The recent increase in impermeable surfaces due to urbanization and the occurrence of concentrated heavy rainfall events caused by climate change have led to an increase in urban flooding. To predict and prepare for flood damage, a convenient and highly accurate simulation of rainfall-runoff based on geospatial information is essential. In this study, the storm water management model (SWMM) was applied to simulate rainfall runoff in the Bangbae-dong area of Seoul, using two sets of topographical data: The conventional topographic digital elevation model (TOPO-DEM) and the proposed shuttle radar topography mission (SRTM)-DEM. To evaluate the applicability of the SRTM-DEM for rainfall-runoff modeling, two DEMs were constructed for the study area, and rainfall-runoff simulations were performed. The construction of the terrain data for the study area generally reflected the topographical characteristics of the area. Quantitative evaluation of the rainfall-runoff simulation results indicated that the outcomes were similar to those obtained using the existing TOPO-DEM. Based on the results of this study, we propose the use of SRTM-DEM, a more convenient terrain data, in rainfall-runoff studies, rather than asserting the superiority of a specific geospatial data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.164-164
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2016
Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.180-180
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2015
Weather radar has been widely used in measuring precipitation and discharge and predicting flood risks. The radar rainfall estimate has one of the essential problems in terms of uncertainty and accuracy. Previous study analyzed radar errors to reduce its uncertainty or to improve its accuracy. Furthermore, a recent analyzed the effect of radar error on rainfall-runoff using spatial error model (SEM). SEM appropriately reproduced radar error including spatial correlation. Since the SEM does not take the time dependence into account, its time variability was not properly investigated. Therefore, in the current study, we extend the SEM including time dependence as well as spatial dependence, named after Spatial-Temporal Error Model (STEM). Radar rainfall events generated with STEM were tested so that the peak runoff from the response of a basin could be investigated according to dependent error. The Nam River basin, South Korea, was employed to illustrate the effects of STEM on runoff peak flow.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.439-439
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2015
The temporal and spatial relationship of the weather elements such as rainfall and temperature is closely linked to the streamflow simulation, especially, to the flood forecasting problems. For the study area, Imjin river basin, which has the specific characteristics in geography with river cross operation between North and South Korea, the meteorological information in the northern area is totally deficiency, lead to the inaccuracy of streamflow estimation. In the paper, this problem is solved by using the combination of global (such as soil moisture content, land use) and local hydrologic components data such as weather data (precipitation, evapotranspiration, humidity, etc.) for the model-driven runoff (surface flow, lateral flow and groundwater flow) data in each subbasin. To compute the streamflow in Imjin river basin, this study is applied the hydrologic model SURR (Sejong Univ. Rainfall-Runoff) which is the continuous rainfall-runoff model used physical foundations, originally based on Storage Function Model (SFM) to simulate the intercourse of the soil properties, weather factors and flow value. The result indicates the spatial variation in the runoff response of the different subbasins influenced by the input data. The dependancy of runoff simulation accuracy depending on the qualities of input data and model parameters is suggested in this study. The southern region with the dense of gauges and the adequate data shows the good results of the simulated discharge. Eventually, the application of SURR model in Imjin riverbasin gives the accurate consequence in simulation, and become the subsequent runoff for prediction in the future process.
Rainfall-runoff models are used for efficient management, distribution, planning, and design of water resources in accordance with the process of hydrologic cycle. The models simplify the transition of rainfall to runoff as rainfall through different processes including evaporation, transpiration, interception, and infiltration. As the models simplify complex physical processes, gaps between the models and actual rainfall events exist. For more accurate simulation, appropriate models that suit analysis goals are selected and reliable long-term hydrological data are collected. However, uncertainty is inherent in models. It is therefore necessary to evaluate reliability of simulation results from models. A number of studies have evaluated uncertainty ingrained in rainfall-runoff models. In this paper, Meta-Gaussian method proposed by Montanari and Brath(2004) was used to assess uncertainty of simulation outputs from rainfall-runoff models. The model, which estimates upper and lower bounds of the confidence interval from probabilistic distribution of a model's error, can quantify global uncertainty of hydrological models. In this paper, Meta-Gaussian method was applied to analyze uncertainty of simulated runoff outputs from $Vflo^{TM}$, a physically-based distribution model and HEC-HMS model, a conceptual lumped model.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.1
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pp.47-57
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2018
This study implemented the rainfall-runoff analysis of the Mekong River basin using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool). The runoff analysis was simulated for 2000~2007, and 11 parameters were calibrated using the SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting-version 2) algorithm of SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program). As a result of analyzing optimal parameters and sensitivity analysis for 6 cases, the parameter ALPHA_BF was found to be the most sensitive. The reproducibility of the rainfall-runoff results decreased with increasing number of stations used for parameter calibration. The rainfall-runoff simulation results of Case 6 showed that the RMSE of Nong Khai and Kratie stations were 0.97 and 0.9, respectively, and the runoff patterns were relatively accurately simulated. The runoff patterns of Mukdahan and Khong Chaim stations were underestimated during the flood season from 2004 to 2005 but it was acceptable in terms of the overall runoff pattern. These results suggest that the combination of SWAT and SWAT-CUP models is applicable to very large watersheds such as the Mekong for rainfall-runoff simulation, but further studies are needed to reduce the range of modeling uncertainty.
The design flow of the urban strom drainage systems has been assessed largely on a basis of empirical relations between rainfall and runoff, and the rational formula has been widely used for the cities in our country. In order to estimate it more accurately, the urban runoff simulation model based on the RRl method has been developed and applied to the sample basin in this study. The rainfall hyetograph of the design stromfor the design flow has been obtained by the determination of the total rainfall and the temporal distributions of that rainfall. The total rainfall has been assessed from the empirical formula of rainfall intensity and the temporal distribution of that rainfall determined on the basis of Huff's method from the historical rainfall data of the basin. The virtual inflow hydrograph to each inlet of the basin has been constructed by computing the series of discharges in each time increment, using design strom hyetograph and time-area diagram. The actual runoff hydrograph at the basin outlet has been computed from the virtual inflow hydrographs by developing a relations between discharge and storage for the watershed. The discharge data for verification of the simulated runoff hydrograph are not available in the sample basin and so the sensitivity analysis of the simulation model has not been possible. The peak discharge for the design of drainage systems has been estimated from the computed runoff hydrograph at the basin outlet and compared to thatl obtained form the rational formula.
From the continuous long-term rainfall-runoff standpoint, the urbanization within a watershed causes land use change due to the increase in impervious areas, the addition of manmade structures, and the changes in river environment. Therefore, rainfall-runoff characteristics changes drastically after the urbanization. Due to these reasons, there exists the demand for rainfall-runoff simulation model that can quantitatively evaluate the components of hydrologic cycle including surface runoff, river flow, and groundwater by considering urban watershed characteristics as well as natural runoff characteristics. In this study, continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT-SWMM is developed by coupling semi-distributed continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT with RUNOFF block of SWMM, which is frequently used in the runoff analysis of urban areas in order to consider urban watershed as well as natural watershed. The coupling of SWAT and SWMM is described with emphasis on the coupling scheme, model limitations, and the schematics of coupled model.
In Jeju island, runoff has frequently happened when the rainfall depth is over a threshold value. To simulated this characteristic rainfall-runoff model structure has to be modified. In this study, the TRSM (Threshold Runoff Simulation Method) was developed to overcome the limitations of SWAT in applying to the hydrologic characteristics of Jeju island. When the precipitation and soil water are less than threshold value, we revised the SWAT routine not to make surface/lateral or groundwater discharge. For Hancheon watershed, the threshold value was set as 80% of soil water through the analysis of rainfall-runoff relationship. Through the simulation of test watershed, it was proven that TRSM performed much better in simulating pulse type stream flow for the Hancheon watershed.
In this study, runoff simulation was carried out in order to derive operational improvement of small urban storm water pumping station under heavy storm rainfall conditions. The flood inflow hydrograph of Guri city heavy storm in July, 2001 was successfully simulated by HEC-HMS, a GIS-based runoff simulation model. For the runoff simulation, ArcView, as an effective GIS tool, was used to provide input data of the model such as land use data, soil distribution data and SCS runoff curve number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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