An effort was made to develop a monthly runoff predition method based on the Thomas model. For the 20watersheds selected the Thomas model was fitted, the parameters being determined by the Rosenbrok's rotating coordinate search method using the monthly rainfall and runoff data. The so determined parameters were correlated with the meteorologic, topographic and geologic characteristics of the watersheds. The model was tested by comparing the observed and simulated monthly runoff records from two test watersheds. The result showed that the model developed in the present study could satisfactorily be applied to ungauged watersheds It was noticed that the model had the tendency of slightly overestimating the runoff during winter periond and underestimating during the spring period.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.11
no.2
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pp.72-78
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2009
The demand for rainfall data in gridded digital formats has increased in recent years due to the close linkage between hydrological models and decision support systems using the geographic information system. One of the most widely used tools for digital rainfall mapping is the PRISM (parameter-elevation regressions on independent slopes model) which uses point data (rain gauge stations), a digital elevation model (DEM), and other spatial datasets to generate repeatable estimates of monthly and annual precipitation. In the PRISM, rain gauge stations are assigned with weights that account for other climatically important factors besides elevation, and aspects and the topographic exposure are simulated by dividing the terrain into topographic facets. The size of facet or grid cell resolution is determined by the density of rain gauge stations and a $5{\times}5km$ grid cell is considered as the lowest limit under the situation in Korea. The PRISM algorithms using a 270m DEM for South Korea were implemented in a script language environment (Python) and relevant weights for each 270m grid cell were derived from the monthly data from 432 official rain gauge stations. Weighted monthly precipitation data from at least 5 nearby stations for each grid cell were regressed to the elevation and the selected linear regression equations with the 270m DEM were used to generate a digital precipitation map of South Korea at 270m resolution. Among 1.25 million grid cells, precipitation estimates at 166 cells, where the measurements were made by the Korea Water Corporation rain gauge network, were extracted and the monthly estimation errors were evaluated. An average of 10% reduction in the root mean square error (RMSE) was found for any months with more than 100mm monthly precipitation compared to the RMSE associated with the original 5km PRISM estimates. This modified PRISM may be used for rainfall mapping in rainy season (May to September) at much higher spatial resolution than the original PRISM without losing the data accuracy.
Soil erosion is detrimental to sustain soil productivity in north Korea, since agriculture of this country depends largely upon the slope land in mountainous area. Taking any measure for protection from erosion should be based on prediction of soil loss. Estimation of rainfall factor, R, in north Korea for the Universal Soil Loss Equation was attempted. The monthly precipitation data of the twenty six locations provided by the Korean Meteorological Adminstration were used. From the relationship between II_30 and the July-August precipitation concentration percents, the regional adjustment factor was obtained. The rainfall factor was calculated with the monthly precipitation data and the regional adjustment factor. The annual precipitation in north Korea ranged from 606 to 1,520mm, and the July-August precipitation concentration percents were 34.4 to 53.8. The regional adjustment factor ranged from 0.53 to 1.33 showing lower value in the highland and east coastal region than in the mid mountainous inland and west region. The R-factor value estimated from the monthly precipitation and the regional adjustment factor ranged from 107 to 483, which was lower than average value in south Korea.
Evapotranspiration and rainfall-runoff are the major components of hydrological cycle and thereby the changes of them can directly affect the wetness/dryness or runoff characteristics of basins. In this study the wetness/dryness in Geum river basin are classified by dint of cumulative probability density function of monthly moisture index and the long term changes of them are analyzed based on climatic water balance concept. The drought events in Geum river basin are selected through evaluation of monthly moisture index and the various hydrological properties of them are investigated in detail. Also the trends of time-series of climatic water balance components are examined by Seasonal Kendall test and the variability of hydrological cycle in Geum river basin during the recent decade is inquired. It is judged that the results of this study can be contributed to establishment of the counter plan against the future drought events as the fundamental information.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.92-98
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1998
Among several indices that have been proposed and adopted in different disciplines of sciences, standardized precipitation index, SPI by McKee et al. (1993) was applied to evaluate drought severity for historical rainfall records. Monthly SPI in Seoul station was reviewed in this study, in an effort to characterize the drought intensities during 1994. The SPI drought frequency decreases inversely with monthly time scales of different spans, while the drought duration increases. March, 1994 was found to be the most severe for the three month period, and was recognized as the beginning month of the historical drought spans. Drought intensities became less severe during May and June. SPI becomes greater from July to September particularly in eastern parts of the country.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.3
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pp.358-366
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2011
The purpose of this study was to analyze the monthly and seasonal PM10 data using the Autoregressive Error (ARE) model at the southern part of the Gyeonggi-Do, Pyeongtaek monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, relative humidity, rainfall, and global radiation. The four air pollution variables are sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), carbon monoxide (CO), and ozone ($O_3$). The result shows that monthly ARE models explained about 17~49% of the PM10 concentration. However, the ARE model could be improved if we add the more explanatory variables in the model.
The purpose of this study was to analyze the climatic water balance of the Korean peninsula using meteorological data and the evapotranspiration (ET) derived from NOAA/AVHRR. Quantifying water balance components is important to understand the basic hydrology. In this study, a simple method to estimate the ET was proposed based on a regression approach between NDVI and Morton's actual ET using NOAA/AVHRR data. The Morton's actual ET for land surface conditions was evaluated using a daily meteorological data from 77 weather stations, and the monthly averaged Morton's ETs for each land cover was compared with the monthly NDVIs during the year 2001. According to the climatic water balance analysis, water deficit and surplus distributed maps were created from spatial rainfall, soil moisture, and actual and potential ETs map. The results clearly showed that the temporal and spatial characteristics of dryness and wetness may be detected and mapped based on the wetness index.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.47
no.1
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pp.3-9
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2005
The purpose of this study was to analyze the climatic water balance of the Korean peninsula using meteorological data and the evapotranspiration (ET) derived from NOAA/AVHRR, Quantifying water balance components is important to understand the basic hydrology, In this study, a simple method to estimate actual ET was proposed based on a regression approach between NDVI and Morton's actual ET using NOAA/AVHRR data, The Mortons actual ET for land surface conditions was evaluated using a daily meteorological data from 77 weather stations, and the monthly averaged Morton's ETs for each land cover was compared with the monthly NDVIs during the year 2001. According to the climatic water balance analysis, water deficit and surplus distributed maps were created from spatial rainfall, soil moisture, and actual and potential ETs map, The results clearly showed that the temporal and spatial characteristics of dryness and wetness may be detected and mapped based on the wetness index.
Krishnamoorthy, M.;Palanisamy, K.;Francis, A.P.;Gireesan, K.
Journal of Forest and Environmental Science
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v.32
no.4
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pp.353-366
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2016
The effect of different environmental conditions and altitudes on the growth and reproductive characteristics in 12 teak plantations at 4 different blocks (Cauvery canal bank, Topslip and Parambikulam (Tamil Nadu), Nilambur and Wayanad (Kerala) of Southern India was investigated. The annual rainfall and mean monthly temperature of the study areas varied significantly from 1390 to 3188 mm and 16 to $38^{\circ}C$ respectively. The teak plantations in Cauvery canal bank which grow in continuous moisture condition (8-10 months) retain the leaf for longer period due to moisture resulting continuous supply of photosynthates leads to fast and outstanding growth. The girth at breast height (GBH) of 34-years-old tree in canal area was similar to that of 40 to 49-years-old trees in other locations, indicating that teak plantations with regular watering and silvicultural practices may be harvested at the age of 30 years. The leaf fall, flowering and fruiting showed significant variations in different teak plantations due to environmental factors and altitudes. It was found that increase of rainfall enhances number of flowers in the inflorescence in teak. Tholpatty (block-IV) showed more flowering in a inflorescence (3,734-3,744) compared to other plantations (1,678-3,307). Flowering in Nilambur and Wayanad coincided with heavy rainfall resulting low fruitset (1.1-2.3%) probably heavy rainfall ensuing restriction of pollinators for effective pollination. On the other hand, flowering in Cauvery canal bank (Block-I) was not coincided with high rainfall exhibited high fruitset (2-3%). About 66 to 76% of the fruits in different plantations were empty, and it is one of the main reasons for poor germination in teak. The seeds of Topslip and Parambikulam (Block-II) showed higher seed weight, maximum seed filling and good germination indicating that the environmental factors and altitude play significant role in fruit setting and seed filling in teak. In addition, the teak plantations in Topslip and Parambikulam showed good growth suggesting that plantations in the altitude range of approximately 550-700 m may be suitable for converting into seed production areas for production of quality seeds.
Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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