Park, Mi-Young;Lee, Dae-Young;Cho, Jung-Hee;Shin, Dae-Kyu;Lee, Eun-Hee
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.38
no.2
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pp.94.2-94.2
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2013
We studied the precipitation of magnetospheric energetic electrons into the Earth's atmosphere during magnetic storm times using precipitating electron flux data from the MEPED on board the NOAA Polar Orbiting Environmental Satellites (POES) low.altitude satellite, NOAA-16. We identified a total of 84 storm events between 2001 and 2012 using SYM-H index. We have done a superposition of precipitating electron fluxes for each of three energy ranges (i.e., e1: > 30 keV, e2: > 100 keV, e3: > 300 keV) for the identified storm times. The results show that the fluxes start to increase before the main phase of storm for all energy ranges and reach a maximum level just before the time of SYM-H minimum value. The precipitation timescales are energy-dependent, being shorter for lower energy, ~4.67 hours for e1, ~7.93 hours for e2 and ~26.5 hours for e3. The precipitating fluxes decline during the recovery phase of the storms. We examined the L shell dependence of the precipitating electron flux during the main phase. We found that statistically the precipitation fluxes are dominantly seen at L of ~ 3-4 or higher. This L value roughly corresponds to the plasmapause location during the main phase. Thus the results imply that the electron precipitation mainly occurs outside of the plasmapause. In addition, we classified the storm events by their strength and examined the dependence of precipitation on storm intensity. We found that the electron precipitation occurs on a faster time scale and penetrate into inner L shell region for a stronger storm.
Understanding the severity of the typhoon-induced storm-surge helps in planning reaction and in preventing further disaster. Natural disasters due to the storm-surge are predictable from accurate observations and forecasts from numerical simulations. What we can do is to make intelligent effort to minimize the loss due to the disaster to the most extent with the technology of early warning, forecast and prevention activity. In this paper, we propose the design of GIS-based Web Service System to visualize the time-varying storm-surge's height and wind field data effectively with 3 different kinds of resolution for predict and prevent storm-surge disasters. This system is one of the efforts to provide the storm-surge forecast service to general public and share two-way more helpful information to coastal resident through the Internet.
Han, Jeong Ho;Lee, Dong Jun;Kang, Boosik;Chung, Se Woong;Jang, Won Seok;Lim, Kyoung Jae;Kim, Jonggun
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.33
no.2
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pp.160-169
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2017
The objective of this study are to analyze changes in future rainfall patterns in the Soyang-dam watershed according to the RCP 4.5 scenario of climate change. Second objective is to project peak flow and hourly sediment simulated for the future extreme rainfall events using the SWAT model. For these, accuracy of SWAT hourly simulation for the large scale watershed was evaluated in advance. The results of model calibration showed that simulated peak flow matched observation well with acceptable average relative error. The results of future rainfall pattern changes analysis indicated that extreme storm events will become more severe and frequent as climate change progresses. Especially, possibility of occurrence of large scale extreme storm events will be greater on the periods of 2030-2040 and 2050-2060. In addition, as shown in the SWAT hourly simulation for the future extreme storm events, more severe flood and turbid water can happen in the future compared with the most devastating storm event which occurred by the typhoon Ewiniar in 2006 year. Thus, countermeasures against future extreme storm event and turbid water are needed to cope with climate change.
It is investigated quantitative relations between the magnetic storm magnitude and the solar wind parameters such as the Interplanetary Magnetic Field (hereinafter, IMF) magnitude (B), the southward component of IMF (Bz), and the dynamic pressure during the main phase of the magnetic storm with focus on the role of the interplanetary shock (hereinafter, IPS) in order to build the space weather fore-casting model in the future capable to predict the occurrence of the magnetic storm and its magnitude quantitatively. Total 113 moderate and intense magnetic storms and 189 forward IPSs are selected for four years from 1998 to 2001. The results agree with the general consensus that solar wind parameter, especially, Bz component in the shocked gas region plays the most important role in generating storms (Tsurutani and Gonzales, 1997). However, we found that the correlations between the solar wind parameters and the magnetic storm magnitude are higher in case the storm happens after the IPS passing than in case the storm occurs without any IPS influence. The correlation coefficients of B and $BZ_(min)$ are specially over 0.8 while the magnetic storms are driven by IPSs. Even though recently a Dst prediction model based on the real time solar wind data (Temerin and Li, 2002) is made, our correlation test results would be supplementary in estimating the prediction error of such kind of model and in improving the model by using the different fitting parameters in cases associated with IPS or not associated with IPS rather than single fitting parameter in the current model.
The characteristics of storm and water quality are investigated based on the measuring data of the test river, the Hongje. the water quality of the test river is generally good comparing to other urban rivers in Seoul, because of the interception of sewer flow. But this system makes the river dry up for 3-4 months in winter. On the other hand, in rainy period the storm from the combined sewer system causes rapid increasing pollutants loads. In order to simulate the urban storm and water quality of the trest basin, the models such as SWMM, ILLUDAS, STORM, HEC-1 were applied and the results are compared in its applicability and accuracy aspects. All models discussed here have shown good results and it seems that SUMM is the most effective model in simulating both quantity and quality. Also, regression relations between the water quantity and quality were derived and their applicabilities were discussed. This regression model is a simple effective tool for estimating the pollutant loads in the rainy period, but if the amount of discharge is bigger than measuring range of raw data, the accuracy becomes poor. This model could be supplemented by expanding the range of collecting data and introducing the river characteristics. The HEC-1 would be anther effective model to simulate storm runoff of a river basin including urban area.
The biologic Oxygen Demand (BOD) is a reliable and generally accepted indicator of water pollution by organic pollutants. Accordingly, estimation of BOD export from paddies carries important implications fwith regard to water management in rural areas. In this study, hydrology and BOD concentration were monitored during the period 2008 through 2012, in an effort to understand the characteristics of BOD export from paddy fields. The findings demonstrated that BOD load by rainfall above 50 mm. occupied about 50 % of total load, whereas the load by less than ten mm. rainfall occupied about 29 % of the total load during periods of stormy activity. It therefore seems that it could be possible to reduce the BOD load up to 29 % during storm periods, when drainage control conducted for rainfall less than ten mm.(an amount which is relatively easy to manage). The documented mean loads of storm and non-storm were $17.1kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ and $11.2kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, respectively. The BOD load during the significant rainfall period was similar to the renewed unit load by NIER (2014). However, there were substantial differences between unit load and actual load when the non-storm load was incorporated into the BOD load estimation from paddy fields. In view of the foregoing, it is felt that, the non-storm load needs to be further considered and managed for the successful implementation of Total Maximum Daily Load (TMDL) program.
Estimation of runoff peak is needed to assess water availability, in order to support the multifaceted water uses and functions, hence to underscore the modalities for efficient water utilization. The magnitude of storm rainfall acts as a primary input for basin level runoff computation. The rainfall-runoff linkage plays a pivotal role in water resource system management and feasibility level planning for resource distribution. Considering this importance, a case study has been carried out in the Hancheon basin of Jeju Island where distinctive hydrological characteristics are investigated for continuous storm rainfall and high permeable geological features. The study aims to estimate unit hydrograph parameters, peak runoff and peak time of storm rainfalls based on Clark unit hydrograph method. For analyzing observed runoff, five storm rainfall events were selected randomly from recent years' rainfall and HEC-hydrologic modeling system (HMS) model was used for rainfall-runoff data processing. The simulation results showed that the peak runoff varies from 164 to 548 m3/sec and peak time (onset) varies from 8 to 27 hours. A comprehensive relationship between Clark unit hydrograph parameters (time of concentration and storage coefficient) has also been derived in this study. The optimized values of the two parameters were verified by the analysis of variance (ANOVA) and runoff comparison performance were analyzed by root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) estimation. After statistical analysis of the Clark parameters significance level was found in 5% and runoff performances were found as 3.97 RMSE and 0.99 NSE, respectively. The calibration and validation results indicated strong coherence of unit hydrograph model responses to the actual situation of historical storm runoff events.
In this study, the optimum design technology is suggested by using reliability analysis method. Nowadays, urban flood inundation is easily occurred because of local heavy rain. Traditional deterministic design method for storm sewer may underestimate the size of pipe. Therefore, stochastic method for the storm sewer design is necessary to solve this problem. In the present study, reliability model using FORM (First Order Reliability Method) was developed for the storm sewer. Developed model was applied to the real storm sewers of 5 different areas. Probability of exceeding capacity has been calculated and construction costs according to diameter have been compared. Probability of exceeding capacity of storm sewers of 5 areas have been calculated after estimating the return period of rainfall intensity.
Urban floods are usually caused by the lack of drainage capacity. Hence, sewer capacity expansion methodology by replacing small pipes with bigger ones is primarily applied as a flood control measure. However, this approach is often unreasonable because of the costs and time involved. Thus, the installation of underground rainwater storage tanks with the two advantages of flood control and water conservation is proposed. This study compared the effectiveness of flood control by both the sewer expansion methodology and rainwater storage tanks using the Storm Water Management Model. Three cases were simulated in this study. The first case analyzed flood reduction by the storm sewer expansion methodology. The simulation results indicate that the overflow volume from manholes was reduced by 49% with this methodology. The second case analyzed flood reduction by installation of rainwater storage tanks. The simulation results indicate that the overflow volume was reduced by 62%. However, these two cases could not prevent urban floods completely. Hence, the third case analyzed the joint application of the storm sewer expansion methodology and rainwater storage tanks. In this simulation, flooding did not occur. Consequently, the results of this study clearly show that underground rainwater storage tanks are more effective for flood control than capacity expansion of storm sewer. Furthermore, the joint application of these two flood control measures is more effective than their separate application.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2B
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pp.155-162
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2009
Univariate frequency analyses are widely used in practical hydrologic design. However, a storm event is usually characterized by amount, intensity, and duration of the storm. To fully understand these characteristics and to use them appropriately in hydrologic design, a multivariate statistical approach is necessary. This study applied a Gumbel mixed model to a bivariate storm frequency analysis using hourly rainfall data collected for 46 years at the Seoul rainfall gauge station in Korea. This study estimated bivariate return periods of a storm such as joint return periods and conditional return periods based on the estimation of joint cumulative distribution functions of storm characteristics. These information on statistical behaviors of a storm can be of great usefulness in the analysis and assessment of the risk associated with hydrologic design problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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