KDS (Korean Design Standard) for agricultural drainage is a planning standard that helps determine the appropriate capacity and type of drainage facilities. The objective of this study was to analyze the inundation of the agricultural basin considering the current design standard and the critical rainfall duration. This study used the rainfall durations of 1-48 hour, and the time distribution method with the Chicago and the modified Huff model. For the runoff model, the NRCS (Natural Resources Conservation Service) unit hydrograph method was applied, and the inundation depth and duration were analyzed using area-elevation data. From the inundation analysis using the modified Huff method with different rainfall durations, 4 hours showed the largest peak discharge, and 11 hours showed the largest inundation depth. From the comparison analysis with the current method (Chicago method with a duration of 48 hours) and the modified Huff method applying critical rainfall duration, the current method showed less peak discharge and lower inundation depth compared to the modified Huff method. From the simulation of changing values of drainage rate, the duration of 11 hours showed larger inundation depth and duration compared to the duration of 4 hours. Accordingly, the modified Huff method with the critical rainfall duration would likely be a safer design than the current method. Also, a process of choosing a design hydrograph considering the inundation depth and duration is needed to apply the critical rainfall duration. This study is expected to be helpful for the theoretical basis of the agricultural drainage design standards.
Most of the Korean watersheds are mountaineous and consist of various soil types and land uses And seldom watersheds are found to have long term hydrologic records. The SNUA, a hydrologic watershed model was developed to meet the unique characteristics of Korean watershed and simulate the storm hydrographs from a small mountaineous watershed. Also the applicability of the model was tested by comparing the simulated storm hydrographs and the observed from Dochuk watershed, Gwangjugun, Kyunggido The conclusions obtained in this study could be summarized as follows ; 1. The model includes the simulation of interception, evaporation and infiltration for land surface hydrologic cycle on the single storm basis and the flow routing features for both overland and channel systems. 2. Net rainfall is estimated from the continuous computation of water balance at the surface of interception storage accounting for the rainfall intensities and the evaporation losses at each time step. 3. Excess rainfall is calculated by the abstraction of infiltration loss estimated by the Green and Ainpt Model from the net rainfall. 4. A momentum equation in the form of kinematic wave representation is solved by the finite differential method to obtain the runoff rate at the exit of the watershed. 5. The developed SNUA Model is a type of distributed and event model that considers the spatial distribution of the watershed parameters and simulates the hydrograph on a single storm basis. 6. The results of verification test show that the simulated peak flows agree with the observed in the occurence time but have relative enors in the range of 5.4-40.6% in various flow rates and also show that the simulated total runoff have 6.9-32% of relative errors against the observed. 7. To improve the applicability of the model, it was thought that more studies like the application test to the other watersheds of various types or the addition of the other hydrologk components describing subsurface storages are needed.
In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.
본 연구는 확정론적 모의기법 중 영국도로시험연구소에서 개발한 R.R.L법을 포장 지역이 넓은 인천에 위치한 간석동 아파트에 적용하여 그 실용성을 검토하였다. 인천지방의 전체적이고 합리적인 결과를 얻기 위하여 과거 28년간 누가우량 곡선에서 얻은 10mm 이상 되는 강우 450개를 5분 간격으로 읽어 확률빈도통계인 HUFF의 사분위법을 이용 확률빈도백분율곡선을 얻어 R.R.L법에 적용하였다. 인천지방의 확률빈도백분률 곡선은 제2 구간이 전체의 43.2%를 나타내므로 설계우량의 우량주상도는 제을구간에서 추출함이 바람직하다.
In the current code design, the use of a uniform internal pressure coefficient of cooling towers as internal suction cannot reflect the 3D characteristics of flow field inside the tower body with different ventilation rate of shutters. Moreover, extreme weather such as heavy rain also has a direct impact on aerodynamic force on the internal surface and changes the turbulence effect of pulsating wind. In this study, the world's tallest cooling tower under construction, which stands 210m, is taken as the research object. The algorithm for two-way coupling between wind and rain is adopted. Simulation of wind field and raindrops is performed iteratively using continuous phase and discrete phase models, respectively, under the general principles of computational fluid dynamics (CFD). Firstly, the rule of influence of 9 combinations of wind speed and rainfall intensity on the volume of wind-driven rain, additional action force of raindrops and equivalent internal pressure coefficient of the tower body is analyzed. The combination of wind velocity and rainfall intensity that is most unfavorable to the cooling tower in terms of distribution of internal pressure coefficient is identified. On this basis, the wind/rain loads, distribution of aerodynamic force and working mechanism of internal pressures of the cooling tower under the most unfavorable working condition are compared between the four ventilation rates of shutters (0%, 15%, 30% and 100%). The results show that the amount of raindrops captured by the internal surface of the tower decreases as the wind velocity increases, and increases along with the rainfall intensity and ventilation rate of the shutters. The maximum value of rain-induced pressure coefficient is 0.013. The research findings lay the basis for determining the precise values of internal surface loads of cooling tower under extreme weather conditions.
Anh, Dao Duc;Kim, Dongkyun;Kim, Soohyun;Park, Jeongha
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.157-157
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2019
This study derived the Flood-Inducing-Rainfall (FIR) and the Flood-Inducing-Runoff (FIRO) from the radar-gage composite data to be used as the basis of the flood warning initiation for the urban area of Seoul. For this, we derived the rainfall depth-duration relationship for the 261 flood events at 239 watersheds during the years 2010 and 2011 based on the 10-minute 1km-1km radar-gauge composite rainfall field. The relationship was further refined by the discrete ranges of the proportion of the flooded area in the watershed (FP) and the coefficient variation of the rainfall time series (CV). Then, the slope of the straight line that contains all data points in the depth-duration relationship plot was determined as the FIR for the specified range of the FP and the CV. Similar methodology was applied to derive the FIRO, which used the runoff depths that were estimated using the NRCS Curve Number method. We found that FIR and FIRO vary at the range of 37mm/hr-63mm/hr and the range of 10mm/hr-42mm/hr, respectively. The large variability was well explained by the FP and the CV: As the FP increases, FIR and FIRO increased too, suggesting that the greater rainfall causes larger flooded area; as the rainfall CV increases, FIR and FIRO decreased, which suggests that the temporally concentrated rainfall requires less total of rainfall to cause the flood in the area. We verified our result against the 21 flood events that occurred for the period of 2012 through 2015 for the same study area. When the 5 percent of the flooded area was tolerated, the ratio of hit-and-miss of the warning system based on the rainfall was 44.2 percent and 9.5 percent, respectively. The ratio of hit-and-miss of the warning system based on the runoff was 67 percent and 4.7 percent, respectively. Lastly, we showed the importance of considering the radar-gauge composite rainfall data as well as rainfall and runoff temporal variability in flood warning system by comparing our results to the ones based on the gauge-only or radar-only rainfall data and to the one that does not account for the temporal variability.
In this study, we address the problem of producing probability forecasts of summer seasonal rainfall, on the basis of Hindcast experiments from a ensemble of GCMs(cwb, gcps, gdaps, metri, msc_gem, msc_gm2, msc_gm3, msc_sef and ncep). An advanced Hierarchical Bayesian weighting scheme is developed and used to combine nine GCMs seasonal hindcast ensembles. Hindcast period is 23 years from 1981 to 2003. The simplest approach for combining GCM forecasts is to weight each model equally, and this approach is referred to as pooled ensemble. This study proposes a more complex approach which weights the models spatially and seasonally based on past model performance for rainfall. The Bayesian approach to multi-model combination of GCMs determines the relative weights of each GCM with climatology as the prior. The weights are chosen to maximize the likelihood score of the posterior probabilities. The individual GCM ensembles, simple poolings of three and six models, and the optimally combined multimodel ensemble are compared.
Three tree-ring monsoon rainfall reconstructions from China and Korea have been used in this paper to investigate the variation of the East Asian summer monsoon over the past 160 years. Statistically, there is no linear correlation on a year-by-year basis between Chinese and Korean monsoon rainfall, but region-wide synchronous variation on decadal-scale was observed. Strong monsoon intervals (more rainfall) were 1860-1890, 1910-1925,1940-1960, and weak monsoon periods (dry or even drought) were 1890-1910, 1925-1940, 1960- present. Reconstructions also display that the East Asian summer monsoon suddenly changed from strong into weak around mid-1920, and the East Asian summer monsoon keeps going weak after 1960.
This paper is results of case study on characteristics of debris flow occurred at Jecheon during a heavy rainfall in 2009. The site studied is the mountain area located at Palsong-ri Bongyang-op in Jecheon-si where serious damages due to debris flow were occurred by heavy rainfall during July 7 to July 16 in 2009. Intensity and duration of rainfall causing debris flow were analyzed on the basis of AWS data. Characteristics of debris flow such as initiation, transportation and deposition were investigated through field reconnaissance. The geological and topographical characteristics of slope where debris flow was triggered were figured out and characteristics of erosion on the bottom and sides of valley during transportation of debris flow were also investigated. The slope and boundary of valley where the debris flow started to be deposited were studied.
In this study, rainfall infiltration in vault of the second near-surface disposal facility was evaluated on the basis of various disposal scenarios. A total of four different disposal scenarios were examined based on the locations of the radioactive waste containers. A numerical model was developed using the FEFLOW software and finite element method to simulate the behavior of infiltrated water in each disposal scenario. The effects of the disposal scenarios on the infiltrated water were evaluated by estimating the flux of the infiltrated water at the vault interfaces. For 300 years, the flux of infiltrated water flowing into the vault was estimated to be 1 mm/year or less for all scenario. The overall results suggest that when the engineered barriers are intact, the flux of infiltrated water cannot generate a sufficient pressure head to penetrate the vault. In addition, it is confirmed that the disposal scenarios have insignificant effects on the infiltrated water flowing into the vault.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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