The objective of this paper presents the application of an "integrated urban flood modeling-runoff model, urban flood model and sewer system model-" in a highly urbanized area of Samcheok where is seriously inundated in 2002 and 2003. For this, we demonstrate how couple a 1-D hydrodynamic model of the river, a 2-D hydrodynamic model of the overland (surface) flow, and a sewer network model including each boundary conditions. In order to make data file for the model, topographic information like elevation and share rate of buildings are directly extracted from DEM or topographical source data without data exchange to avoid uncertainty errors. Furthermore, the research is to assess the impacts of Manning n and buildings influences to inundated depth by changing its share ratio from 10 % to 30 % in low-land urban area. As a results, we found out that the urban inundated depth was decreased by Manning n but increased by buildings ratio. The calculated results of inundation was similar with observed one in 2002 and 2003 flooding. Furthermore, the area was also inundated under not riverbank break case in 2002 flooding.
This study developed a real-time dam's hydrologic variables prediction model (DHVPM) and evaluated its performance for simulating historical dam inflow and outflow in the Chungju dam basin. The DHVPM consists of the Sejong University River Forecast (SURF) model for hydrologic modeling and an autoreservoir operation method (Auto ROM) for dam operation. SURF model is continuous rainfall-runoff model with data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. The four extreme events including the maximum inflow of each year for 2006~2009 were selected to examine the performance of DHVPM. The statistical criteria, the relative error in peak flow, root mean square error, and model efficiency, demonstrated that DHVPM with data assimilation can simulate more close to observed inflow than those with no data assimilation at both 1-hour lead time, except the relative error in peak flow in 2007. Especially, DHVPM with data assimilation until 10-hour lead time reduced the biases of inflow forecast attributed to observed precipitation error. In conclusion, DHVPM with data assimilation can be useful to improve the accuracy of inflow forecast in the basin where real-time observed inflow are available.
The purpose of this study is to evaluate hydrological impact by the land cover change of typhoon damage. For the typhoon RUSA (rainfall 1,402 mm) occurred in 2002 (August $31\;{\sim}$ September 1), satellite images of Landsat 7 ETM+ of September 29, 2000 and Landsat 5 TM of September 11, 2002 were selected, and each land cover was classified for Namdae-cheon watershed $192.7km^2$ located in the middle-eastern part of Korea Peninsula. SCS unit hydrograph for watershed runoff and Muskingum for streamflow routing of WMS HEC-1 was adopted. 30m resolution DEM & hydrological soil group using 1:50,000 soil map were prepared. The model was calibrated using three available data of storm events of 1985 to 1988 based on 1985 land cover condition. To predict the streamflow change by damaged land cover condition, rainfall of 50 years to 500 years frequency were generated using 2nd quantile of Huff method. The damaged land cover condition treated as bare soil surface increased streamflow of $50.1\;m^3/sec$ for 50 years rainfall frequency and $67.6\;m^3/sec$ for 500 years rainfall frequency based on AMC-I condition. There may be some speedy treatment by the government for the next coming typhoon damage.
Ku, Jung Mo;Ro, Yonghun;Kim, Kyoungjun;Yoo, Chulsang
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.5
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pp.393-407
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2015
This study analyzed the characteristics of orographic effect using radar data for the Chungju dam basin. First, independent rainfall events were selected by applying the IETD (Interevent Time Definition) and rainfall threshold. Among those independent rainfall events, rather strong events were selected to decide the occurrence condition of orographic effect. Also, the average reflectivity was calculated for the entire period and for the period of storm center, and the change in reflectivity was analyzed by comparing the average reflectivity to that in the mountain area. Important rainfall factors were selected and applied to the logistic regression model to decide the occurrence condition of orographic effect. Summarizing the results is as follows. First, evaluation of the radar data along the passing line of a storm showed the increase of radar reflectivity in the mountain area. Second, the result of logistic regression analysis showed that the orographic effect in the Chungju Dam Basin mostly occurred when the rainfall intensity was higher than 4 mm/hr, the storm velocity was lower than 4 km/hr, and the approach angle was $90^{\circ}{\pm}5^{\circ}$.
The interest in rainfall observation and forecasting using remote sensing method like RADAR (Radio Detection and Ranging) and satellite image is increased according to increased damage by rapid weather change like regional torrential rain and flash flood. In this study, the basin runoff was calculated using adaptive neuro-fuzzy technique, one of the data driven model and MAPLE (McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) forecasted precipitation data as one of the input variables. The flood estimation method using neuro-fuzzy technique and RADAR forecasted precipitation data was evaluated. Six rainfall events occurred at flood season in 2010 and 2011 in Chungju Reservoir basin were used for the input data. The flood estimation results according to the rainfall data used as training, checking and testing data in the model setup process were compared. The 15 models were composed of combination of the input variables and the results according to change of clustering methods were compared and analysed. From this study was that using the relatively larger clustering radius and the biggest flood ever happened for training data showed the better flood estimation. The model using MAPLE forecasted precipitation data showed relatively better result at inflow estimation Chungju Reservoir.
This study presents a probabilistic distributed hydrological model for Ephemeral catchment, where zero flow often occurs due to the influence of distinct climate characteristics in South Korea. The gridded hydrological model is developed by combining the Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) runoff model with a routing model. In addition, an error model is employed to represent a probabilistic hydrologic model. To be specific, the hydrologic model is coupled with a censoring error model to properly represent the features of ephemeral catchments. The performance of the censoring error model is evaluated by comparing it with the Gaussian error model, which has been utilized in a probabilistic model. We first address the necessity to consider ephemeral catchments through a review of the extensive research conducted over the recent decade. Then, the Yongdam Dam catchment is selected for our study area to confirm the usefulness of the hydrologic model developed in this study. Our results indicate that the use of the censored error model provides more reliable results, although the two models considered in this study perform reliable results. In addition, the Gaussian model delivers many negative flow values, suggesting that it occasionally offers unrealistic estimations in hydrologic modeling. In an in-depth analysis, we find that the efficiency of the censored error model may increase as the frequency of zero flow increases. Finally, we discuss the importance of utilizing the censored error model when the hydrologic model is applied for ephemeral catchments in South Korea.
Park, Jin-Hyeog;Lee, Geun-Sang;Yang, Jeong-Seok;Kim, Sea-Won
Spatial Information Research
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v.20
no.3
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pp.39-50
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2012
The objective of this study is the quantitative analysis of climate change effects by performing several statistical analyses with hydrometeorological data sets for past 30 years in Geum river watershed. Temperature, precipitation, relative humidity data sets were collected from eight observation stations for 37 years(1973~2009) in Geum river watershed. River level data was collected from Gongju and Gyuam gauge stations for 36 years(1973~2008) considering rating curve credibility problems and future long-term runoff modeling. Annual and seasonal year-to-year variation of hydrometeorological components were analyzed by calculating the average, standard deviation, skewness, and coefficient of variation. The results show precipitation has the strongest variability. Run test, Turning point test, and Anderson Exact test were performed to check if there is randomness in the data sets. Temperature and precipitation data have randomness and relative humidity and river level data have regularity. Groundwater level data has both aspects(randomness and regularity). Linear regression and Mann-Kendal test were performed for trend test. Temperature is increasing yearly and seasonally and precipitation is increasing in summer. Relative humidity is obviously decreasing. The results of this study can be used for the evaluation of the effects of climate change on water resources and the establishment of future water resources management technique development plan.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.2
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pp.1-15
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2004
For the simulation of flow phenomenon that calculate basin outflow, it is required to estimate effective precipitation which contributes to direct runoff. This paper is focused on using detailed soil map which is one of the data required to estimate effective precipitation by SCS CN method. Korean detailed soil map must be reclassified as SCS hydrologic soil group when it is applied to SCS CN method. In this study, Korean detailed soil maps which are reclassified as SCS hydrologic soil group by the methods of Her and Jung (1987) and Jung et al. (1995) are applied to flow simulation and the results are analyzed. The study sites are Wichon watershed and Pyungchang river basin which are studied by International Hydrological Program(IHP). HEC-1 and WMS v6.1 are used to simulate flow phenomenon and calculate geographic parameters. The difference of flow analysis results from each soil reclassification method is different from each sites. But the results of flow analysis approximate observed data by using Jung et al. (1995) method more than Her and Jung (1987) method.
Stormwater pipe systems are most commonly used to discharge rainwater from the urban catchment covered by the impervious area. To design stormwater pipe and rainwater pumping station, frequency analysis is implemented using historical rainfall and the design rainfall is timely distributed using theoretical shape such as Huff distribution. This method cannot consider the rainfall intensity variation caused by climate change which is type of uncertainty. Therefore, in this study, runoff from Gasan1 stormwater pumping stations catchment is calculated using design rainfall distributed by the 2nd quartile distribution method and the historical rainfall events. From the analysis, the nodal flooding in the urban catchment is likely caused by the high peak rainfall event rather than the large amount of rainfall. The linear regression analysis is implemented. As a result, when several storms have the same amount of rainfall, the nodal flooding in the stormwater pipe systems could be caused by the high peak of storm events. Since as the storm duration become short, the peak rainfall become high, the nodal flooding likely become severe with the short storm duration. The uncertainty in the peak data of design rainfall is analyzed and this uncertainty has to be consider in the stormwater pipe design process.
This research evaluated the change in rainfall quantile during S1, S2, and S3 by using Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 climate scenario HadGEM3-RA Regional Climate Model (RCM) produced by downscaling and bias correlation compared to the past standard observation data S0. Also, the maximum flood peak volume and flood area were calculated by using the urban runoff model and the impact of climate change was analyzed in each period. For this purpose, Gumbel distribution was used as an appropriate model based on the method of maximum likelihood. As a result, in the case of the 10 year-frequency which is the design of most urban drainage facilities, the rainfall quantile is in increased about 10% if we assume 50 years from now with the $3^{rd}$ quarter value and about 20% if we assume 70 years from now. This result implies that the installed urban drainage facility based on the currently set design flood volume cannot be met the design criteria in the future. Therefore, it is necessary to reflect future climate conditions to current urban drainage facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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