accuracy of the runoff analysis for the model application was evaluated using EFF, NRMSE and QER. The calculation results showed that there was a good agreement with the observed data. Besides the ungauged spatial characteristics in the SoyangDam watershed, EFF showed a good result of 0.859.
Dong, Jiang;Jianhua, Wang;Xiaohuan, Yang;Naibin, Wang
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.721-727
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2002
Precipitation evapotranspiration and runoff are three key parameters of regional water balance. Problems exist in the traditional methods for calculating such factors , such as explaining of the geographic rationality of spatial interpolating methods and lacking of enough observation stations in many important area for bad natural conditions. With the development of modern spatial info-techniques, new efficient shifts arose for traditional studies. Guided by theories on energy flow and materials exchange within Soil-Atmosphere-Plant Continuant (SPAC), retrieval models of key hydrological parameters were established in the Yellow River basin using CMS-5 and FengYun-2 meteorological satellite data. Precipitation and evapotranspiration were then estimated: (1) Estimating tile amount of solar energy that is absorbed by the ground with surface reflectivity, which is measured in the visible wavelength band (VIS): (2) Assessing the partitioning of the absorbed energy between sensible and latent heat with the surface temperature, which was measured in the thermal infrared band (TIR), the latent heat representing the evapotranspiration of water; (3) Clouds are identified and cloud top levels are classified using both VIS and TIR data. Hereafter precipitation will be calculated pixel by pixel with retrieval model. Daily results are first obtained, which are then processed to decade, monthly and yearly products. Precipitation model has been has been and tested with ground truth data; meanwhile, the evapotranspiration result has been verified with Large Aperture Scintillometry (LAS) presented by Wageningen University of the Netherlands. Further studies may concentrate on the application of models, i.e., establish a hydrological model of the Yellow river basin to make the accurate estimation of river volume and even monitor the whole hydrological progress.
The main objective of this study is to simulate the rainfall-runoff relationship of the Ohwon rivet basin. For the this study, we used GIS technique and HMS(Hydrological Modeling System). In this study, watershed itself and geometric factors of watershed are extracted from DEM by using a GIS technique. The scanned data of topographical map with scale of 1:50,000 in the Ohwon river basin is used to this study and it is converted to DEM data. The parameters of Hydrological Modeling System as watershed area(A), river length, SCS Curve Number(CN) etc. are extracted by using the GIS technique in the Ohwon Basin. Extracted parameters are applied to the Hydrological Model System, then the paramenters optimized by the observed data and rainfall data. Then, the optimized parameters and Hydrological Modeling System are applied to the study area for the simulation of rainfall-runoff relationship. With the resultn of this study, GIS technique is useful to the extraction of watershed characteristics factors and Hydrological Modeling System is successful to the simulation of rainfall-runoff relationship.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.220-224
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2005
칼만필터 알고리즘을 분포형 유출모형에 적용하였다. 관측 유량과 상태변수인 유역내 저류량을 갱신하고자 Q-S curve를 도입하였고, 갱신된 저류량과 모형에 의해 모의된 저류량의 비율을 유역 내 각 지점의 수위에 적용하므로써 분포화 된 상태변수를 효율적으로 갱신하였다. 갱신된 상태변수와 상태변수 오차의 시간갱신은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 모의하였다.
Hydrological system forecasting, which is the short term runoff historical data during the limited period in dam site, is a conditional precedent of hydrological persistence by stochastic analysis. We have forecasted the monthly hydrological system from Andong dam basin data that is the rainfall, evaporation, and runoff, using the seasonal ARIMA (autoregressive integrated moving average) model. Also we have conducted long term runoff simulations through the forecasted results of TANK model and ARIMA+TANK model. The results of analysis have been concurred to the observation data, and it has been considered for application to possibility on the stochastic model for dam inflow forecasting. Thus, the method presented in this study suggests a help to water resource mid- and long-term strategy establishment to application for runoff simulations through the forecasting variables of hydrological time series on the relatively short holding runoff data in an object basins.
In this study, the hydrological properties of permeable pavement were analyzed by the experiment and the numerical simulation. The numerical model used was a modified SWMM especially for considering the hydrological response of permeable pavement. The parameters of modified SWMM were revised by the experimental results, and then the practicability was evaluated through the comparison of the experimental and numerical simulation results. In the experiments, three different rainfall intensities such as 65 mm/hr, 90 mm/hr, 95 mm/hr were supplied for 4 hrs, and the hydraulic properties including surface outflow, subsurface outflow, ground water level, soil water contents were measured for 10 hrs. The results showed rainfall intensity effected directly on surface outflow volume and subsurface outflow volume was more effected by ground water level than rainfall intensity. The ground water level and the soil water contents were under estimated as compared with the experimental data except the portion of occurring direct runoff. The surface and subsurface outflow discharge were simulated very well in comparison with the experimental data. Consequently, the modified SWMM could be used very effectively to evaluate the hydrological property of permeable pavement.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.247-247
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2015
Global Climate Model (GCM) is too coarse to apply at a basin scale. The spatial downcsaling is needed to used to permit the assessment of the hydrological changes of a basin. Furthermore, temporal downscaling is required to obtain hourly precipitation to analyze a small or medium basin because only few or several hours are used to determine the peak flows after it rains. In the current study, the spariotemporal distribution of downscaled hourly precipitation for RCP4.5 and RCP8.5 scenarios over South Korea is presented as well as its implications over hydrologica responses. Mean hourly precipitation significantly increases over the southern part of South Korea, especially during the morning time, and its increase becomes lower at later times of day in the RCP8.5 scenario. However, this increase cannot be propagated to the mainland due to the mountainous areas in the southern part of the country. Furthermore, the hydrological responses employing a distributed rainfall-runoff model show that there is a significant increase in the peak flow for the RCP8.5 scenario with a slight decrease for the RCP4.5 scenario. The current study concludes that the employed temporal downscaling method is suitable for obtaining the hourly precipitation data from daily GCM scenarios. In addition, the rainfall runoff simulation through the downscaled hourly precipitation is useful for investigating variations in the hydrological responses as related to future scenarios.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.2
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pp.108-122
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1996
This study was to introduced estimation model for optimum probabilistic rainfall intensity on hydrological area. Originally, probabilistic rainfall intensity formula have been characterized different coefficient of formula and model following watersheds. But recently in korea rainfall intensity formula does not use unionize applyment standard between administration and district. And mingle use planning formula with not assumption model. Following the number of year hydrological duration adjust areal index. But, with adjusting formula applyment was without systematic conduct. This study perceive the point as following : 1) Use method of excess probability of Iwai to calculate survey rainfall intensity value. 2) And, use method of least squares to calculate areal coefficient for a unit of 157 rain gauge station. And, use areal coefficient was introduced new probabilistic rainfall intensity formula for each rain gauge station. 3) And, use new probabilistic rainfall intensity formula to adjust a unit of fourteen duration-a unit of fifteen year probabilistic rainfall intensity. 4) The above survey value compared with adjustment value. And use three theory of error(absolute mean error, squares mean error, relative error ratio) to choice optimum probabilistic rainfall intensity formula for a unit of 157 rain gauge station.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.633-641
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2018
The risk of disasters, such as floods and drought, has increased. Reliable hydrological data is important for analyzing the water resource and designing hydraulic structure to manage these risks. The Yongdam Guryang river catchment located in the central of Korea is the research catchment of K-water and UNESCO IHP, and the hydrological data, such as rainfall, runoff, evapotranspiration, etc. has been observed at the catchment. The aim of this study was to assess the runoff characteristics of the small mountainous catchment of Korea based on the observed hydrological data, and the Probability Distributed Model was applied as the Rainfall-Runoff Model at the Yongdam Guryang river catchment. The hydrological data was divided into the wet period from June to September and dry period from October to May according to data analysis. The runoff ratio was 0.27~0.41 in the wet period and 0.30~0.45 in the dry period. The calibration result by the Probability Distributed Model showed a difference in the calibrated model parameters according to the periods. In addition, the model simulated the runoff accurately except for the dry period of 2015, and the result revealed the applicability of the PDM. This study showed the runoff characteristics of the small mountainous catchment by dividing the hydrological data into dry and wet periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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