Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1344-1348
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2008
HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.
Jeju Island, the heaviest raining area in Korea, is a volcanic Island located at the southernmost of Korea, but most streams are of the dry due to its hydrological/geological characteristics different from those of inland areas. Therefore, there are limitations in applying the results from the mainland to the studies on stream run-off characteristics analysis and water resource analysis of Jeju Island. In this study, the SWAT(soil & water assessment tool) model is used for the Hwabuk stream watershed located east of the downtown to calculate the long-term stream run-off rate, and WMS(watershed modeling system) and HEC-HMS(hydrologic modeling system) models are used to figure out the stream run-off characteristics due to short-term heavy rainfall. As the result of SWAT modelling for the long-term rainfall-runoff model for Hwabuk stream watershed in 2008, 5.66% of the average precipitation of the entire basin was run off, with 3.47% in 2009, 8.12% in 2010, and root mean square error(RMSE) and determination coefficient($R^2$) was 496.9 and 0.87, respectively, with model efficient(ME) of 0.72. From the results of WMS and HEC-HMS models which are short-term rainfall-runoff models, unless there was a preceding rainfall, the runoff occurred only for rainfall of 40mm or greater, and the run-off duration averaged 10~14 hours.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.2
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pp.327-340
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2015
General Circulation Models (GCMs) are the basic tool used for modelling climate. However, the spatio-temporal discrepancy between GCM and observed value, therefore, the models deliver output that are generally required calibration for applied studies. Which is generally done by Multi-Model Ensemble (MME) approach. Stochastic downscaling methods have been used extensively to generate long-term weather sequences from finite observed records. A primary objective of this study is to develop a forecasting scheme which is able to make use of a MME of different GCMs. This study employed a Nonstationary Hidden Markov Chain Model (NHMM) as a main tool for downscaling seasonal ensemble forecasts over 3 month period, providing daily forecasts. Our results showed that the proposed downscaling scheme can provide the skillful forecasts as inputs for hydrologic modeling, which in turn may improve water resources management. An application to the Nakdong watershed in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially reliable information for water resources management.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.129-138
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2003
A new methodology for selecting spatially variable model control parameter values through consideration of inference models within a Hydroinformatic system has been developed to overcome problems associated with determination of spatially variable control parameter values for both ungauged and gauged catchment. The adopted Hydroinformatic tools for determination of control parameter values were a GIS(Arc/Info) to handle spatial and non-spatial attribute information, the SWMM(stormwater management model) to simulate catchment response to hydrologic events, and lastly, L_BFGS_B(a limited memory quasi-Newton algorithm) to assist in the calibration process. As a result, high accuracy of control parameter estimation was obtained by considering the spatial variations of the control parameters based on landuse characteristics. Also, considerable time and effort necessary for estimating a large number of control parameters were reduced from the new calibration approach.
This study attempted to simulate the flood discharge in the Duman River basin containing Hoeryong City and Musan County of North Korea where were damaged from Typhoon Lionrock on August, 2016. For hydrological modelling remotely sensed datasets were used to estimate watershed properties and hydrologic factors because the basin is ungauged where hydrological observation is not exist or sparse. For validation we applied our methodology and datasets to the Soyanggang Dam basin. It has not only similar shape factor and compactness ratio to those of the target basin but also accurate, adequate, and abundant measurements. The results showed that the flood discharge from Typhoon Lionrock corresponded to three to five years design floods in the Duman River basin. This indicate that the Duman River basin has a high risk of flood in the near future. Finally this study demonstrated that remotely sensed data and geographic information could be utilized to simulate flood discharge in an ungauged watershed.
A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.34-34
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2021
본 연구에서는 격자기반 분포형 수문모델링을 통해 하천갈수량을 추정하고자 한다. 분포형 수문모형은 단방향흐름 알고리즘에 의한 토양 물수지식을 기반으로 개발되었으며 운동파(kinematic wave) 이론을 적용하여 지표 및 지표하 유출을 모의한다. 또한, 격자별로 수문학적 물수지요소인 차단량, 증발산량, 침투 및 침루량, 지하수충전량 등을 계산하며, 댐·보 방류량을 해당 지점 격자의 물수지에 적용할 수 있도록 개발하였다. 본 모형은 2개의 다목적댐과 3개의 다기능보가 위치한 금강유역(9,645.5 km2)에 적용하였으며, 유역 면적과 하천 유속을 고려하여 1 km × 1 km 격자를 구성하고 10분 간격으로 2013년부터 2020년까지 수문모의를 진행하였다. 모형의 입력자료로 유역 인근의 12개 기상관측소로부터 시단위 기상자료를 구축하였으며, 모형의 검보정은 일단위 관측유량(Q), 플럭스 타워 증발산량, 실측 토양수분 및 지하수위 자료를 구축하여 활용하였다. 댐 및 보 지점에 대해 Q와 1/Q로 검보정을 수행한 결과, 평균 결정계수(R2)는 댐 지점에서 0.53~0.65, 보 지점에서 0.46~0.69의 값을 나타냈으며, Nash-Shtcliffe efficiency(NSE)는 댐 지점에서 0.46~0.55, 보 지점에서 0.31~0.65의 값을 나타냈다. 공간 보정을 위해 증발산량, 토양수분, 지하수위에 대한 검보정을 수행할 예정이며, 유황곡선을 활용하여 하천차수, 토양속성 및 토지이용에 따른 하천갈수량을 분석할 예정이다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1B
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pp.1-9
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2008
The impact of snow accumulation and snowmelt in rainfall-runoff modelling was analyzed for the Soyanggang dam basin by comparing the measured and simulated discharges simulated by the NWS-PC model. Sugawara's conceptual model was used to simulate the snow accumulation and snowmelt phenomena and NWS-PC model was employed to simulate rainfall-runoff. Parameters in model calibration were estimated by the Multi-step Automated Calibration Scheme and optimized using SCE-UA algorithm in each step. The results of the model calibration and verification show that the model considering snowmelt process is better than the one without consideration of snowmelt under the performance criteria such as RMSE, PBIAS, NSE, and PME. The measured discharge time series has over 60 days of persistence. Correlograms for each simulation showed that the simulated discharge with snowmelt model reproduce the persistence closely to the measured discharge's while the one without snow accumulation and snowmelt model reproduce only 20 days of persistence. The study result indicates that the inclusion of snow accumulation and snowmelt model is important for the accurate simulation of rainfall-runoff phenomena in the Soyanggang dam basin.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1413-1424
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2013
Recently, the frequency of severe storms increases in Korea. Severe storms occurring in a short time cause huge losses of both life and property. A considerable research has been performed for the flood control system development based on an accurate stream discharge prediction. A physical model is mainly used for flood forecasting and warning. Physical rainfall-runoff models used for the conventional flood forecasting process require extensive information and data, and include uncertainties which can possibly accumulate errors during modelling processes. ANFIS, a data driven model combining neural network and fuzzy technique, can decrease the amount of physical data required for the construction of a conventional physical models and easily construct and evaluate a flood forecasting model by utilizing only rainfall and water level data. A data driven model, however, has a disadvantage that it does not provide the mathematical and physical correlations between input and output data of the model. The characteristics of a data driven model according to functional options and input data such as the change of clustering radius and training data length used in the ANFIS model were analyzed in this study. In addition, the applicability of ANFIS was evaluated through comparison with the results of HEC-HMS which is widely used for rainfall-runoff model in Korea. The neuro-fuzzy technique was applied to a Cheongmicheon Basin in the South Han River using the observed precipitation and stream level data from 2007 to 2011.
According to the report of hydrologic modeling study, from a quantitative point of view, a lumped model is more efficient than a distributed model. A distributed model has to simplify geospatial characteristics for the shake of restricted application on computer calculation and field observation. In this reason, a distributed model can not help having some errors of water quantity modelling. However, considering a distribution of rainfall-runoff reflected spatial characteristics, a distributed model is more efficient to simulate a flow of surface water, The purpose of this study is modeling of spatial rainfall-runoff of surface water using grid based distributed model, which is consisted of storage function model and essential basin-channel parameters( slope, flow direction & accumulation), and that procedure is able to be executed at a personal computer. The prototype of this model is developed in Heongseong Multipunose Dam basin and adapted in Hapchon Multipurpose Dam basin, which is larger than the former about five times. The efficiency coefficients in result of two dam basin simulations are more than about 0.9, but ones at the upstream water level gauge station meet with bad result owing to overestimated rating curves in high water level. As a result of this study, it is easily implemented that spatially distributed rainfall-runoff model using GIS, and geophysical characteristics of the catchment, hereafter it is anticipated that this model is easily able to apply rainfall data by real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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