KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6B
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pp.579-587
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2010
The mid-range streamflow forecast was performed using NWP(Numerical Weather Prediction) provided by KMA. The NWP consists of RDAPS for 48-hour forecast and GDAPS for 240-hour forecast. To enhance the accuracy of the NWP, QPM to downscale the original NWP and Quantile Mapping to adjust the systematic biases were applied to the original NWP output. The applicability of the suggested streamflow prediction system which was verified in Geum River basin. In the system, the streamflow simulation was computed through the long-term continuous SSARR model with the rainfall prediction input transform to the format required by SSARR. The RQPM of the 2-day rainfall prediction results for the period of Jan. 1~Jun. 20, 2006, showed reasonable predictability that the total RQPM precipitation amounts to 89.7% of the observed precipitation. The streamflow forecast associated with 2-day RQPM followed the observed hydrograph pattern with high accuracy even though there occurred missing forecast and false alarm in some rainfall events. However, predictability decrease in downstream station, e.g. Gyuam was found because of the difficulties in parameter calibration of rainfall-runoff model for controlled streamflow and reliability deduction of rating curve at gauge station with large cross section area. The 10-day precipitation prediction using GQPM shows significantly underestimation for the peak and total amounts, which affects streamflow prediction clearly. The improvement of GDAPS forecast using post-processing seems to have limitation and there needs efforts of stabilization or reform for the original NWP.
The study was intended to simulate the sediment reduction effects of the Vegetative Filter Strip (VFS) in uplands of Saemangeum watershed through VFSMOD-W model application. The model was calibrated by using the field data and the simulation scenarios were designed based on the investigation of uplands characteristics in Saemangeum watershed. The simulation scenarios were considered various size and slope of uplands including 1 ha, 5 ha, 10 ha of field size with width-length ratio of 1 : 1 having 7% and 15% of slopes under the daily rainfall of 50 mm, 100 mm, 150 mm, and 200 mm in order to mimic the different fields conditions. The effluent reduction ranged from 2.9~13.5% and 2.9~12.1% for runoff, and 33.8~97.0% and 27.1~85.9% for sediment under the field's slope of 7% and 15%, respectively. The VFS reduction effects showed different degree of influence from field size, slope, rainfall amounts. Based on the simulated results, the sediment contributing non-point source pollution expected to be reduced in the condition of VFS constructed 10% of fields in outlet of less than 10 ha of uplands having less than 15% of the slope.
Agricultural reservoirs supply water for various purposes such as irrigation, maintenance, and living. Since agricultural reservoirs respond sensitively to seasonal and climate changes, it is essential to estimate supply and inflow for efficient operation, and water management should be done based on these data. However, in the case of agricultural reservoirs, the measurement of supply and inflow is relatively insufficient compared to multi-purpose dams, and inflow-supply analysis in agricultural reservoirs through water balance analysis is necessary for efficient water management. Therefore, rainfall-runoff analysis models such as ONE model and Tank model have been developed and used for reservoir water balance analysis, but the applicability analysis for ungauged watersheds is insufficient. The ONE model is designed for daily runoff calculation, and the model has one parameter, which is advantageous for calibration and ungauged watershed analysis. In this study, the water balance was analyzed through the ONE model and the Tank model for 15 watersheds upstream of dams, and R2 and NSE were used to quantitatively compare the performance of the two models. The simulation results show that the ONE model is suitable for predicting the inflow of agricultural reservoirs with the ungauged watershed
This study was carried out to forecast the flow rate and water quality at the inlet of the Saemangeum bay in Korea using the SWMM(Storm Water Management Model) and the WASP(Water Analysis Simulation Program), and to analyze the impacts of pollutant loading from non-point source on the water quality of the bay. The calibration and validation of flow rate and water quality were performed using those from two monitoring points in the Mankyeong river administrated by Korean Ministry of Environment as part of the national water quality monitoring network. When the river flow rate was calibrated and validated using the rainfall intensities during 2011-2012, $R^2$ (i.e., coefficient of determination) was ranged from 0.91 to 0.96. For water qualities, it was shown that $R^2$ of BOD(Biochemical Oxygen Demand) was ranged from 0.56 to 0.86, and $R^2$ of T-N(Total Nitrogen) was from 0.64 to 0.75, and $R^2$ of T-P(Total Phosphorus) was from 0.67 to 0.89. The integrated modeling system showed significant advances in the accuracy to estimate the water quality. Finally, further simulations showed that annual average flow of the river running into the bay was estimated to be $1.439{\times}10^9m^3/year$. The discharged load of BOD, T-N, and T-P into the bay were anticipated to be 618.7 ton/year, 331.5 ton/year, and 40.4 ton/year, respectively.
This study aims to develop the Flood Vulnerability Index (FVI) and apply it to the Bukhan River Basin. A1B and A2 scenarios of CGCM3 of IPCC were adopted and SDSM (Statistical Downscaling Model) was used to downscale the original data to the daily data. Driver-Presure-State-Impact-Response (DPSIR) model was introduced to select all appropriate indicators for FVI and the daily rainfall-runoff model was simulated using HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran). Since FIV proposed in this study has a capability to quantify the potential flood vulnerability considering both present and future climate conditions, it is expected to be used for the comprehensive water resources and environmental planning.
The objective of this study is to develop a short-term precipitation-streamflow coupling method for real-time river flow forecast. The coupled method is based on the RDAPS model for precipitation and atmospheric simulation and the SFM model for streamflow simulation. The selected study area is the 2,703-km$^2$ Soyang River basin with outlet at Soyang dam site. The rainfall-runoff event from 18 to 24 July 2003 is selected for the performance test of predicted precipitation and streamflow. It can be seen that the simulated basin-scale precipitation from the RDAPS can be useable as an input for SFM hydrologic model. Short-term hydrometeorological simulations using the RDAPS and SFM model were well captured important hydrometeorological characteristics in this study area. It is concluded that atmospheric precipitation forecast would be useful for streamflow forecast.
The modified TOPMODEL of two storage systems has been integrated to the generalized assumptions of decreasing hydraulic conductivity to vertical direction. Three different recharge functions were introduced to explore the impact of the macropore flow to vortical direction, the storage at the surface zone and the relative storage deficit of the soil matrix. Combinations of these approaches provide 30 type of the model structure for the hillslope hydrology. Developed models have been applied to several hydrologic events at the Sulmachun watershed. The performance evaluation with the Monte carlo simulation suggests that the exponential function of transmissivity reduction should be appropriate form for the physically -based hydrologic simulation on the Sulmachun watershed. It has been shown that the recharge function of macropore flow contributes to improve the predictability of the generalized version of modified TOPMODEL.
Shin, Seung Sook;Sim, Young Ju;Son, Sang Jin;Park, Sang Deog
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.1
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pp.21-32
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2023
Interrill erosion dominates in forest areas, and the erosion rate in surface-disturbed areas is significantly increased by the development and expansion of rill. In this study, soil erosion experiments using simulated rainfall and inflow were performed to understand the development and the micromorphological changes of rill on steep slopes. The characteristic factors of the micromorphology, such as the rill cross section, rill volume, rill density, rill order, and rill sharpness, were analyzed according to steepness and location (upper or lower) of slope. The head-cut of the simultaneous incised rills by rainfall simulation moved rapidly upslope, and the randomly developed rills expanded deeply and widely with their connection. The rill cross section evolved to downslope gradually increased. The rill volume occupied about 78 % of the sediment volume, confirming that the contribution of the sediment from the rill erosion is greater than that of the interrill erosion. Although the rate of increase in rill order slowed as the slope increased, the total length and density of the rill generally increased. As the slope increased from 15° to 20°, the bed incision of rills became larger than the sidewall expansion, and the rill sharpness increased by 1.6 times. The runoff coefficient on the lower slope decreased by 12.3 % than that on the upper slope. It was evaluated that the subsoil exposures and formation changes by the rill expansion increased the infiltration rate. Although the sediment accompanying the rills generally increased with slope increase, it was directly influenced by the hydraulic velocity of enhanced rill with the local convergence and expansion in the process of the rill evolution.
Climate change brought on by global warming increased the frequency of flood and drought on the Korean Peninsula, along with the casualties and physical damage resulting therefrom. Preparation and response to these water disasters requires national-level planning for water resource management. In addition, watershed-level management of water resources requires flow duration curves (FDC) derived from continuous data based on long-term observations. Traditionally, in water resource studies, physical rainfall-runoff models are widely used to generate duration curves. However, a number of recent studies explored the use of data-based deep learning techniques for runoff prediction. Physical models produce hydraulically and hydrologically reliable results. However, these models require a high level of understanding and may also take longer to operate. On the other hand, data-based deep-learning techniques offer the benefit if less input data requirement and shorter operation time. However, the relationship between input and output data is processed in a black box, making it impossible to consider hydraulic and hydrological characteristics. This study chose one from each category. For the physical model, this study calculated long-term data without missing data using parameter calibration of the Soil Water Assessment Tool (SWAT), a physical model tested for its applicability in Korea and other countries. The data was used as training data for the Long Short-Term Memory (LSTM) data-based deep learning technique. An anlysis of the time-series data fond that, during the calibration period (2017-18), the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and the determinanation coefficient for fit comparison were high at 0.04 and 0.03, respectively, indicating that the SWAT results are superior to the LSTM results. In addition, the annual time-series data from the models were sorted in the descending order, and the resulting flow duration curves were compared with the duration curves based on the observed flow, and the NSE for the SWAT and the LSTM models were 0.95 and 0.91, respectively, and the determination coefficients were 0.96 and 0.92, respectively. The findings indicate that both models yield good performance. Even though the LSTM requires improved simulation accuracy in the low flow sections, the LSTM appears to be widely applicable to calculating flow duration curves for large basins that require longer time for model development and operation due to vast data input, and non-measured basins with insufficient input data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1403-1407
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2005
In order to analyze the water storage of the Daecheong dam after constructing the Yongdam dam situated in upstream, a daily cascaded simulation model for analyzing water storages in the Yongdam-Daecheong dams was developed. Operation scenarios of the Yongdam dam were selected to 8 cases with the combinations of downstream outflows and water supplies to the Jeonju region. Daily water storages in the Daecheong dam was analyzed daily by simulating from 1983 to 2004. The results are summarized as follows. Firstly, water supplies from the Daecheong dam were analyzed to amount $1,964.2Mm^3$ on a yearly average in case without the Yongdam dam. In case with the Yongdam dam, water supplies from the Daecheong dam were analyzed to amount $1,858.7\~1,927.3Mm^3$ in case with downstream outflow of $5\;m^3$ is, and were analyzed to amount $1,994.9\~2,017.8Mm^3$ in case with downstream outflow of $10\;m^3/s $. These values are compared to $1,649Mm^3$ applied in design. Secondly, reservoir use rate which was defined rate of water supply to effective water storage reached $241.3\% in case without the Yongdam dam. In case with the Yongdam dam, reservoir use rate reached $228.3\~236.8\% In case with downstream outflow of $5\;m^3/s$, and reached $245.1\~247.9\% in case with downstream outflow of $10\;m^3/s$. Thirdly, runoff rate which is defined rate of dam inflow to areal rainfall reached $57.3\% in case without the Yongdam dam. In case with the Yongdam dam, reservoir use rate reached $62.0\~68.4\% in case with downstream outflow of $5\;m^3/s$, and reached $64.1\~68.5\% in case with downstream outflow of $10\;m^3/s$. Fourth, in case with downstream outflow of $10\;m^3/s$ is from the Yongdam dam, appropriate water supply amounts to the Jeonju region were analyzed to only $0.50Mm^3/day$ from the daily simulation of water storages in the Yongdam dam. Comprehensively, water supply capacity of the Daecheong dam was analyzed to affect in small amounts in spite of the construction of the Yonsdam dam. It is effected to achieve the effective water management of the Yongdam dam and the Daecheong dam by using the developed cascaded model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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