Kim, Min-Sik;Takenaka, Chisato;Park, Ho-Taek;Chun, Kun-Woo
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.94
no.2
s.159
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pp.96-102
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2005
This study evaluated the chemical characteristics of rainfall and throughfall in Pinus koraiensis and Larix leptolepis forests. We analyzed pH, EC, and concentrations of cations and anions in rainfall, throughfall and stemflow collected from both forest types in the experimental forests of the central Korea. The concentrations of chemical elements were much higher in throughfall and stemflow than in rainfall for both forest types, and were significantly different among the seasons. Comparing the chemical elements between the P. koraiensis and L. leptolepis plantations, there were not significantly differences in throughfall, but the concentrations of almost elements of stemflow in P. koraiensis were almost lower than those in L. leptolepis. For seasonal inputs to the forest floor, more than half of the total input of $Ca^{2+}$, ${NO_3}^-$and ${SO_4}^{2-}$ was observed in spring. This suggests that air pollutants such as NOx and SOx accompanying calcium-rich aeolian Yellow Sand (Asian dust) from China could have an important influence on nutrient cycles in Korean forests.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.12
no.4
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pp.63-72
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2019
There is an increasing demand for catchment runoff estimation to cope with the natural disasters such as typhoon, extreme rainfall. However, the ungauged catchments are common case in practices. This study suggested a rationalization of conceptual rainfall-runoff model for typhoon flood events in Geum river region. And the developed models were validated based on the observed hydrological data. Therefore, developed regionalization models could estimate catchment runoff for Typhoon flood events. It will be used as basic data for the river management for extreme flood conditions.
Data on population density of the pine moth, Dendrolimus spectabilis Butler, were collected in October at 9 permanent study plots for 13 years $(1968\~1980)$ and graphically analysed. Population density sowed peaks in 1970 and 1975 year and declines in 1972 and 1976 year, and similar trends have been observed over the country. Rainfall, particularly the maximum rainfall per day, in August seems to be a key factor resulting in the sudden decline in density and this could explain almost synchronous fluctuation. The intensity of rainfall in August affecting the decline if density was estimated to be more than 100mm per day.
In order to clarify the causal of free decline, which observed around the industrial complex, we analyzed pH, electrical conductivity (EC), and cation in rainfall and throughfall cations concentration in the air in tree areas, suburban and rural area. pH of both rainfall and throughfall was lower in the industrial area than the suburban and rural areas. Among the abiotic and biotic factors analyzed in this study, relations between decline degree of Pinus thunbergii and ingredients of rainfall, pH and $Ca^{2+}$ showed negative and positive correlations, respectively.
It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.3
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pp.57-69
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2016
In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.
The traditional fixed areal DAD(rainfall Depth-Area-Duration) method, generally quoted in most hydrology texts, is a simple and useful procedure when watersheds are small and storm movement is not an important factor of consideration. However, it is difficult to obtain satisfactory results for the more apparent forms of storm movement such as typhoons, or for large watershed. In the latter case, especially the margin of error for the areal average rainfall increases proportionally to the area of study, causing biased result. To overcome these limitations, this study focuses on the storm-centered DAD analysis(moving area DAD method) developed and programmed by the isohyetal concept to obtain accurate and objective results. By comparing and analyzing the observed rainfall rates through both method, it was proved that the currently Proposed method more accurately reflected the average rainfall rate. In short, through this new method, approximately 130 storm events nationwide from 1969 to 1999 was analyzed and compared with the fixed areal method results.
Kim, Sunghun;Kim, Hanbeen;Jung, Younghun;Heo, Jun-Haeng
Journal of Wetlands Research
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v.21
no.spc
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pp.51-60
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2019
In this study, we performed At-site Frequency Analysis(AFA) and Regional Frequency Analysis(RFA) using the observed and climate change scenario data, and the relative root mean squared error(RMMSE) was compared and analyzed for both approaches through Monte Carlo simulation. To evaluate the rainfall quantile, the daily rainfall data were extracted for 615 points in Korea from HadGEM3-RA(12.5km) climate model data, one of the RCM(Regional Climate Model) data provided by the Korea Meteorological Administration(KMA). Quantile mapping(QM) and inverse distance squared methods(IDSM) were applied for bias correction and spatial disaggregation. As a result, it is shown that the RFA estimates more accurate rainfall quantile than AFA, and it is expected that the RFA could be reasonable when estimating the rainfall quantile based on climate change scenarios.
In this study, the principal components of rainfall in Korea are extracted by a method which consists of the independent component analysis combined with the wavelet transform, to examine the spatial correlation between seasonal rainfalls and global sea surface temperatures (SSTs). The 2-8 year band retains a strong wavelet power spectrum and the low frequency characteristics are shown by the wavelet analysis. The independent component analysis is performed by using the Scale Average Wavelet Power(SAWP) that is estimated by wavelet analysis. Interannual-interdecadal variation is the dominant variation, and an increasing trend is observed in the spring and summer seasons. The relationships between principal components of rainfall in the spring/summer seasons and SSTs existed in Indian and Pacific Oceans. Particularly, the SST zones, which represent a statistically significant correlation are located in the Philippine offshore and Australia offshore. Also, the three month leading SSTs in the same region we strongly correlated with the rainfall. Hence, these results propose a promising possibility of seasonal rainfall prediction by SST predictors.
The present study analyzes hydrologic utilization of optimal radar-derived rainfall by using semi-distributed TOPMODEL and evaluates the impacts of radar rainfall and model parametric uncertainty on a hydrologic model. Monte Carlo technique is used to produce the flow ensembles. The simulated flows from the corrected radar rainfalls with real-time bias adjustment scheme are well agreed to observed flows during 22-26 July 2003. It is shown that radar-derived rainfall is useful for simulating streamflow on a basin scale. These results are diagnose with which radar-rainfall Input and parametric uncertainty influence the character of the flow simulation uncertainty. The main conclusions for this uncertainty analysis are that the radar input uncertainty is less influent than the parametric one, and combined uncertainty with radar and Parametric input can be included the highest uncertainty on a streamflow simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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