Korea prepares for potential floods by designating June 21st to September 20th as the flood season. However, many dams in Korea have suffered from extreme floods caused by different climate patterns, as in the case of the longest consecutive rain of 54 days in the 2020's flood season. In this context, various studies have tried to develop novel methodologies to reduce flood damage, but no study has ever dealt with the validity of the current statutory flood season thus far. This study first checked the validity of the current flood season through the observation data in the 21st century and proved that the current flood season does not consider the effects of increasing precipitation trends and the changing regional rainfall characteristics. In order to deal with these limitations, this study suggested seven new alternative flood seasons in the research area. The rigid reservoir operation method (ROM) was used for reservoir simulation, and the long short-term memory (LSTM) model was used to derive predicted inflow. Finally, all alternatives were evaluated based on whether if they exceeded the design discharge of the dam and the design flood of the river. As a result, the floods in the shifted period were reduced by 0.068% and 0.33% in terms of frequency and duration, and the magnitude also decreased by 24.6%, respectively. During this period, the second evaluation method also demonstrated that flood decreased from four to two occurrences. As the result of this study, the authors expect a formal reassessment of the flood season to take place, which will ultimately lead to the preemptive flood response to changing precipitation patterns.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.3
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pp.25-39
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2013
In this study, the change of the discharge according to the land cover change which acts as one of dominant factors for the outlook of future discharge was analyzed using SWAT(Soil and Water Assessment Tool) model for Yongdam and Daecheong Dam Watershed in the Geum River Basin. The land cover maps generated by Landsat TM satellite images in the past 1990 and 1995 were used as observed data to simulate the land cover in 2000 by CA-Markov serial technique and after they were compared and verified, the changes of land cover in 2050 and 2100 in the future were simulated. The discharge before and after the change of land cover by using input data of SWAT model was compared and analyzed under the A1B scenario. As a result of analyzing the trend in the elapses of year on the land cover in the Geum River Basin, the forest and rice paddy class area steadily decreased while the urban, bare ground and grassland classes increased. As a result of analyzing the change of discharge considering the future change of the land cover, it appeared that the discharge considering the change of land cover increases by 1.83~2.87% on the whole compared to the discharge not considering the change of land cover.
With the advancement of big data processing technology using cloud platforms, access, processing, and analysis of large-volume data such as satellite imagery have recently been significantly improved. In this study, the Change Detection Method, a relatively simple technique for retrieving soil moisture, was applied to the backscattering coefficient values of pre-processed Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) satellite imagery product based on Google Earth Engine (GEE), one of those platforms, to estimate the surface soil moisture for six observatories within the Yongdam Dam watershed in South Korea for the period of 2015 to 2023, as well as the watershed average. Subsequently, a correlation analysis was conducted between the estimated values and actual measurements, along with an examination of the applicability of GEE. The results revealed that the surface soil moisture estimated for small areas within the soil moisture observatories of the watershed exhibited low correlations ranging from 0.1 to 0.3 for both VH and VV polarizations, likely due to the inherent measurement accuracy of the SAR satellite imagery and variations in data characteristics. However, the surface soil moisture average, which was derived by extracting the average SAR backscattering coefficient values for the entire watershed area and applying moving averages to mitigate data uncertainties and variability, exhibited significantly improved results at the level of 0.5. The results obtained from estimating soil moisture using GEE demonstrate its utility despite limitations in directly conducting desired analyses due to preprocessed SAR data. However, the efficient processing of extensive satellite imagery data allows for the estimation and evaluation of soil moisture over broad ranges, such as long-term watershed averages. This highlights the effectiveness of GEE in handling vast satellite imagery datasets to assess soil moisture. Based on this, it is anticipated that GEE can be effectively utilized to assess long-term variations of soil moisture average in major dam watersheds, in conjunction with soil moisture observation data from various locations across the country in the future.
This study aims to assess the influence of climate change on the hydrological cycle at a basin level in North Korea. The selected model for this study is MRI-CGCM 3, the one used for the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Moreover, this study adopted the Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping (SDQDM), which is one of the stochastic downscaling techniques, to conduct the bias correction for climate change scenarios. The comparison between the preapplication and postapplication of the SDQDM supported the study's review on the technique's validity. In addition, as this study determined the influence of climate change on the hydrological cycle, it also observed the runoff in North Korea. In predicting such influence, parameters of a runoff model used for the analysis should be optimized. However, North Korea is classified as an ungauged region for its political characteristics, and it was difficult to collect the country's runoff observation data. Hence, the study selected 16 basins with secured high-quality runoff data, and the M-RAT model's optimized parameters were calculated. The study also analyzed the correlation among variables for basin characteristics to consider multicollinearity. Then, based on a phased regression analysis, the study developed an equation to calculate parameters for ungauged basin areas. To verify the equation, the study assumed the Osipcheon River, Namdaecheon Stream, Yongdang Reservoir, and Yonggang Stream as ungauged basin areas and conducted cross-validation. As a result, for all the four basin areas, high efficiency was confirmed with the efficiency coefficients of 0.8 or higher. The study used climate change scenarios and parameters of the estimated runoff model to assess the changes in hydrological cycle processes at a basin level from climate change in the Amnokgang River of North Korea. The results showed that climate change would lead to an increase in precipitation, and the corresponding rise in temperature is predicted to cause elevating evapotranspiration. However, it was found that the storage capacity in the basin decreased. The result of the analysis on flow duration indicated a decrease in flow on the 95th day; an increase in the drought flow during the periods of Future 1 and Future 2; and an increase in both flows for the period of Future 3.
In hydrologic modeling, prediction uncertainty generally stems from various uncertainty sources associated with model structure, data, and parameters, etc. This study aims to assess the parameter uncertainty effect on hydrologic prediction results. For this objective, a distributed rainfall-sediment yield-runoff model, which consists of rainfall-runoff module for simulation of surface and subsurface flows and sediment yield module based on unit stream power theory, was applied to the mesoscale mountainous area (Cheoncheon catchment; 289.9 $km^2$). For parameter uncertainty evaluation, the model was calibrated by a multi-objective optimization algorithm (MOSCEM) with two different objective functions (RMSE and HMLE) and Pareto optimal solutions of each case were then estimated. In Case I, the rainfall-runoff module was calibrated to investigate the effect of parameter uncertainty on hydrograph reproduction whereas in Case II, sediment yield module was calibrated to show the propagation of parameter uncertainty into sedigraph estimation. Additionally, in Case III, all parameters of both modules were simultaneously calibrated in order to take account of prediction uncertainty in rainfall-sediment yield-runoff modeling. The results showed that hydrograph prediction uncertainty of Case I was observed over the low-flow periods while the sedigraph of high-flow periods was sensitive to uncertainty of the sediment yield module parameters in Case II. In Case III, prediction uncertainty ranges of both hydrograph and sedigraph were larger than the other cases. Furthermore, prediction uncertainty in terms of spatial distribution of erosion and deposition drastically varied with the applied model parameters for all cases.
It is well known that the inflow of rainwater and the infiltration of groundwater to sewerage (I/I) increase the sewage and burden sewage treatment plants and lower their treatment efficiency. Therefore, it is important to estimate the amount of I/I. In this study, well groundwaters, public water supplies (PWSs), and sewage and rainwater channels were investigated to check whether oxygen and deuterium isotopes could be used as a tool for I/I estimation. This study shows that the isotopic composition of PWS in Jeonju area is very consistent over time and distinctly lighter than the circulating local rainwater (CLR) because it is supplied from Yongdam Dam, which is located about 40 km inland to the east in the mountainous area. Considering the fact that sewage mostly originates from the PWS, we could calculate the amounts of CLR in the sewerage from a monitoring station using unaffected rainwater and tap water as mixing end members. The calculation revealed that the CLR fraction ranged from 50% to 90% depending on observation time. This is well supported by the dilute natures of the sewages at the station. The fraction of PWS in investigated well waters were about 46%, indicating that leaking of PWS is very serious and is an important groundwater source in the study area. Since the infiltration of such groundwater may not alter the isotopic composition of sewage significantly, the actual I/I would be much greater than the calculated ones.
Distributed Models have relative weak points due to the amount of computer memory and calculation time required for calculating water flow using a numerical analysis based on kinematic wave theory when compared to the conceptual models used so far. Typically, the distributed models have been mainly applied to small basins. It was necessary to decrease the resolution of the grid to make it applicable for large scale watersheds, and because it would take up too much time to calculate using a higher resolution. That has been one of the more difficult factors in applying the model for actual work. In this paper, MPI (Message Passing Interface) technique was applied to solve the problem of calculation time as it is one of the demerits of the distributed model for performing physical and complicated numerical calculations for large scale watersheds. The comparison studies were performed a single domain and a divided small domain in Yongdam Dam watershed in case of typoon 'Ewiniar' at 2006. They were compared to analyze the application effects of parallelization technique. As a result, a maximum of 10 times the amount of calculation time was saved but keeping the level of quality for discharge by using parallelization code rather than a single processor.
A water shortage is one of the most important factors for development and management of water resources. For reliable water shortage measurement in a stream, Korea Water Resources Corporation(KOWACO) founded five foot Parshall flume at Yong-dam experimental watershed in 2000. The Parshall flume has a specially designed shape to facilitate flow measurements by eliminating sediment deposition problem that could lead to an incorrect measurement. In this study, computational fluid dynamics(CFD) model was used to analyze flow behavior of Parshall Flume under free discharge of five headwater level cases. The flow rates computed by CFD model are compared with those by ISO's formula, USBR's formula and stage-discharge rating curves. Flow rates computed by ISO's and USBR's formula are mostly same, but flow rate by CFD model is larger than empirical value by 9% and flow rate by stage-discharge rating curves is less than empirical value by 16%.
Hydrological models simulate the land phase components of the water cycle and provide a mechanism for evaluating the effects of climatic variation and change on water resources. Evapotranspiration(ET) is a critical process within hydrological models. This study evaluates five different methods for estimating ET in the SLURP(Semi-distributed Land Use Runoff Process)model, in the Yongdam basin. The five ET methods were the FAO Penman-Monteith, Morton CRAE (Complementary Relationship Area Evapotranspiration), the Spittlehouse-Black, the Granger, the Linacre model. We evaluated the five ET models, based on the ability of SLURP model to simulate daily streamflow, and How the five ET methods influence the sensitivity of simulated streamflow to changes in key model parameters and validation SLURP independently for each ET methods. The results showed that the Merton CRAE model had more physical significance and gave better agreement simulated stream flow and recorded flows. It noted that the Morton CRAE model might be more appropriate for the simulation of the actual evapotranspiration in SLURP hydrologic model.
Park, Jong-Yoom;Jung, Hyuk;Jang, Cheol-Hee;Kim, Seong Joon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.56
no.3
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pp.19-29
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2014
This study was to evaluate the potential climate change impact on watershed hydrological components of evapotranspiration, surface runoff, lateral flow, return flow, and streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). For Yongdam dam watershed (930 $km^2$), the SWAT model was calibrated for five years (2002-2006) and validated for three years (2004-2006) using daily streamflow data at three locations and daily soil moisture data at five locations. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R^2$) were 0.43-0.67 and 0.48-0.70 for streamflow, and 0.16-0.65 and 0.27-0.76 for soil moisture, respectively. For future evaluation, the HadGEM3-RA climate data by Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were adopted. The biased future data were corrected using 30 years (1982-2011, baseline period) of ground weather data. The HadGEM3-RA 2080s (2060-2099) temperature and precipitation showed increase of $+4.7^{\circ}C$ and +22.5 %, respectively based on the baseline data. The impacts of future climate change on the evapotranspiration, surface runoff, baseflow, and streamflow showed changes of +11.8 %, +36.8 %, +20.5 %, and +29.2 %, respectively. Overall, the future hydrologic results by RCP emission scenarios showed increase patterns due to the overall increase of future temperature and precipitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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