A feasibility modeling for potential hydroelectric dam site selection was suggested using 1 sec ASTGTM (ASTER Global Digital Elevation Model) and Terra/Aqua MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) derived land use (MCD12Q1) data. The modeling includes DEM pre-processing of peak, sink, and flat, river network generation, watershed delineation and segmentation, terrain analysis of stream cross section and reservoir storage, and estimation of submerged area for compensation. The modeling algorithms were developed using Python and as an open source GIS. When a user-defined stream point is selected, the model evaluates potential hydroelectric head, reservoir surface area and storage capacity curve, watershed time of concentration from DEM, and compensation area from land use data. The model was tested for 4 locations of already constructed Buhang, BohyunMountain, Sungdeok, and Yeongju dams. The modeling results obtained maximum possible heads of 37.0, 67.0, 73.0, 42.0 m, surface areas of 1.81, 2.4, 2.8, 8.8 ㎢, storages of 35.9, 68.0, 91.3, 168.3×106 ㎥ respectively. BohyunMountain and Sungdeok show validity but in case of Buhang and Yeongju dams have maximum head errors. These errors came from the stream generation error due to ASTGTM. So, wrong dam watershed boundary limit the head. This study showed a possibility to estimate potential hydroelectric dam sites before field investigation especially for overseas project.
There is always a risk of water disasters due to sudden storms in mountainous regions in Korea, which is more than 70% of the country's land. In this study, a radar-based risk prediction technique for sudden downpour is applied in the mountainous region and is evaluated for its applicability using Mt. Biseul rain radar. Eight local heavy rain events in mountain regions are selected and the information was calculated such as early detection of cumulonimbus convective cells, automatic detection of convective cells, and risk index of detected convective cells using the three-dimensional radar reflectivity, rainfall intensity, and doppler wind speed. As a result, it was possible to confirm the initial detection timing and location of convective cells that may develop as a localized heavy rain, and the magnitude and location of the risk determined according to whether or not vortices were generated. In particular, it was confirmed that the ground rain gauge network has limitations in detecting heavy rains that develop locally in a narrow area. Besides, it is possible to secure a time of at least 10 minutes to a maximum of 65 minutes until the maximum rainfall intensity occurs at the time of obtaining the risk information. Therefore, it would be useful as information to prevent flash flooding disaster and marooned accidents caused by heavy rain in the mountainous area using this technique.
The Silk Route in ancient times served as a link between the World's greatest civilizations and as a source of knowledge, art, religion and philosophy. This network of ancient caravan paths formed the first bridge between East and West, where two different civilizations came in contact with their respective cultural traditions and religious beliefs, as well as their scientific and technological achievements. One of the main routes of the Great Silk Route passed through the Karakoram, linking Kashgar with Kashmir and the Gandhara regions. The Karakoram Highway connects the Chinese province with Pakistan and follows the ancient Silk Route, which connected the Heartlands of Asia with the Western fringes and further beyond the entire continent of Europe. Evidences of the history of humankind, ranging from Pre-historic times to the spread of Buddhism from South Asia to China and the Far East, is depicted in the rocky cliffs on the waysides and on rough boulders scattered in the upper valley of the Indus River and its tributaries. The ancient trade routes also carried scholars, teachers, missionaries and monks of different beliefs and practices, who met and exchanged ideas. The Buddhists as well as Zoroastrians and other missionaries all followed the Silk Route, leaving permanent footprints of their passage. The ancient greater Gandhara is situated in the North-West of the Indian Sub-continent, with the steep mountain ranges of the Karakoram, the Pamir and the Hindu-Kush bordering it and the dry areas of Central Asia to its rear. A number of races from Central Asia migrated to Gandhara because of its mild climate and plentiful farm products and fruits. This area was an entry point of Western Culture into India and at the same times the exit point of Indian Culture, including Buddhism, to the West. In Gandhara, the diffusion of different cultures developed an art form, during the 1-7th centuries CE commonly known after its geographic name as "Gandhara Art". The Buddhism's route of introduction into China originated in Gandhara, then reached in Korea and Japan and other countries. The fame of Gandhara however, rested on its capital, "Taxila" which was a great centre of learning. From the time of the Achaemenians, down through Muslim period, Gandhara continued to establish and maintain a link between East & West, as shown by material evidences recovered from Taxila and other Buddhist centres of Gandhara during the course of archaeological excavations.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1413-1424
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2013
Recently, the frequency of severe storms increases in Korea. Severe storms occurring in a short time cause huge losses of both life and property. A considerable research has been performed for the flood control system development based on an accurate stream discharge prediction. A physical model is mainly used for flood forecasting and warning. Physical rainfall-runoff models used for the conventional flood forecasting process require extensive information and data, and include uncertainties which can possibly accumulate errors during modelling processes. ANFIS, a data driven model combining neural network and fuzzy technique, can decrease the amount of physical data required for the construction of a conventional physical models and easily construct and evaluate a flood forecasting model by utilizing only rainfall and water level data. A data driven model, however, has a disadvantage that it does not provide the mathematical and physical correlations between input and output data of the model. The characteristics of a data driven model according to functional options and input data such as the change of clustering radius and training data length used in the ANFIS model were analyzed in this study. In addition, the applicability of ANFIS was evaluated through comparison with the results of HEC-HMS which is widely used for rainfall-runoff model in Korea. The neuro-fuzzy technique was applied to a Cheongmicheon Basin in the South Han River using the observed precipitation and stream level data from 2007 to 2011.
Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.
The objective of this paper presents the application of an "integrated urban flood modeling-runoff model, urban flood model and sewer system model-" in a highly urbanized area of Samcheok where is seriously inundated in 2002 and 2003. For this, we demonstrate how couple a 1-D hydrodynamic model of the river, a 2-D hydrodynamic model of the overland (surface) flow, and a sewer network model including each boundary conditions. In order to make data file for the model, topographic information like elevation and share rate of buildings are directly extracted from DEM or topographical source data without data exchange to avoid uncertainty errors. Furthermore, the research is to assess the impacts of Manning n and buildings influences to inundated depth by changing its share ratio from 10 % to 30 % in low-land urban area. As a results, we found out that the urban inundated depth was decreased by Manning n but increased by buildings ratio. The calculated results of inundation was similar with observed one in 2002 and 2003 flooding. Furthermore, the area was also inundated under not riverbank break case in 2002 flooding.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.2
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pp.273-280
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2010
This study aims to research into a plan for the spatial design on the major facilities in new-town region in Mongolia by using the spatial analytical technique in GIS. In case of Mongolian region, the demand for new-town development is rapidly increasing around Ulaanbaatar, where is the capital. On the other hand, the adequately relevant ground or the spatial-design technique is failing to be applied. This study extracted the region available for developing new down by using spatial analytical technique in GIS, and researched into the spatial-design plan for housing complex, filtration plant, sewage disposal plant, power plant, general park, crematory. The housing complex in the targeted region could be known to be adequate to be positioned around watercourse and road. It could be known to be adequate for filtration plant, which is the source of drinking water, to be located in the upper-stream region of a river, which is secured good quality of water, and for sewage disposal plant to be located in the lower-stream region available for minimizing occurrence of contamination. It is judged to be required for a proposed site of power plant to be located in the upper-stream region, for the park unit, which is space of the living culture, to be repaired and expanded the existing facilities, and for traffic network to be expanded through predicting demand along with new-town development. It is judged to be probably needed to be reflected even the flexible aspect for changing design through surveying the feasibility and economic efficiency on the future spatial design.
Park, Yong Gil;Kim, Kye Hyun;Lee, Chol Young;Lee, Sung Joo
Spatial Information Research
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v.21
no.6
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pp.91-98
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2013
Government introduces a Total Maximum Daily Loads(TMDL) which can be implemented for total pollutant amounts in 2004. Normally, the local governments have been calculated the amounts of pollutant discharge of each watershed using a water quality model. However, among the input data to use the water quality model, creating a schematic diagram of the stream or the modeling usually requires considerable amount of time and efforts due to the manual work. Therefore, this study tried to develop an algorithm which automates the creation of a schematic diagram for water quality modeling using the Korean Reach File capable of river network analysis. Further, this study creates a schematic diagram with the shape of a stream utilizing GIS capabilities. The diagram can be easily analyzed with overlapping various spatial information such as pollution sources and discharge points. This study mainly has automated element segmentation algorithm to divide streamflows into equal distance using line graphic data of Koran Reach File. Also, automated attribute input algorithm has also been developed to enable to insert element order and type into elements using point graphic data of Korean Reach File. For the verification of the developed algorithm, the algorithm was applied to kyungan stream basin to see the acceptable results. To conclude, it was possible to automate generating of schematic diagram of water quality model and it is expected to be able to save time and cost required for the water modeling. In future study, it is necessary to develop an automatic creation system of various types of input data for water quality modeling and this will lead to relatively easier and simple water quality modeling.
Spatial-Stochastic Neural Networks Model(SSNNM) is used to estimate long-term streamflow in the parallel reservoir groups. SSNNM employs two kinds of backpropagation algorithms, based on LMBP and BFGS-QNBP separately. SSNNM has three layers, input, hidden, and output layer, in the structure and network configuration consists of 8-8-2 nodes one by one. Nodes in input layer are composed of streamflow, precipitation, pan evaporation, and temperature with the monthly average values collected from Andong and Imha reservoir. But some temporal differences apparently exist in their time series. For the SSNNM training procedure, the training sets in input layer are generated by the PARMA(1,1) stochastic model and they covers insufficient time series. Generated data series are used to train SSNNM and the model parameters, optimal connection weights and biases, are estimated during training procedure. They are applied to evaluate model validation using observed data sets. In this study, the new approaches give outstanding results by the comparison of statistical analysis and hydrographs in the model validation. SSNNM will help to manage and control water distribution and give basic data to develop long-term coupled operation system in parallel reservoir groups of the Upper Nakdong River.
In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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