A wildfire could significantly alter the local hydrological regime, depending on the area and severity, and thus it is critical to understand its effect and feedback using data and simulation. For the wildfire in Gangwon-do on April 4-5, 2019, South Korea, we retrieved the Normalized-Burned Ratio (NBR) index using remote-sensing data (500-m 8-day MODIS surface reflectance data), and detect the damaged-area based on the difference in the NBR (dNBR) before and after the fire. The damaged area was $29.50km^2$ in total, taking up 1.00-6.19% of five catchments. We then used remote-sensing data (500-m 8-day MODIS evapotranspiration data) and estimated that annual evapotranspiration (AET) would decrease as 0.05-1.56% over the five catchments, as compared to the pre-fire AET (2004-2018). This study highlights the importance of improving our understanding about the impact of wildfire on the local hydrological cycle.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.4
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pp.65-74
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2020
Continuous and accurate instrument of river water usage is needed for sustainable river water management. Although the instrument methods applicable to each point of use of river water are different, more precise direct instrument methods are required at the point of major open channel. Users of river water should select appropriate direct instrument methods to measure usage, but there is a lack of standards and verification research. In this study, the H-Q rating curve method, ultrasonic method, and microwave method were applied directly to the test basin in the upper basin of Mangyeong river, and the accuracy of measurement data was evaluated by comparing absolute error between discharge data calculated by instrument method. When comparing the calculated discharge of point units, the ultrasonic method showed the best results of the actual measurement. Through continuous instrument, the sum of the daily and monthly units was compared, and the ultrasonic and microwave methods were shown to be highly accurate. Based on the results of this study, it is hoped that the appropriate direct measurement method can be selected according to the importance of the river water use facility, considering that the ultrasonic method and the microwave method are relatively costly compared to the water level-flow relationship method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.183-183
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2021
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
An automatic calibration tool of Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF), Parameter Estimation (PEST) program, was applied at the Imha lake watershed to get optimal hydrological parameters of HSPF. Calibration of HSPF parameters was performed during 2004 ~ 2008 by PEST and validation was carried out to examine the model's ability by using another data set of 1999 ~ 2003. The calibrated HSPF parameters had tendencies to minimize water loss to soil layer by infiltration and deep percolation and to atmosphere by evapotranspiration and maximize runoff rate. The results of calibration indicated that the PEST program could calibrate the hydrological parameters of HSPF with showing 0.83 and 0.97 Nash-Sutcliffe coefficient (NS) for daily and monthly stream flow and -3% of relative error for yearly stream flow. The validation results also represented high model efficiency with showing 0.88 and 0.95, -10% relative error for daily, monthly, and yearly stream flow. These statistical values of daily, monthly, and yearly stream flow for calibration and validation show a 'very good' agreement between observed and simulated values. Overall, the PEST program was useful for automatic calibration of HSPF, and reduced numerous time and effort for model calibration, and improved model setup.
Hydrological models are based on a combination of parameters that describe the hydrological characteristics and processes within a watershed. For this reason, the model performance and accuracy are highly dependent on the parameters. However, model uncertainties caused by parameters with stochastic characteristics need to be considered. As a follow-up to the study conducted by Choi et al (2020), who developed a relatively simple semi-distributed hydrological model, we propose a tool to estimate the posterior distribution of model parameters using the Metropolis-Hastings algorithm, a type of Markov-Chain Monte Carlo technique, and analyze the uncertainty of model parameters and simulated stream flow. In addition, the uncertainty caused by the parameters of each version is investigated using the lumped and semi-distributed versions of the applied model to the Hapcheon Dam watershed. The results suggest that the uncertainty of the semi-distributed model parameters was relatively higher than that of the lumped model parameters because the spatial variability of input data such as geomorphological and hydrometeorological parameters was inherent to the posterior distribution of the semi-distributed model parameters. Meanwhile, no significant difference existed between the two models in terms of uncertainty of the simulation outputs. The statistical goodness of fit of the simulated stream flows against the observed stream flows showed satisfactory reliability in both the semi-distributed and the lumped models, but the seasonality of the stream flow was reproduced relatively better by the distributed model.
Cho, Won-Jin;Kim, Jin Seop;Lee, Changsoo;Choi, Heui-Joo
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.10
no.4
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pp.281-294
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2012
The current status of the computer codes for the analysis of coupled thermal-hydrological-mechanical behavior occurred in a high-level waste repository was investigated. Based on the reported results on the comparison between the predictions using the computer codes and the experimental data from the in-situ tests, the reliability of the existing computer codes was analyzed. The presented codes simulated considerably well the coupled thermal-hydrological-mechanical behavior in the near-field rock of the repository without buffer, but the predictions for the engineered barrier system of the repository located at saturated hard rock were not satisfactory. To apply the current thermal-hydrological-mechanical models to the assessment of the performance of engineered barrier system, a major improvement on the mathematical models which analyze the distribution of water content and total pressure in the buffer is required.
Park, Jung-Wook;Shinn, Young Jae;Rutqvist, Jonny;Cheon, Dae-Sung;Park, Eui-Seob
Tunnel and Underground Space
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v.26
no.3
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pp.166-180
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2016
The present study numerically simulated the CO2 injection into the saline aquifer of CO2CRC Otway pilot project and the resulting hydrological-mechanical coupled process in the storage site by TOUGH-FLAC simulator. A three-dimensional numerical model was generated using the stochastic geological model which was established based on well log and core data. It was estimated that the CO2 injection of 30,000t over a period of 200 days increased the pressure near the injection point by 0.5 MPa at the most. The pressure increased rapidly and tended to approach a certain value at an early stage of the injection. The hydrological and mechanical behavior observed from the CO2 flow, effective stress change and stress-strength ratio revealed that the CO2 injection into the saline aquifer under the given condition would not have significant effects on the mechanical safety of the storage site and the hydrological state around the adjacent fault.
In this study, a method to assess and monitor hydrological drought using remote sensing was investigated for use in regions with limited observation data, and was applied to the Upper Namhangang basin in South Korea, which was seriously affected by the 2008-2009 drought. Drought information may be obtained more easily from meteorological data based on water balance than hydrological data that are hard to estimate. Air temperature data at 2 m above ground level (AGL) were estimated using remotely sensed data, evapotranspiration was estimated from the air temperature, and the correlations between precipitation minus evapotranspiration (P-PET) and streamflow percentiles were examined. Land Surface Temperature data with $1{\times}1km$ spatial resolution as well as Atmospheric Profile data with $5{\times}5km$ spatial resolution from MODIS sensor on board Aqua satellite were used to estimate monthly maximum and minimum air temperature in South Korea. Evapotranspiration was estimated from the maximum and minimum air temperature using the Hargreaves method and the estimates were compared to existing data of the University of Montana based on Penman-Monteith method showing smaller coefficient of determination values but smaller error values. Precipitation was obtained from TRMM monthly rainfall data, and the correlations of 1-, 3-, 6-, and 12-month P-PET percentiles with streamflow percentiles were analyzed for the Upper Namhan-gang basin in South Korea. The 1-month P-PET percentile during JJA (r = 0.89, tau = 0.71) and SON (r = 0.63, tau = 0.47) in the Upper Namhan-gang basin are highly correlated with the streamflow percentile with 95% confidence level. Since the effect of precipitation in the basin is especially high, the correlation between evapotranspiration percentile and streamflow percentile is positive. These results indicate that remote sensing-based P-PET estimates can be used for the assessment and monitoring of hydrological drought. The high spatial resolution estimates can be used in the decision-making process to minimize the adverse impacts of hydrological drought and to establish differentiated measures coping with drought.
As an essential prerequisite for systematic and integrated management of river water, it is necessary to secure the basic data such as discharge supplied to the river and released from the river. Under the current permit system for river water use, 59.1% of licensed facilities were found to have no discharge meters in 2017, especially for agricultural water, which makes it difficult to secure reliable data as a large portion of the reports are voluntarily reported by users. In this study, the indirect discharge measurement method of calculating the discharge through the power usage of the pumping station was applied to secure reliable discharge data. In particular, focusing on the fact that the discharge calculated by the power usage method differed with the actual discharge according to the level of the river, the study was conducted on improving the power usage method reflecting the river water level and improving the accuracy of discharge data. Analysis of the discharge calculated using the power usage method considering river water level using the correlation analysis method such as regression analysis, percent difference, root mean square error etc. confirmed that the results are not high compared to the conventional power usage method, but are slightly more approximated to the actual discharge. Therefore, although reliable discharge data can be obtained from the existing power usage method, it is expected that more accurate data on intaking water of river water can be obtained if the improved power usage method is used at points where the variation in the water level of the river is large.
Water management agencies under the Ministry of Environment produce and accumulate qualified basic data for major rivers. However, the integrated management of the river water has been weak since the artificial water circulation process, such as the intaking and drainage of agricultural water, has not been examined in the basin, which includes many agricultural land. In this study, a study was conducted on how the power usage method (operating time method) based on the running time can be applied and improved among indirect flow rate measurement methods used to investigate flow rates collected by the riverside for agricultural water purposes, and thus the resultant data of high reliability can be obtained at low cost. The operation time method is suitable for small-scale water pumping stations where it is difficult to secure real-time power supply data. The reliability of the data was verified through the correlation analysis with the actual flow rate, and it was found that the flow rate calculated by the operation time method reflecting the level of the stream to which the inlet of the pumping station is connected can be reasonably matched with the actual flow rate. In addition, it was confirmed that the investment cost at the time of initial installation of the facility was highly efficient by generating qualified flow data at low cost through comparison with direct flow rate measurement methods. If flow data is secured by applying the operation time method to large and small water farms located along the riverside, it is expected that more quantitative and integrated stream water management will be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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