The objective of this study was to evaluate the applicability of a HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) model for runoff estimation in the Namgang dam watershed. Spatial data, such as watershed, stream, land use, and a digital elevation map, were used as input for the HSPF model, which was calibrated and validated using observed runoff data from 2004 to 2015 for three stations (Sancheong, Shinan, Changchon) in the study watershed. Parameters for runoff calibration were selected based on the user's manual and references, and parameter calibration was done by trial and error. The $R^2$ (determination coefficient), RMSE (root-mean-square error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (relative mean absolute error) were used to evaluate the model's performance. Calibration and validation results showed that annual mean runoff was within a ${\pm}5%$ error in Sancheong and Shinan, whereas there was a14% error in Changchon. The model performance criteria for calibration and validation showed that $R^2$ ranged from 0.80 to 0.92, RMSE was 2.33 to 2.39 mm/day, NSE was 0.71 to 0.85, and RMAE was 0.37 to 0.57 mm/day for daily runoff. Visual inspection showed that the simulated daily flow, monthly flow, and flow exceedance graph agreed well with observations for the Sancheong and Shinan stations, whereas the simulated flow was higher than observed at the Changchon station.
To evaluate the applicability of inflow runoff model to reservoir operation in Korea, DAWAST model and TPHM model which are conceptual lumped daily runoff model and were developed in Korea, were selected and applied to simulate inflows to Daecheong multipurpose dam with watershed area of 4,134 $km^2$, and water storages in Geryong reservoir with watershed area of 15.1 $km^2$ and total water storage of 3.4 M $m^3$. Evaluating inflows on an yearly, monthly, ten-day, and daily basis, inflows by DAWAST model showed balanced scatters around equal value line. But inflow by TPHM model showed high in high flows. Annual mean water balance by DAWAST model was rainfall of 1,159.9 mm, evapotranspiration of 622.1 mm, and inflow of 644.6 mm, from which rainfall was 104.8 mm less than sum of evapotranspiration and inflow, and showed unbalanced result. Water balance by TPHM model showed satisfactory result. Reservoir water storages were shown to simulate on a considerable level from applying DAWAST and TPHM models to simulate inflows to Geryong reservoir. But it was concluded to be needed to improve DAWAST and TPHM model together from imbalance of water balance and low estimation in high flow.
It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
One of the most difficult problem to estimate the flood inflow is how to understand the effective rainfall. The effective rainfall is absolutely influenced by the condition of soil moisture in the watershed just before the storm event. DAWAST model developed to simulate the daily streamflow considering the meteologic and geographic characteristics in the Korean watersheds was applied to understand the soil moisture and estimate the effective rainfall rather accurately through the daily water balance in the watershed. From this soil moisture and effective rainfall, concentration time, dimensionless hydrograph, and addition of baseflow, the rainfall-runoff model for flood flow was developed by converting the concept of long-term runoff into short-term runoff. And, real-time flood forecasting model was also developed to forecast the flood-inflow hydrograph to the river and reservoir, and called RETFLO model. According to the model verification, RETFLO model can be practically applied to the medium and small river and reservoir to forecast the flood hydrograph with peak discharge, peak time, and volume. Consequently, flood forecasting and warning system in the river and the reservoir can be greatly improved by using personal computer.
This study investigates the change of flow characteristics over 10 Asian river basins in the past 30 years (1976-2005). The variation is estimated from The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model outputs based on reanalysis data which was bias-corrected for Asian monsoon reagion. The model was firstly calibrated and validated using observed data for daily streamflow. Four statistical criteria were applied to evaluate the model performance, including Coefficient of determination (R2), Nash - Sutcliffe model efficiency coeffi cient (NSE), Root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), and Percentage Bias (PBIAS). Then parameters of the model were applied for the historical period 1976-2005. The estimates show a temporal non-considerable increasing rate of daily streamflow in most of the basins over the past 30 years. The difference of monthly discharge becomes more significant during the months in the wet season (June to September) in all basins. The seasonal runoff shows significant difference in Summer and Autumn, when the rainfall intensity is higher. The line showing averaged runoff/rainfall ratio in all basins is sharp, presenting high variation of seasonal runoff/rainfall ratio from season to season.
This study was carried out to investigate the applicability of SAC-SMA model with parameters which were derived from analytical relationships proposed by Koren etc. (2000), with various data of soil properties in a basin. The studied basin is Yongdam dam basin and the daily runoff with 2003-year hydrological data was simulated. Simulated runoff results were compared with those measured at three check points(Chuchun, Donhyang and Yongdam) and analyzed through the statistical techniques such as VE(Volume Error), RMSE(Root Mean Squared Error) and CORR(Correlation). As a result of analyses, the good agreement was obtained between simulated and measured results.
The objective of this study was to evaluate the applicability of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model for runoff estimation in the Nam river dam watershed. Input data for the SWAT model were established using spatial data (land use, soil, digital elevation map) and weather data. The SWAT model was calibrated and validated using observed runoff data from 2003 to 2014 for three stations (Sancheong, Shinan, Changchon) within the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Parameters for runoff calibration were selected based on user's manual and references and trial and error method was applied for parameter calibration. Calibration results showed that annual mean runoff were within ${\pm}5%$ error compared to observed. $R^2$ were ranged 0.64 ~ 0.75, RMSE were 2.51 ~ 4.97 mm/day, NSE were 0.48 ~ 0.65, and RMAE were 0.34 ~ 0.63 mm/day for daily runoff, respectively. The runoff comparison for three stations showed that annual runoff was higher in Changchon especially summer and winter seasons. The flow exceedance graph showed that Sancheong and Shinan stations were similar while Changchon was higher in entire fraction.
In order to analyze water supply capacity in estuary barrage dam, a system was developed in which base model was consisted of daily water balance model and daily inflow model. Agricultural water demand to paddy fields and domestic and industrial water demand were considered in this daily water balance model. Also outflow volume through sluice gate and inside water level at time to start outflow was conditioned initially to simulate reservoir storage. The DAWAST model was selected to simulate daily reservoir inflow in which return flows from agricultural, domestic and industrial water were included to simulate runoff. Using this developed system, water supply capacity in the Keum river estuary reservoir was analyzed.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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