Kim, Yeonjeong;You, Samhwan;Jeong, Hyungjin;Baek, Seungcheol;Lee, Sungmin;Seo, Eulwon
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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v.11
no.4
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pp.13-18
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2010
The present study was undertaken to investigate the characteristic of suspended matter in soils of Imha-Dam area by turbidity. Soil sampling was conducted at 5 points of Yeongyang (Turbid area) and 2 points of Cheongsong (Clean area). Experimental analysis was conducted using those samples. The pH of water in the soils at turbid area was higher than that of clean area. X-ray diffraction analysis showed that every sample consists in mainly quartz, illite and feldspar before precipitation. After precipitation for 3 days, the content of quartz and feldspar was decreased and the content of illite was increased at turbid area. The soil of Sinheung (St. 6) at clean area was analyzed only illite. SEM-EDS analysis showed the much content of $SiO_2$ as to every sample before precipitation, but $K_2O$, MgO, $Al_2O_3$, CaO and $Fe2O_3$ with illite was increased after precipitation for 3 days as to every sample. Experimental results exhibited that the major mineral of turbid water was illite at turbid area and clean area.
For the lake case, the detention phenomenon of water body occurs and stays for a long time. Especially, following the layer of water depth direction, the lake body and water quality problems are different from the water quality of river. So according to time, the stream and water quality can be simulated by the 3-Dimensional Model, which can divide water layer for reservoir or lake. The water quality simulation result will become more reliability. For this study, the 3-Dimension Model - EFDC was used to simulate water quality of Unam reservoir in the Sumjin Dam. The HEC-GeoHMS and HEC-HMS Rainfall - Runoff Model based on GIS were used to estimate long-term runoff, and input data was constructed to the observed water level, meteorological data, water temperature, T-N and T-P. In order to apply the EFDC model, water depth was divided into 3 layers and 5,634 grids were extracted. After constructing the grid net, the water quality change of Unam reservoir in time and space was simulated. Overall, long term runoff simulation reflected the actual observed runoff well, through the water quality simulation, according to the pollution factors, the behavior characteristics can be checked, and the simulated water quality can be properly reflected. The function of EFDC has been confirmed, which water quality can be properly simulated. In the near future, to establish countermeasures for Intake Facilities of Watershed and Management, this support which some basic tools can be applied is in expectation.
The purpose of this paper is to prepare snowmelt parameters using RS and GIS and to assess the snowmelt impact in SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model for Chungju-Dam watershed $(6,661.5km^2)$. Three sets of NOAA AVHRR images (1998-1999, 2000-2001, 2001-2002) were analyzed to prepare snow-related data of the model during winter period. Snow cover areas were extracted using 1, 3 and 4 channels, and the snow depth was spatially interpolated using snowfall data of ground meteorological stations. With the snowmelt parameters, DEM (Digital Elevation Model), land cover, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and weather data, the model was calibrated for 3 years (1998, 2000, 2001), and verified for 1 year (1999) using the calibrated parameters. The average Nash-Sutcliffe efficiencies for 4 years (1998-2001) discharge comparison with and without snowmelt parameters were 0.76 and 0.73 for the full period, and 0.57 and 0.19 for the period of January to May. The results showed that the spatially prepared snow-related data reduced the calibration effort and enhanced the model results.
For effective water quality management, it is necessary to secure reliable water quality information. There are many variables that need to be included in a comprehensive practical monitoring network : representative sampling locations, suitable sampling frequencies, water quality variable selection, and budgetary and logistical constraints are examples, especially sampling location is considered to be the most important issues. Until now, monitoring network design for water quality management was set according to the qualitative judgments, which is a problem of representativeness. In this paper, we propose network design system for optimal water quality monitoring using the scientific statistical techniques. Network design system is made based on the SAS program of version 9.2 and configured with simple input system and user friendly outputs considering the convenience of users. It applies to Excel data format for ease to use and all data of sampling location is distinguished to sheet base. In this system, time plots, dendrogram, and scatter plots are shown as follows: Time plots of water quality variables are graphed for identifying variables to classify sampling locations significantly. Similarities of sampling locations are calculated using euclidean distances of principal component variables and dimension coordinate of multidimensional scaling method are calculated and dendrogram by clustering analysis is represented and used for users to choose an appropriate number of clusters. Scatter plots of principle component variables are shown for clustering information with sampling locations and representative location.
Trend of some hydrologic features such as precipitation, runoff and reservoir storage rates in the five great river systems of Han, Nakdong, Keum, Yeongsan and Seomjin river watershed areas were surveyed and analysed. The sample period of Sept. 1994 to Aug. 1998 (four years) was chracterized by unusual climatic features such as El Nino, La Nina and areal terrible storms. And also average values of rainfall and runoff of the priod of 1961 to 1990 (30 years) were surveyed and analysed compared with the sample preiod events for the same river systems. In case of the monthly mean rainfall of the sample period (Sept. 1994 to Aug. 1998 : 48 months) in the five great river systems, 20 months, 19 months, 20 months, 21 months and 18 months in the Han, Nakdong, Keum, Yeongsan and Seomjin river system respectively were higher than monthly average rainfall records of the 30 year records. For the monthly runoff in the same river systems, 7 months, 9 months, 7 months, 11 months and 11 month in the Han, Nakdong, Keum, Yeongsan and Seomjin river systems respectively were higher than the monthly average runoff of the period of 30 years. For the storage rates, most of the dams in the Han river systems were highly stored through the year continuously and Paldang dam was specially higher than the other dams in the same river system. And most of the dams in the other river systems were stored irregularly but getting much better than early time during the 48 months. And special climatic features were not found during the sample period of 48 months, Sept. 1994 to Aug. 1998.
Kim, Yeon Su;Song, Mi Yeon;Lee, Gi Ha;Jung, Kwan Sue
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.4
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pp.357-370
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2014
This study aims to develop a rainfall field tracking method for depth-area-duration (DAD) analysis and assess whether the proposed tracking methods are able to properly estimate the maximum average areal rainfall (MAAR) within the study area during a rainfall period. We proposed three different rainfall field tracking algorithms (Box-tracking, Point-tracking, Advanced point-tracking) and then applied them to the virtual rainfall field with 1hr duration and also compared DAD curves of each method. In addition, we applied the three tracking methods and a traditional GIS-based tool to the typhoon 'Nari' rainfall event of the Yongdam-Dam watershed and then assess applicability of the proposed methods for DAD analysis. The results showed that Box-tracking was much faster than the other two tracking methods in terms of searching for the MAAR but it was impossible to describe rainfall spatial pattern during its tracking processes. On the other hand, both Point-tracking and Advanced point-tracking provided the MAAR by considering the spatial distribution of rainfall fields. In particular, Advanced point-tracking estimated the MAAR more accurately than Point-tracking in the virtual rainfall field, which has two rainfall centers with similar depths. The proposed automatic rainfall field tracking methods can be used as effective tools to analyze DAD relationship and also calculate areal reduction factor.
In this study, non-point source(NPS) contribution was investigated based on flow rates and water qualities of streams into the lake during rainfall events. Event mean concentration(EMC) and the pollution loads were calculated to establish a database for NPS control measurement in the survey area, and so on. The runoff characteristics of NPS were investigated and estimated on the basis of the ratio of an agricultural to forest area in the stream of sub-catch basin during rainfall events. Non-point source pollution loads were also calculated to establish a database for NPS control measure in the upstream lake Chinyang. At a rainfall event, BOD concentrations rise sharply at the early peak time of runoff, however, peaks of TSS concentration were observed at the similar time of peak flow. This was a phenomenon shown at the watersheds caused by forest and geological types. The discharged EMC range was 2.9-4.8 mg/L in terms of BOD. The discharged EMC range was 6.2-8.2 mg/L in terms of SS. The discharged EMCs of T-N and T-P were 1.4-2.5 mg/L and 0.059-0.233 mg/L, respectively. Total BOD loading rate through the 3 tributaries to the lake Chinyang was 1,136 kg/d during dry weather. The upper watershed area of the Nam-river dam in this study was divided into 14 catchment basins based on the Korean guideline for total maximum daily load(TMDL) of water quality pollutants. The higher the agricultural land-use ratio, the more NPS loading rate discharged, but the more occupied a forest area, the lower more NPS loading rate discharged. In an agricultural land-use area more than 20%, the increase of NPS loadings might be dramatically diffused by increasing the integrated complex-use like vinyl-house facilities and fertilizer use etc. according to the effective land-use utilization. The NPS loading rates were BOD 0.3 $kg/ha{\cdot}day$, SS 0.21 $kg/ha{\cdot}day$, TN 0.02 $kg/ha{\cdot}day$, TP 0.005 $kg/ha{\cdot}day$ under less than 10% agricultural land-use. In agricultural land-use of 20%-50%, these values were investigated in the range of 0.32 $kg/ha{\cdot}day$-0.73 $kg/ha{\cdot}day$ for BOD, 0.92 $kg/ha{\cdot}day$-3.32 $kg/ha{\cdot}day$ for SS, 0.70 $kg/ha{\cdot}day$-0.90 $kg/ha{\cdot}day$ TN, 0.03 $kg/ha{\cdot}day$-0.044 $kg/ha{\cdot}day$ for TP.
With the aim of remediating soils contaminated by heavy metals and oil, experimental research was conducted to evaluate the optimal design factors for remediation in terms of efficient soil washing methods and processes. The experiments employed absorptiometric analysis and gas chromatography methods to reduce the concentration of heavy metals such as cooper (Cu), lead (Pb), and zinc (Zn), and total petroleum hydrocarbons (TPH) in contaminated soils. The experimental processes consisted of deciding on the washing solution, washing time, and dilution ratio for contaminated soils. A dissolution analysis of heavy metals was then performed by the addition of surfactant, based on the results of the decision experiments, and the injection processes of microbes and hydrogen peroxide were selected. The experimental results revealed that reduction effects in contaminated soils under the experimental conditions were most efficient with hydrochloric acid 0.1 mole, washing time 1 hour, and dilution ratio 1:3, individually. Additional reduction effects for heavy metals and TPH were found with the addition of a washing solution of 1% of surfactant. The addition of microbes and hydrogen peroxide caused a reduction in TPH concentration.
The lack of sufficient flood data being kept across Korea has made it difficult to assess reliable estimates of the design flood while relatively sufficient rainfall data are available. In this regard, a rainfall simulation based derivation technique of flood frequency curve has been proposed in some of studies. The main issues in deriving the flood frequency curve is to develop the rainfall simulation model that is able to effectively reproduce extreme rainfall. Also the rainfall-runoff modeling that can convey uncertainties associated with model parameters needs to be developed. This study proposes a systematic approach to fully consider rainfallrunoff related uncertainties by coupling a piecewise Kernel-Pareto based multisite daily rainfall generation model and Bayesian HEC-1 model. The proposed model was applied to generate runoff ensemble at Daechung Dam watershed, and the flood frequency curve was successfully derived. It was confirmed that the proposed model is very promising in estimating design floods given a rigorous comparison with existing approaches.
In recent, the hydrological regime of the Mekong river is changing drastically due to climate change and haphazard watershed development including dam construction. Information of hydrologic feature like streamflow of the Mekong river are required for water disaster prevention and sustainable water resources development in the river sharing countries. In this study, runoff simulations at the Kratie station of the lower Mekong river are performed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool), a physics-based hydrologic model, and LSTM (Long Short-Term Memory), a data-driven deep learning algorithm. The SWAT model was set up based on globally-available database (topography: HydroSHED, landuse: GLCF-MODIS, soil: FAO-Soil map, rainfall: APHRODITE, etc) and then simulated daily discharge from 2003 to 2007. The LSTM was built using deep learning open-source library TensorFlow and the deep-layer neural networks of the LSTM were trained based merely on daily water level data of 10 upper stations of the Kratie during two periods: 2000~2002 and 2008~2014. Then, LSTM simulated daily discharge for 2003~2007 as in SWAT model. The simulation results show that Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) of each model were calculated at 0.9(SWAT) and 0.99(LSTM), respectively. In order to simply simulate hydrological time series of ungauged large watersheds, data-driven model like the LSTM method is more applicable than the physics-based hydrological model having complexity due to various database pressure because it is able to memorize the preceding time series sequences and reflect them to prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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