This study analyzed the characteristics of stormwater runoff in the orchard areas and quantitatively estimated effluence of nonpoint source pollutants for the volume of runoff. Two target areas under vine cultivation were each $2,000m^2$ and $1,800m^2$, located in Gyeongju City. Since grape was the only crop on the target area, the characteristics of stormwater runoff at vineyard could be evaluated independently. A total of 51 rainfall events in the vineyard area during two years(2008-2009) was surveyed, and 19 of them became stormwater runoff, with rainfall ranging 16.5 - 79.7 mm and antecedent dry period of 1-13 days. The pollutant runoff loads by volume of stormwater runoff showed BOD ranging 19.5 - 45.3% in 30% of runoff volume. The average pollution discharge rate was 32.4%, indicating small first flush effect of BOD. The range of SS concentrations was 5 - 52.0% in 10% of runoff volume, showing the average 28.7% of discharge rate, about 3 times more than rainfall effluent. TOC and TN appeared to be similar to the results of BOD, the average discharge rate of 30.9% and 30.6% for TOC and TN, respectively, for 30% of stormwater runoff volume. Average discharge rate of COD and TP in the same runoff volume was 35.1% and 36%, respectively, showing comparatively high discharge ratio. As the targeted vineyard area was permeable land, the pollution load ratio against rainfall-runoff volume appeared to be 1:1, implying no strong first flush effect for all the survey items.
This study aimed to assess runoff reduction performance and determine installation priorities for Permeable Pavement (PP) and Rain Barrel (RB) within the Mokgam Stream basin. Optimal design parameters were determined to maximize the effectiveness of PP and RB in reducing runoff. Furthermore, the optimal parameters were incorporated to compare the runoff reduction performance of PP and RB. Analysis of the runoff curve at the basin outlet indicated that PP demonstrated superior performance in reducing runoff during the rising limb of the curve. At the same time, RB excelled within the falling limb. Comparisons of total runoff and peak runoff reduction by sub-catchment revealed that in larger sub-catchment areas, PP outperformed RB in runoff reduction. In contrast, RB exhibited higher performance in areas with a higher impervious ratio. Based on the evaluation of runoff reduction performance for PP and RB, installation priorities were determined within the Mokgam Stream basin. The results showed that PP and RB installations were prioritized for sub-catchments with larger areas and a higher impervious ratio. Furthermore, the correlation between the ranking of runoff reduction performance and sub-catchment characteristics showed a high correlation with both the impervious area ratio and sub-catchment geometrical properties in sub-watersheds exhibiting the top 25% runoff reduction performance. These results emphasize that when determining the priority for installing LID facilities in developed urban areas, it is necessary to consider not only the impervious area ratio but also the geometrical properties of the sub-catchment.
Jeju Island is the highest rain-prone area in Korea that possesses affluent water resources, but future climate changes are predicted to further increase vulnerabilities as resultant of increasing of extreme events and creating spatial-temporal imbalance in water resources. Therefore, this study aimed to provide basic information to establish a proper water resources management plan by evaluating the effects of climate change on water resources using climate change scenario. Direct runoff ratio for 15 years (2000~2014) was analyzed to be 11~32% (average of 23%), and average direct runoff ratio for the next 86 years (2015~2100) was found as 28%, showing an increase of about 22% compared to the present average direct runoff ratio (23%). To assess the effects of climate change on long-term runoff, monthly runoff variation of future Gangjeong watershed was analyzed by dividing three time periods as follows: Present (2000~2030), Future 1 (2031~2070) and Future 2 (2071~2100). The estimated results showed that average monthly runoff increases in the future and the highest runoff is shown by Future 2. Extreme values has been expected to occur more frequently in the future as compared to the present.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.32
no.E
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pp.33-46
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1990
Abstract Over 700/0 of the rural land area in Korea is mountainous and small watersheds provide most of the water resources for agricutural use. To provide an appropriate tool for the agricultural water resource development project, SNUA2, a mathematical model for simulating the physical processes governing the precipitation-runoff relationships and predicting the storm and long-term runoff quantities from the small mountainous watersheds was developed. The hydrological characteristics of small mountainous watersheds were reviewed to select appropriate theories for the simulation of the runoff processes, and a deterministic and distributed model was developed. In this, subsurface flows are routed by solving Richard's two dimensional equation, the dynamics of soil moisture contents are simulated by the consideration of phenological factors of canopy plants and surface flows are routed by solving the kinematic wave theory by numerical analysis. As a result of an application test of the model to the Sanglim watershed, peak flow rates of storm runoff were over-estimated by up to 184.2%. The occurence time of peak flow and total runoff volume of storm runoffs simulated were consistent with observed values and the annual runoff volumes were simulated in the error range of less than 5.8%.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.3
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pp.21-31
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2007
This study is aimed at the development of a runoff forecasting model by using the Fuzzy inference system and Neural Network model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting. The Neuro-Fuzzy (NF) model were used in this study. The NF model, recently received a great deal of attention, improve the existing Neural Networks by the aid of the Fuzzy theory applied to each node. The study area is the downstreams of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model respectively. The schematic diagram method and the statistical analysis are conducted to evaluate the feasibility of rainfall-runoff modeling. The model accuracy was rapidly decreased as the forecasting time became longer. The NF model can give accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead in standard above the Determination coefficient $(R^2)$ 0.7. In the comparison of the runoff forecasting using the NF and TANK models, characteristics of peak runoff in the TANK model was higher than ones in the NF models, but peak values of hydrograph in the NF models were similar.
To operate scientifical and integrated management of water resources, it needs to identify clearly the quantitative variation and moving pathway of water resources in a basin. Moreover, it needs to also estimate more precisely the amount of runoff generating from the precipitation. Thus, in this study, to carry out more reliable hydrologic analyses, the runoff characteristics according to detailed runoff components and water balance in a basin are analyzed. As a result of yearly water balance analyses, during the period of drought year, the loss is bigger than that of 6-year mean loss and the return flow of groundwater is the most dominant component of runoff. During the period of flood year, the loss is smaller about 4% than that of 6-year mean loss and the subsurface water is the most dominant component of runoff. The loss due to the interception and evapotranspiration for 6-year mean loss is about 53% of the total rainfall, the mean runoff ratio is about 27% and the baseflow is about 22%.
For an accurate rainfall-runoff simulation in the river basin, not evaluation of runoff model but accurate runoff data are very important. In this study, SSARR model was applied to the Geum River basin and these results are compared with runoff data observed at the Gongju gauging station. The model results didn't good fit the discharge data determined from the rating curve at Gongju gauging station during normal and dry season, especially. For the reliability analysis for the existing rating curve, we observed new stream discharge set from 2003 to 2005. We also estimated long term runoff data from the base flow separation method and defined the hydraulic characteristics. The results show that the new observed stream discharge is similar to the rainfall-runoff model results but existing rating curve seems to be overestimated about 10-20% during normal and dry season. We found that the continuous monitoring and update for the existing rating curve at the gaging station are needed for accurate estimation of runoff data.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.1
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pp.1-11
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2010
Generation and transportation of runoff and pollutant loads within watershed generated eutrophication at Daecheong reservoir. To improve water quality at Daecheong reservoir, the best management practices should be developed and applied at upper watersheds for water quality improvement at downstream areas. In this study, two small watersheds of upper Daecheong reservoir were selected. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. To apply the L-THIA ArcView GIS model was evaluated for direct runoff and water quality estimation at small watershed. And the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separating from total flow. As a result, the $R^2$ (Coefficient of determination) value and Nash-Sutcliffe coefficient value for direct runoff comparison at An-nae watershed were 0.81 and 0.71, respectively. And the $R^2$ value and Nash-Sutcliffe coefficient value at Wol-oe were 0.95 and 0.93. The $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at An-nae watershed were BOD 0.94, TOC 0.81, T-N 0.94 and T-P 0.89. And the $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at Wol-oe watershed were BOD 0.80, TOC 0.93, T-N 0.86 and T-P 0.65. The result that estimated pollutant loadings using the L-THIA ArcView GIS model reflected well the measured pollutant loadings except for T-P in Wol-oe watershed. With L-THIA ArcView GIS model, the direct runoff and non-point pollutant (NPS) loadings in the watershed could be analyzed through simple input data such as daily rainfall, land uses, and hydrologic soil group.
In this study, in order to efficiently perform smart city river management, we developed an integrated platform that connects flood analysis models on the web and provides information by converting input and output data into a database. In the integrated platform, a watershed analysis model, a river flow analysis model and an urban runoff analysis model were applied to perform flood analysis in smart city. This platform is able to obtain more reliable results by step-by-step approach to urban runoff that may occur in smart city through the applied model. In addition, since all analysis processes such as data collection, input data generation and result storage are performed on the web, anyone in an environment that can access the web without special equipment or tools can perform analysis and view results. Through this, it is expected that smart city managers can efficiently manage urban runoff and nearby rivers, and can also be used as educational materials for urban outflows.
Watershed models have been increasingly used to support an integrated management of land and water, non-point source pollutants, and implement total daily maximum load policy. However, these models demand a great amount of input data, process parameters, a proper calibration, and sometimes result in significant uncertainty in the simulation results. For this reason, uncertainty analysis is necessary to minimize the risk in the use of the models for an important decision making. The objectives of this study were to evaluate three different uncertainty analysis algorithms (SUFI-2: Sequential Uncertainty Fitting-Ver.2, GLUE: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, ParaSol: Parameter Solution) that used to analyze the sensitivity of the SWAT(Soil and Water Assessment Tool) parameters and auto-calibration in a watershed, evaluate the uncertainties on the simulations of runoff and sediment load, and suggest alternatives to reduce the uncertainty. The results confirmed that the parameters which are most sensitive to runoff and sediment simulations were consistent in three algorithms although the order of importance is slightly different. In addition, there was no significant difference in the performance of auto-calibration results for runoff simulations. On the other hand, sediment calibration results showed less modeling efficiency compared to runoff simulations, which is probably due to the lack of measurement data. It is obvious that the parameter uncertainty in the sediment simulation is much grater than that in the runoff simulation. To decrease the uncertainty of SWAT simulations, it is recommended to estimate feasible ranges of model parameters, and obtain sufficient and reliable measurement data for the study site.
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