Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.1
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pp.21-29
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2019
This study analyzed the variability of drought risk based on trend analysis of dry-seasonal dam inflow located in upper river basins. To this, we used areal averaged precipitation and dam inflow of three upper river dams such as Soyang dam, Chungju dam, and Andong dam. We employed Mann-Kendall trend analysis and change point detection method to identify the significant trends and changing point in time series. Our results showed that significant decreasing trends (95% confidence interval) in dry-seasonal runoff rates (= dam inflow/precipitation) in three-dam basins. We investigated potential causes of decreasing runoff rates trends using changes in potential evapotranspiration (PET) and precipitation indices. However, there were no clear relation among changes in runoff rates, PET, and precipitation indices. Runoff rate reduction in the three dams may increase the risk of dam operational management and long-term water resource planning. Therefore, it will be necessary to perform a multilateral analysis to better understand decreasing runoff rates.
The subject of the paper is the selection of the number and location of raingauge stations among existing ones for the computation of mean areal precipitation and for use as input of real-time flow prediction models. The weighted average method developed by National Weather Service was used to compute MAP over the Boone River basin in Iowa with a 40 year daily data set. Two different searching methods were used to find local optimal solutions. An operational rainfall-runoff model was used to determine the optimal location and number of stations for flow prediction.
Snowmelt effect is identified from the analysis of the relationship between precipitation and groundwater level(GWL) data and Severe drawdown of GWL is observed in drought. Groundwater dam Operation Index (GOI), which is developed for the optimal operation of groundwater dam, is calculated by taking common logarithm of the moving average(MA) of precipitation data for a certain period. The period can vary from watershed to watershed because the period is decided by picking the maximum correlation coefficient between GWL and GOI of several MAs of precipitation. For Ssangchun watershed, the correlation was the strongest when we apply 70 day MA for GOI calculation. Snowmelt effect is considered by applying the temperature change by elevation($0.5^{\circ}C$ decrease per 100m) and examining the areal distribution of the watershed by elevation. Snow event is assumed when the daily average temperature is below $0^{\circ}C$ and snowmelt is assumed when the temperature is above zero degree Celsius. Total snowmelt is assumed for the day. When the snow event is occurred the precipitation data is separated into two components, snow and rainfall. The areal distribution by elevation is used for the calculation in the separation. The correlation between GWL and GOI is higher when we consider snowmelt effect than we neglected it.
The climate change has been observed in Korea as well as in the entire world recently. The rainstorm has been gradually increased and then the damage has been grown. It is getting important to predict short-term rainfall. The Korea Meteorological Administration (KMA) generates numerical model outputs which are computed by Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) and Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS). The KMA predicts rainfall using RDAPS results. RDAPS model generates 48 hours data which is organized 3 hours data accumulated at 00UTC and 12UTC. RDAPS results which are organized 3 hours time scale are converted into daily rainfall to compare observed daily rainfall. In this study, 9 cases are applied to convert RDAPS results to daily rainfall data. The MAP (mean areal precipitation) in Geum river basin are computed by using KMA which are 2005 are used. Finally, the best case which gives the close value to the observed rainfall data is obtained using the average absolute relative error (AARE) especially for the Geum River basin.
The amount and continuity of precipitation data used in a hydrological analysis may exert a big influence on the reliability of the analysis. It is a fundamental process to estimate the missing data caused by such as a breakdown of the rainfall recording machine or to expand a short period of rainfall data. In this study a linear programming method treated as a data-driven approach for estimating the missing rainfall data is compared with seven other methods widely used and its superiority is certified. The data used in this research are annual precipitation ones during 17 years at the Cheolwon station including an ungauged period of 15 years and its five surrounding stations. By use of this certified method the ungauged precipitation values at the Cheolweon station are estimated and the areal averages of annual precipitation data for 32 years at the Han River basin are calculated.
Kim, Jong Pil;Park, Kyung-Won;Jung, Il-Won;Han, Kyung-Soo;Kim, Gwangseob
Korean Journal of Remote Sensing
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v.29
no.2
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pp.263-274
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2013
In this study we evaluated the hydrological applicability of multi-satellite precipitation estimates. Three high-resolution global multi-satellite precipitation products, the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), and the Climate Precipitation Center (CPC) Morphing technique (CMORPH), were applied to the Coupled Routing and Excess Storage (CREST) model for the evaluation of their hydrological utility. The CREST model was calibrated from 2002 to 2005 and validated from 2006 to 2009 in the Chungju Dam watershed, including two years of warm-up periods (2002-2003 and 2006-2007). Areal-averaged precipitation time series of the multi-satellite data were compared with those of the ground records. The results indicate that the multi-satellite precipitation can reflect the seasonal variation of precipitation in the Chungju Dam watershed. However, TMPA overestimates the amount of annual and monthly precipitation while GSMaP and CMORPH underestimate the precipitation during the period from 2002 to 2009. These biases of multi-satellite precipitation products induce poor performances in hydrological simulation, although TMPA is better than both of GSMaP and CMORPH. Our results indicate that advanced rainfall algorithms may be required to improve its hydrological applicability in South Korea.
Habimana, Jean de Dieu;Ha, Doan Thi Thu;Bae, Deg-Hyo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.117-117
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2020
The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.6
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pp.1219-1228
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2015
The Fixed Area ARFs (Area Reduction Factors) method has limitations in providing exact information about spatial distribution due to the lack of enough density of rain gauge stations. In this study the storm-centered ARF was evaluated between frontal and typhoon storm events utilizing radar precipitation. In estimating storm-centered ARFs, in order to consider the horizontal advection, direction, and spatial distribution of rain cells, the rotational angle of rainfall of each rainfall event and the optimum areal rainfall within the spatial rain cell envelope was taken into account. Compared with the frontal storm, the ARF of typhoon storm shows narrow range of variability. It is noted that the ARFs of frontal storm increases with the rainfall duration, but those of typhoon storm shows opposite pattern. As a result the typhoon ARFs appear greater than frontal ARFs for 1~3 hours of duration, but less for more than 6 hours of duration.
In order to predict and prevent hydrological disasters such as flood, it is necessary to accurately estimate rainfall. In this paper, an areal average rainfall estimation method using multiple elevation observation data of an electromagnetic wave rain gauge is presented. The small electromagnetic rain gauge system is a very small precipitation radar that operates at K-band with dual-polarization technology for very short distance observation. The areal average rainfall estimation method is based on the assumption that the variation in rainfall over the observation range is small because the observation distance and time are very short. The proposed method has been evaluated by comparing with ground instruments such as tipping-bucket rain gauges and a Parsivel. The evaluation results show that the methodology works fairly well for the rainfall events which are shown here.
This study determined appropriate threshold level (cumulative period and percentage) of precipitation for drought management in dam basin. The 5 dam basins were selected, the daily dam storage level and daily precipitation data were collected. MAP (Mean Areal Precipitation was calculated by using Thiessen polygon method, and MAP were converted to accumulated values for 6 cumulative periods (30-, 60-, 90-, 180-, 270-, and 360-day). The correlation coefficient and ratio of variation coefficient between storage level and MAP for 6 cumulative periods were used to determine the appropriate cumulative period. Correlation of cumulative precipitation below 90-day was low, and that of 270-day was high. Correlation was high when the past precipitation during the flood period was included within the cumulative period. The ratio of variation coefficient was higher for the shorter cumulative period and lower for the longer in all dam, and that of 270-day precipitation was closed to 1.0 in every month. ROC (Receiver Operating Characteristics) analysis with TLWSA (Threshold Line of Water Supply Adjustment) was used to determine the percentage of precipitation shortages. It is showed that the percentage of 270-day cumulative precipitation on Boryung dam and other 4-dam were less than 90% and 80% as threshold level respectively, when the storage was below the attention level. The relationship between storage and percentage of dam outflow and precipitation were analyzed to evaluate the impact of artificial dam operations on drought analysis, and the magnitude of dam outflow caused uncertainty in the analysis between precipitation and storage data. It is concluded that threshold level should be considered for dam drought analysis using based on precipitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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