This study investigates differences in hydrological responses to the climatic scenarios resulting from the use of different three hydrological models, PRMS, SLURP, and SWAT. First, the capability of the three models in simulating the present climate water balance components is evaluated at Andong-dam watershed. And then, the results of the models in simulating the impact using hypothetical climate change scenarios are analyzed and compared. The results show that three models have similar capabilities in simulating observed data. However, greater differences in the model results occur when the models are used to simulate the hydrological impact under hypothetical climate change. According as temperature change grows, the differences between model results is increasing because of differences of the evapotranspiration estimation methods. The results suggest that technique that consider the uncertainty by using different hydrological models will be needed when climate change impact assessment on water resources.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1444-1449
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2006
Korea is about 70% of all country to mountain, and basin is consisted of various terrain, soil, vegetation, land use etc. because use land as intensive. Also, need basin hydrologic model that can analysis base outflow as well as outflow directly for calculation of discharge to establish irrigation plan. Inconvenient in use method and user interface offer side is causing by way that existing USGS WEASEL runs in PC Arc/Info, and ArcGIS with development of present GIS technology is applied in many fields offering convenience in analysis that use GIS. In this research, wished to develop suitable outflow parameter extraction system, For this, develop pre-processor and post-processor that effectively draw of hydrologic model input data from water resources DB through van example benchimarking, and developed input/output component of GIS base applicable to various hydrologic and water quality model.
Input uncertainty is one of the major sources of uncertainty in hydrologic modeling. In this paper, first, three alternate rainfall inputs generated by different interpolation schemes were used to see the impact on a distributed watershed model. Later, the residuals of precipitation interpolations were tested as a source of ensemble streamflow generation in two river basins in the U.S. Using the Monte Carlo parameter search, the relationship between input and parameter uncertainty was also categorized to see sensitivity of the parameters to input differences. This analysis is useful not only to find the parameters that need more attention but also to transfer parameters calibrated for station measurement to the simulation using different inputs such as downscaled data from weather generator outputs. Input ensembles that preserves local statistical characteristics are used to generate streamflow ensembles hindcast, and showed that the ensemble sets are capturing the observed steamflow properly. This procedure is especially important to consider input uncertainties in the simulation of streamflow forecast.
Having knowledge regarding to which region is prone to drought or flood is a crucial issue in water resources planning and management. This could be more challenging when the occurrence of these hazards affected by climate change. In this study the future streamflow during the wet season (July to September) and dry season (October to March) for the twenty first century of South Korea was investigated. This study used the statistics of precipitation, maximum and minimum temperature of one global climate model (i.e., INMCM4) with 2 RCPs (RCP4.5 and RCP8.5) scenarios as inputs for The Precipitation-Runoff Modelling System (PRMS) model. The PRMS model was tested for the historical periods (1966-2016) and then the parameters of model were used to project the future changes of 5 large River basins in Korea for three future periods (2025s, 2055s, and 2085s) compared to the reference period (1976-2005). Then, the different responses in climate and streamflow projection during these two seasons (wet and dry) was investigated. The results showed that under INMCM4 scenario, the occurrence of drought in dry season is projected to be stronger in 2025s than 2055s from decreasing -7.23% (-7.06%) in 2025s to -3.81% (-0.71%) in 2055s for RCP4.5 (RCP8.5). Regarding to the far future (2085s), for RCP 4.5 is projected to increase streamflow in the northern part, and decrease streamflow in the southern part (-3.24%), however under RCP8.5 almost all basins are vulnerable to drought, especially in the southern part (-16.51%). Also, during the wet season both increasing (Almost in northern and western part) and decreasing (almost in the southern part) in streamflow relative to the reference period are projected for all periods and RCPs under INMCM4 scenario.
The objective of this study is to examine the climate change impact assessment on Korean water resources considering the uncertainties of Global Climate Models (GCMs) and hydrological models. The 3 different emission scenarios (A2, A1B, B1) and 13 GCMs' results are used to consider the uncertainties of the emission scenario and GCM, while PRMS, SWAT, and SLURP models are employed to consider the effects of hydrological model structures and potential evapotranspiration (PET) computation methods. The 312 ensemble results are provided to 109 mid-size sub-basins over South Korean and Gaussian kernel density functions obtained from their ensemble results are suggested with the ensemble mean and their variabilities of the results. It shows that the summer and winter runoffs are expected to be increased and spring runoff to be decreased for the future 3 periods relative to past 30-year reference period. It also provides that annual average runoff increased over all sub-basins, but the increases in the northern basins including Han River basin are greater than those in the southern basins. Due to the reason that the increase in annual average runoff is mainly caused by the increase in summer runoff and consequently the seasonal runoff variations according to climate change would be severe, the climate change impact on Korean water resources could intensify the difficulties to water resources conservation and management. On the other hand, as regards to the uncertainties, the highest and lowest ones are in winter and summer seasons, respectively.
The dam reservoir inflow prediction is utilized to ensure for water supply and prevent future droughts. In this study, we predicted the dam reservoir inflow and analyzed how seasonal weather forecasting affected the accuracy of the inflow for even multi-purpose dams. The hindcast and forecast of GloSea5 from KMA were used as input for rainfall-runoff models. TANK, ABCD, K-DRUM and PRMS models which have individual characteristics were applied to simulate inflow prediction. The dam reservoir inflow prediction was assessed for the periods of 1996~2009 and 2015~2016 for the hindcast and forecast respectively. The results of assessment showed that the inflow prediction was underestimated by comparing with the observed inflow. If rainfall-runoff models were calibrated appropriately, the characteristics of the models were not vital for accuracy of the inflow prediction. However the accuracy of seasonal weather forecasting, especially precipitation data is highly connected to the accuracy of the dam inflow prediction. It is recommended to consider underestimation of the inflow prediction when it is used for operations. Futhermore, for accuracy enhancement of the predicted dam inflow, it is more effective to focus on improving a seasonal weather forecasting rather than a rainfall-runoff model.
The objective of this study is to present temporal-spatial variation of water resources on climate change impacts using the IPCC SRES A2 scenario and dynamical downscaling of the results (using the MM5 model with a resolution of 27km by 27km) at 139 sub-basins in Korea. The variation of runoff shows differences in the change of rate according to the each sub-basins and analysis durations. It has increased in the sub-basins located in Han river basin and east part of it, the other basins have decreased. In seasonal analysis, runoff in autumn and winter have increased, while in spring and summer have decreased. The results of frequency analyzing classified runoff(Low flow(Q$\leq$5mm), Normal flow(5$\geq$100mm)) show that low flow increase in most of the sub-basins for 2031-2060 and 2061-2090. In the case of high flow, it have higher frequency ranging from -100% to 500% than low flow. Regardless of the variation of mean runoff, maximum discharge appeared to be increase in process of time. The regression method is used to figure out the relationship between the rate of runoff change and mean temperature, mean precipitation under A2 scenario. The mean actual evapotranspirations from the regression equations increased by 3.4$\sim$5.3% for the change of $1^{\circ}C$. Also, for the precipitation change of $\pm$10%, runoff variety range is -18.2$\sim$+12.4% in Han River, -21.6$\sim$+14.6% in Nakdong River, -17.5$\sim$+11.5% in Gum River, -18.4$\sim$+10.6% in Sumjin River, -19.9$\sim$+12.7% Youngsan River basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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