This study used high density network of integrated meteorological sensor, which are operated by SK Planet, with KMA weather stations to estimate the quantitative precipitation field in Seoul area. We introduced SK Planet network and analyzed quality of the observed data for 3 months data from 1 July to 30 September 2013. As the quality analysis result, we checked most SK Planet stations observed similar with previous KMA stations. We developed the real-time quality check and adjustment method to reduce the error effect for hydrological application by missing and outlier value and we confirmed the developed method can be corrected the missing and outlier value. Through this method, we used the 190 stations(KMA 34 stations, SK Planet 156 stations) that missing ratio is less than 20% and the effect of the outlier was the smallest for quantitative precipitation estimation. Moreover, we evaluated reproducibility of rainfall field high density rain gauge network has $3km^2$/gauge. As the result, the spatial relative frequency of rainfall field using SK Planet and KMA stations is similar with radar rainfall field. And, it supplement the blank of KMA observation network. Especially, through this research we will take advantage of the density of the network to estimate rainfall field which can be considered as a very good approximation of the true value.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.1-16
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2021
Global warming due to climate change is expected to significantly affect the hydrological cycle of agriculture. Therefore, in order to predict the magnitude of climate impact on agricultural water resources in the future, it is necessary to estimate the water demand for irrigation as the climate change. This study aimed at evaluating the future changes in water demand for irrigation under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) scenarios for paddy rice in Gimje, South Korea. The APEX-Paddy model developed for the simulation of paddy environment was used. The model was calibrated and validated using the H2O flux observation data by the eddy covariance system installed at the field. Sixteen General Circulation Models (GCMs) collected from the Climate Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) and downscaled using Simple Quantile Mapping (SQM) were used. The future climate data obtained were subjected to APEX-Paddy model simulation to evaluate the future water demand for irrigation at the paddy field. Changes in water demand for irrigation were evaluated for Near-future-NF (2011-2040), Mid-future-MF (2041-2070), and Far-future-FF (2071-2100) by comparing with historical data (1981-2010). The result revealed that, water demand for irrigation would increase by 2.3%, 4.8%, and 7.5% for NF, MF and FF respectively under SSP2-4.5 as compared to the historical demand. Under SSP5-8.5, the water demand for irrigation will worsen by 1.6%, 5.7%, 9.7%, for NF, MF and FF respectively. The increasing water demand for irrigating paddy field into the future is due to increasing evapotranspiration resulting from rising daily mean temperatures and solar radiation under the changing climate.
Kim, Yongchan;Kim, Youngran;Hwang, Seonghwan;Kim, Dongkyun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.12
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pp.1115-1124
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2022
The impact of climate change on water resources was evaluated for Chungju Dam and Soyang-gang Dam basins by constructing an integrated modeling framework consisting of a dam inflow prediction model based on the Variable Infiltration Capacity (VIC) model, a distributed hydrologic model, and an LSTM based dam outflow prediction model. Considering the uncertainty of future climate data, four models of CMIP6 GCM were used as input data of VIC model for future period (2021-2100). As a result of applying future climate data, the average inflow for period increased as the future progressed, and the inflow in the far future (2070-2100) increased by up to 22% compared to that of the observation period (1986-2020). The minimum value of dam discharge lasting 4~50 days was significantly lower than the observed value. This indicates that droughts may occur over a longer period than observed in the past, meaning that citizens of Seoul metropolitan areas may experience severe water shortages due to future droughts. In addition, compared to the near and middle futures, the change in water storage has occurred rapidly in the far future, suggesting that the difficulties of water resource management may increase.
Inundation damage is increasing every year due to localized heavy rain and an increase of rainfall exceeding the design frequency. Accordingly, the importance of hydraulic structures for flood control and defense is also increasing. The hydraulic structures are designed according to its purpose and performance, and the amount of flood is an important calculation factor. However, in Korea, design rainfall is used as input data for hydrological analysis for the design of hydraulic structures due to the lack of sufficient data and the lack of reliability of observation data. Accurate probability rainfall and its temporal distribution are important factors to estimate the design rainfall. In practice, the regression equation of temporal distribution for the design rainfall is calculated using the cumulative rainfall percentage of Huff's quartile method. In addition, the 6th order polynomial regression equation which shows high overall accuracy, is uniformly used. In this study, the optimized regression equation of temporal distribution is derived using the variable selection method according to the principle of parsimony in statistical modeling. The derived regression equation of temporal distribution is verified through the significance test. As a result of this study, it is most appropriate to derive the regression equation of temporal distribution using the stepwise selection method, which has the advantages of both forward selection and backward elimination.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.4
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pp.384-398
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2015
In this paper, the high-resolution Weather Research and Forecasting/Noah-MultiParameterization (WRF/Noah-MP) modeling system is configured for the Cheongmicheon Farmland site in Korea (CFK), and its performance in land and atmospheric simulation is evaluated using the observed data at CFK during the 2014 special observation period (21 August-10 September). In order to explore the usefulness of turning on Noah-MP dynamic vegetation in midterm simulations of surface and atmospheric variables, two numerical experiments are conducted without dynamic vegetation and with dynamic vegetation (referred to as CTL and DVG experiments, respectively). The main results are as following. 1) CTL showed a tendency of overestimating daytime net shortwave radiation, thereby surface heat fluxes and Bowen ratio. The CTL experiment showed reasonable magnitudes and timing of air temperature at 2 m and 10 m; especially the small error in simulating minimum air temperature showed high potential for predicting frost and leaf wetness duration. The CTL experiment overestimated 10-m wind and precipitation, but the beginning and ending time of precipitation were well captured. 2) When the dynamic vegetation was turned on, the WRF/Noah-MP system showed more realistic values of leaf area index (LAI), net shortwave radiation, surface heat fluxes, Bowen ratio, air temperature, wind and precipitation. The DVG experiment, where LAI is a prognostic variable, produced larger LAI than CTL, and the larger LAI showed better agreement with the observed. The simulated Bowen ratio got closer to the observed ratio, indicating reasonable surface energy partition. The DVG experiment showed patterns similar to CTL, with differences for maximum air temperature. Both experiments showed faster rising of 10-m air temperature during the morning growth hours, presumably due to the rapid growth of daytime mixed layers in the Yonsei University (YSU) boundary layer scheme. The DVG experiment decreased errors in simulating 10-m wind and precipitation. 3) As horizontal resolution increases, the models did not show practical improvement in simulation performance for surface fluxes, air temperature, wind and precipitation, and required three-dimensional observation for more agricultural land spots as well as consistency in model topography and land cover data.
The objective of this study is to propose a method for computing the Natural Drought Index (NDI) that does not consider man-made drought facilities. Principal Component Analysis (PCA) was used to estimate the NDI. Three monthly moving cumulative runoff, soil moisture and precipitation were selected as input data of the NDI during 1977~2012. Observed precipitation data was collected from KMA ASOS (Korea Meteorological Association Automatic Synoptic Observation System), while model-driven runoff and soil moisture from Variable Infiltration Capacity Model (VIC Model) were used. Time series analysis, drought characteristic analysis and spatial analysis were used to assess the utilization of NDI and compare with existing SPI, SRI and SSI. The NDI precisely reflected onset and termination of past drought events with mean absolute error of 0.85 in time series analysis. It explained well duration and inter-arrival time with 1.3 and 1.0 respectively in drought characteristic analysis. Also, the NDI reflected regional drought condition well in spatial analysis. The accuracy rank of drought onset, termination, duration and inter-arrival time was calculated by using NDI, SPI, SRI and SSI. The result showed that NDI is more precise than the others. The NDI overcomes the limitation of univariate drought indices and can be useful for drought analysis as representative measure of different types of drought such as meteorological, hydrological and agricultural droughts.
This study suggests a novel approach of estimating stream flow discharge using the Synthetic Aperture Radar (SAR) images taken from 2015 to 2017 by European Space Agency Sentinel-1 satellite. Fifteen small to medium sized rivers in the Han River basin were selected as study area, and the SAR satellite images and flow data from water level and flow observation system operated by the Korea Institute of Hydrological Survey were used for model construction. First, we apply the histogram matching technique to 12 SAR images that have undergone various preprocessing processes for error correction to make the brightness distribution of the images the same. Then, the flow estimation model was constructed by deriving the relationship between the area of the stream water body extracted using the threshold classification method and the in-situ flow data. As a result, we could construct a power function type flow estimation model at the fourteen study areas except for one station. The minimum, the mean, and the maximum coefficient of determination ($R^2$) of the models of at fourteen study areas were 0.30, 0.80, and 0.99, respectively.
In this study, we tried to present a method for calculating the amount of regression using a watershed modeling method that can simulate the hydrological mechanism of water balance analysis and agricultural water based on watershed unit. Using the soil water assessment tool (SWAT), a watershed water balance analysis was conducted considering the simulation of paddy fields for the Manbongcheon Standard Basin (97.34 km2), which is a representative agricultural area of the Yeongsan river basin. Before evaluating return flow, the SWAT was calibrated and validated using the daily streamflow observation data at Naju streamflow gauge station (NJ). The coefficient of determination (R2), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE) of NJ were 0.73, 0.70, 0.64 mm/day. Based on the calibration results for three years (2015-2017), the quick return flow and the return rate compared to the water supply amount for the irrigation period (April 1 to September 30) were calculated, and the average return flow rate was 53.4%. The proposed method of this study may be used as foundation data to optimal agricultural water supply plan for rational watershed management.
Taehyun, Kim;Chan-Hee, Park;Changsoo, Lee;Jin-Seop, Kim
Tunnel and Underground Space
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v.32
no.6
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pp.518-529
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2022
In Task C of the DECOVALEX-2023 project, nine institutes from six nations are developing their numerical codes to simulate thermo-hydro-mechanical coupled behavior for the FE experiment performed at Mont Terri underground rock laboratory, Switzerland. Currently, Step 1 for comparing the simulation results to field data is the ongoing stage, and we used the OGS-FLAC simulator for a series of numerical simulations. As a result, temperature increase depending on the heating hysteresis was well simulated, and saturation variation in the bentonite depending on phase change was observed. However, due to the suction overestimation, relative humidity and temperature change in the bentonite and the pressure variation in the Opalinus clay showed a difference compared to the field data. From the observation, it is confirmed that the effect of the bentonite capillary pressure is dominant to the flow analysis in the disposal system. We further plan to draw improved results considering tunnel support material and accurate initial water pressure distribution. Additionally, the thermal, hydrological, and mechanical anisotropy of the Opalinus clay was well simulated. From the simulation results, we confirmed the applicability of the OGS-FLAC simulator in the disposal system analysis.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.525-533
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2008
Global circulation models (GCMs) have been used to study impact of climate change on water resources for hydrologic models as inputs. Recently, regional circulation models (RCMs) have been used widely for climate change study, but the RCMs have been rarely used in the climate change impacts on water resources in Korea. Therefore, this study is intended to use a set of climate scenarios derived by RegCM3 RCM ($27km{\times}27km$), which is operated by Korea Meteorological Administration. To begin with, the RCM precipitation data surrounding major rainfall stations are extracted to assess validation of the scenarios in terms of reproducing low frequency behavior. A comprehensive comparison between observation and precipitation scenario is performed through statistical analysis, wavelet transform analysis and EOF analysis. Overall analysis confirmed that the precipitation data driven by RegCM3 shows capabilities in simulating hydrological low frequency behavior and reproducing spatio-temporal patterns. However, it is found that spatio-temporal patterns are slightly biased and amplitudes (variances) from the RCMs precipitation tend to be lower than the observations. Therefore, a bias correction scheme to correct the systematic bias needs to be considered in case the RCMs are applied to water resources assessment under climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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