Weather radar has been widely used in measuring precipitation and discharge and predicting flood risks. The radar rainfall estimate has one of the essential problems in terms of uncertainty and accuracy. Previous study analyzed radar errors to reduce its uncertainty or to improve its accuracy. Furthermore, a recent analyzed the effect of radar error on rainfall-runoff using spatial error model (SEM). SEM appropriately reproduced radar error including spatial correlation. Since the SEM does not take the time dependence into account, its time variability was not properly investigated. Therefore, in the current study, we extend the SEM including time dependence as well as spatial dependence, named after Spatial-Temporal Error Model (STEM). Radar rainfall events generated with STEM were tested so that the peak runoff from the response of a basin could be investigated according to dependent error. The Nam River basin, South Korea, was employed to illustrate the effects of STEM on runoff peak flow.
Runoff at any given location along a stream can be expressed as a function of its upstream area. The runoff-drainage area relationship can be well expressed as power-law (Brush, 1961) with its exponent, ranging as high as unity (e.g., Stall and Fok, 1968) and as low as 0.5 in natural rivers. Here, we study the runoff-drainage area relationships for Han River and Nakdong River, Korea. We find that the relationships follow power-law and their exponents are highly related with occurrence frequency of flow. To support this, we analyze flow frequency with historical data measured over decades. Findings in this study can broaden our understanding on mechanisms behind the catchment response to runoff.
In this paper, runoff characteristics of South-Han river watershed in terms of refractory organic matters were investigated. The concentrations of DOC, POC, R-DOC, R-POC in runoff and flow rates were determined by monitoring 27 times in dry season and 4 times in rainy season. The concentrations of the dissolved refractory organic matter, R-DOC was the lowest in fall and similar in the other dry seasons. The particulate refractory organic matter, R-POC showed less fluctuation than R-DOC. In summer, mass loading was the highest than other dry seasons. The concentrations of R-DOC, R-POC were showed to be affected by runoff volume. The mass loading grows higher as runoff volume gets higher.
1974년 한강홍수예보시스템을 구축한 이후로, 저류함수법을 근간으로 하는 홍수예보시스템이 주요하천을 대상으로 운영되고 있다. 1961년 목촌준황(木村俊晃)에 의하여 제안된 저류함수법은 저류함수를 기본식으로 이용하고 있다. 저류함수법에서는 유역을 유출역과 침투역으로 구분하고, 누가우량이 포화우량을 초과하기 전까지는 유출역에서만 유출이 발생하고, 포화우량을 초과한 후부터 침투역에서도 유출이 발생하는 것으로 가정하였고, 이때 유출역의 면적이 일정하므로 유출률은 일정한 것으로 가정하였다. 또한 유출역과 침투역의 유출량을 분리하여 계산하며, 이는 비선형저수지의 특성을 고려하면 불합리하다. 본 연구에서는 저류방정식과 연속방정식을 이용한 수정된 저류함수법을 제시하였으며, 유효우량은 SCS 초과우량산정방법을 이용하였다. 낙동강유역의 위천을 대상으로 수정된 저류함수법을 적용하였으며, 목촌준황(木村俊晃) 저류함수법에 비하여 첨두홍수량 산정에 개선된 결과를 보였으며, 매개변수의 감소로 적용성을 개선하였다.
본 연구에서는 장기간의 수문기상자료를 보유하고 있으나 유출량자료의 관측년한이 짧은 유역에서 장기간의 월유출량자료를 확장하고 예측할 수 있는 추계학적 시스템 모형을 개발하고자 한다. 그 방법으로 주기성과 경향성을 갖는 월유출량, 월강수량 및 윌증발량자료를 시계열 분석하여 seasonal ARIMA 형태의 단변량 모형을 유도하는 한편, 각 계열간의 교차상관분석으로부터 월강수량 및 윌증발량을 입력변수로 하고 월유출량을 출력변수로 하는 다중 입력-단일 출력관계의 설명모형을 유도하여 단변량 시계열모형과 비교 검토하였다. 본 연구의 결과 월유출량자료의 확장과 예측에 있어서 다중 입출력모형의 정확성과 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
NRCS Curve Number (CN) method is widely used for practical purposes in the field by engineers and researchers to calculate direct runoff from total rainfall. However, CN is obtained from antecedent moisture condition and soil characteristics and so it has some problems due to its uncertainty. Therefore this study estimated CN of a watershed using asymptotic CN method which can estimate CN by rainfall and runoff data and compared the result with representative CN given by WAMIS. And we performed runoff simulation for rainy season of Bocheong stream by CN regression equation. From the result, we showed that it could be more reasonable to simulate direct runoff using watershed CN regression equation than WAMIS CN. Furthermore, we knew that the equation is more sensitive to small rainfall event.
For model calibration in rainfall-runoff modeling, streamflow data at a specific outlet is obviously required but is not sufficient to identify parameters of a model since numerous parameter combinations can result in very similar model performance measures (i.e. objective functions) and indistinguishable simulated hydrographs. This phenomenon has been called 'equifinality' due to inherent parameter uncertainty involved in rainfall-runoff modeling. This study aims to investigate catchment responses in time and space to various uncertain parameter sets in distributed rainfall-runoff modeling. Seven plausible (or behavioral) parameter sets, which guarantee identically-good model performances, were sampled using deterministic and stochastic optimization methods entitled SCE and SCEM, respectively. Then, we applied them to a computational tracer method linked with a distributed rainfall-runoff model in order to trace and visualize potential origins of streamflow at a catchment outlet. The results showed that all hydrograph simulations based on the plausible parameter sets were performed equally well while internal catchment responses to them showed totally different aspects; different parameter values led to different distributions with respect to the streamflow origins in space and time despite identical simulated hydrographs. Additional information provided by the computational tracer method may be utilized as a complementary constraint for filtering out non-physical parameter set(s) (or reducing parameter uncertainty) in distributed rainfall-runoff modeling.
The objective of this study was to estimate surface runoff from rice paddy plots using an artificial neural network (ANN). A field experiment with three treatment levels was conducted in the NICS saemangum experimental field located in Iksan, Korea. The ANN model with the optimal network architectures, named Paddy1901 with 19 input nodes, 1 hidden layer with 16 neurons nodes, and 1 output node, was adopted to predict surface runoff from the plots. The model consisted of 7 parameters of precipitation, irrigation rate, ponding depth, average temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation on the daily basis. Daily runoff, as the target simulation value, was computed using a water balance equation. The field data collected in 2011 were used for training and validation of the model. The model was trained based on the error back propagation algorithm with sigmoid activation function. Simulation results for the independent training and testing data series showed that the model can perform well in simulating surface runoff from the study plots. The developed model has a main advantage that there is no requirement for any prior assumptions regarding the processes involved. ANN model thus can be a good tool to predict surface runoff from rice paddy fields.
토양살충제인 phorate를 포장에 살포한 후, 토성이 다른 두 지역의 소형시험구$(120\;cm{\times}120\;cm)$에서 호우(20 mm/hour) 및 세우(5 mm/hour) 조건의 인공강우에 의한 유출농도와 유출율을 측정하였으며, phorate의 유출 농도가 수서생물에 미치는 영향을 파악하기 위하여 유출수를 이용한 송사리에 대한 급성독성실험을 수행하였다. Phorate의 유출정도는 호우 및 세우조건에 따른 차이가 크지 않았고, 양토 및 사양토에서의 평균 유출농도는 각각 11.3 ppb 및 4.8 ppb였으며, 평균유출율은 0.50%이었는데, 양토지역에서 호우시 1.31%, 세우시 0.18%, 사양토지역에서 호우시 0.48%, 세우시 0.012%였으며, 양토지역에서 phorate 유출수를 54.4%로 희석하였을 때 송사리에 대한 급성독성치(96시간 $LC_{50}$)가 관찰되었고, 사양토지역의 유출수는 그 자체로도 50% 이상의 치사가 나타나지 않을 정도로 양토지역보다 독성이 낮았다.
본 연구의 목적은 홍수유출해석을 위한 확정론적 유출모형의 개발에 있으며, 유출과정은 비 선형으로 취급하여 단순화시킨 개념적 모형을 유역유출모형으로 제시하였다. 개념적 모형의 구조는 지표유출을 일으키는 지표면과 지표하유출을 일으키는 토양층으로 구분하고 이들 각 구조를 지표와 지표하로 나누어 유출과정을 개념화하였으며, 지표흐름의 지체효과는 부탱크를 도입하여 나타내었다. 지표하 구조에서 중간 및 지표하 흐름의 성분들은 수치 filter를 이용하여 분리하였다. 유출계수 $\alpha$$_2$는 선행강우지수의 함수로 표현하였으며, 지표흐름에 관계되는 매개변수인 유출계수($\alpha$$_1$, $\alpha$$_{11}$)는 민감도를 분석하여 결정하였다. 본 연구에서 개념적 모형의 알고리즘은 효용도를 기준으로 자동 추출되게 하였으며, 개념적 모형에서 시뮬레이션시킨 결과는 실측 홍수수문곡선에 매우 접근하고 있음은 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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