KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.5
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pp.791-803
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2016
Recently, frequency of extreme rainfall events in South Korea has been substantially increased due to the enhanced climate variability. Korea is prone to flooding due to being surrounded by mountains, along with high rainfall intensity during a short period. In the past three decades, an increase in the frequency of heavy rainfall events has been observed due to enhanced climate variability and climate change. This study aimed to analyze extreme rainfalls informed by their frequency of occurrences using a long-term rainfall data. In this respect, we developed a Poisson-Generalized Pareto Distribution (Poisson-GPD) based rainfall frequency method which allows us to simultaneously explore changes in the amount and exceedance probability of the extreme rainfall events defined by different thresholds. Additionally, this study utilized a Bayesian approach to better estimate both parameters and their uncertainties. We also investigated the synoptic patterns associated with the extreme events considered in this study. The results showed that the Poisson-GPD based design rainfalls were rather larger than those of based on the Gumbel distribution. It seems that the Poisson-GPD model offers a more reasonable explanation in the context of flood safety issue, by explicitly considering the changes in the frequency. Also, this study confirmed that low and high pressure system in the East China Sea and the central North Pacific, respectively, plays crucial roles in the development of the extreme rainfall in South Korea.
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 this study, the bivariate frequency analysis of the independent annual rainfall event series was done to be used for the runoff analysis, whose results were also compared with those from the conventional univariate frequency analysis. This study was applied to three differently-sized basins such as the Joongryang Stream, Chunggye Stream, and Ooyi Stream. The Clark model was used as the runoff model, and the SCS method was applied for the calculation of the effective rainfall. The alternating block method and the Huff method were considered to be compared for the temporal distribution of rainfall event. Summarizing the results are as follows. (1) The difference between the univariate and bivariate frequency analysis results were large when the rainfall duration was short, but significantly decreased as the rainfall duration increased. The univariate frequency analysis results were bigger when the rainfall duration was short, but smaller in opposite case. (2) The peak flow derived by applying the alternating block method was bigger than that by the Huff method. Also, the peak flow when applying the alternating block method increased as the rainfall duration increased, but converged smoothly around the rainfall duration of 24 hours. (3) For the Joongryang Stream, when applying the Huff method, the peak flow derived for the bivariate frequency analysis was bigger than that for the univariate case, but for the other two basins, the results were opposite. When applying the alternating block method, the results were consistent for all three basins that the peak flow derived by applying the bivariate frequency analysis was bigger than those by the univariate frequency analysis.
It is widely known that untreated Combined Sewer Overflows (CSOs) that directly discharged from receiving water have a negative impact. Recent concerns on the CSO problem have produced several large scale constructions of treatment facilities, but the facilities are normally designed under empirical design criteria. In this study, several criteria for defining CSOs (e.g. determination of effective rainfall, sampling time, minimum duration of data used for rainfall-runoff simulation and so on) were investigated. Then this study suggested a standard methodology for the CSO calculation and support formalized standard on the design criteria for CSO facilities. Criteria decided for an effective rainfall was over 0.5 mm of total rainfall depth and at least 4 hours should be exist between two different events. An Antecedent dry weather period prior to storm event to satisfy the effective rainfall criteria was over 3 days. Sampling time for the rainfall-runoff model simulation was suggested as 1 hour. A duration of long-term simulation CSO overflow and frequency calculation should be at least recent 10 year data. A Management plan for the CSOs should be established under a phase-in of the plan. That should reflect site-specific conditions of different catchments, and formalized criteria for defining CSOs should be used to examine the management plans.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.318-322
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2004
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. For the estimation of the regional design rain(all, classification of the climatologically and geographically homogeneous regions should be preceded preferentially The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned conditions for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Relative root mean square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using GEV distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.4
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pp.25-36
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2004
This study was conducted to derive the design rainfall by the consecutive duration using the at-site frequency analysis. Using the errors, K-S tests and LH-moment ratios, Log Pearson type 3 (LP3) and Generalized Extreme Value (GEV) distributions of Gamma and Non-Gamma Family, respectively were identified as the optimal probability distributions among applied distributions. Parameters of GEV and LP3 distributions were estimated by the method of L and LH-moments and the Indirect method of moments respectively. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by at-site frequency analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE) and relative efficiency (RE) in RRMSE for the design rainfall derived by at-site analysis in the observed and simulated data were computed and compared. It has shown that at-site frequency analysis by GEV distribution using L-moments is confirmed as more reliable than that of GEV and LP3 distributions using LH-moments and Indirect method of moments in view of relative efficiency.
Han, Bong-Koo;Chung, Eun-Sung;Lee, Bo-Ram;Sung, Jang Hyun
Journal of Wetlands Research
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v.15
no.2
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pp.233-250
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2013
Gradually or radically change how the characteristics of the climate characteristic using change point analysis for the precipitation indicators were investigated. Significantly the amount, extreme and frequency were separated by precipitation indicators, each indicator RIA(Rainfall Index for Amount), RIE(Rainfall Index for Extremes) and RIF(Rainfall Index for Frequency) was defined. Bayesian Change Point was applied to investigate changing over time of precipitation indicators calculated. As the result of analysis, precipitation indicators in South Korea was found to recently increase all indicators except for the annual precipitation days and 200-yr precipitation. RIA revealed that there was a very clear point of significance for the change in Ulleungdo, Relatively significant results for RIE were identified in Gumi, Jecheon and Seogwipo. Also, since the 1990s, an increase in the number of variation points, and the horizontal width of the fluctuation point was being relatively wider. Based on these results, rethink the precipitation on the assumption of stationarity was judged necessary.
Seo, ju-seok;Park, man-kyo;Woo, seung-sik;Lee, tae-woo;Jeong, chan-wook;Lee, jong-seok
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.285-288
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2008
This study aims to rout optimized design flood discharge through prediction of the frequency-based precipitation from the frequency analysis with density of rainfall gage networks in urban watershed. Frequency analysis was examined for the measured rainfall depth with low density of a point and high density of the sub-basin divided into 13 points in watershed. The used rainfall data in order to analyze consists of two groups based on measured rainfall depth for a day duration with 39years of a point and 6years of 13 points by an extending as annual exceedance series, respectively. Selected rainfall data in this analysis show that low-network has maximum rainfall depth with duration 1hr-79.1mm and 24hrs-329.1mm, and high-networks have ones with duration of 1hr-93.0 mm and 24 hrs-245.0 mm, respectively. As the result, probability of the best in this study determined the Gumbel method from the goodness of fit test and the method of prime 6 probability distributions.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.12
no.2
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pp.1-13
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2019
In this study, we propose rainfall frequency criteria for the development of early-warning system based on the evaluation of the highway debris flow that includes the contents of the rainfall recurrence cycle. The rainfall criterion was recommended based on the results of previous researches and the recommended rainfall criterion was 1 hour, 6 hours, and 3 days. At this time, the study subjects were located in Gangwon area and the probability rainfall of 8 stations in Gangwon area was collected. Also, the probabilistic distribution of the 1 hour, 6 hour, and 3 day rainfall criteria to be used for the early warning for the highway debris flow in Kangwon area was estimated through the probability analysis. In addition, we analyzed the correlation between 3 types of rainfall criteria selected from the rainfall data and the actual destructive damages of debris flow at 12 points in 7 lines of Gangwon highways. At this time, the rainfall criterion on the probability distribution was divided into an average value and a lower limit value. As a result of the review, it was found that the case of using the lower limit value of the rainfall according to the recurrence intervalwell simulates the situation of actual debris flow hazards.
This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea, and the continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average rainfall event-depth were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of detention storage basin. This study shows that 4 hour is appropriate for SST (storm separation time) to separate individual rainfall events from the continuous rainfall data, and the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of rainfall event depths for the domestic rainfall data. The analysis of the domestic rainfall data using SST of 4 hour showed that the individual rainfall event was 1380 to 2031 times, the average rainfall event-depth was 19.1 to 32.4mm, and ranged between 0.877 and 0.926. Distribution charts of average rainfall event-depth were created for 4hour and 6 hour of SST, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do, Western coastal area and inland of Jeollabuk-do had relatively lower average rainfall event-depth, whereas Southern coastal area, such as Namhae, Yeosu, and Jeju-do had relatively higher average rainfall event-depth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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